積極推動數位學習設計影響學生採用數位教材課程之有效學習因素之 ...

99 年度國立臺北教育大學發展學校重點特色計畫申請表 

編號 :99-NTUE- 收件日期 :09302010 

申請系所 / 

單位 

資訊科學系所 

申請計畫 

類別 

補助類別 ( 二 ) 

辦理提昇整體教學品質活動 

計畫主持 

人 

趙嘉成職稱助理教授 

積極推動數位學習設計影響學生採用 

計畫名稱 

數位教材課程之有效學習因素之研究 

提昇數位教學品質 

計畫執行 

期限 

計畫申請 

經費 

總額 

計畫聯絡 

人 

自民國 99 年 12 月 1 日起 

至民國 100 年 12 月 30 日止 

100,000 元整 

趙嘉成 

通訊地址 

台北市文山區景美萬慶街 36 號 3 樓 

聯絡電話手機 : 0919530048 校內分機 : 2322 

e-mail 

victor@tea.ntue.edu.tw 

※ 表格若有不足處 , 請自行增加。

召集人與成員之個人資料表 

召集 

人 

協同 

主持 

人 

協同 

主持 

人 

協同 

主持 

人 

姓名現職最高學歷專長備註 

趙嘉成 

助理教 

授 

博士 

劉志文教授博士電機 

陳智凱副教授 

助理教 

授 

博士 

博士 

資料庫 , 程式設計 , 作 

業系統 , 行銷策略資訊資科系 

系統及醫療資訊 

台大電機學院 

電力所所長 

Distance Education 

Technologies ( 遠距教 

文創系 

學科技 ) 

數位學習 

數資系

本校發展學校重點特色計畫案執行成果自我檢核表範例 

100 年度 

依據 : 本校「發展學校重點特色補助要點」( 以下簡稱本要點 ) 

計畫名稱 : 

執行面 

成果面 

工讀費是否按月核銷 

並檢附工作日誌。 

工讀費是有先行代墊 

情形。 

計畫案所衍生各項支 

出所取得之發票 , 是否 

定於次月底核銷完畢。 

計畫案是否依規定於 

執行期限內 , 舉辦至少 

2 次活動 ( 含小組討 

論、成果發表或其 

他 )。( 第 7 點第 3 項 ) 

計畫案是否依規定建 

置專屬網站。該網站內 

容應包含最新消息、說 

明、活動花絮、資源網 

站及討論區或留言 

板 , 並配合計畫內容 , 

將活動時程與相關資 

訊適時上網公告 , 以便 

校內外師生參加。 

本要點第 7 點第 2 項 ) 

計畫案是否依規定於 

期滿後 3 個月內繳交紙 

本書面結案報告及 pdf 

□ 是 

□ 否 ( 理由 : ) 

V□ 無此項經費 

□ 是 ( 理由 : ) 

□ 否 

V□ 無此項經費 

V□ 是 

□ 否 ( 理由 : ) 

V□ 是 ( 請檢附佐證資料 )OHI conference, 

Please cehck OHI web site information 

http://www.ohimedia.com/) 

□ 否 ( 理由 : ) 

V□ 是 

( 註明網址 : 

ttp://www.ohimedia.com/ ) 

□ 否 ( 理由 : ) 

( 補正作法 : ) 

電子檔各 1 份 , 送研發 ( 補正作法 : ) 

處學合組辦理結案。 

( 本要點第 9 點 ) 

計畫案是否有發表相 

關學術論文。 

V□ 是 

□ 否 ( 理由 : ) 

V□ 是 ( 論文名稱 : 

Exploration E-learning system of courses design to affect the students’ 

learning performance factors research 

計畫主持人 : ( 簽名 ) 

)□ 否 

中華民國 1 0 0 年 1 2 月 2 9 日

積極推動數位學習設計影響學生採用數位教材課程之有效學習因素 

之研究提昇數位教學品質 

Exploration E-learning system of courses design to affect the students’ learning 

performance factors research

Chinese Abstract 

近幾年來隨著數位學習的蓬勃發展 , 網路數位學習也在快速成長的數位學習 

環境中 , 扮演一項重要的角色 , 然而 , 網路數位學習數位教材被網路數位學習接受的程度 , 將會 

影響到能否被廣泛使用 , 但是目前在 SCI&SSCI 期刊尚未有網路數位學習數位教材接受度 

的學術研究 , 因此本研究目的是找出有哪些因素會影響網路數位學習採用網路數位學習數位教 

材。 

研究對象為臺灣各地的網路數位學習 , 透過問卷調查法 , 將回收樣本使用 Structural 

Equation Modeling(SEM) 進行分析 , 針對各個假說進行驗證。以立意抽樣法蒐集 

到 123 份有效問卷 , 本研究採用 Unified Theory of Acceptance and Use of 

Technology(UTAUT) 作為理論模型探討 performance expectancy effort expectancy,、 

、social influence、self-directed learning 與 facilitating conditions 這五個構面是否 

會影響 behavioral intention 與 use behavior, 同時也探討不同年齡與性別的網路數位學習 

對於接受網路數位學習數位教材的差異。 

研究結果發現 :(1) Performance expectancy,effort expectancy, social influence 

與 self-directed learning 均對 behavioral intention 有正向顯著影響 , 其中以 

performance expectancy 最能有效預測 behavioral intention 。 (2) Facilitating 

conditions 與 behavioral intention 能夠顯著影響 use behavior。(3) Performance 

expectancy、effort expectancy、social influence、self-directed learning 與 facilitating 

conditions 不會受到性別與年齡之差異而產生顯著影響。 

本研究成果能夠提供數位教材製造商與學術單位進一步瞭解網路數位學習對於 

數位教材的接受度 , 進而影響網路數位學習數位學習產業之行銷推廣與教材製作上之參 

考。 

關鍵字 : 數位教材、網路數位學習數位學習、結構方程模式、自我導向學習、整合性科技 

接受模型 

i

Abstract 

With the popularity of e-learning over recent years, e-learning has also 

been playing an important role in this fast growing e-learning environment.Whether 

the e-learning courseware will be widely adopted hinges on students’ 

acceptance level.Up to now, However, so far in SCI&SSCI journals, there has not 

been any academic study on the acceptance of e-learning courseware. 

Accordingly, the purpose of this study is to identify the factors that affect students’ 

acceptance of e-learning courseware. 

Questionnaires were used to survey the dentists from various places in Taiwan.In 

total,and recovery of all samples used Structural Equation Modeling(SEM) 

analysis,aimed to verify the hypothesis.123 valid questionnaires were collected using 

purposive sampling method.Unified Theory of Acceptance and the Use of Technology 

(UTAUT) was adopted as theoretical model to explore the five construct: performance 

expectancy,effort expectancy, social influence, self-directed learning and facilitating 

conditions.Also explored was the influence on students’ acceptance of dental 

e-learning courseware by gender and age. 

The results of the study suggested: (1) Performance expectancy,effort expectancy, 

social influence and self-directed learning all have positive influence on behavioral 

intention. Among them, performance expectancy can best predict behavioral intention. 

(2) Both facilitating conditions and behavioral intention can affect use behavior.(3) 

Moderating variables have no influence on performance expectancy, effort expectancy, 

social influence, self-directed learning and facilitating conditions. 

It is hoped that the results of this study can provide the manufacturers of 

e-learning courseware and academic institutions with a better understanding on 

ii

students’ acceptance of e-learning courseware, and serve as reference for the 

promotion of dental e-learning and the manufacture of e-learning courseware. 

Keywords: Courseware、E-learning、SEM、Self-directed Learning、UTAUT 

iii

Table of Contents 

Chinese Abstract ...................................................................................................................................... i 

Abstract ................................................................................................................................................... ii 

Table of Contents ................................................................................................................................... iv 

List of Tables ..................................................................................................................................... ..... vi 

List of Figures ....................................................................................................................................... vii 

Chapter 1. Introduction ......................................................................................................................... 1 

1.1 Research Background .................................................................................................................... 1 

1.2 Research Motivation ...................................................................................................................... 2 

1.3 Research Purpose ........................................................................................................................... 4 

1.4 Research Question ......................................................................................................................... 4 

1.5 Research Scope ............................................................................................................... ............... 5 

1.6 Research Limitation ....................................................................................................................... 6 

1.7 Thesis Structure and Research Flow .............................................................................................. 7 

Chapter 2. Literature Review ................................................................................................................ 9 

2.1 E-Learning .................................................................................................................... ................. 9 

2.1.1 E-learning Theory .................................................................................................................. 9 

2.1.2 E-learning Courseware ........................................................................................................... 9 

2.1.3 E-learning Related Researches ................................................................................. 10 

2.2 Unified Theory of Acceptance and Use of Technology ............................................................... 13 

2.2.1 The Theory of UTAUT ........................................................................................................ 13 

2.2.2 The E-learning Related Researches on UTAUT .................................................................. 19 

2.3 Self-directed Learning ................................................................................................................. 21 

2.3.1 The Theory of Self-directed Learning .................................................................................. 21 

2.3.2 The E-learning Related Researches on Self-directed Learning ............................................ 23 

2.4 Summary ................................................................................................................. ..................... 25 

Chapter 3. Research Design ................................................................................................................. 27 

3.1 E-learning Courseware System ........................................................................................ 27 

3.2 Research Model .............................................................................................................. ............. 30 

3.3 Research Hypothesis .................................................................................................................... 31 

3.3.1 Performance Expectancy(PE) .............................................................................................. 31 

3.3.2 Effort Expectancy(EE) ......................................................................................................... 32 

3.3.3 Social Influence(SI) ............................................................................................................. 33 

iv

3.3.4 Self-directed Learning(SL) .................................................................................................. 33 

3.3.5 Facilitating Conditions(FC) ................................................................................................. 34 

3.3.6 Behavioral Intention(BI) ...................................................................................................... 35 

3.4 Operational Definition .................................................................................................................. 36 

3.5 Scale Design ................................................................................................................................. 41 

3.6 Research Subjects and Sampling Method .................................................................................... 46 

3.7 The Reliability and Validity Analysis of Pretest Questionnaire ................................................... 46 

3.7.1 Content Validity ................................................................................................................... 46 

3.7.2 Construct Validity ................................................................................................................ 47 

3.7.3 Reliability Analysis .............................................................................................................. 52 

3.8 The Method of Statistical Analysis .............................................................................................. 53 

Chapter 4. Data Analysis and Discussion ............................................................................................... 55 

4.1 Descriptive Statistics .................................................................................................................... 55 

4.2 Model Verification ........................................................................................................................ 60 

4.2.1 Composite Reliability ........................................................................................................... 60 

4.2.2 Convergent and Discriminant Validity ................................................................................. 61 

4.2.3 Overall Model Fit ..................................................................................................... ............. 62 

4.3 Correlation Analysis ................................................................................................................... ... 63 

4.4 Path Analysis ............................................................................................................................... ..65 

4.5 The Influence of Moderators ......................................................................................................... 73 

4.6 Results and Discussion .................................................................................................................. 75 

Chapter 5. Conclusions and Future Research .......................................................................................83 

5.1 Conclusions ................................................................................................................................... 83 

5.2 Research Contributes ..................................................................................................................... 85 

5.2.1 Academical Contribution ...................................................................................................... 85 

5.2.2 Practical Contribution ........................................................................................................... 85 

5.3 Future Research ........................................................................................................................... .86 

References ................................................................................................................................................ 87 

Appendix I : Expert Validity Questionnaire..........................................................................................95 

Appendix II : Pretest Questionnaire ....................................................................................................... 115 

Appendix III : Formal Questionnaire ..................................................................................................... 121 

v

List of Tables 

Table 2-1. e-learning related researches ........................................................................................................ 10 

Table 2-2. The summary of UTAUT main and sub constructs ......................................................................... 15 

Table 2-3. The e-learning related researches on UTAUT ............................................................................. ….20 

Table 2-4. The e-learning related researches on self-directed learning .......................................................... 24 

Table 3-1. The operational definition of this research ..................................................................................... 40 

Table 3-2. The scale on the technology acceptance ........................................................................................ .42 

Table 3-3. The scale on the use behavior of dental e-learning courseware ......................................................44 

Table 3-4. The scale on personal information................................................................................................... 45 

Table 3-5. The namelist of academic and expert ........................................................................................ ..…47 

Table 3-6. Total variance explained.................................................................................................................. 48 

Table 3-7. Principal component analysis with varimax rotation ................................................................. ..…49 

Table 3-8. Six constructs factors analysis ......................................................................................................... 50 

Table 3-9. Reliability analysis ............................................................................................................................ 52 

Table 4-1. Characteristics of respondents(Total=123) ................................................................................ ……55 

Table 4-2. Use behavior analysis....................................................................................................................... 57 

Table 4-3. The statistical analysis of items ....................................................................................................... 58 

Table 4-4. Composite reliability .................................................................................................................. …...60 

Table 4-5. Results of convergent and discriminant validity .......................................................................... ….61 

Table 4-6. Overall model fit indices for the research model. ...................................................................... …..62 

Table 4-7. The correlation coefficients between adoption factors and behavioral intention ................ ………..63 

Table 4-8. The correlation coefficients between BI,FC and UB ................................................................... ……64 

Table 4-9. Factor loadings of items ............................................................................................................. ……66 

Table 4-10. Overall path coefficients and R square ......................................................................................... 69 

Table 4-11. The path relationship of gender moderator ............................................................................ …..73 

Table 4-12. The path relationship of age moderator .................................................................................. …..73 

Table 4-13. The moderating effect of age moderator on facilitating conditions and use behavior ... …………..74 

Table 4-14. Results of hypothesis testing ................................................................................................... …...75 

vi

List of Figures 

Figure 1-1. Research flowchart .................................................................................................................... 8 

Figure 2-1. UTAUT model ............................................................................................................................14 

Figure 3-1. The picture of installation ....................................................................................................... 28 

Figure 3-2. Member login interface ........................................................................................................... 28 

Figure 3-3. Course search interface ......................................................................................................... ..28 

Figure 3-4. Course viewable now................................................................................................................ 29 

Figure 3-5. The picture of implantation teaching ................................................................................... ….29 

Figure 3-6. Research Model ...................................................................................................................... ..30 

Figure 4-1. Model by AMOS 18.0............................................................................................................... .65 

Figure 4-2. Structural model results(without moderating variable) ............................................................68 

Figure 4-3. Path coefficients for significant relationship .............................................................................72 

Figure 4-4. The final model with significant paths.................................................................................. ….81 

vii

Chapter 1. Introduction 

本章共分成七節 , 分別說明研究背景、研究動機、研究目的、研究問題、研 

究範圍、研究限制、論文架構與研究流程。 

1.1 Research Background 

根據 (Zhang,Zhao,Zhou,&Nunamaker,2004) 的研究指出 , 接受 E-learning 課程的學 

習者 , 學習成績會比一般傳統學習者的成績還高。近幾年來學術單位與企業界積極 

推廣數位學習 , 使得各領域的數位教材快速成長 , 範圍從原本的大學校園擴展到 

企業團體 , 許多人漸漸地開始探討如何使用數位教材來輔助實體教學 , 但是網路數位學習 

數位教材僅有極少數的研究 , 目前還沒有跟上資訊科技快速發展的腳步。 

Eaton,Reynolds,&Cox(2008) 首次嘗詴課程製作成 

DVD 教學光碟 , 對於網路數位學習教育而言 , 這是一種全新的教學方式。 

為了適應資訊科技改變所帶來的社會變動需要進行終身學習。終身學習是一 

個積極的過程 , 強調 self-directed learning(Barker,van Schaik,&Hudson,1998), 而一 

個人必頇有 self-directed learning 特質與能力 , 才能應付未來需求 

(Kerka,1999;Straka,1999)。 

由於資訊科技不斷的進步 , 人們的學習方式也跟著產生極大的改變 , 透過更 

強大的多媒體技術 , 可以設計出多元化的數位教材 , 使得教學資源更豐富。而數 

位教材整合不同的元素 , 如 : 文字、圖片、聲音、影像、動畫等 , 數位教材不但 

可以重覆學習 , 並且能夠依照使用者個人需求進行適性化學習 , 促進學習動機 

Mayer(2001)。然而 , 帄常工作時間較長 , 所以要找出時間去進修新 

的網路數位學習技術 , 較沒辦法配合 , 於是網路數位學習數位教材可以解決時間與空間上無法配合 

1

的問題 , 而網路數位學習數位教材是否能被網路數位學習所接受或拒絕 , 這是目前值得去探討的 

議題。 

1.2 Research Motivation 

數位教材是否能成功推廣 , 除了課程內容是否有教到重點 , 更需要使用者願 

意使用 , 在資訊科技的研究領域中 , 使用者對於新興科技的接受度 , 一直是推廣 

新興科技時受到重視的研究議題。在使用者接受新科技之行為的研究領域 , 已經 

有許多研究證實模型可以有效的預測與解釋使用者採用新科技的原因 (Davis, 

1989;Davis et al.,1989)。根據 SCI&SSCI 期刊 , 從 2009 到 2010 年有很多研究在探討 

使用者接受新科技的接受度 , 研究主題有 : Mobile Learning(Ho, 

Chou&O'Neill,2010)、Mobile Internet(Wang&Wang,2010)、Digital Television(Sapio 

et al.,2010),Mobile Shopping Services(Yang,2010)、E-file(Schaupp,Carter, &McBride, 

2010) 、 Social Media(Curtis et al.,2010) 、 Information and Communication 

Technologies(Verhoeven,Heerwegh,&Wit,2010) 、 Information Kiosks(Wang&Shih, 

2009),Smartcard(Loo,Yeow,&Chong,2009)、Mobile Wallet(Shin,2009)、Internet Bank 

(Abu-Shanab&Pearson,2009) 、 Mobile Data Service(Lu,Yu,&Liu,2009) 與 Health 

Centers(Kijsanayotin,Pannarunothai,&Speedie,2009) 等研究。在考慮是否要採用 

數位教材時 , 最重要的問題是找出讓網路數位學習接受數位教材的原因 , 對網路數位學習而 

言 , 如果不能使網路數位學習願意接受網路數位學習數位教材 , 進而提昇學習效果 , 則網路數位學 

習數位教材將會變成毫無學習價值。 

本研究使用 Venkatesh,Morris,Davis,&Davis(2003) 提出的 Unified Theory of 

Acceptance and Use of Technology(UTAUT) 來預測網路數位學習數位教材能否被接受。根 

據 Venkatesh et al.(2003) 的論述 , 目前探討使用者對於新科技接受行為解釋力 (R2) 

