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user: 5. 数据分析 5.1. 数据的信度与效度分析 由于采用客观数据，指标量级相差较大，因此需要先将数据标准化，利用标准化后的数据进行数据分析。本研究的信度测量方法采用Cronbach系数，效度测量采用探索性因子分析。为了避免Cronbach系数产生的一些问题，例如：信度膨胀、测量变量具有同等的重要性等问题，这里通过组合信度(CR > 0.6)和平均方差抽取量(AVE > 0.5)进行效度分析 [ 30 ] 。 通过SPSS分析各指标变量Cronbach系数，根据因子分析各变量因子负荷表，并计算组合信度(CR)和平均方差抽取量(AVE)，如表3所示。8个变量的Cronbach系数均大于临界值0.70，CR系数均大于临界值0.6，AVE系数均大于临界值0.5，各变量的因子负荷值均大于0.5，因而可以进行路径分析 [ 35 ] 。 Table 3 Indicator variables and variable factor loa 指标变量 因子负荷 AVE C.R. Cronbach系数 MOOCs平台特征 0.946 0.898 0.880 信誉度 0.974 开放性 0.968 社会认可 0.977 MOOCs学习服务质量 0.826 0.791 0.735 知识量 0.745 字幕服务 0.981 翻译服务 0.980 MOOCs学习信息质量 0.931 0.799 0.962 课程推送信息 0.985 专题推送信息 0.982 课程开课信息 0.926 MOOCs学习行为 0.896 0.798 0.942 课程学习注册 0.925 课程学习笔记 0.951 课程学习讨论 0.964 MOOCs教学服务质量 0.677 0.782 0.722 助教服务 0.757 辅助服务 0.814 证书服务 0.891 MOOCs教学信息质量 0.696 0.771 0.883 总学时信息 0.798 周学时信息 0.782 难度信息 0.735 MOOCs教学行为 0.950 0.799 0.974 课程教学创新 0.977 课程教学设计 0.980 教学互动参与 0.967 课程质量 0.650 0.760 0.774 课程评分 0.741 课程评论数 0.743 关注转化率 0.740 表3. 指标变量及各变量因子负荷 5.2. 假设检验 本文利用结构方程模型(SEM)中的最大似然法，对提出的15个假设进行验证，模型的路径分析如图2所示。 图2. 模型路径分析 图2路径上的系数估值反映了潜变量之间影响的方向和影响的程度，变量下方括号中的值表示潜变量能被解释的程度，也反映了模型的预测能力 [ 36 ] 。其中，MOOCs平台特征对学习服务质量、学习信息质量和教学服务质量的解释力度分别为16.3%，71.9%和15.7%，由此，MOOCs平台特征对学习信息质量有更强的解释能力；学习信息质量和教学行为的组合效用对学习行为的解释力度为54.8%；教学信息质量对教学行为的解释力度为71.4%；学习质量、学习行为和教学服务质量的组合效用对质量评价有很强的解释力度达到98.9%，说明指标的有效性。 假设检验结果的综述，包括：每个假设、路径系数以及路径显著性，如表4所示，15个研究假设中有9个成立。 Table 4 Model hypothesis test result 假设 路径系数 P值 成立 H1a MOOCs平台特征正向影响MOOCs学习服务质量 0.403 p < 0.001 *** 成立 H1b MOOCs平台特征正向影响MOOCs教学服务质量 0.123 p < 0.01 ** 成立 H2a MOOCs平台特征正向影响MOOCs学习信息质量 0.848 p < 0.001 *** 成立 H2b MOOCs平台特征正向影响MOOCs教学信息质量 −0.474 p > 0.05 不成立 H3a MOOCs学习服务质量正向影响MOOCs学习行为 −0.270 p > 0.05 不成立 H3b MOOCs教学服务质量正向影响MOOCs教学行为 −0.034 p > 0.05 不成立 H4a MOOCs学习服务质量正向影响MOOCs质量评价 0.710 p < 0.05 * 成立 H4b MOOCs教学服务质量正向影响MOOCs质量评价 0.525 p < 0.05 * 成立 H5a MOOCs学习信息质量正向影响MOOCs学习行为 0.883 p < 0.001 *** 成立 H5b MOOCs教学信息质量正向影响MOOCs教学行为 0.187 p < 0.001 *** 成立 H6a MOOCs学习信息质量正向影响MOOCs质量评价 −0.085 p > 0.05 不成立 H6b MOOCs教学信息质量正向影响MOOCs质量评价 0.135 p > 0.05 不成立 H7 MOOCs教学行为正向影响MOOCs学习行为 0.610 p < 0.01 ** 成立 H8a MOOCs学习行为正向影响MOOCs质量评价 0.920 p < 0.05 * 成立 H8b MOOCs教学行为正向影响MOOCs质量评价 0.011 p > 0.05 不成立 表4. 