system: [SYSTEM]

user: 4. 文献分析 4.1. 根据出版年份进行分类 表2按出版年份汇总了所综述的42篇文献。2018年的文献数量相较于2017年出现了减少，但在2019年出现了大幅度增加，随后在2020年也保持增加(12篇)。据统计，2019至2020年间发表的文献数量(共23篇)在近五年中占比高达55%。文献数量在2019~2020年的快速增长可以总结为以下两点原因：首先，随着互联网技术的发展，移动学习已经日益成为个体、组织所倾向的一种学习形式。其次，国内外学者对于该主题研究的兴趣也不断增加，致力于探讨其在不同领域、不同学科间的发展 [ 21 ]。然而，2021年发表的文献数量仅为7篇。造成此现象的理由可能是本研究限定了搜索范围。由于本文将范围限制在2017至2021年2月份，这在一定程度上忽略了2021年3月份起发布的文章，从而导致2021年的文献数量整体偏少。 4.2. 根据期刊进行分类 为了进一步了解当前国内外基于UTAUT模型的移动学习研究期刊分布情况，本文将2017~2021年发表的有关该主题的期刊(两篇及以上)进行了分类，同时指明了中国学者发表文献的数量(如表3)。在调查的近五年内，发表相关文献最多的是《Education And Information Technologies》(共8篇，占19%)，紧接着是《Sustainability》、《Journal Of Information Technology Education-research》、《Interactive Learning Environments》和《IEEE Access》(各2篇，占19%)。此外，中国学者发表文献数量为4篇，占总文献篇数的8%左右。在这4篇文献里，有2篇在探讨研究移动学习采用的意愿，另外2篇则和学习管理系统相关。由此可以看出，中国学者在近五年内对于该领域的关注度偏低。 4.3. 根据教育情景进行分类 移动学习已被广泛运用于教育行业中。为进一步了解文献研究所处的教育情景，本文将其分为初等教育、中等教育、高等教育、混合教育情景、以及无明确教育情景五类。由表4可以看出，基于UTAUT的移动学习研究情景集中于高等教育阶段(共33篇，占79%)；然后是无特定教育情景(共4篇，占10%)，如研究员工和成年人接受移动学习的意愿；紧接着是混合教育情景(共3篇，占7%)，如研究英语非母语专业的学生及发展中国家的学生；最后是初等教育阶段(共1篇，占2%)和中等教育阶段(共1篇，占2%)。结果说明，基于UTAUT的移动学习情景主要集中于高等教育阶段，这也印证了Wu等学者的观点 [ 22 ]。造成此结果的原因可能是：① 大学的教育设施较为完善，具备使用移动学习的条件。② 大学生学习的自主性较大，便于进行移动学习调查。 4.4. 根据研究方法进行分类 如表5所示，以研究方法作为分类标准时，42篇文献被分为两类：问卷调查法和混合方法。问卷调查法共被35篇文献采用，占比达83%，因此被认为是最受欢迎的研究方法。这与先前学者发现的“问卷调查是收集信息的主流方法”保持了一致 [ 21 ] [ 22 ]。此结果得益于问卷调查法的覆盖度大、时效性高等特点。其余7篇文献则采用了混合方法进行研究(如问卷调查和访谈)。通过定性与定量的结合，在一定程度上有利于提高研究结果的可靠性。 Table 2 The distribution of mobile learning based on UTAUT literature from 2017 to 202 发表年份 发表数量 2017 7 2018 5 2019 11 2020 12 2021 7 表2. 2017年至2021年移动学习(基于UTAUT)相关文献分布 Table 3 The amount of publications related to mobile learning in each journal from 2017 to 2021 (two or more 期刊名称 发表数量 中国学者发表数量 《Education And Information Technologies》 8 0 《Sustainability》 2 0 《Journal Of Information Technology Education-Research》 2 0 《Interactive Learning Environments》 2 1 《IEEE Access》 2 0 表3. 2017年至2021年各期刊发表移动学习相关文献数量(两篇及以上) Table 4 The distribution of mobile learning based on educational settings from 2017 to 202 教育情景 发表数量 初等教育 1 中等教育 1 高等教育 33 混合教育情景 3 无特定教育情景 4 表4. 2017年至2021年移动学习教育情景分布 Table 5 The distribution of mobile learning based on research methods from 2017 to 202 研究方法 发表数量 问卷调查法 35 混合方法 7 表5. 2017年至2021年移动学习研究方法分布 4.5. 