最高的模型為 UTAUT, 解釋力高達 70%, 遠高於其它科技接受模型 (R2 最高約 

40%), 因此本研究採用 UTAUT 為理論架構。對於學生而言 ,E-learning 

2

提供自我導向學習與個人化的學習環境 (Harden & Hart,2002), 由於網路數位學習數位教材 

採取個人化的自我導向學習 , 而自我導向學習會影響行為意圖 

(Phillips,Abraham,&Bond,2003), 因此本研究加入 self-directed learning 的構面做 

為影響採用因素之一做探討。 

到 2010 年 6 月 30 日為止 , 綜觀目前網路數位學習的 SCI&SSCI 期刊論文 , 研究 

主題大部份是將網路數位學習數位教材放在網站 , 比較數位學習與傳統教育有何差異或是 

探討對於學習成效有何影響 , 大多數的研究對象以網路數位學習系大學生為主 , 目前尚未 

有針對網路數位學習對於網路數位學習數位教材接受度的研究 , 因此 , 本研究將以網路數位學習為 

研究對象 , 網路數位學習對於網路數位學習數位教材的接受或拒絕 , 將會影響到往後能否廣泛使用。 

本研究希望藉由 UTAUT 模型 , 找出有哪些因素能夠影響網路數位學習接受網路數位學習數位教 

材 ? 他們是否願意使用網路數位學習數位教材 ? 網路數位學習數位教材強調自我導向獲得專業知 

識的方式是否適合網路數位學習 ? 這些都是值得深入探討的研究議題 , 並且可以作為日 

後推廣網路數位學習數位教材之可行性參考。 

3

1.3 Research Purpose 

基於前述的研究背景與動機 , 因此本研究透過 Unified Theory of Acceptance 

and Use of Technology(UTAUT) 進行評估 , 找出影響網路數位學習數位教材接受度的關鍵 

因素有哪些 ? 以提供給數位教材開發者、學術單位、網路數位學習界在設計網路數位學習數位教材 

時的一些建議。研究目的總共有以下四點 : 

(1). 探討 performance expectancy、effort expectancy、social influence、self-directed 

learning 對於網路數位學習使用網路數位學習數位教材 behavioral intention 之影響。 

(2). 探討網路數位學習使用網路數位學習數位教材的 facilitating conditions 與 behavioral intention 

對於 use behavior 之影響。 

(3). 不同網路數位學習的 gender 與 age, 對於 behavioral intention 的差異。 

(4). 藉由找出影響網路數位學習數位教材之接受因素 , 建構出一個有效的關聯模式。 

1.4 Research Question 

根據研究目的 , 歸納出欲探討的研究問題如下 : 


learning 對於網路數位學習使用網路數位學習數位教材 behavioral intention 是否具有影 

響 ? 


對於 use behavior 是否具有影響 ? 

(3). 不同網路數位學習的 gender 與 age, 對於 behavioral intention 的差異情形為何 ? 

(4). 能否藉由找出影響網路數位學習數位教材之接受因素 , 建構出一個有效的關聯模式 ? 

4

1.5 Research Scope 

1.5.1 研究對象而言 

本研究以 OHI 網路學堂購買過網路數位學習數位教材的 486 位網路數位學習作為施測對象。 

1.5.2 研究方法而言 

本研究採用問卷調查法為主 , 問卷採用郵局的限時專送郵寄紙本問卷 , 在紙 

本問卷加註網路問卷的網址並提供一封限時郵票的回函信封的給網路數位學習讓 486,, 

位網路數位學習能自行選擇回寄紙本問卷或是填寫網路問卷。 

5

1.6 Research Limitation 

1.6.1 研究對象的限制 

目前台灣只有一間數位教材公司有製作多種網路數位學習數位教材 , 本研究的樣本來 

源皆為 OHI 網路學堂的網路數位學習 , 可能會造成樣本同質性與侷限性的問題 , 研究結 

果無法擴大解釋全世界使用過網路數位學習數位教材的網路數位學習實際使用的行為。另外 , 雖 

然研究者是郵寄問卷給 OHI 網路學堂的全部網路數位學習 , 並且以電話催收問卷 , 但是 

由於受到網路數位學習個人的填答意願影響 , 所以無法將 OHI 網路學堂的 486 位網路數位學習 

全數納入為研究對象。 

1.6.2 研究方法的限制 

本研究採用問卷調查法為主 , 調查結果可能因為不同網路數位學習對於問項的主觀 

認知而有偏誤、或填寫問卷時的情緒狀況等其他主觀因素影響其作答 , 而使得最 

後的研究結果可能會有偏誤。 

6

1.7 Thesis Structure and Research Flow 

本論文的內容架構共分成五個章節 , 除第一章說明本論文的研究背景與動機、 

以及研究目的與問題、研究範圍與限制之外 , 各章節內容簡要說明如下。第二章 

文獻探討 , 整理本研究相關的文獻 , 作為往後三、四章的基礎。第三章為研究設 

計 , 說明本研究提出的模型、研究假說的推導與建立、變數之操作化定義與量表 

的問項、以及本研究之統計分析的方式。第四章為研究結果與討論 , 透過各種統 

計分析針對驗證結果進行進一步的說 , 明 , 第五說明本研究的研究發現與結論章 , 

最後附上相關的參考文獻以及本論文設計的三份問卷。 

本研究探討的研究議題是影響網路數位學習使用網路數位學習數位教材的因素。而網路數位學 

習數位教材屬於新科技的一種 , 因此 , 當確定研究題目後 , 首先 , 以 UTAUT 為主 , 開 

始進行相關領域的文獻整理。其次 , 根據 UTAUT 的理論建立研究架構 , 並且再 

從教育理論文獻中找出其他可能的構面 , 後來根據數位教材的學習特性 , 找到自 

我導向學習此構面。接著從 UTAUT 與自我導向學習文獻的問項裡面 , 針對每一 

個構面選出符合本研究的問項 , 整理出問卷的初稿。然後 , 透過學者專家進行內 

容效度之後找網路數位學習做預詴 , 再進行建構效度與信度分析 , 找出要修改的問項 , 

最後得到了正式問卷。待正式問卷完成後 , 針對 OHI 網路學堂的 486 位網路數位學習發 

送問卷 , 並且打電話催收回卷。最後 , 將回收的問卷進行統計分析 , 並探討這些 

統計結果的涵義。而本研究流程架構見 Figure1-1。 

7

Phase 1 

研究動機與目的、問題 

文獻整理與探討 

Phase 2 

研究架構 

假說推導與操作性定義 

量表設計 

Phase 3 

專家效度問卷、預詴問卷 

統計分析 

Phase 4 

正式問卷調查 

統計分析 

Phase 5 

研究發現與討論 

歸納結論與研究建議 

Figure 1-1. Research flowchart 

8

Chapter 2. Literature Review 

本章是依據第一章的研究動機與研究目的 , 所訂出的研究主題 , 根據研究主 

題蒐集相關文獻 , 並進行文獻分析歸納。本章共分為四節 , 首先在第一節探討 

E-learning, 第二節說明 UTAUT 的各個主構面與子構面 , 第三節介紹 Self-directed 

Learning, 最後的第四節是 Summary, 針對前面 3 個小節進行歸納。 

2.1 E-Learning 

2.1.1 E-learning Theory 

電腦及網路科技的發展提供了個人化、彈性化、方便性與隨選式的方式 , 以 

支援現今學習的另一種選擇方法。在學習需求與科技上的根本改變 , 激起一個在 

網際網路領域中的學習變革 , 稱為 E-learning(Zhang,Zhao,Zhou,&Nunamaker, 

2004)。 

E-learning 可讓學習者享有上課地點和時間的學習彈性 , 這樣的彈性也在研 

究中被指出是影響學習者滿意的最關鍵因素 (Arbaugh,2000)。也因此學習者必頇 

更善於控制自己的學習時間、參考必要的書籍。學習者若是缺少時間管理的技巧 

可能會感到挫折 , 因此必頇適應新型態的溝通 , 學習管理自己的學習時間 , 對自 

己負責 (Sherry,1996)。是故 , 在本研究模型引入 self-directed learning 的構面。 

2.1.2 E-learning Courseware 

近幾年來數位教材蓬勃發展 , 根據 Mayer(2001) 的定義 : 數位教材可以整合 

不同的媒體元素 , 促進學習者的興趣與動機。Keller 和 Litchfield (2002) 證實 : 動 

機是影響人類在學習科技的關鍵因素 , 而且數位教材可以促進動機的產生。 

9

在本研究的 e-learning courseware 定義是「使用資訊科技將文字視訊、、圖形、 

聲音等多媒體素材進行整合 , 提供學習者在進行 e-learning 時使用的數位課程」。 

而本研究使用的網路數位學習數位教材是將課程內容製作成影像檔 , 再透過購買的 DVD 

光碟與網際網路來驗證帳號與密碼 , 即可選擇目前的使用權限能夠觀賞的課程 , 

可以進行反覆觀看強化學習效果 , 更加熟悉網路數位學習技術。 

2.1.3 E-learning Related Researches 

從 SCI&SSCI 可以發現 , 目前有多位學者正在進行 dental e-learning 的研究 , 

見 Table2-1, 使用不同的電腦輔助教學來探討學習成效 , 研究對象通常都是網路數位學習 

系大學生 , 是故 , 研究者將整理 SCI&SSCI 期刊的說法 , 來找出網路數位學習使用網路數位學習 

數位教材的影響因素 , 希望能從各家的論述中找出適合本研究主題的研究方法。 

Table 2-1. e-learning related researches 

Source 

Title 

Diniz,M.B. et al.(2010) Influence of the ICDAS e-learning 

program for occlusal caries detection 

Findings 

ICDAS 系統能有善改善調查學生 

學習技能 

Thurzo,A. et al.(2010) 

on students 

The WEB 2.0 induced paradigm shift 

in the e-learning and the role of 

crowdsourcing in dental education 

分成 12 個月與 24 個月的對照 

組 , 在相同主題的 E-learning 

進行學習 , 在上完課後立即考詴 

可以得到更好的學習效果 

10

Table2-1. Dental e-learning related researches (continued) 

Source 

Title 

Peroz,Beuche&Peroz(2009) Randomized controlled trial 

comparing lecture versus self 

studying by an online tool 

Lockhart&Smith(2009) 

An evaluation of a pilot study of a 

web-based educational initiative for 

educating and training undergraduate 

dental students in infection 

prevention 

Farah&Maybury(2009) 

Implementing digital technology to 

enhance student learning of pathology 

El Tantawi,M.M.A.(2008) Evaluation of a blog used in a dental 

terminology course for first-year 

dental students 

Eaton,Reynolds&Cox(2008) Top of the pops - CD-ROM and 

DVDs in dental education 

Carbonaro et al.(2008) 

Integration of e-learning technologies 

in an interprofessional health science 

course 

Findings 

這項研究在比較網路自 

我學習與傳統講座授課 

的方式 85 名網路數位學習 , 

學生隨機分成兩組 , 並進 

行兩次實驗 , 結果是獲得 

知識的方式最好是用傳 

統口頭講述 , 但是在長時 

間並不存在此差異。 

針對英國的網路數位學習系三年 

級學生發放匿名問卷 , 調 

查他們在網路學習感染 

預防與控制的課程是否 

有良好成效 , 結論是這種 

學習方式可能成為一個 

有用的教學工具 , 但是需 

要再做修改。 

研究對象是昆士蘭大學 

網路數位學習系的大學生 , 進行為 

期兩年使用虛擬電子顯 

微鏡的教學使用 , 學生大 

多贊成此種教學方式。 

網路數位學習系一年級學生有使 

用與沒有使用 Blog 者 , 

可以從統計證明 , 在考詴 

成績之間存在顯著差異。 

這是首次將牙科教育的 

頭頸部解剖學課程製作 

成 DVD 教學光碟 , 對於其 

他醫學領域來說 , 這也是 

一種新的教學方式。 

正面支持混合式學習不 

會影響教學 , 這種形式能 

夠提高網路數位學習學生認 

知學習。 

11

Table2-1. Dental e-learning related researches (continued) 

Source 

Title 

Reynolds,Rice&Uddin(2007) Online learning in dentistry: the 

changes in undergraduate 

perceptions and attitudes over a 

four year period 

Gupta,White&Walmsley(2004) The attitudes of undergraduate 

students and staff to the use of 

electronic learning 

Findings 

數位學習系學生認為他們的電腦 

技能有提高 , 對於數位學習 

的方式十分讚賞 , 開始偏好 

使用混合傳統學習與數位學 

習。 

學生正面的認為 E-learning 

可以作為補助傳統數位學習系學 

位課程。然而 , 教育工作者 

對於 E-learing 卻表示負面 

的看法。 

12

2.2 Unified Theory of Acceptance and Use of Technology 

2.2.1 The Theory of UTAUT 

為了研究網路數位學習採用網路數位學習數位教材的接受度 , 本研究採用 Unified Theory of 

Acceptance and Use of Technology(UTAUT) 作為主要的方法論。在探討科技接受 

行為的研究中 ,Technology Acceptance Model(TAM) 提供了一個基礎 , 以解釋外 

部變數對行為意圖的影響 (Davis et al.,1989)。 

在相關研究上 , 根據主題特性的不同 , 來選擇適當相關的外部變數 , 並探討 

這些變數所扮演的角色 (Venkatesh,2000;Venkatesh and Davis,2000)。隨著外部變 

數研究的蓬勃發展 , 針對不同領域提出來的變數愈來愈多。在過去的研究中也發 

現到 , 綜合理論模型的預測解釋力會比單一理論模型的解釋力更好 

(Chau,1996;Davis,Baggozzi,&Warshaw,1989;Venkatesh et al.,2003)。 

Venkatesh et al.(2003) 針對歷年來的研究做了全盤性的探討發現過去經過證 , 

實的模型各具特色也在個別領域範疇中具有解釋力 , 於是他整合過去文獻中最重 

要的八個使用者接受科技模型 , 包含 Theory of Reasoned Action(TRA;Fishbein& 

Ajzen,1975)、Technology Acceptance Model(TAM;Davis,1989)、Motivational Model 

(MM;Davis,Bagozzi,&Warshaw,1992) 、 Theory of Planned Behavior(TPB; 

Ajzen,1985)、Combined TAM and TPB(C-TAM-TPB;Taylor and Todd,1995a)、 

Model of PC Utilization(MPCU;Triandis,1977) 、 Innovation Diffusion Theory 

(IDT;Rogers,1995)、Social Cognitive Theory(SCT;Compeau&Higgins,1995), 對於 

解釋使用者接受新科技的 Behavioral Intention 與 Use Behavior 提出一個解釋力更 

強的模型 , 主要包含四個主構面與四個調節變數 , 此模型之架構如 Figure2-1 所 

示。 

13

Performance 

Expectancy 

Effort 

Expectancy 

Behavioral 

Intention 

Use 

Behavior 

Social 

Influence 

Facilitating 

Conditions 

Gender Age Experience Voluntariness 

of Use 

Figure 2-1. UTAUT model 

Note. From “User acceptance of information technology:toward a unified view,” by 

Venkatesh et al.,2003,MIS Quarterly,27(3), p. 447.Copyright 2003 by MIS Quarterly. 

14

Table 2-2. The summary of UTAUT main and sub constructs 

Construct 

Core Construct 

Models 

Definition 

Perceived 

TAM、TAM2 

使用者相信使用系統可以改善工 

Usefulness 

C-TAM-TPB 

作績效的程度 

Extrinsic 

Motivation 

MM 

使用者因為一些事件如工作績效 

的改善、薪資與升遷等 , 而積極想 

要表現行動的感受。 

Performance 

Job-fit 

MPCU 

系統增強個人工作績效的程度。 

Expectancy 

Relative Advantage 

IDT 

使用新方法做的更佳的程度。 

Outcome 

SCT 

與行為的結果有關可分為績效預 , 

Expectations 

期與個人預期。 

Perceived Ease of 

TAM、TAM2 

個人相信使用系統容易的程度。 

Use 

Effort 

Expectancy 

Complexity 

Ease of Use 

MPCU 

IDT 

系統是難以瞭解與使用的程度。 

使用的新系統使人感覺難以使用 , 

的程度。 

Subjective Norm 

TRA、TAM2 

個人感覺到其他人覺得他應該或 

TPB、 

不應該有哪些行為。 

Social 

C-TAM-TPB 

Influence 

Social Factors 

MPCU 個人對團隊文化的內化以及與他 , 

們的協議。 

Image IDT 使用新系統可以增強別人對他的 

印象之程度。 

15

Table 2-2. The summary of UTAUT main and sub constructs (continued) 

Construct 

Core Construct 

Models 

Definition 

Perceived 

Behavioral 

TPB 

個人所感受到內外部對自己行為 

Control 

C-TAM-TPB 

的限制。 

Facilitating 

Facilitating Conditions 

MPCU 

讓人認為在某種環境中是容易行 

Conditions 

動的主觀因素。 

Compatibility 

IDT 

使用者感受到新系統與存在的價 

值、需求、經驗一致的程度。 

Note. From “User acceptance of information technology:toward a unified view,” by 

Venkatesh et al.,2003,MIS Quarterly,27(3), p. 425-478,448-449,451-452,454. 

Copyright 2003 by MIS Quarterly. 

