基于D&M 模型的教务管理系统用户采纳研究

摘要：本研究旨在厘清用户采纳意愿和行为对教务管理系统有效性和工作效率提升的重要作用。以教务管理系统用户为研究对象，构建出用户采纳模型，提出研究假设，并使用结构方程模型对458份问卷数据进行假设检验。研究发现系统质量、服务质量、信息质量对用户的采纳（使用意愿和使用行为）有正向影响；使用行为对净收益（用户满意度、效率和有效性）有正向影响。构建了基于D＆M模型的教务管理系统用户采纳模型，梳理了教务管理系统用户采纳影响因素和路径，揭示了用户使用教务管理系统带来的净收益。

关键词：D&M；教务系统；采纳行为；采纳意愿；结构方程模型

中图分类号：TP301 文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2024）27-0101-05

0 引言

近年来，教育信息化在中国经历了快速发展的阶段。《国家中长期教育改革和发展规划纲要（2010-2020年）》提出将教育信息化纳入国家信息化发展整体战略[1]。在2021年3月发布的《关于加强新时代教育管理信息化工作的通知》中，提出将形成新时代教育管理信息化制度体系，实现信息系统的优化整合作为重要工作目标[2]。然而，随着教育改革步伐的加大，传统的教务管理理念和陈旧的教务管理软件已无法满足新的发展需求，这导致了资源浪费和工作效率的降低[3]。为了提高效率，高校常常会对教务管理系统进行新建、扩建和升级。但是，实施新的教务管理系统后，行政管理可能会面临如系统用户因使用习惯和工作方式的改变而抵制使用的问题。因此，要解决这些问题，首先需要确定影响教务管理系统用户采纳的因素，以提高教务管理系统的有效性和提升工作效率。

本研究通过文献分析了解D&M信息系统成功模型及其发展过程，将D&M模型应用于教务管理系统领域，构建用户采纳模型，并进行了实证检验。研究不仅拓展了模型的应用范围，也为提升教务管理系统的使用效率提供了参考。具体而言，通过对教务管理系统的用户采纳过程和因素进行分析，结合D&M信息系统成功模型的相关理论，提出了高校教务管理系统用户采纳模型，并对该模型进行实证检验。结果表明，该模型可以有效地解释高校教务管理系统的用户采纳行为，并且可以为高校提供更好地推广和应用教务管理系统的策略和方案。对于理解教务管理系统的用户采纳行为和提升教务管理系统的使用效率具有一定现实意义。

1 文献回顾

1.1 D&M 模型的相关研究

信息系统成功模型（Information Systems Success，ISS） 是由德龙（Delong） 和麦克林（McLean） 在1992年提出的，简称为D&M模型。D&M把影响信息系统成功的多方面因素归纳为描述性模型，提出系统质量、信息质量、使用、用户满意度、个人影响和组织影响6个主要维度[4]。模型中，信息质量和系统质量共同影响系统使用和用户满意，系统使用和用户满意相互影响，系统使用和用户满意直接影响个人，从而影响组织绩效[5]。为了适应信息技术的发展和应用需求，2003年，Delong和McLean在原有模型基础上增加并完善了变量和定义，特别强调了在电子商务环境中客户服务对于信息系统成功的影响是至关重要的，因此增加了”服务质量“维度[6]。另外，升级后的模型还新增了“净收益”维度，涵盖个人、组织和社会影响等内涵，形成新一代的D&M升级模型[7]。D&M成功模型成为信息系统学科中应用最广泛的框架之一[8]。

