学习者参与行为研究：期望确认模型及启示

Bhattacherjee认为,用户初始采纳信息技术对信息技术的成功有重要意义,不过用户的持续使用才决定信息技术的最终成功。2001年,Bhattacherjee提出了关于信息系统持续使用的经典理论——期望确认模型,见图4.1。根据ECM模型,用户在使用信息技术或信息系统之前会有一个原始的期待,真正使用以后会有一个实际的感知认识,实际的感知认识减去原始的期待就是期望确认度。期望确认度对感知有用性和满意度有正向影响,感知有用性对满意度有正向影响,满意度和感知有用性对持续使用意向有正向影响。该理论提出后被广泛应用于电子商务、企业资源管理系统、在线学习平台等。

图4.1　期望确认模型

资料来源:Bhattacherjee,2001b。

后来,Bhattacherjee意识到仅仅将研究终点定位于用户持续使用意向是不够的,应该将研究终点定位于用户持续使用行为。研究技术的采纳行为,采纳意图是必要但不充分条件,还需要其他条件、资源或技巧,意图才有可能转变为行为。于是,2008年,Bhattacherjee等在ECM模型基础上进行了修正和扩展,加入了自我功效和促成因素两个变量,并引入了感知行为控制理论(perceived behaviors control,简称PBC)。其修正指出,感知有用性与满意度之间有正向关系是不恰当的。扩展后的期望确认模型(expectation confirmation model of information system continuance,简称ECM-ISC)如图4.2所示。它能更好地解释和预测用户持续使用意向和持续使用行为。最近几年,不少学者将ECM模型和扩展后的ECM-ISC模型应用于虚拟学习社区、在线点评社区等。

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图4.2　扩展后的期望确认模型

资料来源:Bhattacherjee et al.,2008。

期望确认模型是一个得到学者们认可的经典模型。在信息技术持续使用领域,学者们各自构建的模型虽然不一样,但是大部分以期望确认模型为基础。例如,张哲等的《MOOC持续学习意向影响因素的实证研究——基于改进的期望确认模型》(《电化教育研究》2016年第5期)、杨根福的《MOOC用户持续使用行为影响因素研究》(《开放教育研究》2016年第2期)、姜冰倩的《面向终身学习的微信移动学习行为影响因素探究——基于行为意愿和满意度的视角》(华东师范大学2016年硕士论文)等都以经典的期望确认模型为基础,构建了新的理论模型,并在研究中进一步证实了期望确认模型。根据已有研究,期望确认模型是本研究进行模型建构时最重要的理论基础。

然而,期望确认模型并不是完美的模型。随着该模型被广泛应用,学者们发现ECM-ISC模型考虑更多的是感知有用性这一外在动机(工作绩效的提升、奖励或惩罚等),对内在动机,诸如兴趣、挑战、过程享受、专注、归属感等有所忽略。而自我决定理论认为,影响用户行为持续性的更重要的因素是内在动机。所以,本研究希望在ECM-ISC模型基础上引入内在动机。