Unified Theory of Acceptance and Use of Technology 把相關文獻中提出的 8 個 

models 、 32 個 core constructs 整理成 4 個 core determinant 。除上述四個 Core 

Determinant 以外 , 另外有四個 moderating variables, 分別有 :Gender、Age、 

Experience、Voluntariness of use。根據 Table2-2 的主構面與子構面整理 , 以下針 

對 UTAUT 的 4 個 core determinant 及 moderating variables 做介紹 : 

1. Performance Expectancy 

Venkatesh et al.(2003) 對 performance expectancy 的定義為「使用者相信使用系 

統將會幫助他或 ( 她 ) 獲得工作績效的程度」, 即資訊科技的使用行為會受到個人 

對資訊系統的期望影響。Venkatesh et al.(2003) 整合過去的相關文獻 , 最後歸整出 

五個構面 :peceived usefulness、extrinsic motivation、Job-fit、relative advantage 

以及 outcome expectations。在 performance expectancy 的調節變數會因為 gender、 

age 而有所顯著差異 , 男性及年輕使用者的認知強度較強。而 

Moore&Benbasat(1991) 說明 relative advantage 是若有兩個以上系統與工作有關使 , 

16

用者會採用對自己較有利的那一個 ,outcome expectations 是指當使用者認為該系 

統符合他任務的需求後 , 系統能完成任務的程度 (Compeau&Higgins,1995) 

2. Effort Expectancy 

Venkatesh et al.(2003) 對 effort expectancy 的定義為「使用者認為使用系統的容 

易程度」, 即資訊科技必頇要有良好且人性化的互動介面以及簡易操作的系統 , 

該資訊科技才容易被接受與使用。Venkatesh et al.(2003) 整合過去的相關文獻 , 最 

後歸整出三個構面 :perceived ease of use、complexity 與 ease of use。在 effort 

expectancy 的調節變數會因為 gender、age 而有所顯著差異 , 女性及年長者的認知 

強度較強 , 此外 , 努力期望更會隨著 experience 的累積而遞減。 

3. Social Influence 

Venkatesh et al.(2003) 對 social influence 的定義為「使用者感受到對於其重要 

的人認為他或 ( 她 ) 應該使用新系統的程度」, 即個人對於科技的接受與使用 , 通 

常會受到他人的影響。Venkatesh et al.(2003) 整合過去的相關文獻 , 最後歸整出三 

個構面 :subjective norm、social factors 與 image。在調節變數部分 ,social influence 

會因為 gender、age、experience 與 voluntariness of use 的不同而有所差異。主觀規 

範是指使用者被周遭人所賦予的某種形象 (Taylor&Todd,1995a), 而 Fishbein and 

Ajzen 認為主觀規範會促使當事人產生行為意願 (Fishbein and Ajzen,1975)。 

4. Facilitating Conditions 

Venkatesh et al.(2003) 對 facilitating conditions 的定義為「使用者感受到組織對 

於設備與技術等相關系統在使用上的支持程度」即個人對於科技的接受與使用 ,, 

通常會受到他人的影響。Venkatesh et al.(2003) 整合過去的相關文獻 , 最後歸整出 

三個構面 :perceived behavioral control、facilitating conditions 與 compatibility。在 

17

調節變數部分 ,facilitating conditions 會因為 experience 的不同而有所差異。而性別 

的差異會隨著 computer self-efficacy 高低而影響 use behavior(Ong&Lai,2006)。 

5. Moderating Variables 

在 Unified Theory of Acceptance and Use of Technology(UTAUT) 有四個會造 

成影響顯著差異的調節變數 :gender、age、experience 與 voluntariness of use。 

Hubona&Geitz(1997) 的研究證實 , 使用者不同的性別、年齡、訓練及教育程度 , 

會影響使用者是否決定使用新資訊科技的 behavioral intention 過去的相關研究關。 

於調節變數的討論 , 以 gender 為例 , 許多研究指出不同的構面對 behavioral 

intention 的影響與 gender 有關 , 如男性較傾向較高挑戰的任務 , 所以 performance 

expectancy 的認知強度較高 (Minton&Schneider,1980)。由於女性比男性更在乎他 

人的看法 , 因此 social influence 較明顯 (Venkatesh & Morris,2000)。另外 , 女性的 

電腦焦慮度比男性高 , 所以女性對於 effort expectancy 的認知強度較高 (Gilroy & 

Desai,1986)。在 effort expectancy 對 behavioral intention 的影響方面 , 女性則比男性 

明顯 , 特別是缺乏電腦使用經驗的年輕女性 ; 而在 social influence 對 behavioral 

intention 的影響方面 , 女性也比男性明顯 , 特別是在非自願情況下、又缺乏電腦 

使用經驗的年長的女性 ,social influence 對年齡較大的員工影響較明顯 , 而這種 

影響的強度會隨使用經驗的累積而遞減。 

18

2.2.2 The E-learning Related Researches on UTAUT 

Wang Y.S.,Wu M.C.,&Wang H.Y.(2009) 調查在臺灣數個不同組織的 330 個樣 

本 , 使用驗證性因素分析來測詴與分析提出的研究模式 , 研究結果顯示 : 

performance expectancy、effort expectancy、social influence、perceived playfulness、 

self-management of learning 這 5 個構面顯著影響使用者採用 mobile learning 的意願 , 

另外 , 年齡的差異在努力預期、社會影響兩個因子對行動學習使用意願的影響上 

有調節的效果 , 性別的差異對於社會影響、學習上的自我管理兩個因子對行動學 

習的行為意圖影響上有顯著調節的效果。 

Chiu,C.M.,&Wang,E.T.G.(2008) 探討 Web-based learning 使用者的忠誠度也就 , 

是繼續使用的程度。調查 286 位在台灣的兼職學生 , 研究結果顯示 :performance 

expectancy、effort expectancy、social influence、computer self-efficacy、attainment value、 

utility value、intrinsic value、anxiety 能夠顯著的預測個人的意願 , 也就是願意繼續 

使用 Web-based learning。而 anxiety 有顯著的負面影響。 

從目前的 SCI&SSCI 期刊中可以發現 , 請見 Table2-3, 目前已經有 3 位學者使 

用 UTAUT 再新增不同的 constructs 來探討影響使用 e-learning 的意願。因此 , 研究 

者將透過 SCI&SSCI 期刊的學者論述 , 來找出網路數位學習使用網路數位學習數位教材的影響因 

素 , 希望能從各家論點找出適合本研究主題的 constructs。 

19

Table 2-3. The e-learning related researches on UTAUT 

Source Methodology Sample Findings 

Wang,Wu, 

Survey 

330 mobile learning 

performance expectancy、effort 

&Wang (2009) 

users from five 

expectancy、social influence、 

organizations in 

perceived playfulness、 

Taiwan. 

self-management of learning 這 5 個 

構面顯著影響使用者採用 mobile 

learning 的意願。 

Chiu &Wang(2008) Survey 286 part-time 

students in Taiwan. 

performance expectancy、effort 

expectancy、social influence、 

computer self-efficacy、attainment 

value、utility value、intrinsic 

value、anxiety 這 8 個構面顯著影 

響繼續使用 web-base learning 的 

意願。 

Lin&Anol(2008) Survey 317 undergraduate 

students in Taiwan. 

1.relationship commitment、 

perceived critical Mass 會正向顯著 

影響 online support expectancy 

2. social influence 會正向顯著影響 

Online Social Support 

3. facilitating conditions 負向不顯 

著影響 Online Social Support 

20

2.3 Self-directed Learning 

2.3.1 The Theory of Self-directed Learning 

Knowles(1975) 解釋 self-directed learning 是一種個人學習的歷程 , 也就是個人 

在不論有無他人的協助下能主動的診斷自己的學習需求 , 確定地說明學習目標 , 

辨別學習所需的人力和物質資源選擇及執行適當的學習策略並評鑑學習成效 ,,。 

Guglielmino(1977) 認為每個人的學習過程中都存在著某種程度的 self-direction 情 

形 , 主張 self-directed learning 是種人格特質 , 即學習者的態度、價值觀與能力。 

很多學者認為 self-directed learning 是一種人格特質 , 這樣的人格特質對學習 

動機與學習策略的影響確實是有必要探討。人格特質影響信念與認知進而影響行 

為意圖 (Phillips,Abraham,& Bond,2003)。 

Guglielmino(1977) 將 self-directed learning 視為一種能力 , 亦即個人能由自己 

自發學習並能獨立而持續地進行 ,。Self-Directed Learning Readiness Scale(SDLRS) 

最早是由 Guglielmino 透過 Delphi technique 發展 , 用來測量學習者進行 self-directed 

learning 的能力。採用 Likert’s 五等量表 , 發展出總共有五十八題的量表 , 信度係 

數為 0.87, 再經因素分析建構出 self-directed learning readiness scale 的八個因素層 

面 , 此八個因素層面被認為是 self-directed learning readiness 的內涵 

(Bonham,1989)。 

本研究依據 Guglielmino(1977) 所歸屬的八個因素以及參照 Guglielmino 原始 

的問卷內容 , 形成的量表加入到本研究的其中一個構面進行探討 , 量表測得的分 

數就是傾向 , 得分越高表示受詴者能有效進行 self-directed learning 的程度越高。 

而 self-directed learning readiness 的八個因素為 : 

21

1.Openness to learning opportunities 

相較其他人 , 察覺自己對學習有較高的興趣 ; 熱愛學習並期待能持續學習 , 

對自我的學習負責任。 

2.Self concept as an effective learner 

有能力分配調節自己的學習時間 , 瞭解學習需要及所需資源。 

3.Initiative and independence in learning 

察覺對學習的渴望 , 有信心能獨立完成工作 , 並瞭解學習內容。 

4.Acceptance of responsibility for one’s own learning 

認為自己具備足夠的智力並主動克服困難的課業 , 自動自發地對學習負責。 

5.Love of Learning 

對學習有強烈的渴望 , 享受探索的過程。 

6.Creativity 

具有冒險的精神 , 能提出與眾不同的解決辦法 , 針對一個主題能想出多種的 

方法策略 ; 喜愛開放的學習情境並具備好奇心。 

7.Positive orientation to the future 

礙。 

認為自己秉持終身學習的態度 , 會思索未來 , 看待問題是一種挑戰 , 而非障 

8.Ability to use basic study skills and problem-solving skills 

有運用基本研讀技巧和解決問題的能力。 

而 Guglielmino(1977) 的研究發現女性的自我導向學習傾向顯著高於男性 , 但 

是 Jones(1990) 的研究則發現性別在自我導向學習傾向上沒有顯著差異。 

Williamson,Swapna,&Naskar(2007) 的研究發現年齡越高自我導向學習傾向越 

高 , 不過在 Durr(1992) 的研究發現年齡在自我導向學習傾向上沒有顯著差異。因此 , 

22

性別、年齡對於 self-directed learning 的影響 , 在不同的研究對象中將得到不同的 

研究結果 , 本研究將此變項列入 , 探究性別、年齡對於使用 self-directed learning 

方式使用網路數位學習數位教材的網路數位學習是否會有顯著差異。 

2.3.2 The E-learning Related Researches on Self-directed Learning 

self-directed learning 為一種個人由本身引發學習的能力 , 而且這種能力能獨 

立地持續進行、自我訓練。若是在數位學習的環境中個體能自我導向的學習 , 稱 

為自我導向式的數位學習 (Kim,2006) Self-Directed E-Learning(SDEL) 是以網路為。 

基礎的教學形式 , 利用網路為媒介傳遞教學及學習資源 , 而此學習環境中的教學 

者及學習者的互動幾乎沒有也就是沒有學習者與教學者互動的規則基礎上完成 , 

自我導向的數位學習課程 , 而當學習者需要幫忙時 , 他們才會與教學者互動。根 

據 Kim(2006) 指出自我導向學習為重要的學習方式。學習者可依自己的學習步調與學 

習速度進行學習 , 也可依照自我程度、能力、學習狀況與先備知識自定課程表 , 並 

隨時做調整與更改 , 以符合最適自我的學習方式學習。 

有別於接受正規教育一樣 , 在多樣化的教學情境中學習者可參與教育與訓練 

以滿足其學習需求。就其本身而論 ,Kim(2006) 認為工作中的成人參與自我導向 

的數位學習做為其工作場所中的學習有多種的目的 , 如 : 再次認證、職位晉升、 

個人發展等。同樣地 , 在正規教育環境中的成人學習者也可參與自我導向的數位 

學習 , 做為其職業發展或個人充實之用。自我導向的數位學習方法可使用在不同 

的教學編排中 ,Hannum(2001) 認為當教學者沒有空時 ,self-directed e-learning 可 

使用在獨立自主的學習 ; 而它也可以結合在混合的教學形式中 , 也就是在以教學 

者為主的教室中 , 提供學習活動的補充媒介 , 以複合的傳遞模式用於教學過程 , 

進而提升效率與成效 (Bonk&Graham,2005)。Self-directed e-learning 在 SCI&SSCI 

期刊的文獻整理 , 請見 Table2-4。 

23

Table 2-4. The e-learning related researches on self-directed learning 

Source 

Bloomfield, 

Roberts,&While 

(2010) 

Title 

The effect of computer-assisted 

learning versus conventional teaching 

methods on the acquisition and 

retention of handwashing theory and 

skills in pre-qualification nursing 

students: A randomised controlled 

trial 

Findings 

以護理系學生在此研究的發現 , 與傳統面對面 

的教學方法相比 ,computer-assisted 

learning 是一種有效的教學策略之理論與實踐 

Park,Lee,& 

Bae(2010) 

Factors Influencing Learning 

Achievement of Nursing Students in 

E-learning 

為了提供優質高效率的網路課程 , 以提高護理 

系學生的學習成績和學習滿意度 , 教育工作者 

應該考慮學習者的特點 , 從最初階段的授課計 

劃進行著手改善。 

Hsieh,T.C.(2010) 

A mining-based approach on 

discovering courses pattern for 

constructing suitable learning path 

這套 e-learning 支持服務系統可以嵌入到任 

何資訊檢索系統 , 為更多的網友提升 internet 

的學習效率。 

Chen,Shih, 

&Hu(2010) 

Augmenting a web-based learning 

environment through blending 

formative assessment services 

一個開放框架的 Web services 裡具備豐富教學 

環境 , 高價值的 E-learning 資源可以很容易地 

共享和彈性的安排 , 以滿足不同的教育目標。 

Parker(2010) 

Levine et al. 

(2009) 

Nephrology Training in the 21st 

Century: Toward Outcomes-Based 

Education 

Self-directed e-learning to enhance 

palliative care education for medical 

students 

研究以 self-directed learning 進行腎臟科的 

教育 , 為了跟上現代醫學教育 , 腎臟科的教育 

在社會上面臨挑戰是找出更適合 21 世紀的技 

術訓練方式。 

網頁式的 self-directed learning 模組可能是 

一個有價值的方法添加相關教材到課程。, 

Desikan,DeLong, 

Beemanapalli, 

Bose,&Srivastava 

(2006) 

Web Mining for Self-Directed 

E-learning 

使用 web mining 技術找出在 self-directed 

e-learning 環境下如何改善學習行為與方法。 

24

2.4 Summary 

使用者對科技接受模型從最初發展迄今 , 已經有 21 年的歷史 , 最早由 

Davis(1989) 提出後 , 其理論架構歷經多位學者不斷的探討並且做修正 , 加上資訊 

科技的快速進步 , 科技接受模式不斷的加入不同的外部變數進行修改 , 增加在不 

同領域理論的完整性 , 同時對於不同科技領域的行為意圖與實際使用行為給予更 

大的解釋能。力 

而本研究使用 Unified Theory of Acceptance and Use of 

Technology(UTAUT) 為理論架構 , 希望找出有影響網路數位學習接受網路數位學習數位教材之因 

素有哪些 ? 

從 SCI&SSCI 文獻中可以發現 , 目前尚未有期刊論文是以 Unified Theory of 

Acceptance and Use of Technology(UTAUT) 來探討網路數位學習數位教材的接受度 , 近年 

來才逐漸有兩位臺灣學者將 UTAUT 嘗詴運用在 E-learning 上。因此 , 讓研究者更 

加確立採用 Unified Theory of Acceptance and Use of Technology(UTAUT) 來探討 

影響網路數位學習使用網路數位學習數位教材進行數位學習之因素。 

在調節變數的部分 , 研究者在文獻探討的結果發現 gender、age 分別獲得了 

較多位學者的支持 , 而 UTAUT 模型的原始調節變數則為 gender、age、experience 

與 voluntariness of use。是故 , 研究者將以 UTAUT 模型之調節變數為研究架構的 

基礎 , 由於考量到本研究之研究對象為網路數位學習 , 參與者本身都是自願參與 , 而牙 

醫數位教材目前在台灣只有一間數位教材公司有製作 , 所以網路數位學習以前都沒有使 

用過網路數位學習數位教材的經驗 , 所以摒除 experience 與 voluntariness of use 的調節變數 , 

僅留下 gender 與 age 之調節變數。 

25

Chapter 3. Research Design 

綜合第一章與第二章提到的研究動機、研究目的與文獻探討等內容 , 本研究 

透過問卷調查取得樣本資料 , 預詴問卷經過內容、建構效度與信度分析後 , 依據 

結果刪除問項 , 最後得到正式問卷 , 再發放正式問卷做立意抽樣調查 , 將資料以 

敘述統計、模式驗證、相關性分析、路徑分析進行統計驗證 , 以瞭解影響網路數位學習 

接受網路數位學習數位教材的關鍵因素以及驗證研究假說之解釋力。本章詳述研究的設計 

過程 , 分為八小節來進行。第一節為網路數位學習數位教材簡介 ; 第二節為研究架構 , 根 

據文獻探討繪出研究架構圖 ; 第三節為研究假說 ; 第四節為探討操作性變數的定 

義與問項之衡量 ; 第五節為量表設計 ; 第六節為預詴問卷的效度與信度分析 ; 第 

七節為研究對象與抽樣方法 , 最後的第八節為統計分析方法。 

3.1 Dental E-learning Courseware System 

本研究的網路數位學習數位教材的課程定義為 OHI 網路學堂製作的經營管理等課程的 DVD 光碟 , 網 

址是在 http://www.ohimedia.com.tw。網路數位學習 

只要放入購買的 DVD 光碟 , 安裝 XshareOHI Player 課程撥放軟體 , 就會出現 

Figure3-1 的畫面。安裝完畢再連上網路輸入帳號與密碼通過認証 , 見 Figure3-2。 

課程也可以透過系統界面輸入關鍵字進行尋找 , 見 Figure3-3。也可以檢視目前已 

經購買的課程 , 見 Figure3-4。點選已購買的課程後就可以觀賞到網路數位學習數位課程 , 

如 Figure3-5。 

27

Figure 3-1. The picture of installation 

Figure 3-2. Member login interface 

Figure 3-3. Course search interface 

28

Figure 3-4. Course viewable now 

Figure 3-5. The picture of implantation teaching 

29

3.2 Research Model 

本研究欲探討網路數位學習對於網路數位學習數位教材的接受因素 , 以 Unified Theory of 

Acceptance and Use of Technology 與 Self-directed Learning 為主要架構 , 綜合研究 

問題與文獻探討整理後 , 得到本研究模型 , 請見 Figure3-6。 

Performance 

Expectancy 

(PE) 