根据变量类型进行分类 为了对所筛选文献形成更加全面的认识，本文参考Al-Emran对于TAM模型的修改(如图1)，将每篇文献新加入UTAUT模型的变量分为了三类：外部变量、整合其他理论变量以及情景变量 [ 23 ]。如表6所示，11% (N = 11)的变量是通过外部变量拓展所得，81% (N = 78)的变量由其他理论引入，情景变量则占据剩下的8% (N = 8)。 图1. UTAUT模型的变量分类 4.5.1. 外部变量 外部变量指的是用来预测UTAUT模型中四个主要成分的变量，即预测“绩效期望”、“努力期望”、“社会影响”和“促进条件”的变量。相比于其他两种变量分类，引入外部变量的分类数量居于中间。表7按出现次数汇总了这些外部变量。努力期望、用户自主性、促进条件和相对可用性分别被2篇文献所引入。用户自主性和相对可用性被认为是影响员工使用移动技术进行知识转移最显著的因素，这意味着员工期望在使用移动技术进行知识转移的过程中享有充分的自主权，并渴望该技术至少具备与传统设备相同的功能 [ 24 ]。Kuciapski在2019年时通过引入工作岗位类型作为调节变量，进一步探讨其如何影响员工进行移动学习的采用 [ 25 ]。除此之外，Fagan将享乐动机作为外部变量引入模型中，验证了其在高等教育情景下对于学生使用平板电脑进行学习的绩效期望和努力期望的显著影响 [ 7 ]。 4.5.2. 整合其他理论变量 整合其他理论变量即除了UTAUT原始变量外，还引入了来自其他理论的变量对使用意愿进行预测。整合其他理论的变量共有78个，是三种分类中占比最高的变量类型。如表8所示，基于UTAUT模型下的移动学习探究中，大多数学者选择整合来自其他理论的变量以增强UTAUT模型的解释力。这些被整合的变量大多由信息系统理论改编而来。这些理论包括“信息系统成功模型(DeLone and McLean information system success model， DL&ML) [ 26 ] [ 27 ] ”“技术接受模型(TAM) [ 17 ] [ 28 ] [ 29 ] [ 30 ] ”、“期望确认模型(Expectation-confirmation model， ECM) [ 31 ] [ 32 ] ”和“创新扩散理论(Innovation Diffusion Theory， IDT) [ 33 ] ”等。即使众多学者认为UTAUT具有较好的解释力，但模型中缺少“态度”这一重要预测指标也引起了广泛讨论。举例来说，Isaias验证了移动学习型论坛中的同理心态度对使用该论坛的行为意图具有显著影响的假设 [ 34 ]。 4.5.3. 情景变量 情景变量被认为是通过引入新的调节变量来对特定情境进行更好的解释。表9按出现次数汇总了这些调节变量。举例来说，Kuciapski通过UTAUT拓展模型验证了工作岗位类型对相对可用性和社会影响与员工使用移动学习的意图的关系的调节作用是正向的 [ 25 ]。Aliano引入知识领域和学位年限作为调节变量，分析了大学范围内的移动学习情况。结果表明，知识领域随着年龄的增长会对与绩效期望和社会影响等自变量与使用意图的关系产生正向的调节作用，而学位年限对于促进条件与使用意图的关系则具有负向调节作用：学位越低时，使用意图将越强烈 [ 35 ]。Al-Adwan等学者从霍夫斯泰德文化五维度理论中选取不确定性规避作为调节变量，以评估影响学生使用移动学习意图的因素。结果发现，在感知易用性、系统功能及预期信任与移动学习使用意向的关系中，不确定性规避对这三者皆存在负向调节作用 [ 8 ]。 Table 6 The distribution of mobile learning variable types from 2017 to 202 变量类型 出现次数 外部变量 11 整合其他理论变量 78 情景变量 8 表6. 2017年至2021年移动学习变量类型数量分布 Table 7 The distribution of mobile learning based on external variables from 2017 to 202 外部变量 出现次数 努力期望 2 用户自主性 2 促进条件 2 相对可用性 2 内容质量设计 1 感知乐趣性 1 享乐动机 1 表7. 2017年至2021年移动学习采用外部变量数量分布 Table 8 The distribution of mobile learning based on variables from other theories from 2017 to 2021 (two or more 整合其他理论变量 出现次数 学习自我管理 5 个人创新性 4 感知易用性 4 感知有用性 4 习惯 3 态度 3 服务质量 3 价值价格 2 移动性 2 移动学习环境 2 学习期望 2 享乐动机 2 相对可用性 2 用户满意度 2 感知乐趣性 2 表8. 2017年至2021年移动学习整合其他理论变量数量分布(两次及以上) Table 9 The distribution of mobile learning based on contextual variables from 2017 to 202 情景变量 出现次数 基本信息通信技术 1 移动信息通信技术 1 对于新冠的恐惧 1 感知风险 1 工作岗位类型 1 学位年限 1 知识类型 1 不确定性规避 1 表9. 2017年至2021年移动学习情景变量数量分布