1.2 教务管理系统的相关研究

教务管理信息化的研究最早可以追溯于20世纪60年代，当时美国开发了第一批学校商业应用程序[9]。

到了70年代末期，开始陆续出现学校利用计算机辅助行政管理的应用软件。例如，我国香港开始将计算机用于中学辅助教学，还有一些学校主动尝试应用于行政管理[10]。然而，这些应用软件相对独立，数据之间未形成关联，极大地限制了此阶段的发展速度。直到80年代中期，少数国家如澳大利亚、英国、美国和荷兰发展到整合系统集成模块，才真正发挥出了管理信息系统的应用价值[11]。随着互联网的普及和计算机技术的发展，教务管理系统的研究逐渐从应用层面转向理论和技术层面。在技术方面，教务管理系统主要采用C/S和B/S两种架构，由于B/S架构具有兼容性强、运行维护成本低等特点，当前教务管理系统正从C/S 架构向B/S架构转变[12-13]。在理论研究方面，MasudaIsaeva和Hyen Young设计了大学“无纸化办公”的实施措施，并通过教务管理系统实现了该流程[14]。王利江发现，高校实行完全学分制改革后，教务管理系统中各种数据量急剧增加，影响了教务管理的效率[15]。随后，提高教务管理系统工作效率的相关研究逐渐增多，刘璎川通过克服传统关联规则算法的缺陷，提高了算法的效率和可靠性，从而提高了教务管理系统的管理效率[16]。沈黎则通过引入SQL Server触发器，解决了教务管理系统数据表的不一致性问题，提高了系统的可靠性和教务工作效率[17]。此外，少数研究开始关注教务管理系统用户使用行为和满意度的影响因素[18]。

总的来说，学校使用教务管理系统的最终目的是提高管理工作的效率和有效性。目前，大多数研究都从技术、环境、理论等方面探讨如何提高教务管理效率，而从用户角度来研究采纳意愿对系统实施的影响，则较少被关注。由于教务管理信息系统的特性，其成功实施的成果不仅体现在用户满意度，还体现在工作效率和有效性上。从现有的文献来看，采用实证研究的范式来检验教务管理信息系统的成功实施具有一定的创新性。

2 研究模型与假设提出

系统质量（System Quality，SQ） 是用户依托教务管理应用的系统质量，系统质量根据易用性、功能性、可靠性、灵活性、数据质量、可移植性、集成性和重要性来衡量的。服务质量（Service Quality，SeQ） 是教务管理系统服务商为用户提供的系统质量以外的支持程度。信息质量（Information Quality，IQ） 是根据准确性、及时性、完整性、相关性和一致性来衡量的。根据D&M模型，系统质量、服务质量和信息质量是影响使用意愿的重要影响因素。因此，提出假设：

H1：系统质量正向影响使用意愿

H2：服务质量正向影响使用意愿

H3：信息质量正向影响使用意愿

使用意愿（Intention to Use， IU） ：使用意愿的强弱影响用户使用系统的动作和行为，用户在使用系统后会作出是否继续使用的判断，这是评价信息管理系统成功与否的重要指标之一[19]。D&M认为，使用意愿主观性较强较难把握，因此和“使用”同时作为用户采纳系统的指标。因此，提出假设：

H4：使用意愿正向影响用户实际使用行为

净收益（Net Benefits） 是反映信息系统收益、影响和价值的直观体现[20]。在已有研究中，“净收益”这一变量多被忽略或被不同语境下的其他变量所替代。在实践应用中也有研究对净收益的内涵和测度进行探讨。如陈晓春等基于D＆M模型对于“净收益”的定义，从用户的心理和行为两个角度证实了电子政务实施的外部效益和社会效益，其影响已经远超出信息系统本身的价值，也更好地解释了DeLone和 McLean等学者所强调的“净收益”的内涵[21]。Scott在衡量电子政务系统的研究中基于公共价值理论以用户群体视角构造了较为全面的净收益测量维度，效率、有效性和社会价值[22]。在实施教务管理系统后，用户采纳使用系统所产生的“净收益”主要体现在：用户使用系统后可以更方便地获得所需要的信息，节省时间成本，具体的可以分为用户满意度、效率和有效性。用户满意度（User Satisfaction，US） 是用户选择使用系统后所产生的感受。有研究证实，用户满意度对于持续使用行为是一个重要的预测因素[23]。本研究中认为用户满意度是净收益，而用户产生是否满意感受的前提是有使用过系统。使用行为（User Behavior，UB） 通常是自愿的，一般通过使用频率、使用时间、访问次数、使用模式和依赖性来衡量。因此，提出假设：

H5：使用行为正向影响用户满意度

H6：使用行为正向影响效率

H7：使用行为正向影响有效性

3 研究方法

3.1 问卷设计

为保证调查问卷具有良好的信度和效度，变量的测量参考了已有研究中较为成熟的量表。变量及量表来源如表1所示。量表的题项采用李克特5级量表进行评估，分值1～5分别代表“非常不满意”“不满意”“一般”“满意”“非常满意”。