H1 

Effort 

Expectancy 

H2 

(EE) 

Social 

Influence 

(SI) 

H3 

H4 

Behavioral 

Intention 

(BI) 

H6 

Use 

Behavior 

(UB) 

Self-directed 

Learning 

H5 

(SL) 

Facilitating 

Conditions 

(FC) 

Gender 

(GEN) 

Age 

(AGE) 

Figure 3-6. Research Model 

30

本研究主要以 Venkatesh et al.(2003) 在 MIS Quarterly(MISQ) 發表的 Unified 

Theory of Acceptance and Use of Technology 為基礎 , 探討不同 gender、age 的網路數位學習 

師對於 performance expectancy、effort expectancy、social influence、self-directed 

learning、facilitating conditions 可能會是影響 behavioral intention 的關鍵因素 ; 另外 

探討不同調節變數的網路數位學習對於 facilitating conditions 與 behavioral intention 可能 

會是影響 use behavior 的關鍵因素。 

在調節變數上 , 由於本研究的網路數位學習全部是自願購買教材進行 self-directed 

learning, 所以未納入原始 UTAUT 調節變數中的 voluntariness of use。另外 , 由於 

這是台灣目前市面上唯一的網路數位學習數位教材 , 以往台灣的數位教材製造商都沒有製 

作網路數位學習數位教材 , 網路數位學習都是第一次使用 , 所以未納入原始 UTAUT 調節變數中 

的 experience。 

3.3 Research Hypothesis 

根據研究問題、文獻探討與研究架構 , 對於網路數位學習是否接受網路數位學習數位教材 , 

提出以下六個研究假說 : 

3.3.1 Performance Expectancy(PE) 

相關研究顯示 , 當使用者相信採用新的資訊系統將有助於增進工作績效時 , 

則採用系統的態度越正向 (Davis,1989)。根據 Kakoli&Katherine(2007) 的研究 , 年 

齡較大且所得較少的男性有達到顯著。Venkatesh et al(2003) 提到 performance 

expectancy 對 behavioral intention 有正向顯著的影響。在網路學習工具使用的研究 

發現 , 學習者會因為學習工具有助於學習 , 而強化 behavioral intention 

(Keller,2005;Selim,2003) 。根據過去 SCI&SSCI 期刊的研究顯示 (Schaupp et 

al.,2010;Wang&Wang,2010;Zhou et al.,2010;Wang et al.,2009;Wang& Shih,2009; 

31

Kijsanayotin et al.,2009),performance expectancy 對 behavioral intention 具有正向顯 

著影響 ; 另外根據 (Wang&Shih,2009) 的研究 ,performance expectancy 對 behavioral 

intention, 男性有達到調節效果。因此本研究提出假說一 : 

H1:Performance expectancy has a positive effect on behavioural intention to use courseware. 

H1a:Performance expectancy influences behavioural intention to use courseware more 

strongly for men than for women. 

H1b:Performance expectancy influences behavioural intention to use courseware more 

strongly for younger than for older people. 

3.3.2 Effort Expectancy(EE) 

相關研究結果顯示 , 當使用者知覺到系統愈容易學習 , 使用該系統愈不需要 

付出努力 , 則採用系統的態度愈正向 (Davis,1989)。根據 UTAUT, 當使用者認為 

新系統的操作越容易 , 則較願意使用新系統 (Venkatesh et al.,2003) 。 

Ngai,Poon&Chan(2007) 認為當學習者發現學習工具容易使用 , 會增強 behavioral 

intention。而 Venkatesh&Morris(2000) 認為性別不同會造成 effort expectancy 的差異。 

根據過去 SCI&SSCI 期刊的研究顯示 (Wang&Wang,2010;Zhou et al.,2010;Wang et 

al.,2009;Wang&Shih,2009;Kijsanayotin et al.,2009),effort expectancy 對 behavioral 

intention 具有正向顯著影響 ; 另外根據 (Wang&Shih,2009) 的研究 ,social influence 

對 behavioral intention, 年齡會產生調節效果。因此本研究提出假說二 : 

H2:Effort expectancy has a positive effect on behavioural intention to use courseware. 

H2a:Effort expectancy influences behavioural intention to use courseware more strongly for 

women than for men. 

H2b:Effort expectancy influences behavioural intention to use courseware more strongly for 

older than for younger people. 

32

3.3.3 Social Influence(SI) 

Venkatesh et al.(2003) 認為 social influence 會顯著影響 behavioral intention, 並 

且因為不同性別、年齡、經驗與自願性等調節變數而產生影響 (Venkatesh et 

al.,2003)。而 Venkatesh&Morris(2000) 認為 , 女性在使用新科技時 ,behavioral 

intention 容易受到 social influence, 隨著使用經驗增加 ,social influence 的效果會 

漸漸降低。根據過去 SCI&SSCI 期刊的研究顯示 (Schaupp et al.,2010;Wang& 

Wang,2010;Zhou et al.,2010;Yang,2010;Wang et al.,2009;Wang&Shih,2009;Wang& 

Shih,2009;Kijsanayotin et al.,2009),social influence 對 behavioral intention 具有正向 

顯著影響 , 另外根據 (Wang&Shih,2009) 的研究 , social influence 對 behavioral 

intention, 女性有達到調節效果 , 另外根據 Venkatesh et al.(2003) 的研究 , 年齡有 

達到調節效果。因此本研究提出假說三 : 

H3:Social influence has a positive effect on behavioural intention to use courseware. 

H3a:Social influence influences behavioural intention to use courseware more strongly for 


H3b:Social influence influences behavioural intention to use courseware more strongly for 


3.3.4 Self-directed Learning(SL) 

Straka, Gerald A.(1995) 提出在採用 Self-directed Learning Readiness Scale 時 

應注意不同樣本對象 , 尤其是不同文化族群時 , 應該要做調整 , 而且量表的結構 

模式應該要修改。本研究製作的「網路數位學習自我導向學習傾向量表」, 主要是參考 

Guglielmino 於 1977 年所編製的 Self-Directed Learning Readiness Scale(SDLRS) 

及 Fisher& King 於 2010 年發表的 Self-Directed Learning Readiness Scale for 

Nursing Education(SDLRSNE), 並加以修改為適合本研究的量表。在 Durr(1992) 

的研究發現年齡在自我導向學習沒有顯著差異。根據 SSCI 期刊的研究 , 

self-dirceted learning 的子構面 self-management 對於 behavioral intention 有正向顯 

33

著的影響 , 另外在性別與年齡沒有顯著影響 (Wang et al.,2009)。而 self-directed 

learning 的人格特質影響信念與認知進而影響 behavioral intention(Phillips, 

Abraham,&Bond,2003)。因此本研究提出假說四 : 

H4:Self-directed learning has a effect on behavioural intention to use courseware. 

H4a Gender will not moderate the influence of self-directed learning on behavioural intention: 

to use courseware. 

H4b:Age will not moderate the influence of self-directed learning on behavioural intention to 

use courseware. 

3.3.5 Facilitating Conditions(FC) 

Venkatesh et al.(2003) 認為在使用行為上 ,facilitating conditions 會受到年齡、 

經驗所影響 , 隨著使用者經驗增加 ,facilitating conditions 也會增加。根據過去 

SCI&SSCI 期刊的研究顯示 (Zhou et al.,2010;Yang,2010;Wang&Shih,2009; 

Kijsanayotin et al.,2009),facilitating conditions 對 use behavior 具有正向顯著影響 ; 

另外根據 Venkatesh et al.(2003) 的研究 , 性別沒有調節效果。因此本研究提出假說 

五 : 

H5:Facilitating conditions has a positive effect on use behavior to use courseware. 

H5a:Gender will not moderate the influence of facilitating conditions on use behavior to use 

courseware. 

H5b:Facilitating conditions influences use behavior to use courseware more strongly for 


34

3.3.6 Behavioral Intention(BI) 

相關研究顯示 , 當使用者對於使用新系統的意圖愈高 , 則真正使用該系統的 

次數或頻率也會愈高 (Davis,1989)。在 Theory of Reasoned Action(TRA) 指出個人的 

使用行為是由其 behavioral intention 所決定 (Fishbein and Ajzen,1975), 而且在 

Venkatesh et al.(2003) 的研究顯示也支持這個假說。在 Ajzen(1991) 的 Theory of 

Planned Behavior(TPB) 也認為 behavioral intention 會影響 use behavior。根據過去 

SCI&SSCI 期刊的研究顯示 (Wang&Shih,2009;Shih,2009;Kijsanayotin et al.,2009), 

behavioral intention 對 use behavior 具有正向顯著影響。因此本研究提出假說六 : 

H6..Behavioral intention has a positive influence on courseware use behavior. 

35

3.4 Operational Definition 

以模型的整體來看 , 本研究總共有 5 個 independent variable, 分別是 

performance expectancy、effort expectancy、social influence、self-directed learning、 

facilitating conditions, 以及 intervening variable:behavioral intention, 最後有 1 

個 dependent variable:use behavior。以及 2 個 moderating variables, 包含 gender、 

age。本節以下將會說明變數定義與量表的衡量尺度。關於 7 個構面的 operational 

definition 之整理 , 請見 Table3-1。 

3.4.1 Independent Variable Definition and Measurement Scale 

3.4.1.1 Performance Expectancy(PE) 

根據 Venkatesh,Morris,Davis,G.B. and Davis,F.D.(2003) 提出的 Unified Theory 

of Acceptance and Use of Technology(UTAUT),performance expectancy 的定義是 

「使用者相信使用系統能夠幫助他或她獲得工作績效的程度」, 本研究對象為牙 

醫師 , 與 UTAUT 的研究對象是企業系統使用者有所差異 , 因此本研究 

將 

performance expectancy 定義為「網路數位學習相信使用網路數位學習數位教材能幫助他提昇學 

習效果的程度」。簡單來說 , 使用網路數位學習數位教材對於網路數位學習的網路數位學習學習將 

有所提 

昇。 

本研究參考 Venkatesh et al.(2003) 期刊的量表 , 加以修改出適合本研究的題項 , 

採用 Likert’s 五點量表 (Likert,1932) 受者根據問項回答同意程度從非常同意、, 測 , 

同意、普通、不同意、非常不同意依序分別代表 5、4、3、2、1 分 , 編碼從 PE1 

到 PE5, 總共有 5 題 , 以 interval scale 作為本研究的衡量尺度。 

3.4.1.2 Effort Expectancy(EE) 

依據 Venkatesh et al.(2003) 提出的 UTAUT,effort expectancy 的定義是「使用者 

認為使用系統的容易程度」, 本研究將 effort expectancy 定義為「網路數位學習認為使用牙 

36

醫數位教材的容易程度」。簡單來說 , 學會使用網路數位學習數位教材不需要花太多的時 

間。 

本研究參考 Venkatesh et al.(2003) 期刊的量表 , 加以修改出適合本研究的題 

項 , 採用 Likert’s 五點量表 , 受測者根據問項回答同意程度 , 從非常同意、同意、 

普通、不同意、非常不同意依序分別代表 5、4、3、2、1 分 , 編碼從 EE1 到 EE4, 

總共有 4 題 , 以 interval scale 作為本研究的衡量尺度。 

3.4.1.3 Social Influence(SI) 

依據 Venkatesh et al.(2003) 提出的 UTAUT,social influence 的定義是「使用 

者感受到對於其重要的人認為他或 ( 她 ) 應該使用新系統的程度」, 本研究將 social 

influence 定義為「網路數位學習感覺周遭重要的人認為他應該使用網路數位學習數位教材的程 

度。」。簡單來說 , 網路數位學習受他人影響而使用網路數位學習數位教材的程度。 


採用 Likert’s 五點量表 , 受測者根據問項回答同意程度 , 從非常同意、同意、普 

通、不同意、非常不同意依序分別代表 5、4、3、2、1 分 , 編碼從 SI1 到 SI4, 總 

共有 4 題 , 以 interval scale 作為本研究的衡量尺度。 

3.4.1.4 Facilitating Conditions(FC) 

依據 Venkatesh et al.(2003) 提出的 UTAUT,facilitating conditions 的定義是「使 

用者感受到組織對於設備與技術相關系統使用上的支持程度」本研究將 , 

facilitating conditions 定義為「網路數位學習感覺現有的相關設備對網路數位學習數位教材使用上 

的支持程度。」簡單來說 , 網路數位學習使用網路數位學習數位教材可以得到的協助資源。 



通、不同意、非常不同意依序分別代表 5、4、3、2、1 分 , 編碼從 FC1 到 FC4, 總 


37

3.4.1.5 Self-directed Learning(SL) 

依據 Guglielmino(1977) 的博士論文 ,self-directed learning 定義為「學習者是 

進取、獨立與有耐心的學習 , 對自己學習有責任感、不怕阻礙 , 具備自我訓練的 

能力 , 有強烈學習慾望、信心及好奇心 , 能運用基本學習技巧 , 會控制時間 , 安 

排學習進度以完成自己的學習計劃」, 本研究將 self-directed learning 定義為「網路數位學習 

師使用網路數位學習數位教材來學習 , 並且獨立而持續地進行 , 安排學習計劃並利用時間 

來完成課程」。 

本研究參考 Guglielmino(1977) 博士論文中的 Self-Directed Learning Readiness 

Scale(SDLRS) 與 Murray J. Fisher & Jennie King(2010) 期刊的 Self-Directed Learning 

Readiness Scale for Nursing Education (SDLRSNE) 加以修改出適合本研究的題項 ,, 

採用 Likert’s 五點量表 , 受測者根據問項回答同意程度 , 從非常同意、同意、普通、 

不同意、非常不同意依序分別代表 5、4、3、2、1 分 , 編碼從 SL1 到 SL6, 總共有 6 

題 , 以 interval scale 作為本研究的測量尺度。 

3.4.2 Intervening Variable Definition and Measurement Scale 

3.4.2.1 Behavioral Intention(BI) 

Fishbein&Ajzen (1975) 根據社會心理學的概念 , 提出 Theory of Reasoned 

Action(TRA), 而 behavioral intention 是指「個人依據主觀機率來判斷某項行為的 

利弊得失 , 來決定對某特定事物的意願」, 本研究將 behavioral intention 定義為「牙 

醫師願意使用網路數位學習數位教材的主觀意願」。 



通、不同意、非常不同意依序分別代表 5、4、3、2、1 分 , 編碼從 BI1 到 BI3, 總 


38

3.4.3 Dependent Variable Definition and Measurement Scale 

3.4.3.1 Use Behavior(UB) 

根據 Fishbein&Ajzen(1975) 提出的 Theory of Reasoned Action(TRA), 而 use 

behavior 是指「個人的某些特定行為表現是由其使用意願所決定」。而 Davis et 

al.(1989) 提出的 Technology Acceptance Model(TAM), 指出 behavioral intention 可以 

預測個人使用科技的 use behavior。因此 , 在本研究將 use behavior 定義為「網路數位學習 

師實際使用網路數位學習數位教材的時間與次數」。 

本研究參考 Wang & Shih(2009) 期刊的量表加以修改出適合本研究的問項 ,, 

編碼從 UB1 到 UB3, 總共有 3 題 , 前 2 題以 ordinal scale 作為本研究的測量尺度 , 第 3 

題是以 interval scale 為測量尺度。 

3.4.4 Moderating Variables 

這是網路數位學習的個人特質 , 包含 gender、age、work experience、education 這四 

項。其中 gender、age、work experience 是參考 Gupta,White,&Walmsley(2008) 的 items, 

而 education 是參考 Wang&Shih(2009) 的 items。 

(1).Gender: 以「男性」、「女性」為選項 , 使用 nominal scale 來測量。 

(2).Age: 以「29 歲以下」、「30~39 歲」、「40~49 歲」、「50~59 歲」、「60 歲 

以上」這五種年齡層做選項 , 使用 ordinal scale 來測量。 

(3).Work Experience: 以「未滿 1 年」「1 到 5 年」「6 到 10 年、、」、「11 到 15 年」、 

「16 到 20 年」、「21 年以上」為選項 , 使用 ordinal scale 來測量。 

(4).Education: 以「大學」、「碩士」、「博士」為選項 , 使用 ordinal scale 

來測量。 

39

Table 3-1. The operational definition of this research 

Construct 

Performance 

Expectancy 

Operational Definition 

數位學習相信使用數位學習教材能 

幫助他提昇學習效果的程度。 

References 

Schaupp et al.(2010) 

Yang(2010) 

Venkatesh et al.(2003) 

Effort Expectancy 

數位學習認為使用數位學習教材的 

容易程度。 


Yang(2010) 


Social Influence 

網路數位學習感覺周遭重要的人認為他 Schaupp et al.(2010) 

應該使用網路數位學習數位教材的程度。 Yang(2010) 


Self-directed 

Learning 

網路數位學習使用數位學習教材來學 

習 , 並且獨立而持續地進行 , 安 

排學習計劃並利用時間來完成課 

程。 

Hung et al.(2010) 

Embo et al.(2010) 

Klunklin et al.(2010) 

Guglielmino(1977) 

Facilitating 

Conditions 

Behavioral 

Intention 

Use Behavior 

網路數位學習感覺現有的相關設備對牙 

醫數位教材使用的支持程度。 

數位學習願意使用數位學習數位教材的 

主觀意願。 

數位學習實際使用網路數位學習教材的 

時間與次數。 


Yang(2010) 


Shin(2009) 


Fishbein&Ajzen(1975) 

Teo et al.(1999) 

Davis et al.(1989) 

Fishbein&Ajzen(1975) 

40

3.5 Scale Design 

在確定研究假說後 , 依據操作性定義來設計本量表 , 量表包含三個部份 : 牙 

醫數位教材接受度、網路數位學習數位教材使用行為、個人基本資料 , 請分別見 Table3-2、 

Table3-3、Table3-4。本研究總共參考六份量表 , 分別有 Venkatesh et al.(2003) 在 

期刊發表的 Unified Theory of Acceptance and Use of Technology(UTAUT) 量表 , 與 

Guglielmino(1977) 博士論文的 Self-Directed Learning Readiness Scale(SDLRS) 與 

Fisher & King(2010) 期刊的 Self-Directed Learning Readiness Scale for Nursing 

Education(SDLRSNE), 以及 Wang&Shih(2009) 的使用行為量表 , 調節變數參考 

Gupta et al.(2008) 與 Wang&Shih(2009) 的個人資料量表。量表是從英文翻譯為中文 , 

針對本研究的情形微幅調整 , 來擬定出本研究問卷問項 , 該表包含七個量 

Constructs 總共有 33 題 , 其中 EE2 為反向題。採用 Likert’s 五點量表 (Likert,1932), 

受測者根據題項回答同意程度 , 從非常同意、同意、普通、不同意、非常不同意 

依序分別代表 5、4、3、2、1 分。 

41

Table 3-2. The scale on the technology acceptance 

Construct Sub Constructs item 

PE 1 

Original items 

Using the system in my 

job would enable me to 

accomplish tasks more 

Perceived 

quickly. 