模型假设检验结果 5.2.1. 学习者角度 验证与学习者相关的研究假设H1a，H2a，H3a，H4a，H5a，H6a和H8a，除假设H3a和H6a不成立，即学习服务质量正向影响学习行为以及学习信息质量正向影响MOOCs质量评价不成立，其余研究假设都成立。 1) MOOCs平台特征对学习服务质量和学习信息质量的影响 与研究假设一致，MOOCs平台特征显著正向影响学习服务质量和学习信息服务质量，并且MOOCs平台特征对学习信息质量的影响(路径系数为0.848)要大于对学习服务质量的影响(路径系数为0.123)。这说明信誉度、开放性和社会认可较高的MOOCs平台，例如Coursera，通常会提供较高水平的学习服务，尤其更高水平的学习信息，以保障学习者的学习 [ 37 ] 。 2) 学习服务质量和学习信息质量的影响 与研究假设一致，学习信息质量显著正向影响MOOCs学习行为(路径系数为0.883)；但与研究假设相反，学习服务质量对MOOCs学习行为无显著影响。这说明提高MOOCs学习积极性的有效方式是提升学习信息价值 [ 38 ] ，这也解释了相对于学习服务质量，MOOCs平台更侧重于学习信息质量的原因。 与研究假设一致，学习服务质量显著正向影响MOOCs质量评价(路径系数为0.710)，学习行为显著正向影响MOOCs质量评价(路径系数为0.920)；但与研究假设相反，学习信息质量对MOOCs质量评价无显著影响。这说明从学习者角度，改善MOOCs质量评价的直接途径是完善学习服务，间接途径是通过提高学习信息价值提高MOOCs学习积极性。 由于MOOCs学习者参与MOOCs学习，更看重的是MOOCs课程学习价值，因此，MOOCs学习者会应用与课程直接相关的学习信息(例如：相关课程、相关专题和重复开课信息)，开展MOOCs学习(例如：学习笔记和学习讨论)，实现MOOCs学习目标，由此评价MOOCs质量 [ 39 ] ；而与课程不直接相关的MOOCs学习服务(例如：字幕服务和翻译服务)，作为MOOCs学习基本配置，虽然会直接影响MOOCs学习者对MOOCs质量评价，但对于学习者开展MOOCs学习没有直接影响。 5.2.2. 教学者角度 验证与教学者相关的研究假设H1b，H2b，H3b，H4b，H5b，H6b，H7和H8a，除假设H2b，H3b，H6b和H8b不成立，即MOOCs特征正向影响教学信息质量、教学信息质量正向影响MOOCs质量评价、教学服务质量正向影响教学行为以及教学行为正向影响MOOCs质量评价不成立，其余研究假设都成立。 1) MOOCs平台特征对教学服务质量和教学信息质量的影响 与研究假设相一致，MOOCs平台特征会正向影响教学服务质量(路径系数为0.123)，这说明具有信誉度、开放性和社会认可的MOOCs平台，通常会为教学者提供较高水平的教学服务，便于教学者完成教学任务。 与研究假设相反，MOOCs平台特征对教学信息质量无显著影响，这是由于目前各大MOOCs平台为教学者提供的教学信息形式单一，例如：课程教学信息展示，因此教学信息质量有待提高。 2) 教学服务质量和教学信息质量的影响 与研究假设一致，教学信息质量显著正向影响MOOCs教学行为(路径系数为0.187)；但与研究假设相反，教学服务质量对MOOCs教学行为无显著影响。这说明提高MOOCs教学积极性的有效方式是提升教学信息价值。 与研究假设一致，教学服务质量显著正向影响MOOCs质量评价(路径系数为0.525)，教学行为显著正向影响MOOCs学习行为；但与研究假设相反，教学行为对MOOCs质量评价无显著影响，教学信息质量对MOOCs质量评价无显著影响。这说明从教学者角度，改善MOOCs质量评价结果的直接途径是完善MOOCs教学服务，间接途径是通过提高MOOCs教学信息质量提高MOOCs教学积极性，由此影响学习者的MOOCs学习积极性。 由于MOOCs教学者参与MOOCs教学，重点在于MOOCs课程教学价值，因此，MOOCs教学者会应用与课程直接相关的教学信息(例如：总学时、周学时和难度信息)，开展MOOCs教学(例如：课程创新、课程设计和教学互动)，实现MOOCs教学目标，吸引学习者积极参与MOOCs学习(例如：学习笔记和学习讨论)，由此而影响MOOCs质量评价；而与课程不直接相关MOOCs教学服务(例如：助教服务和辅助服务)，作为MOOCs教学基本配置，虽然会直接影响MOOCs质量评价，但对于MOOCs教学行为没有直接影响。