个性化学习视角下大学生手机移动学习影响因素分析

发布时间：2021-06-02 17:54

　　随着无线网络技术的飞速发展以及智能手机、平板电脑等移动设备的普及,一种新的学习方式——移动学习应运而生,快节奏的生活和“终身学习”等观念的变化,使得不受时间、地点限制,可以用碎片化时间进行的移动学习越来越受到人们的青睐,逐步走进人们的生活学习中。根据调查,移动学习的主要用户群年龄主要集中在18岁到25岁的人群,其中大学生占据大部分比例,他们有灵活的思维、想象力丰富并且乐于接受新鲜事物的特征,追求个性的张扬,对个性化学习乐于接受,是移动学习主要的目标群体。但是实践中却发现大学生对移动学习的关注程度与其对移动设备的热情程度并不匹配,大学生对移动学习的接受度并不理想,到底哪些因素影响着大学生的移动学习,是值得教育工作者进行深入研究的一个课题。本研究从个性化学习的角度出发,以教育者的视角,结合相关领域的研究成果,重点考查大学生的个体因素对手机移动学习使用意愿的影响,从大学生的智力、行为特点和个体特征出发,提出脑力负荷、自我效能感、个人创新三个影响因素。在已有的、较权威的技术接受整合和接受理论模型（Unified Theory of Acceptance and Use of Technolog... 

【文章来源】：辽宁师范大学辽宁省

【文章页数】：58 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

中国手机网民规模及其占网民比例《第40次中国互联网络信息发展状况统计报告》

研究思路图

整合型技术接受与使用理论模型

【参考文献】：
期刊论文
[1]教育信息化环境下移动学习用户行为影响因素与策略研究[J]. 王焱,吴青林.  齐齐哈尔大学学报(哲学社会科学版). 2018(04)
[2]大学生移动英语学习使用意图影响因素研究——基于技术接受模型[J]. 范莹莹,孙志农.  海外英语. 2018(01)
[3]“人工智能+”时代的个性化学习理论重思与开解[J]. 牟智佳.  远程教育杂志. 2017(03)
[4]开放教育学习者移动学习使用意愿影响因素研究[J]. 鲍日勤.  远程教育杂志. 2017(03)
[5]国际高等教育领域移动学习研究:回顾与展望[J]. 刘敏娜,张倩苇.  开放教育研究. 2016(06)
[6]学习者数据肖像支撑下的个性化学习路径破解——学习计算的价值赋予[J]. 牟智佳.  远程教育杂志. 2016(06)
[7]脑力劳动环境工效研究趋向与路径选择[J]. 王洪斌,贾莹.  大连大学学报. 2016(02)
[8]大学生移动学习现状分析——以重庆市三所院校为例[J]. 李娟,师慧敏.  考试周刊. 2016(28)
[9]基于扩展TAM模型的大学生接受微信学习的影响因素研究[J]. 周彩霞.  广州广播电视大学学报. 2015(05)
[10]论当今大学生脑力负荷情况[J]. 陈晨,赵敬,李景良,宁超.  课程教育研究. 2015(19)

硕士论文
[1]高校学生手机移动学习行为意向影响因素研究[D]. 郭然然.浙江师范大学 2015
[2]大学生移动学习接受度的影响因素研究[D]. 熊明珠.苏州大学 2015
[3]基于UTAUT理论的移动支付技术接受模型及实证研究[D]. 姜海龙.北京邮电大学 2010
[4]基于UTAUT模型对“使用者对信息中介的接受”的实证研究[D]. 史薇薇.中国人民大学 2008
[5]基于UTAUT理论的ERP技术采纳建模与实证研究[D]. 吴连朋.天津大学 2008



本文编号：3210484