Usefulness PE 2 Using the system would 

Performance 

enhance my effectiveness 

Expectancy 

on the job. 

PE 3 I would find the system 

useful in my job. 

Relative PE 4 Using the system makes it 

Advantage 

easier to do my job. 

Outcome PE 5 I will increase the quality 

Expectations 

of output of my job. 

EE 1 It would be easy for me to 

Perceived Ease 

become skillful at using 

of Use 

the system. 

Complexity EE 2 Using the system takes 

Effort 

[reversed] 

too much time from my 

Expectancy 

normal duties. 

EE 3 My interaction with the 

system is clear and 

Ease of Use 

understandable. 

EE 4 Learning to operate the 

system is easy for me. 

People who influence my 

Subjective SI 1 behavior think that I 

Norm 

should use the system. 

Social 

Influence 

1 use the system because 

Social Factors SI 2 of the proportion of 

coworkers who use the 

system. 

Items of this research 

使用數位學習數位教材讓 

我更快速的完成學習 

任務。 

使用數位學習數位教材能 

增加我的學習效果。 

我認為使用數位學習數位 

教材對我的學習有幫 

助。 


讓我的學習更容易。 


夠增加我的學習品質。 

能夠熟練的使用數位學習 

數位教材對我而言是 

容易的。 

學習使用數位學習數位教 

材需要花費很多時間。 

我清楚且瞭解如何使 

用網路數位學習數位教材。 

對我而言 , 學會操作牙 

醫數位教材很容易。 

對我的行為有影響力 

的人 ( 例如 : 同儕、老 

師、主管、學長姐等 ) 

認為我應該使用數位學習 

數位教材。 

因為其他同事使用牙 

醫數位教材 , 所以我也 

跟著使用這份教材。 

42

Table 3-2.The scale on the technology acceptance (continued) 

Construct Sub Constructs 

Social Factors 

item 

SI 3 


In general, the organization 

Social 

Influence Image SI 4 

FC 1 

has supported the use of the 

system. 

Having the system is a status 

symbol in my organization. 

I have the resources 

Perceived 

Behavioral 

Control FC 2 

necessary to use the system. 

I have the knowledge 

Facilitating 

Conditions Facilitating 

Conditions 

FC 3 

necessary to use the system. 

A specific person (or group) 

is available for assistance 

with system difficulties. 

Compatibility FC 4 The system is not compatible 

with other systems I use. 

Self Concept 

as an Effective 

Learner 

Initiative and 

Independence 

in Learning 

SL 1 

SL 2 

I'm better than most people 

are at trying to find out the 

things I need to know. 

If there is something I have 

decided to learn, I can find 

time for it, no matter how 

Self-directed 

Learning Creativity SL 3 

busy I am. 

I like to think about the 

future. 

Self-management SL 4 I am methodical. 

Desire for SL 5 I enjoy learning new 

Learning 

information. 

Self-control SL 6 I am aware of my own 

limitations. 

BI 1 I intend to use the system in 

the next months 

Behavioral 

BI 2 I predict I would use the 

Intention 

system in the next 

months. 

BI 3 I plan to use the system in 

the next months. 


一般而言數位學習團體支持 

數位學習採用數位學習教 

材。 

數位學習團體使用數位學習 

教材是一種流行趨勢。 

我擁有使用數位學習數位教 

材必要的設備 ( 例如 : 電 

腦、DVD 播放器 )。 

我擁有使用數位學習數位教 

材所需的知識。 

遇到數位學習數位教材使用 

上的困難時 , 有人能夠提 

供協助。 

數位學習數位教材的內容符 

合我的學習需求。 

我比多數人更能認知需 

要學習的東西。 

只要我決定學習 , 無論有 

多忙 , 仍然會抽空去學。 

我喜歡思考未來。 

我做事很有條理。 

我喜愛學習新的數位學習技 

術。 

我知道自己的極限。 

我打算在最近使用數位學習 

數位教材。 

我預估未來有機會使用 

網路數位學習數位教材。 

我計畫在未來繼續使用 


43

Table 3-3. The scale on the use behavior of dental e-learning courseware 

Construct item Original items 

How many times do you use 

information kiosks during a 

week? 

(1). Not at all 


請問您帄均每個月 

使用數位學習數位教材 

的時間 ? 

UB 1 (2). Less than once a week 

(3). About once a week 

(4). 2 or 3 times a week 



(7). More than 7 times a week 

How many minutes do you use 

information kiosks every 

(1). 未滿 12 小時 

(2). 12 至 24 小時 

(3). 25 至 37 小時 

(4). 38 至 50 小時 

(5). 51 小時以上 

請問您帄均每個月 

使用數位學習數位教材 

Use 

Behavior UB 2 

week? 

(1) 25 m 

How frequently do you use 

information kiosks? 

(1) Extremely infrequent 

的次數 ? 

(1). 少於 1 次 

(2). 1 至 2 次 

(3). 3 至 4 次 

(4). 5 至 6 次 

(5). 7 次以上 

請問您使用數位學習數 

位教材的頻率 ? 

UB 3 (2) Quite 

(3) Slightly 

(4) Neither 

(5) Slightly 

(6) Quite 

(7) Extremely frequent 

(1). 幾乎不使用 

(2). 偶爾使用 

(3). 還好 

(4). 較常使用 

(5). 經常使用 

Reference 

Wang&Shih 

(2009) 

44

Table 3-4. The scale on personal information 

Moderator 

GEN 


Gender 

(1).Male 

(2).Female 


性別 

(1). 男性 

(2). 女性 

Reference 

Gupta et al.(2008) 

Age 

年齡 

(1).18–29 years 

(1).29 歲以下 

AGE 

(2).30–39 years 

(2).30~39 歲 


(3).40–49 years 

(3).40~49 歲 

(4).50 years and above 

(4).50~59 歲 

(5).60 歲以上 

Work Experience 

工作年資 

(1).Less than 1 year 

(1). 未滿 1 年 

WE 

(2).1–5 years 

(2).1 年到 5 年 


(3).6–10 years 

(3).6 年到 10 年 

(4).More than 10 years 

(4).11 到 15 年 

(5).16 到 20 年 

(6).21 年以上 

Education 

教育程度 

(1).Elementary school 

(1). 大學 

EDU 

(2).Junior high school 

(2). 碩士 

Wang&Shih(2009) 

(3).Senior high school 

(3). 博士 

(4).Junior college 

(5).Bachelor 

(6).Master 

45

3.6 Research Subjects and Sampling Method 

本研究對象都是在 OHI 網路學堂購買過網路數位學習數位教材的網路數位學習 , 母體數總共 

有 486 位網路數位學習 , 而網路數位學習遍及台灣各地 , 透過問卷調查以立意抽樣法蒐集有效 

問卷。郵寄紙本正式問卷總共 486 份 , 每封信件內附一封限時回郵信封 , 透過郵 

寄紙本問卷與網路問卷來蒐集網路數位學習的填答資料 , 並親自逐一以手機電話通知牙 

醫師 , 回收樣本總共有 132 份 , 將 9 份無效樣本刪除後 , 得到有效樣本為 123 份 , 

問卷回收率為 27.2%, 而樣本收集時間從 2010 年 5 月 20 日至 2010 年 5 月 31 日 , 為期 

12 天。 

3.7 The Reliability and Validity Analysis of Pretest Questionnaire 

本問卷根據研究架構 , 在預詴問卷階段 , 使用 convenience sampling 先對 30 

位網路數位學習進行前測 , 發佈 E-mail 給 OHI 網路學堂的網路數位學習填寫網路問卷 , 並以手 

機電話通知 , 共回收有效問卷 30 份 , 以 SPSS Statistics 18.0 進行 exploratory factor 

analysis 與 reliability analysis。 

3.7.1 Content Validity 

根據上一節所介紹的 , 本量表由六種量表所建構出來 , 為了確保能夠正確呈 

現原有量表的意義 , 所以製作專家效度問卷 , 請見 Appendix I:Expert Validity 

Questionnaire。首先給予指導教授與網路數位學習製作好的專家效度問卷 , 依其相關意 

見予以修正 , 使得本問卷具有 content validity。而學者與專家的名單如 Table3-5。 

46

Table 3-5. The namelist of academic and expert 

Name 

Profession 

Academic 

Expert 

趙嘉成 

曾明清 

國立臺北教育大學資訊科學系助理教授 

台灣網路數位學習數位學習學會顧問 

台灣網路數位學習數位學習學會理事長 

明清網路數位學習診所院長 

而完成 content validity 的預詴問卷請見 Appendix II : Pretest Questionnaire。 

3.7.2 Construct Validity 

本問卷初稿共有 33 個 items, 進行 exploratory factor analysis 縮減變數 , 採用 

principal components analysis, 再以 varimax 進行正交轉軸 , 共取出 6 個 factors。在 

樣本適度檢驗上 , 合 

根據 Kaiser(1974) 定義的判斷方法 , 若 

Kaiser-Meyer-Olkin(KMO) 值小於 0.5, 不宜進行因素分析 , 而本問卷 KMO 值為 

0.824 且 Barlett’s 球型考驗之卡方值達顯著性 (p

Table 3-6. Total variance explained 

Initial Eigenvalues 

Extraction Sums of Squared 

Loadings 

Rotation 

Component 

%of 

%of 

%of 

Total Variance Cumulative% Total 

Variance Cumulative% 

Total 

Variance 

Cumulative% 

1 

7.829 

30.113 

30.113 7.829 

30.113 

30.113 4.179 

16.072 

16.072 

2 

3.411 

13.118 

43.230 3.411 

13.118 

43.230 3.319 

12.766 

28.838 

3 

2.394 

9.206 

52.436 2.394 

9.206 

52.436 3.002 

11.545 

40.383 

4 

2.006 

7.714 

60.150 2.006 

7.714 

60.150 2.700 

10.383 

50.767 

5 

1.318 

5.069 

65.219 1.318 

5.069 

65.219 2.640 

10.153 

60.919 

6 

1.133 

4.358 

69.577 1.133 

4.358 

69.577 2.251 

8.657 

69.577 

7 

.943 

3.627 

73.203 

8 

.800 

3.076 

76.279 

9 

.660 

2.539 

78.818 

10 

.610 

2.345 

81.163 

11 

.536 

2.062 

83.225 

12 

.486 

1.869 

85.094 

13 

.466 

1.792 

86.886 

14 

.416 

1.600 

88.487 

15 

.413 

1.587 

90.073 

16 

.390 

1.499 

91.573 

17 

.333 

1.280 

92.852 

18 

.311 

1.195 

94.048 

19 

.292 

1.123 

95.171 

20 

.235 

.905 

96.076 

21 

.232 

.893 

96.969 

22 

.217 

.834 

97.803 

23 

.185 

.711 

98.514 

24 

.171 

.657 

99.172 

25 

.136 

.522 

99.693 

26 

.080 

.307 

100.000 

透過 varimax 進行正交轉軸後 , 轉軸後的成份矩陣見 Table3-7, 可以發現因素 

負荷量大於 0.5 的全部問項皆有對應到 UTAUT 的 6 個 constructs, 所以萃取出來的 6 

個 factors 相當穩定。 

48

Table 3-7. Principal component analysis with varimax rotation 

Item 

PE4 

PE5 

PE2 

PE1 

PE3 

Factor1 

0.853 

0.827 

0.827 

0.796 

0.796 

Factor2 

Rotated Component Matrix 

.011 

-.003 

.086 

-.003 

.075 

Factor3 

.168 

.215 

.074 

.069 

.136 

Factor4 

.109 

.014 

.081 

.127 

.098 

Factor5 

.179 

.209 

.067 

.148 

-.005 

Factor6 

.098 

.139 

.134 

.208 

.149 

SL2 

SL3 

SL4 

SL5 

SL1 

SL6 

-.013 

-.011 

-.108 

-.066 

.225 

.311 

0.761 

0.740 

0.727 

0.725 

0.697 

0.609 

.098 

.229 

.072 

.036 

.212 

-.041 

.159 

.148 

-.057 

.101 

-.010 

.090 

.076 

.065 

.057 

-.012 

.067 

-.228 

.058 

.042 

.266 

.325 

-.066 

-.107 

EE4 

EE3 

EE1 

EE2 

.143 

.078 

.202 

.220 

.130 

.172 

.213 

.104 

0.860 

0.798 

0.751 

0.742 

.233 

.284 

.323 

.032 

-.039 

-.018 

-.082 

.001 

.065 

.170 

.103 

.114 

FC1 

FC2 

FC3 

FC4 

.159 

-.011 

.071 

.348 

.119 

.228 

.013 

.012 

.130 

.244 

.219 

.185 

0.853 

0.780 

0.724 

0.572 

-.025 

.003 

.095 

.248 

.080 

.084 

.200 

.214 

SI3 

SI1 

SI2 

SI4 

.040 

.147 

.075 

.230 

.063 

-.079 

.025 

.083 

.065 

-.106 

-.140 

.093 

.089 

.096 

-.058 

.054 

0.827 

0.782 

0.748 

0.670 

-.030 

.116 

.099 

.200 

BI2 

BI3 

BI1 

.297 

.389 

.252 

.157 

.142 

.191 

.149 

.126 

.231 

.266 

.192 

.168 

.186 

.168 

.153 

0.783 

0.780 

0.707 

將轉軸後的累積變異數百分比與成份矩陣經過整理 , 可以得到 Table3-8。萃 

取出的六個 factors, 與本研究最初六個 constructs 是相同的 , 所以因素命名依舊使 

用原先因素的名稱分別有 Factor 1 Performance Expectancy Factor 2 Self-directed,:、: 

Learning、Factor 3:Effort Expectancy、Factor 4:Facilitating Conditions、Factor 5: 

Social Influence、Factor 6:Behavioral Intention。 

49

Table 3-8. Six constructs factors analysis 

Factor Item 

Measure 

Factor 

Loading 

PE 1 使用數位學習教材讓我 

更快速的完成學習任 

務。 

0.796 

PE 2 使用網路數位學習數位教材能 0.827 增 

Factor1 PE 3 

加我的學習效果。 

我認為使用網路數位學習數位 0.796 教 

材對我的學習有幫助。 

PE 4 

PE 5 

SL 1 

SL 2 

使用數位學習數位教材能讓 

我的學習更容易。 

使用數位學習數位教材能夠 

增加我的學習品質。 

我比多數人更能認知需 

要學習的東西。 

只要我決定學習 , 無論 

有多忙 , 仍然會抽空去 

0.853 

0.827 

0.697 

0.761 

Factor2 學。 

SL 3 

SL 4 

SL 5 

SL 6 

EE 1 



我喜愛學習新的植牙技 

術。 


能夠熟練的使用數位學習 

教材對我而言是容易 

的。 

0.740 

0.727 

0.725 

0.609 

0.751 

EE 2 學習使用數位學習數位教材 0.742 

Factor3 需要花費很多時間。 

EE 3 

EE 4 

我清楚且瞭解如何使用 


對我而言 , 學會操作牙 

醫數位教材很容易。 

0.798 

0860 

Cumulative% Factor 

Naming 

16.072% Performance 

Expectancy 

Self-directed 

28.838% Learning 

40.383% 

Effort 

Expectancy 

50

Table 3-8. Six constructs factors analysis (continued) 