3.2 数据收集

以广州华商学院使用强智教务管理信息系统的师生为调查对象，发放问卷800份。问卷方法共分为两个阶段，第一阶段为小样本预试，共收集200份有效问卷，目的主要是对量表的信度和效度进行检验，完成了探索性因子分析，并对量表进行了修正，形成正式问卷。正式问卷共发放600份，删除了答题时间较短、答案为同一选项的数据，得到有效问卷458份，有效率为76.33%。其中，男性23.64 占% ，女性占76.36%，多数参与调查的教师用户达到5.08%，学生用户94.92%。

3.3 数据处理

接下来对量表进行KMO和Bartlett检验。结果显示，KMO=0.896，P<0.001，说明水平上呈现显著性，各变量间具有相关性，适合做因子分析。使用Jamovi软件，利用最大方差法对量表进行主成分分析，提取出8 个公因子，累计解释总方差为87.400%。旋转后的因子载荷如表2所示。可以看出每个潜变量的测量变量的因子载荷均大于0.5。

4 模型估计

4.1 信度和效度

研究采用Cronbach′s alpha和潜变量的组合信度（CR）来检验量表的稳定性和一致性。较为广泛使用的Cronbach′s alpha和组合信度的阈值标准是两者值大于0.70 以上，表明量表具有较好的信度和可靠性[32]。如表3所示，量表的Cronbach′s alpha和CR均在0.70以上，说明量表具有较好的复合信度。

效度方面使用潜变量的平均方差萃取（AVE） 和因子载荷来判断量表的收敛效度和判别效度。判断标准为AVE 大于0.50，量表各测度的因子载荷大于0.60，可认为量表具有较好的收敛效度。同时，根据Fornell-Larcker标准，某因子的AVE平方根大于该因子与其他因子的相关系数，表明量表具有较好的判别效度[32]。通过表3和表4可以看出，量表各测度因子载荷均大于0.60，AVE均大于0.50，各潜变量的AVE 平方根均大于其他潜变量的相关系数，这表明量表具有较好的收敛效度和判别效度。

4.2 假设检验

然后使用AMOS 23.0检验模型的适配度以及验证假设路径。从表5的结果来看假设模型整体拟合较好。为进一步检验假设结果，采用最大拟然法估计模型中的，得出路径系数和t 值如表6与图2所示。若路径系数为正值，表示其对外因变量的影响为正向，反之则为负向；若t 值大于1.96时，表示该路径的变量在0.05显著性水平上显著。从结果可以看出路径影响均为正向，与研究模型的假设路径方向一致。各路径t 值都大于1.96，因此，H1-H7假设检验均成立。

5 研究讨论与展望

5.1 研究讨论

本研究基于信息系统成功模型，实证检验了用户采纳教务管理系统的影响机制。研究结果表明在教务管理系统中，系统质量、服务质量、信息质量对使用意愿有正向影响（H1、H2、H3成立），使用意愿正向影响实际使用（H4成立），实际使用对用户满意度、效率和有效性有正向影响（H5、H6、H7成立）。结合研究结论，提出以下教务系统建设和管理方面的启示。

首先，用户采纳使用教务管理系统是由多种因素影响的结果。学校负责教务系统的部门和系统开发者应重视这些因素。特别是要注重系统的业务流程与实际工作的契合程度。系统开发者应该结合用户在使用过程中的反馈，不断优化和调整业务板块的流程，尽量保证不脱离实际工作。另外，要做好培训与引导，从认知等角度加强用户对教务管理系统的感知，提升用户的使用意愿和满意度。其次，教务系统的净收益表现在用户心理和行为两个方面。心理方面的收益体现在用户满意度，行为方面的收益体现在效率和有效性。教务系统是学校进行教务管理和服务活动的媒介，用户在使用过程中感知效率和有效性的提升，可以促使他们更好地参与教务管理事务中来，这种产生的价值远超过信息系统本身，这正是DeLone和McLean等学者所强调的“净收益”的内涵体现。