基于结构方程模型的假设检验,现代教育技术论文

PAGEPAGE1基于结构方程模型的假设检验,现代教育技术论文构造方程模型的构建需要相关的理论研究作为支撑，本研究通过第三章的理论阐述提出移动学习信息焦虑影响因素理论模型，整个模型8个潜在变量，根据潜在变量的关系提出9个假设。华而不实技术层面的可用性对作为外生潜变量对内生潜变量信息焦虑倾向和沉浸体验有直接影响；个体层面的三个因素-信息素养、自我效能和移动设备依靠作为外生潜在变量对信息焦虑倾向有直接影响；环境层面的信息污染对于沉浸体验和信息超载有直接影响，信息超载作为内生潜在变量又将对信息焦虑倾向产生直接影响。本研究采用AMOS22.0作为开创建立模型工具，建立了移动学习信息焦虑影响因素构造方程模型如此图5-1所示：构造方程模型中的每一个潜在变量由一组观察变量和误差组成，在模型初始化之前所有误差项的途径系数默以为1而且每一组测量模型中必须有一条途径的途径系数设定为1,需要十分注意的是构造方程模型的内因潜在变量需要增加残差项。5.2模型的参数估计与评价在构造方程模型适配度的估计中，最常用的而且被广泛接受的函数估计法是极大似然估计法。但是这种估计方式方法的基本要求是样本必须符合正态分布。通过Amos输出报表中的偏度系数〔Skew〕和峰度系数〔Kurtosis〕能够衡量样本能否符合正态性分布。详细衡量标准为：偏度系数与偏度系数的数值越接近0越好，假如出现偏度系数大于3或者峰度系数大于8的情况，需要引起研究者注意。本模型中对于正态分布检验的基本结果见表5-1.通过观察发现表中26个观察变量的峰度系数和偏度系数都小于2,表示清楚样本符合正态分布。5.3模型修正通过观察模型的各项拟合度指标发现，模型的实际拟合效果并不理想需要进行进一步的修正。根据文献理论而构建出的假设模型图，经适配度检验与观察数据无法适配时，表示清楚需要对参考模型提供的相关修正指标对模型加以修正。假设模型的修正必需要以其理论为根据，能够将未到达显着水平或不合理的影响途径删除，除此之外，可以以参考AMOS输出的修正指标数据来判别。修正指标M.I.表示当某一固定参数被改设为自由参数而重新估计时，该参数能够降低整个模型卡方值的减少量。表5-2为模型的协方差修正指标内容内容摘要，它是模型修正的重要参考根据。从表中能够看出，信息污染〈〉移动设备依靠的M.I.指数最大，高达149.150,表示假如在两者间建立共变关系可使卡方值减少149.150,但是由于Amos中对于模型的修正有严格的要求，即必须知足理论上的可接受性。原因在于建立理论上并没有任何意义的共变关系固然可能会引起使模型的卡方值的降低，但是并不利于模型的解释和分析。通过对移动设备依靠和信息污染的考核，我们排除了对这一对共变关系的建立，由于移动设备依靠和信息污染并不属于同一个解释层面，而且其相关关系在理论上并不明显。继续观察修正指标内容内容摘要表发现信息素养和自我效能建立共变关系后，对于c?的影响程度也非常可观，考虑到二者同属于个体层面的影响因素而且其共变关系在理论上容易解释，所以可能存在某种相关关系。遂根据修正指标的建议建立共变关系后对模型进行重新估计，并再次考察模型的拟合度变化情况。增列后模型第一次修正拟合度指数检验结果显示，模型的卡方与自由度之比变为3.527,但其它指标虽有所改善，但仍未到达标准，详细数值见表5-3.此时需对模型继续修正，在输出的修正指标列表中，自我效能〈〉移动设备依靠的值为偏大，且二者也同为个体层面的影响因素，可能存在某种相关，建立两者关联后，重新检验拟合度指数发现，模型卡方与自由度之比变为3.043,能够接受而且比拟接近理想的分值，而剩余指标也已经到达指标标准，至此整个模型的修正经过完成。修改后的移动学习信息焦虑影响因素构造方程模型见图5-2所示。5.4假设检验与讨论本研究在第三章一共提出了下面9个研究假设：〔1〕可用性、沉浸体验与移动学习信息焦虑的关系H1:移动学习的可用性与移动学习中的信息焦虑存在负向相关H2:移动学习可用性与沉浸体验存在正向相关〔2〕沉浸体验、信息超载与移动学习信息焦虑的关系H3:沉浸体验与移动学习中的信息超载存在负向相关H4:信息超载与移动学习中的信息焦虑存在正向相关〔3〕沉浸体验、信息污染与移动学习信息超载的关系H5:信息污染与移动学习中的沉浸体验存在负向相关H6:信息污染与移动学习中的信息超载存在正向相关〔4〕网络自我效能与移动学习信息焦虑的关系H7:网络自我效能与移动学习中的信息焦虑存在负向相关〔5〕移动设备依靠与移动学习信息焦虑的关系H8:移动设备依靠与移动学习中的信息焦虑存在正向相关〔6〕个人信息素养与移动学习信息焦虑的关系H9:个人信息素养与移动学习中的信息焦虑存在负向相关经过模型的修正之后再次对模型的估计值进行分析，得出的途径分析结果如5-4所示：进一步分析表中数据能够发现，可用性和信息素养固然对于移动学习信息焦虑具有负向关系，但是其途径并不显着；由此能够得出本研究中对于研究假设的检验结果：除了假设H1和H9之外，其他假设都被验证成立。5.5减少移动学习信息焦虑的建议〔1〕从技术角度而言，需要优化移动学习资源的设计。移动学习资源是移动学习者直接面对的学习材料，对于移动学习实际效果至关重要。根据本文研究结论，技术层面中的沉浸体验是影响移动学习信息焦虑的重要因素，移动学习资源的设计假如能够给学习者带来这种沉浸愉悦的体验，信息焦虑将在一定程度上得到避免。结合移动学习所具有的碎片化，泛在性和环境多变的特点，移动学习资源在设计上应该一方面最求界面的美观化、简洁化，让学习者能够乐于投入华而不实，另一方面要实现移动学习资源信息架构和交互方式的简化，繁琐冗余的构造和体验不良的交互方式是导致学习者认知超载的源头，移动学习资源的设计者和开发者应该在这两方面多总结经历体验；另外，需要十分指出的是，移动学习资源设计能够适度引入趣味性、游戏性的因素，如关卡环节，任务竞赛等方式能够加强学习者的融入感和愉悦体验。〔2〕从环境角度而言，需要加强信息管理，构建信息生态。在知识爆炸、信息资源极速增长的今天，信息的获取在变得愈加便捷的同时也对人们的甄别能力提出了挑战。而信息污染的存在无疑使信息的搜集和获取工作变得困难重重。对于主管部门而言，制定相关标准，加强信息的监管显得迫在眉睫，另外能够通过新兴技术来维护信息的生态环境。如通过大数据、云计算的方式来定位和屏蔽信息污染的源头，根据个人的兴趣喜好和情感需求建立自适应的学习系统，为实现移动学习的个性化打下坚实基础。〔3〕从个体角度而言，需要强化本身信息能力，培养良好习惯。在信息焦虑的影响因素当中，网络自我效能感是重要的一环，强化本身的信息能力，培养网络自我效能感无疑是是预防和应对信息焦虑的有效方式。除此之外，移动学习经过中的信息焦虑很大程度上要归因