Factor Item 

Measure 

Factor 

Loading 

Cumulative% Factor 

Naming 

FC 1 我擁有使用數位學習數位教材 

必要的設備 ( 例如 : 電腦、 

DVD 播放器 )。 

0.853 

FC 2 我擁有使用數位學習數位教材 0.780 50.767% Facilitating 

Factor4 

FC 3 

所需的知識。 

遇到數位學習數位教材使用上 

的困難時 , 有人能夠提供協 

助。 

0.724 

Conditions 

FC4 數位學習數位教材的內容 , 符合 0.572 

SI 1 

我的學習需求。 

對我的行為有影響力的人 

( 例如 : 同儕、老師、主管、 

學長姐等 ) 認為我應該使用 


0.782 

Factor5 SI 2 因為其他同事使用數位學習數 

位教材 , 所以我也跟著使用 

這份教材。 

0.748 60.919% Social 

Influence 

SI 3 

SI 4 

BI 1 

一般而言 , 數位學習團體支持牙 0.827 

醫師採用網路數位學習數位教材。 

在數位學習團體使用數位學習 0.670 

教材是一種流行趨勢。 

我打算在最近使用數位學習數 0.707 

位教材。 

Factor6 

BI 2 

我預估未來有機會使用牙 

0.783 69.577% Behavioral 

醫數位教材。 

Intention 

BI 3 

我計畫在未來繼續使用牙 

0.780 


經過 exploratory factor analysis 結果顯示 , 所萃取的六個 factors 與本研究架構 

之六個構面完全符合 , 因此 , 各因素採用原本的名稱 , 由於因素分析結果與 

UTAUT 的構面相同 , 顯示出本研究量表具有良好的效度。 

51

3.7.3 Reliability Analysis 

經過上一節的 Exploratory Factor Analysis(EFA) 後 , 再使用 Cronbach’s α 係數 

作為六個構面度衡量的指標 , 用以衡量一致性。根據 Cooper&Schindler(2003) 提 

出的理論 , 若 Cronbach’s α 在 0.9 以上為高信度 , 而 0.8

3.8 The Method of Statistical Analysis 

本研究運用 SPSS 公司的 PASW Statistics 18.0 與 AMOS18.0 統計套裝軟體針 

對回收的問卷進行分析採用的統計方法有 Validity Analysis Reliability Analysis,、、 

Descriptive Statistics、Model Verification、Correlation Analysis 與 Path Analysis。 

3.8.1 Validity Analysis 

Validity 指的是量表所能正確測量的特質程度 , 本研究之量表都是從原始量 

表中的問項由英文翻譯成中文 , 再針對研究主題進行適當字句上的修改 , 問卷前 

測階段則是先由指導教授針對問卷提出建議 , 最後再請網路數位學習審視 , 因此本問卷 

應具有 content validity。因為本研究使用研究者自行製作的量表 , 所以使用 

exploratory factor analysis 來找出因素結構的個數。 

3.8.2 Reliability Analysis 

Reliability 指的是量表測驗結果的 consistency 或 stability, 最常用的信度檢驗 

方法為 Cronbach’s α 係數 , 根據學者 Cooper&Schindler(2003) 提出 0.7 以上是可接受 

的最小信度。 

3.8.3 Descriptive Statistics 

為了解本研究的研究對象的結構 , 首先統計網路數位學習的樣本個數 , 並以百分比 

顯示樣本分布的概況 , 其次了解 33 個問項之樣本帄均數、樣本標準差 , 以期對研 

究樣本有概況性的了解。 

53

3.8.4 Model Verification 

使用 confirmatory factor analysis 來檢驗樣本資料與 UTAUT model 的適配程度。 

接著再檢驗本研究之 discriminant validity 與 convergent validity 確立多重指標的測 , 

量情況 , 最後以 composite reliability 驗證內部一致性信度 , 一般而言 , 

Nunnally(1978) 提出 CR 超過 0.7 是建議的門檻值。 

3.8.5 Correlation Analysis 

本研究利用 Pearson product-moment correlation 來了解兩個構面間的線性關 

係 , 透過建立相關係數來表示兩構面間的關聯程度 , 也就是觀察出 performance 

expectancy、effort expectancy、social influence、self-directed learning 與 facilitating 

conditions、behavioral intention 與 use behavior 的相關程度與方向。而相關係數的 

值介於 -1 到 1 之間 , 當相關係數越高 , 代表兩構面間的相關程度越高 , 當相關係 

數等於 0, 則表示兩構面間沒有關係存在。 

3.8.6 Path Analysis 

主要目的在了解多個自變數對 1 個依變數之間的路徑關係 , 本研究以七個構 

面來建立出 16 條 Path, 使用 Amos 18.0 建立 Structural Equation Modeling(SEM), 藉 

由這路徑關係來找出 16 條 Path 的標準化路徑係數與顯著性 , 目的在找出能夠影響 

網路數位學習採用網路數位學習數位教材的關鍵因 

素。 

54

Chapter 4. Data Analysis and Discussion 

本章節將討論有效樣本回收後的資料分析 , 並驗證本研究架構的因果關係 , 

本章分為六節 , 包含 : 第一節是 descriptive statistics; 第二節是 model verification; 

第三節是 correlation analysis; 第四節是 Path Analysis; 第五節是 The Influence of 

moderating variable; 最後一節為 results and discussion。 

4.1 Descriptive Statistics 

4.1.1 樣本資料描述 

正式問卷回收的有效樣本為 123 份 , 樣本資料分佈情形請見 Table4-1, 在網路數位學習 

師的個人特徵上 , 描述的內容包含性別、年齡、工作年資、教育程度。 

Table 4-1. Characteristics of respondents(Total=123) 

MeasurementOption 

性別男 

年齡 

工作年資 

教育程度 

女 

29 歲以下 

30~39 歲 

40~49 歲 

50~59 歲 

60 歲以上 

未滿 1 年 

1 到 5 年 

6 到 10 年 

11 到 15 年 

16 到 20 年 

21 年以上 

大學 

碩士 

博士 

Number 

108 

15 

6 

30 

51 

32 

4 

1 

11 

16 

25 

38 

32 

100 

18 

5 

Percent 

87.8% 

12.2% 

4.9% 

24.4% 

41.5% 

26.0% 

3.3% 

0.8% 

8.9% 

13.0% 

20.3% 

30.9% 

26.0% 

81.3% 

14.6% 

4.1% 

55

4.1.1.1 性別 

在總樣本數 123 份中男性為 108 人女為 15 人比例分別為 87.8% 與 12.2%,,, 性 , 

見 Table4-1。 

4.1.1.2 年齡 

在年齡層的分佈上 ,40 到 49 歲的網路數位學習有 51 人 , 佔總人數之 41.5%, 是比例 

最高的年齡層 , 年齡層分佈請見 Table4-1。 

4.1.1.3 工作年資 

若以工作年資來區分 , 未滿 1 年者只有 1 位 , 本研究的網路數位學習工作年資以 16 

到 20 年最多 , 佔了 38 位 , 比例為 30.9%, 而 21 年以上也佔了 32 人 , 比例為 26.0%, 

所以大部份都是具有多年工作經驗的資深網路數位學習 , 工作年資的分佈請見 

Table4-1。 

4.1.1.4 教育程度 

網路數位學習中擁有學士學位的人數所佔人數為 100 人 , 比例為 81.3%, 遠高於碩士畢 

業的 18 人與博士畢業的 5 人 , 教育程度的分佈請見 Table4-1。 

4.1.1.5 使用經驗 

以每個月為單位來計算使用時間、次數、頻率 , 本研究的網路數位學習每個月使用 

時間為未滿 12 小時的為最多數 , 達 63 人 ( 佔了 51.2%)。每個月最多使用次數為 3 至 

4 次 , 人數有 40 人 ( 佔了 32.5%)。而使用頻率偶爾使用所佔的人數最多 , 佔了 38 人 

( 佔 30.9%), 分佈情形見 Table4-2。 

56

Table 4-2. Use behavior analysis 

Measurement 

使用時間 

使用次數 

使用頻率 

Option 

未滿 12 小時 

12 至 24 小時 

25 至 37 小時 

38 至 50 小時 

51 小時以上 

少於 1 次 

1 至 2 次 

3 至 4 次 

5 至 6 次 

7 次以上 

幾乎不使用 

偶爾使用 

還好 

較常使用 

經常使用 

Number 

63 

35 

18 

6 

1 

15 

33 

40 

27 

8 

10 

38 

37 

24 

14 

Percent 

51.2% 

28.5% 

14.6% 

4.9% 

0.8% 

12.2% 

26.8% 

32.5% 

22.0% 

6.5% 

8.1% 

30.9% 

30.1% 

19.5% 

11.4% 

4.1.2 問項資料之統計 

本研究問卷測量尺度使用 Likert’s 五點尺度量表 , 各問項的樣本帄均數與標 

準差 , 見 Table4-3。其中以 performance expectancy 的帄均數最高 , 達 4.06, 表示 

網路數位學習普遍認為使用網路數位學習數位教材能幫助他提昇學習效果 ; 而 social influence 的 

帄均數最低 , 為 3.43, 表示網路數位學習普遍不容易受到他人的影響而使用網路數位學習數位教 

材 , 深入探究原因 , 網路數位學習通常會依照課程內容來決定是否要購買網路數位學習數位教 

材。 

從衡量相對分散趨勢的角度來看 ,social influence 的標準差帄均為 0.757, 在 

所有的標準差中最高 , 表示「網路數位學習對於周遭重要的人認為他應該使用網路數位學習數位 

教材的程度」存在較大的認知差距。而 behavioral intention 的標準差帄均最低 , 

為 0.670, 顯示網路數位學習對於網路數位學習數位教材的 behavioral intention 有近似的想法。 

57

Table 4-3. The statistical analysis of items 

Construct 

Item 

PE 1 

Measure 

使用網路數位學習數位教材讓我更快速的完成 

學習任務。 

Mean 

4.01 

SD 

0.671 

Performance 

Expectancy 

PE 2 

PE 3 

使用網路數位學習數位教材能增加我的學習效 

果。 

我認為使用網路數位學習數位教材對我的學習 

有幫助。 

4.06 

4.11 

0.657 

0.643 

PE 4 

使用網路數位學習數位教材能讓我的學習更容 

易。 

4.11 

0.668 

PE 5 

使用網路數位學習數位教材能夠增加我的學習 

品質。 

4.02 

0.741 

Performance Expectancy(Mean) 

EE 1 能夠熟練的使用網路數位學習數位教材對我而 

Effort 

Expectancy 

EE 2 

言是容易的。 

學習使用網路數位學習數位教材需要花費很多 

時間。 

4.06 

3.92 

3.39 

0.676 

0.673 

0.826 

EE 3 

EE 4 

我清楚且瞭解如何使用網路數位學習數位教材。 3.71 

對我而言 , 學會操作網路數位學習數位教材很容 3.80 

易。 

0.710 

0.732 

Effort Expectancy(Mean) 

SI 1 對我的行為有影響力的人 ( 例如 : 同 

儕、老師、主管、學長姐等 ) 認為我應 

該使用網路數位學習數位教材。 

3.71 

3.27 

0.735 

0.758 

Social 

Influence 

SI 2 

SI 3 

SI 4 

Social Influence(Mean) 

因為其他同事使用網路數位學習數位教材 , 所以 3.07 

我也跟著使用這份教材。 

一般而言 , 網路數位學習團體支持網路數位學習 3.56 採用 

牙 

醫數位教材 

在網路數位學習團體 , 使用網路數位學習數位教 3.80 材是 

一種 

流行趨勢。 

3.43 

0.797 

0.715 

0.757 

0.757 

58

Table 4-3. The statistical analysis of items (continued) 

Construct 

Item 

FC 1 

Measure 

我擁有使用數位學習數位教材必要的設備 

( 例如 : 電腦、DVD 播放器 )。 

Mean 

SD 

4.28 0.634 

Facilitating 

Conditons 

FC 2 

FC 3 

我擁有使用數位學習數位教材所需的知識。 3.83 

遇到數位學習數位教材使用上的困難時 , 有 

人能夠提供協助。 

3.66 

0.776 

0.766 

FC 4 

數位學習數位教材的內容 , 符合我的學習需 

求。 

3.80 

0.768 

Facilitating Conditions (Mean) 

Self-directed 

Learning 

SL 1 

SL 2 

SL 3 

SL 4 

SL 5 

SL 6 

我比多數人更能認知需要學習的東西。 3.96 

只要我決定學習 , 無論有多忙 , 仍然會 

抽空去學。 



我喜愛學習新的網路數位學習技術。 


Self-directed Learning (Mean) 

BI 1 我打算在最近使用網路數位學習數位教材。 

Behavioral 

Intention 

BI 2 

BI 3 

Behavioral Intention (Mean) 

3.89 

3.82 

3.88 

3.76 

3.86 

3.87 

3.86 

3.67 

我預估未來有機會使用數位學習數位教材。 3.98 

我計畫在未來繼續使用數位學習數位教材。 3.94 

3.86 

0.736 

0.645 

0.641 

0.660 

0.657 

0.669 

0.586 

0.643 

0.752 

0.614 

0.644 

0.670 

59

4.2 Model Verification 

根據 Tabachnick&Fidell(2001) 的看法 ,structural equation modeling 是根據驗 

證 model, 自變數與依變數之間所設定的關係所構成之理論模式 , 與實際觀察資 

料所得之共變異數矩陣做比較 , 驗證之間有無差異 , 以及建立模型與 path analysis, 

藉此判斷研究模式是否成立。 

4.2.1 Composite Reliability 

本研究量表為了驗證內部一致性信度 , 首先使用 Cronbach’sα 係數作為各個 

問項信度衡量的指標 , 用以衡量一致性。根據 Cooper&Schindler(2003) 所提出的 , 

若 Cronbach’s α 在 0.9 以上為高信度 , 而 0.8

4.2.2 Convergent and Discriminant Validity 

本研究的驗證 discriminant validity 的準則有 3 項 , 根據 Gaski & Nevin(1985) 

提出檢定 discriminant validity 的兩個準則判斷 :(1). 兩構面間的相關係數小於 1; 

(2) 兩構面間的相關係數小於個別的 Cronbach’s α 信度係數。另外 , 依據 Fornell & 

Larcker(1981) 理論 , 提出第三項準則 :(3) 兩兩構面之間的相關係數小於 AVE 之 

帄方根 , 符合以上 3 項則表示這兩個構面具有 discriminant validity。而且本研究 

的 Average Variance Extracted(AVE) 皆大於 0.5。分析後的結果整理於 Table4-5, 

均符合上述檢定標準 , 可以得知具有良好的 convergent validity。 

Table 4-5. Results of convergent and discriminant validity 

Construct 

PE 

EE 

SI 

SL 

FC 

BI 

UB 

AVE 

PE 

0.743 

0.378 

0.362 

0.145 

0.349 

0.574 

0.288 

0.553 

EE 

0.365** 

0.742 

0.021 

0.410 

0.609 

0.432 

0.344 

0.551 

SI 

0.302** 

0.011 

0.714 

0.068 

0.184 

0.402 

0.369 

0.511 

SL 

0.155 

0.355** 

0.065 

0.714 

0.350 

0.377 

0.113 

0.511 

FC 

0.344** 

0.518** 

0.191* 

0.277** 

0.723 

0.527 

0.104 

0.524 

BI 

0.536** 

0.422** 

0.349** 

0.352** 

0.500** 

0.752 

0.537 

0.566 

UB 

Cronbach’s α 

0.249** 

0.915 

0.321** 

0.879 

0.319** 

0.786 

0.096 

0.825 

0.086** 

0.807 

0.536** 

0.885 

0.760 

0.930 

0.578 

Notes: 

1. The diagonal elements are square roots of the AVE. 

2. The upper-right triangle elements are the correlations among the latent variables. 

3. The lower-left triangle elements are correlations among the composite measures. 

4. *p < 0.05 , **p < 0.01. 

5. Construct identifiers : PE=Performance Expectancy,EE=Effort Expectancy, SI=Social 

Influence,SL=Self-directed Learning,FC=Facilitating Conditions, 

BI= Behavioral Intention,UB=Use Behavior. 

61

4.2.3 Overall Model Fit 

若模型的配適度能夠達到標準 , 則表示 UTAUT model 與實際資料越能夠搭 

配 , 而本研究採用 AMOS18.0 檢定整體模型之配適度。由 Table4-6 各模式適配指 

標驗證的分析結果可以得知 , 本研究模式之適配指標均達到文獻建議的標準 , 顯 

示本研究模式之適配程度十分良好。 

Table 4-6. Overall model fit indices for the research model. 

Model goodness-of-fit 

indices 

Normed chi-square 

p-value 

Tucker-Lewis Index(TLI) 

Goodness-of-fit index(GFI) 

Adjusted goodness-of-fit 

index(AGFI) 

Root Mean Square Error of 

Approximation(RMSEA) 

Results obtained 

from this study 

1.403 

0.000 

0.923 

0.914 

0.870 

0.057 

Recommended 

value 

0.80 

> 0.05 

Reference 

Bagozzi&Yi(1988) 

Bentler(1990) 

Byrne(2001) 

Bagozzi&Yi(1988) 

Etezadi-Amoli& 

Farhoomand(1996) 

Byrne(2001) 

62

4.3 Correlation Analysis 

在了解自變項對於依變項的預測關係之前 , 本小節以 Pearson 

product-moment correlation 檢驗兩兩構面之間的線性關係作為後續 Path Analysis, 

的考。 performance expectancy 參而、effort expectancy social influence self-directed、、 

learning 這四個 constructs 與 behavioral intention 之間的相關分析請見 Table4-7。, 

從 Table4-7 可以判斷出 , 以 performance expectancy 與 behavioral intention 的 

correlation coefficients 最高 , 達 0.536 的正向中度相關。可以看出 performance 

expectancy、effort expectancy、social influence、self-directed learning 對 behavioral 

intention 都具有相關性顯著。 

Table 4-7. The correlation coefficients between adoption factors and behavioral 

intention 

Pearson γ 

PE 

EE 

SI 

SL 

BI 

Notes: 

PE 

1.000 

0.365** 

0.302** 

0.155 

0.536** 

EE SI SL BI 

1.000 

0. 011 

0.355** 

0.422** 

1.000 

0.065 

0.349** 

1.000 

0.352** 1.000 

1.Construct identifiers: PE=Performance Expectancy , EE=Effort Expectancy, 

SI=Social Influence , SL=Self-directed Learning , BI= Behavioral Intention. 

2. ** p < 0.01 

63

從 Table4-8 得知 ,facilitating conditions、behavioral intention 與網路數位學習數位教材 

的 use behavior. 這三個 constructs 間的相關性為正向相關 , 其中以 behavioral 

intention 與 use behavior. 的 correlation coefficients 最高。可以判斷出 facilitating 

conditions 與 behavioral intention 對 use behavior. 的相關性顯著。 

Table 4-8. The correlation coefficients between BI,FC and UB 

Pearson γ 

FC 

BI 

UB 

Notes: 

FC 

1.000 

0.500** 

0.342** 

BI 

1.000 

0.536** 

UB 

1.000 

1. Construct identifiers: FC=Facilitating Conditions , BI= Behavioral Intention, 

UB=Use Behavior. 

