关键词：MOOC创新扩散采纳与使用在线教育学堂在线
一、研究缘起
二、文献回顾
三、研究框架、研究方法与研究假设
（一）研究框架
根据上文的文献回顾和梳理，本文提出了一系列可测量的变量，并建立影响MOOC课程的采纳与使用模型，如图1所示。
（二）研究方法及样本情况
（三）研究假设
因变量：本研究共包括2个因变量，活跃度对使用阶段的采纳情况进行分析，活跃度越高，表明使用阶段的采纳情况越好；满意度为了解采纳者使用创新后的满意情况，对确认阶段的采纳情况进行测量，满意度越高，创新的扩散就越成功。
自变量：基于创新扩散理论对创新采纳速率影响因素的分析，结合后来学者对该类研究的理论更新，我们可以大致归纳出三个大的自变量：MOOC本身创新特征、MOOC推行努力程度、学习者决策方式。以下对这三类变量进行具体阐述。
H1.1-2：MOOC本身相对优势越大，学习者活跃度和满意度越高。
H2.1-2：MOOC本身相容性越高，学习者活跃度和满意度越高。
H3.1-2：MOOC本身复杂性越低，学习者活跃度和满意度越高。
H4.1-2：MOOC本身可观察性越高，学习者活跃度和满意度越高。
（2）MOOC推行努力程度：此变量主要考察创新扩散过程中创新推行方（即创新代理人）的努力程度。创新代理人自身的努力是推动创新扩散的重要因素。创新代理人在推行创新时所做的工作越多，对客户需求越了解，越懂得移情思考，则创新的扩散就越有利。因此，本文主要选取了四个变量，创新的形象塑造、创新的使用友好度、创新方与采纳者之间的互动性、推行方开展的传播运动，来对推行方努力程度对在线教育扩散的影响进行分析。
通过李克特量表，本文通过“‘学堂在线’的页面和教学视频制作精良，给人的印象良好”测量创新的形象塑造；通过“‘学堂在线’登陆与操作界面十分友好，我可以很快找到我想要的信息”测量创新的使用友好度；通过“我可以很方便地将使用过程中遇到的问题反馈给‘学堂在线’平台”测量创新方与采纳者之间的互动性；通过“我有了解或者参加过‘学堂在线’主办方组织的宣传活动或交流活动”来测量推行方开展的传播运动。研究假设如下：
H5.1-2：推行方对创新的形象塑造越令人满意，学习者活跃度和满意度越高。
H6.1-2：推行方对创新的设计友好度越高，学习者活跃度和满意度越高。
H7.1-2：推行方对创新的设计互动性越高，学习者活跃度和满意度越高。
H8.1-2：推行方的传播运动组织越令人满意，学习者活跃度和满意度越高。
H9.1-2：学习者决策独立性越强，其MOOC采用活跃度和满意度越高。
H10.1-2：学习者大众传媒使用越活跃，其MOOC采用活跃度和满意度越高。
H11.1-2：学习者的传播渠道来自大众传媒，其MOOC采用活跃度和满意度越高。
H12.1-2：学习者的创新人格越强烈，学习者活跃度和满意度越高。
四、数据分析结果
基于研究框架的设计，我们对数据结果进行了分析，主要采用多元线性回归模型检验假设，自变量的放入采用了分步放入的方式。首先将人口特征等控制变量放入模型中，然后依次放入MOOC本身创新特征、MOOC推行努力程度、学习者决策方式等变量，通过表2和表3显示的4个层次的模型对样本中学习者采用MOOC的活跃度和满意度影响因素进行解析，发现各个层次的自变量对学习者采用效果的影响方式。其中，自变量传播渠道为定类变量，故我们将其进行处理转变为2个主要的虚拟变量“是否为网络线上宣传”（1=是，0=否）、“是否为他人介绍”（1=是，0=否）。
（一）活跃度的影响因素分析
依次放入人口统计控制变量、MOOC本身创新特征、MOOC推行努力程度、学习者决策方式等变量，模型的R方分别为0.092、0.172、0.381、0.382。
（2）在MOOC本身创新特征变量上，创新的可观察性是影响活跃度的重要因素，可观察性越强，活跃度越高，即学习者由于能更便捷地扩散自己的学习成果，则反过来激励自己更活跃地参与课程学习与讨论，H4.1得证。同时，我们发现在模型1(c)和1(d)中，也就是放入了MOOC推行努力程度和学习者决策方式等变量后，可观察性的标准回归系数降低了。这可能是因为在社会化媒体的大环境下，MOOC的学习者既是使用者也是传播者，他的采纳和使用行为也是MOOC推行过程的一部分。
（3）在MOOC推行努力程度变量上，创新推行方与采纳者的互动性会显著影响活跃度，互动性越强，活跃度越高，H7.1得证。这可能是因为在一个传受关系发生革命性变化的web2.0时代，创新推行方主动接近采纳者，并且倾听采纳者需求的努力越强烈，采纳者越容易被带动参与到创新的采纳与建设中来，在在线教育课程中越发倾向于积极地参与讨论；传播运动会显著影响活跃度，传播运动得分越高，活跃度越高，H8.1得证。
（二）满意度的影响因素分析
依次放入人口统计控制变量、MOOC本身创新特征、MOOC推行努力程度、学习者决策方式等变量，模型的R方分别为0.049、0.336、0.437、0.440。
（3）在MOOC推行努力程度变量上，创新推行方的形象、友好度、互动性和传播运动均会显著影响满意度，H5.2、6.2、7.2、8.2得证。
五、结论与讨论
本文从创新扩散视角出发，对影响学习者采用MOOC的因素进行了探讨研究，用四个方面的变量对活跃度和满意度两个因变量的影响机制进行回归分析。
通过我们对上述假设的验证，主要是个体特征中的创新人格、学习者决策方式中的决策独立性以及MOOC本身创新特征中的相对优势、相容性、复杂性、可观察性、MOOC推行努力程度中的形象、友好度、互动性、传播运动是较为重要的影响因素，其中这些因素对于学习者满意度的影响更加明显。