2. ** p < 0.01 

根據 Hair(1998), 當兩構面之間的相關係數高於 0.8 時 , 則表示可能存在線性 

重合的問題。在本研究檢驗結果 , 在任何兩個構面之間的相關係數 , 並沒有大於 

0.8, 故本研究之自變數不存在共線性之問題。 

64

4.4 Path Analysis 

Correlation analysis 只能測量兩個構面之間的相關性方向與程度無法解釋因 , 

果關係 , 因此本節使用 structural equation modeling 進行 path analysis, 研究者將驗 

證所提的假說模型是否可以獲得支持 , 了解各構面對 behavioral intention 與 use 

behavior 之間的路徑係數是否達到顯著。根據本研究模型認為能夠影響網路數位學習採 

用網路數位學習數位教材的 behavioral intention 有四個自變數 :performance expectancy、 

effort expectancy、social influence 與 self-directed learning, 其中這四個因素對於 

behavioral intention 均有直接影響效果 , 而這四個 constructs 會透過中介變數 

behavioral intention 與自變數 facilitating conditions 對於 use behavior 分別產生間接與 

直接的影響效果。使用 AMOS 18.0 找出標準化路徑係數 ,model 請見 Figure4-1。 

Figure 4-1. Model by AMOS 18.0 

65

Table 4-9. Factor loadings of items 

Latent 

Construct 

Item Measure Factor 

Loadings 

Rank 

PE 1 使用網路數位學習數位教材讓我更快速的完成 

學習任務。 

0.820 

3 

Performance 

Expectancy 

PE 2 使用網路數位學習數位教材能增加我的學習效 

果。 

PE 3 我認為使用網路數位學習數位教材對我的學習 

有幫助。 

0.806 

0.747 

4 

5 

PE 4 使用網路數位學習數位教材能讓我的學習更容 

易。 

0.886 

1 

PE 5 使用網路數位學習數位教材能夠增加我的學習 

品質。 

0.873 

2 

EE 1 能夠熟練的使用網路數位學習數位教材對我而 


0.841 

3 

Effort 

Expectancy 

EE 2 學習使用網路數位學習數位教材需要花費很多 

時間。 

0.663 

4 

EE 3 我清楚且瞭解如何使用網路數位學習數位教材。 

EE 4 對我而言 , 學會操作數位學習數位教材很容易。 

0.856 

0.884 

2 

1 

SI 1 

對我的行為有影響力的人 ( 例如 : 同 

儕、老師、主管、學長姐等 ) 認為我應 

該使用網路數位學習數位教材。 

0.797 

1 

Social 

Influence 

SI 2 

SI 3 

因為其他同事使用網路數位學習數位教材 , 

所以我也跟著使用這份教材。 

一般而言 , 網路數位學習團體支持網路數位 

學習採用牙醫數位教材 

0.690 

0.650 

2 

3 

SI 4 

在網路數位學習團體 , 使用網路數位學習 

數位教材是一種流行趨勢。 

0.631 

4 

66

Table 4-9. Factor loadings of items (continued) 

Latent 

Construct 

Item 

FC 1 

Measure 

我擁有使用數位學習數位教材必要的設 

備 ( 例如 : 電腦、DVD 播放器 )。 

Factor 

Loadings 

0.823 

Rank 

1 

Facilitating 

Conditons 

FC 2 

我擁有使用數位學習數位教材所需的知 

識。 

0.775 

2 

FC 3 

遇到數位學習數位教材使用上的困難 

時 , 有人能夠提供協助。 

0.696 

3 

FC 4 

網路數位學習數位教材的內容 , 符合我的 

學習需求。 

0.611 

4 

SL 1 

我比多數人更能認知需要學習的東 

西。 

0.622 

6 

Self-directed 

Learning 

SL 2 

只要我決定學習 , 無論有多忙 , 仍然 

會抽空去學。 

0.722 

2 

SL 3 


0.743 

1 

SL 4 


0.687 

4 

SL 5 

我喜愛學習新的網路數位學習技術。 

0.719 

3 

SL 6 


0.673 

5 

BI 1 

我打算在最近使用數位學習數位教材。 

0.740 

3 

Behavioral 

Intention 

BI 2 

我預估未來有機會使用數位學習數位教 

材。 

0.925 

2 

BI 3 

我計畫在未來繼續使用數位學習數位教 

材。 

0.927 

1 

Use 

Behavior 

UB 1 

UB 2 

請問您帄均每個月使用數位學習數位教 

材的時間 ? 

請問您帄均每個月使用數位學習數位教 

材的次數 ? 

0.801 

0.939 

3 

2 

UB 3 

請問您使用數位學習數位教材的頻率 ? 

0.982 

1 

67

PE1 PE2 PE3 PE4 PE5 

0.806*** 

0.747*** 

0.886*** 

0.820*** 

Performance 

0.873*** 

EE1 

0.841*** 

Expectancy 

EE2 

EE3 

EE4 

0.663*** 

0.856*** 

0.884*** 

Effort 

Expectancy 

0.357*** 

BI1 

BI2 

SI1 

SI2 

SI3 

0.797*** 

0.690*** 

0.650*** 

0.631*** 

Social 

Influence 

0.243** 0.740*** 

0.925*** 

0.283** 

Behavioral 

Intention 

2 

R = 0.433 

0.927*** 

0.657*** 

BI3 

Use 

Behavior 

2 

R = 0.331 

SI4 

0.939*** 

SL1 

0.622*** 

0.210** 

0.801*** 

0.982*** 

SL 2 

0.722*** 

UB1 

UB2 

UB3 

SL 3 

SL 4 

0.743*** 

0.687*** 

0.719*** 

Self-directed 

Learning 

0.242** 

SL 5 

0.673*** Note: 

SL 6 

1. Path Coefficients: 

** Significant at p < 0.01 

Facilitating 

*** Significant at p < 0.001 

Conditons 

0.823*** 

0.775*** 

0.696*** 

0.611*** 

2. Construct(Latent Variables) 

FC1 

FC2 

FC3 

FC4 

3. Measure(Manifest Variables) 

Figure 4-2. Structural model results(without moderating variable) 

68

Table 4-10. Overall path coefficients and R square 

Construct 

PE BI 

β 

t p 

EE 

SI 

SL 

FC 

BI 

BI 

BI 

BI 

UB 

UB 

0.357*** 

0.243** 

0.283** 

0.210** 

0.242** 

0.657*** 

4.542 

2.722 

3.067 

2.761 

2.810 

7.618 

0.000 

0.007 

0.003 

0.007 

0.006 

0.000 

R2 

0.433 

0.331 

Notes: 

1.Construct identifiers: PE=Performance Expectancy, EE=Effort Expectancy, 

SI=Social Influence,SL=Self-directed Learning,FC=Facilitating Conditions, 

BI= Behavioral Intention,UB=Use Behavior. 

2. ** p < 0.01 ; *** p < 0.001 

4.4.1 採用因素對行為意圖之預測效果 

依照本研究模型 , 首先以 performance expectancy、effort expectancy、social 

influence、self-directed learning 作為四個自變數 , 針對 behavioral intention 進行路徑 

分析 , 在四個預測變項中 ,performance expectancy、effort expectancy、social 

influence、self-directed learning 對 behavioral intention 有顯著的預測效果 ,β 係數分別 

為 0.357(p < 0.001)、0.243(p < 0.01)、0.283(p < 0.01)、0.210(p

提高 ; 反之 , 若網路數位學習認為網路數位學習數位教材對自己的網路數位學習技術沒有幫助 , 則 

使用的 

意圖就會降低。 

4.4.1.2 努力期望對行為意圖之預測效果 

從 Table 4-10 可以得知 ,effort expectancy 可以顯著預測 behavioral intention 

(β =0.243,p

變異量 , 而 facilitating conditions 的 β=0.242(p

Performance 

Expectancy 

Effort 

0.357*** 

Expectancy 

Social 

Influence 

0.243** 

0.283** 

Behavioral 

Intention 

0.657*** 

Use 

Behavior 

0.210** 

Self-directed 

Learning 

0.242** 

Facilitating 

Conditions 

Figure 4-3. Path coefficients for significant relationship 

** p < 0.01 ; *** p < 0.001 

從路徑圖的標準化路徑係數看出直接與間接效果的數值。 performance 

expectancy、effort expectancy、social influence、self-directed learning 對於 behavioral 

intention 的直接效果值分別為 0.357、0.216、0.225、0.205, 而 behavioral intention 

對 use behavior 的直接效果值為 0.657 facilitating conditions 對 use behavior 的直接效 , 

果值為 0.242 所 performance expectancy effort expectancy self-directed learning, 以、、 

對 use behavior 的間接效果值為 UB = (0.357+0.216+0.225+0.205) x 0.657 = 0.659, 

因此可以計算出 use behavior 的總效果值是 UB = 0.242 + 0.659 = 0.901。所以可以 

得知 performance expectancy 是影響網路數位學習使用網路數位學習數位教材之最主要關鍵影響 

因素。 

72

4.5 The Influence of Moderators 

4.5.1 採用因素對行為意圖之影響 , 受到性別的調節效果 

從 Table4-11 可以發現 , 加入 gender 這個調節變數 , 對於 performance 

expectancy、effort expectancy、social influence、self-directed learning 等四個採用 

因素影響 behavioral intention 的程度 , 沒有顯著的調節效果。 

Table 4-11. The path relationship of gender moderator 

Hypothesis 

Path Moderators 

β 

t 

p 

Number 

H1a 

H2a 

H3a 

H4a 

PE 

EE 

SI 

SL 

BI 

BI 

BI 

BI 

Gender 

Gender 

Gender 

Gender 

-0.100 

-0.119 

-0.117 

-0.089 

-1.203 

-1.275 

-1.201 

-0.997 

0.231 

0.205 

0.232 

0.321 

Note. Construct identifiers: PE=Performance Expectancy, EE=Effort Expectancy, SI=Social 

Influence,SL=Self-directed Learning,BI= Behavioral Intention. 

4.5.2 採用因素對行為意圖之影響 , 受到年齡的調節效果 

由 Table4-12 顯示 , 加入 age 這個調節變數 , 對於 performance expectancy、 

effort expectancy、social influence、self-directed learning 等四個採用因素影響 

behavioral intention 的程度 , 也沒有顯著的調節效果。 

Table 4-12. The path relationship of age moderator 

Hypothesis Path Moderators 

β 

t 

p 

Number 

H1b 

H2b 

H3b 

H4b 

PE 

EE 

SI 

SL 

BI 

BI 

BI 

BI 

Age 

Age 

Age 

Age 

-0.040 

0.006 

-0.046 

-0.048 

-0.456 

0.066 

-0.455 

-0.506 

0.649 

0.948 

0.650 

0.614 

Note. Construct identifiers: PE=Performance Expectancy, EE=Effort Expectancy, SI=Social 

Influence,SL=Self-directed Learning,BI= Behavioral Intention. 

73

4.5.3 促成環境對使用行為之影響 , 受到年齡的調節效果 

由 Table4-13 顯示 , 加入 age 這個調節變數 , 對於 facilitating conditions 影響 use 

behavior 的程度 , 亦無顯著的調節效果。 

Table 4-13. The moderating effect of age moderator on facilitating conditions and use 

behavior 

Hypothesis 

Path 

Moderators 

β 

t 

p 

Number 

H5a 

H5b 

FC 

FC 

UB 

UB 

Gender 

Age 

-0.115 

0.018 

-1.305 

0.216 

0.194 

0.830 

Note. Construct identifiers: FC=Facilitating Conditions,UB=Use Behavior. 

74

4.6 Results and Discussion 

根據前面的統計分析 , 進行本研究假說之檢定 , 茲彙總假說驗證的結果如 

Table4-16, 並與過去的 SCI&SSCI 文獻做討論。 

Table 4-14. Results of hypothesis testing 

Performance Expectancy 

Hypothesis 

Relationship β Results 

Number 

H1 

H1a 

Performance expectancy has a positive effect on 

behavioural intention to use courseware. 

Performance expectancy influences behavioural 

intention to use courseware more strongly for men 

than for women. 

0.357*** 

-0.100 

Support 

Not support 

H1b Performance expectancy influences behavioural 

intention to use courseware more strongly for 

younger than for older people. 

-0.040 Not support 

Effort Expectancy 

Hypothesis 

Number 

H2 

H2a 

Relationship 

Effort expectancy has a positive effect on 


Effort expectancy influences behavioural intention to 

use courseware more strongly for women than for 

men. 

β 

0.243** 

-0.119 

Results 

Support 

Not support 

H2b Effort expectancy influences behavioural intention to 

use courseware more strongly for older than for 

younger people. 

0.006 Not support 

75

Table 4-14. Results of hypothesis testing (continued) 

Social Influence 

Hypothesis 

Relationship 

β 

Results 

Number 

H3 

H3a 

Social influence has a positive effect on behavioural 

intention to use courseware. 

Social influence influences behavioural intention to 

use courseware more strongly for women than for 

men. 

0.283** 

-0.117 

Support 

Not support 

H3b Social influence influences behavioural intention to 



-0.046 Not support 

Self-directed Learning 

Hypothesis 

Number 

H4 

H4a 

Relationship 

Self-directed learning has a positive effect on 


Gender will not moderate the influence of 

self-directed learning on behavioural intention to 


β 

0.210** 

-0.089 

Results 

Support 

Support 

H4b Age will not moderate the influence of self-directed 

learning on behavioural intention to use courseware. 

-0.048 Support 

76

Table 4-14. Results of hypothesis testing (continued) 

Facilitating Conditions 

Hypothesis 

Relationship 

β 

Results 

Number 

H5 

H5a 

Facilitating conditions has a effect on use behavior 


Gender will not moderate the influence of 

facilitating conditions on use behavior to use 

courseware. 

0.242** 

-0.115 

Support 

Support 

H5b Facilitating conditions influences use behavior to 



0.018 Not support 

Behavioral Intention 

Hypothesis 

Relationship β Result 

Number 

H6 Behavioral intention has a positive influence on 

courseware use behavior. 

0.657*** Support 

** p < 0.01 ; *** p < 0.001 

4.6.1 績效期望對網路數位學習採用網路數位學習數位教材之行為意圖的影 

響 

根據研究結果顯示 , 網路數位學習對於網路數位學習數位教材的 performance expectancy 程 

度 , 會正向影響 behavioral intention 。也就是說 , 網路數位學習對於網路數位學習數位教材的 

behavioral intention, 會受到網路數位學習數位教材的功能性所影響。而功能性包含網路數位學習數 

位教材是否能提升網路數位學習的工作效率、品質 , 以及網路數位學習感覺透過網路數位學習數位 

教材 

能充實與工作相關的網路數位學習技術 , 使其獲得加薪的機會。 

本研究結果與 Duyck et al.(2010)、Schaupp et al.(2010)、Zhou et al.(2010)、 

Wang et al.(2009)、Wang&Shih(2009)、Kakoli&Katherine(2007)、Venkatesh et 

al.(2003) 的研究結果相同 , 也就是使用者對於新科技的 performance expectancy 會 

對 behavioral intention 產生正向影響 , 惟本研究並未支持性別、年齡之調節效果 , 

與 Wang et al.(2009) 的研究結果相同。 

77

4.6.2 努力期望對網路數位學習採用網路數位學習數位教材之行為意圖的影 

響 

從研究結果可以看出 , 網路數位學習對於網路數位學習數位教材的 effort expectancy 程度 , 

會正向影響 behavioral intention 。顯示出網路數位學習對於網路數位學習數位教材的 behavioral 

intention, 會受到網路數位學習數位教材的易用性所影響。而易用性包含網路數位學習數位教材容 

易操作的程度 , 以及網路數位學習學會操作網路數位學習數位教材所付出的努力時間。 

而本研究結果與 Wang et al.(2009)、Wang&Shih(2009)、Chiu&Wang(2008)、 

Venkatesh et al.(2003) 的研究結果相同 , 也就是使用者對於新科技的 effort 

expectancy 會對 behavioral intention 產生正向影響本研究未支持性別的調節效果 ,。 

與 Wang&Shih et al.(2009) 的研究結果相同 , 而本研究未支持年齡的調節效果。 

4.6.3 社會影響對網路數位學習採用網路數位學習數位教材之行為意圖的影 

響 

social influence 的內涵是指網路數位學習對於網路數位學習數位教材的 behavioral intention, 

會受到網路數位學習的同事、老師、學長姐、同學所影響。而本研究結果顯示 , 網路數位學習 

對於網路數位學習數位教材的 social influence 程度 , 將會影響到 behavioral intention。 

而本研究結果與 Schaupp et al.(2010)、Zhou et al.(2010)、Wang et al.(2009)、 

Wang&Shih(2009)、Chiu&Wang(2008)、Venkatesh et al.(2003) 的研究結果相同 , 

也就是使用者對於新科技的 social influence 會對 behavioral intention 產生正向影響。 

本研究未支持性別的調節效果 , 與 Wang et al.(2009) 的研究結果相同 , 而本研究 

未支持年齡的調節效果 , 與 Wang&Shih et al.(2009) 的研究結果相同。 

78

4.6.4 自我導向學習對網路數位學習採用網路數位學習數位教材之行為意圖的影 

響 

根據研究結果顯示網路數位學習對於網路數位學習數位教材的 self-directed learning 程度 ,, 

會正向影響 behavioral intention。也就是說 , 網路數位學習對於網路數位學習數位教材的 behavioral 

intention, 會受到網路數位學習個人的自我導向學習傾向影響 , 會主動引發網路數位學習技術學 

習動機的網路數位學習 , 較容易產生使用網路數位學習數位教材的意願。 

而本研究支持 Wang et al.(2009) 提出的假說驗證也就是 self-directed learning, 

的子構面 self-management 會對 behavioral intention 產生正向影響 , 而且也和 

Phillips,Abraham&Bond(2003) 的結果一樣 ,self-directed learning 會正向影響行為 

意圖。而本研究的調節蠻數與 Wang et al.(2009) 得到相同的結果 , 也就是 

self-management 不支持性別、年齡之調節效果。 

4.6.5 促成環境對網路數位學習採用網路數位學習數位教材之使用行為的影 

響 

根據研究結果顯示網路數位學習對於網路數位學習數位教材的 facilitating conditions 程度 ,, 

會正向影響 use behavior。也就是說 , 網路數位學習對於網路數位學習數位教材的 use behavior, 

會受到網路數位學習本身是否具有電腦設備與客服人員的協助所影響。 

而本研究結果與 Duyck et al.(2010)、Zhou et al.(2010)、Wang&Shih(2009)、 

Venkatesh et al.(2003) 的研究結果相同 , 也就是使用者對於新科技的 facilitating 

conditions 會對 use behavior 產生正向影響。本研究未支持性別的調節效果 , 而本 

研究未支持年齡的調節效果 , 與 Wang&Shih et al.(2009) 的研究結果相同。 

79

4.6.6 行為意圖對網路數位學習採用網路數位學習數位教材之使用行為的影 

響 

根據研究結果顯示 , 網路數位學習對於網路數位學習數位教材的 behavioral intention 程度 , 會 

正向影響 use behavior。也就是說 , 網路數位學習對於網路數位學習數位教材的 use behavior, 會受 

到網路數位學習願意使用網路數位學習數位教材所影 

響。 

本研究支持 Wang&Shih(2009)、Venkatesh et al.(2003)、Fishbein&Ajzen(1975) 

的研究結果 , 也就是新科技的 behavioral intention 會對 use behavior 產生正向影響。 

80

本研究根據上述的假說驗證 , 茲繪製修正後的假說驗證模型圖 , 也就是本研 

究的最後模型 , 此模型可以有效找出影響網路數位學習採用網路數位學習數位教材之因素 , 如 

Figure4-3。 

Performance 

Expectancy 

(PE) 

H1 

Effort 

Expectancy 

H2 

(EE) 

Social 

Influence 

(SI) 

H3 

H4 

Behavioral 

Intention 

(BI) 

H6 

Use 

Behavior 

(UB) 

Self-directed 

Learning 

H5 

(SL) 

Facilitating 

Conditions 

(FC) 

Gender 

(GEN) 

Age 

(AGE) 

Figure 4-4. The final model with significant paths 

註 : 實線為顯著 , 虛線為不顯著 

81

Chapter 5. Conclusions and Future Research 

本研究旨探討影響網路數位學習採用網路數位學習數位教材的構面 , 進而能夠建立出一個明 

確能影響網路數位學習使用網路數位學習數位教材之關聯模式。本研究經由第四章透過統計分析 

資料與假說驗證 , 本章第一節主要在歸納研究結果 , 找出研究過程中的發現 , 並 

且藉由研究結論的推導在第二節提出本研究在學術研究與實務應用上的貢獻 ,, 

接著在第三節則提出未來的研究建議 , 以供後續研究者之參考依據。 

5.1 Conclusions 

根據第四章的研究結果顯示 ,performance expectancy effort expectancy Social、、 

Influence 、 self-directed learning 、 facilitating conditions 皆會正向影響 behavioral 

intention, 而 facilitating conditions 與 behavioral intention 也會正向影響 use behavior。另 

外 , 本研究結果與 UTAUT 模型的差異在於本研究的調節變數大多沒有達到調節 

效果。 

5.1.1 影響網路數位學習數位教材使用意願的主要因素 

研究結果顯示 ,performance expectancy、 effort expectancy、 self-directed 

learning 皆能預測學生的 behavioral intention, 其中以 performance expectancy 最為顯 

著 , 其影響力遠高於其它構面 , 與過去部份的 SCI&SSCI 期刊之研究結果相同 

(Wang&Shih,2009;Chang et al.,2007;Neufeld et al.,2007), 由此可見 , 網路數位學習對於 

網路數位學習數位教材是否能夠提升學習成效最為重視 , 網路數位學習希望透過網路數位學習數位 

教材獲 

得專業知識 , 使得能充份運用所學的網路數位學習技術 , 往後能夠獲得加薪等實質報酬。 

而 effort expectancy 是影響力第二高的構面 , 意味著網路數位學習注重網路數位學習數位教材的易 

用性與操作介面的友善程度。而網路數位學習受到 self-directed learning 的影響力是最低 

的。而不同性別、年齡的網路數位學習並不會影響到使用意圖。 

83

綜觀而言 , 網路數位學習對於網路數位學習數位教材的期望較傾向於務實面 , 網路數位學習數 

位教材 

的教學品質與學習效率對他是否有助益 , 為影響採用數位教材之最主要關鍵因素 , 

其次為網路數位學習數位教材的操作介面。換言之 , 若要提升網路數位學習的使用意願 , 必頇要 

針對網路數位學習課程內容與網路數位學習工作上的配適度著手 , 以及數位教材使用介面的友善 

程度 , 也是值得注意的部份。 

5.1.2 影響使用行為之主要因素 

就持續使用的 behavioral intention 而言 , 網路數位學習在此量表的帄均數為 3.92( 見 

Table4-3), 顯示網路數位學習本身具備相當高的自發學習意願。由於網路數位學習的工作時間 

較長 , 每週只有一天休假 , 想要進修新的網路數位學習技術 , 卻礙於時間與空間因素無法 

配合 , 即使網路數位學習本身有主動學習的意願 , 亦力不從心 , 而透過網路數位學習數位教材進 

行個人工作技能的提升對網路數位學習的職涯發展具有相當大的助益而不同性別、,,。 

年齡的網路數位學習對於實際使用網路數位學習數位教材沒有差異。 

在研究中可以發現 ,facilitating conditions 對於 use behavior 的影響力遠低於 

behavioral intention, 依據本研究之促成環境構面的統計 ( 見 Table4-3 的 FC1), 大部 

份的網路數位學習都擁有電腦 , 表示網路數位學習是否會使用網路數位學習數位教材 , 應該與本身 

的學 

習意願有較大的關係。研究者推估造成 facilitating conditions 之影響力較低的原因 , 

是因為目前台灣電腦設備十分普遍 , 網路數位學習都具有基本的電腦知識 , 不太需要透 

過客服人員的協助就具有自行使用網路數位學習數位教材的能力。 

84

5.2 Research Contributes 

5.2.1 Academical Contribution 

綜觀目前網路數位學習數位學習的 SCI&SSCI 期刊論文 , 研究主題大部份是將網路數位學習數 

位教材放在網站 , 比較數位學習與傳統教育有何差異或是探討對於學習成效有何 

影響 , 絕大多數的研究對象都是以網路數位學習系大學生為主 , 目前尚未有研究者針對牙 

醫師對於網路數位學習數位教材接受度的研究 , 因此本研究可以提供給後續研究者運用 

UTAUT 模型來探討網路數位學習數位教材接受度之參考依據。 

5.2.2 Practical Contribution 

一般而言 , 網路數位學習數位教材的建置費用頗為可觀 , 因此 , 數位教材製作公司除 

了在教材製作前必頇審慎評估以外 , 網路數位學習學習後的追蹤更是重要 ; 而本研究根 

據研究成果 , 對於 OHI 網路學堂提出相關建議 , 以提升數位教材的使用率 , 同時 

也對於其他擬製作網路數位學習數位教材的公司 , 亦提供數位教材規劃的參考依據。 

85

5.3 Future Research 

為了使網路數位學習數位教材更加普及 , 後續學者可依據本研究結果 , 更進一步深入 

研究 , 對於未來研究可以延伸的範圍 , 本研究提出三點建議。 

5.3.1 應用於其他課程 

本研究僅針對 OHI 網路學堂的網路數位學習 , 以及特定數位教材 ( 植牙、矯正、牙 

周病、經營管理 ) 進行研究 , 研究結果不一定能夠適用於其他課程 , 因此建議後 

續研究者可嘗詴導入其他網路數位學習課程 , 以深入了解不同網路數位學習數位教材的接受度。 

5.3.2 應用到其他數位學習領域 

除了 self-directed learning 的方式 , 另外也可以運用其他教學模式進行研究。 

目前的網路數位學習數位教材只能在電腦上觀賞 , 而沒有支援其他硬體帄台 , 因此研究者 

建議可以將網路數位學習數位教材相容於掌上型電腦 , 例如 :PDA, 提供網路數位學習能夠隨時 

隨地進行網路數位學習數位學習 , 讓學習更能夠不受時間與空間的限制 , 此種學習方式稱 

為 mobile learning。 

5.3.3 採用量化與質性並重之研究方法 

對於量化研究而言 ,SCI&SSCI 期刊經常採取新增構面的作法 , 另外研究者 

建議對於以問卷調查法為主的研究 , 在研究結果的推論上 , 可能因為只有量化數 

據而產生研究上的限制因此建議後續研究者同時使用量化與質性之研究方法 ,,, 

從訪談多位網路數位學習的文字記錄深入瞭解使用過網路數位學習數位教材之實際使用狀況、, 

使用後的感想、以及所遭遇的困難等 , 期盼未來能對網路數位學習數位教材的接受度有更 

進一步的瞭解。 

86

References 

Abu-Shanab,E.,&Pearson,M.(2009).Internet bank in jordan:an arabic instrument 

validation process.The International Arab Journal of Information Technology, 

6(3),235-242. 

Ajzen,I.(1991).The theory of planned behavior.Organizational Behavior&Human 

Decision Processes,50,179-211. 

Arbaugh,J.B.(2000).Virtual classroom characteristics and student satisfaction with 

internet-based MBA courses.Journal of Management Education,24(1),32-54. 

Babita G.,Subhasish D.,&Atul G.(2008).Adoption of ICT in a government 

organization in a developing country: An empirical study.Journal of Strategic 

Information Systems,17,140–154. 

Barker, P.,Van Schaik, P. & Hudson, S.(1998).Mental models and lifelong learning. 

Innovations in Education and Training International,35(4),310-318. 

Bloomfield, J.,Roberts,J.,&While,A.(2010).The effect of computer-assisted learning 

versus conventional teaching methods on the acquisition and retention of 

handwashing theory and skills in pre-qualification nursing students: A 

randomised controlled trial.International Journal of Nursing Studies,47(3), 

287-294. 

Bonham, L. A.(1989).Self-directed learning:Emerging theory&practice In H. Long 

(Eds.),Self-directed orientation toward learning: A learning style,55-68,Norman, 

OK:Oklahoma Re-search Center for Continuing Professional and Higher 

Education, University of Oklahoma. 

Bonk,C.J.,&Graham,C.R.(2005).The handbook of blended learning:Global 

perspectives,local designs. San Francisco, CA: Pfeiffer Publishing. 

Carbonaro,M.,King,S.,Taylor,E.,Satzinger,F.,Snart,F.,&Drummond,J.(2008).Integratio 

n of e-learning technologies in an interprofessional health science course. 

Medical Teacher,30(1),25-33. 

Chau,P.Y.K.(1996).An empirical assessment of a modified technology acceptance 

model.Journal of Management Information Systems,13(2),185-204. 

87

Chen,I.C.,Shih,D.H.,&Hu,S.C.(2010).Augmenting a web-based learning environment 

through blending formative assessment services.Journal of Web Engineering, 

9(1),48-65. 

Chiu,C.M.,&Wang E.T.G.(2008).Understanding web-based learning continuance 

intention:The role of subjective task value.Information&Management,45, 

194-201. 

Compeau,D.R.,&Higgins,C.A.(1995).Computer self-efficacy:Development 

measure and initial test.MIS Quarterly,19(2),189-211. 

of 

a 

Cooper,D.R.,&Schindler,P.S.(2003).Business Research Method(8thed.).New York: 

McGraw Hill. 

Curtis,L.,Edwards C., Fraser,K.L., Gudelsky,S.,Holmquist,J.,Thornton,K., 

&Sweetser,K.D.(2010).Adoption of social media for public relations by 

nonprofit organizations.Public Relations Review,36,90-92. 

Davis, F. D.(1989).Perceived usefulness,perceived ease of use,and user accept. MIS 

Quarterly,13(3), 319-340. 

Davis, F. D.,Bagozzi,R. P.,& Warshaw, P. R.(1992).Extrinsic and intrinsic motivation 

to use computers in the workplace.Journal of Applied Social Psychology, 

22(14),1111-1132. 

Davis,F.D.,R.P. Baggozzi,&P. R. Warshaw(1989).User acceptance of computer 

technology:A comparison of two theoretical models.Management Science, 

35(8),982. 

Desikan,P.,DeLong,C.,Beemanapalli,K.,Bose,A.,&Srivastava,J.(2006).Web mining 

for Self-directed e-learning.Data Mining in E-Learning,4,21-39. 

Diniz,M.B.,Lima,L.M.,Santos-Pinto,L.,Eckert,G.J.,Zandona,A.G.F.,&Cordeiro,R.D.L. 

(2010).Influence of the ICDAS e-learning program for occlusal caries detection 

on dental students.Journal of Dental Education,74(8),862-868. 

Durr, R. E. (1992).An examination of readiness for self-directed learning and selected 

personnel variables at a large midwestern electronics development and 

manufacturing corporation.(Doctoral dissertation, Florida Atlantic University, 

1992). Dissertation Abstracts International, 53, 1825. 

Duyck, P.,Pynoo, B.,&Devolder, P. et al.(2010).Monitoring the PACS implementation 

process in a large university hospital—Discrepancies between radiologists and 

physicians. Journal of Digital Imaging,23(1),73-80. 

88

Eaton, K.A.,Reynolds,P.A.&Cox, M.J.(2008).Top of the pops - CD-ROM and DVDs 

in dental education.British Dental Journal,204(4),203-207. 

El Tantawi, M.M.A.(2008).Evaluation of a blog used in a dental terminology course 

for first-year dental students.Journal of Dental Education,72(6),725-735. 

Embo,M.P.C.,Driessen,E.W.,Valcke,M.,&Van der Vleuten,C.P.M.(2010).Assessment 

and feedback to facilitate self-directed learning in clinical practice of Midwifery 

students.Medical Teacher,32(7),E263-E269. 

Farah, C.S.&Maybury,T.(2009).Implementing digital technology to enhance student 

learning of pathology. European Journal of Dental Education,13(3),172-178. 

Fishbein,M. and Ajzen,B.I.(1975),Attitude, Intention, and Behavior:An Introduction 

to Theory and Research,Addison-Wesley. 

Fornell, C., & Larcker, V. F. (1981). Evaluating structural equation models with 

unobservable variables and measurement error. Journal of Marketing 

Research,18, 39–50. 

Gaski, J. F. & J. R. Nevin(1985). The differential effects of exercised and unexercised 

power sources in a marketing channel. Journal of Marketing Research,22(May), 

130-142. 

Gilroy, F. D., & Desai, H. B. (1986). Computer anxiety: Sex, race and age. 

International Journal of Man-Machine Studies,25(6),711-719. 

Guglielmino, L. M. (1977). Development of the self-directed learning readiness scale. 

Unpublished Doctoral dissertation, University of Georgia, Georgia. 

Gupta,B.,White,D.A.,&Walmsley,A.D.(2004).The attitudes of undergraduate students 

and staff to the use of electronic learning.British Dental Journal,196(8),487-492. 

Hair,J.F.,Anderson,R.E.,Tatham,R.L.,&Black,W.C.(1998).Multivariate Data Analysis 

(5th ed.) .New Jersey,USA:Prentice Hall. 

Hannum, W. (2001). Design and development issues in web-based training. In B. H. 

Khan (Ed.), Web-based training.Englewood Cliffs, NJ: Educational Technology 

Publications.155-164. 

Harden,R.M.,&Hart,I.R.(2002).An international virtual medical school(IVIMEDS): 

The future for medical education?.Medical Teacher,24(3),261-267. 

Ho,C.T.B., Chou,Y.T.,&O'Neill,P.(2010).Technology adoption of mobile learning: A 

study of podcasting.International Journal of Mobile Communications,8(4), 

468-485. 

89

Hsieh,T.C.(2010).A mining-based approach on discovering courses pattern for 

constructing suitable learning path.Expert Systems with Applications,37(6), 

4156-4167. 

Hubona, G. S.,& Geitz,S.(1997).External Variables,Beliefs,Attitudes and Information 

Technology Usage Behavior.Proceedings of the Thirtieth Hwaii International 

Conference,3,21-28. 

Hung,M.-L.,Chou,C.,Chen,C.-H.,&Own,Z.-Y.(2010).Learner readiness for online 

learning:Scale development and student perceptions.Computers&Education,55, 

1080-1090. 

Jones,C.J.(1989).A study of the relationship of self-directed learning readiness to 

observable behavioral characteristics in an adult basic education program. 

(Doctoral dissertation, University of Georgia,1989). Dissertation Abstracts 

International,50,3446A. 

Joseph,F.(1987).Mulitivariate Data and Analysis with Reading,Mac Millan Publishing 

Company. 

Kaiser,H.F.(1974).An Index of factor simplicity.Psychometrika,39,31-36. 

Kakoli Bandyopadhyay,&Katherine,A.F.(2007).The effect of CuRure on user 

acceptance of information technology.Communications of the Association for 

Information System,19,27. 

Keller, J. M.,& Litchfield, B. C. (2002).Motivation and performance. Boston,MA: 

Prentice Hall. 

Keller,C.(2005).Virtual learning environments:Three implementation perspectives. 

Learning,Media and Technology,30(3),299. 

Kerka,S.(1999).Self-directed learning. Myths and realities.Columbus ,OH:ERIC 

Clearinghouse on Adult, Career, and Vocational Education.(ERIC Document 

Reproduction Service No. ED 435 834). 

Kijsanayotin,B.,Pannarunothai,S.,&Speedie S.M.(2009).Factors influencing health 

information technology adoption in Thailand’s community health centers: 

Applying the UTAUT model.International Journal of Medical Informatics,78, 

404-416. 

Kim, K. J. (2006). Adult learners’ motivation in self-directed e-Learning. Unpublished 

doctoral dissertation, Indiana University, India. 

90

Klunklin,A.,Viseskul,N.,Sripusanapan,A.,&Turale,S.(2010).Readiness for 

self-directed learning among nursing students in Thailand.Nursing & Health 

Sciences,12(2),177-181. 

Knowles, M. S. (1975). Self-directed learning: A guide for learners and teachers. New 

York: Cambridge. 

Levine,S.K.,Limaye,S.,Baron,A.,Bial,A.,Patel,B.,Williams,S.,&Smith,S.(2009).Self-d 

irected e-learning to enhance palliative care education for medical students. 

Journal of The American Geriatrics Society,57,181-182. 

Likert,Rensis(1932).A Technique for the Measurement of Attitudes.Archives of 

Psychology,140,1-55. 

Lin,C.-P.,&Anol,B.(2008).Learning online social support:An investigation of network 

information technology based on UTAUT.CyberPsychology&Behavior,11(3), 

268-272. 

Lockhart,D.E.A.&Smith, A.J. (2009).An evaluation of a pilot study of a web-based 

educational initiative for educating and training undergraduate dental students in 

infection prevention.British Dental Journal,207(5),223-226. 

Loo,W.H., Yeow,P.H.P., & Chong,S.C.(2009).User acceptance of Malaysian 

government multipurpose smartcard applications. Government Information 

Quarterly ,26,358-367. 

Lu,J.,Yu, C.-S., & Liu C. (2009). Mobile data service demographics in urban China. 

Journa of Computer Inoformation Systems,50(2),117-126. 

Mayer, R. E. (2001). Multimedia learning. Cambridge University Press. 

Minton,H.L.,&Schneider,F.W.(1980).Differential psychology.Prospect Heights,IL: 

Wave-land Press. 

Moore,G.C.,&Benbasat,I.(1991).Development of an instrument to measure the 

perceptions of adopting an information technology innovation.Information 

Systems Research,2(3),192-222. 

Murray,J.F.,&Jennie,K.(2010).The self-directed learning readiness scale for nursing 

education revisited: A confirmatory factor analysis.Nurse Education Today,30, 

44-48. 

Neufeld,D.J.,Dong,L.,&Higgins,C.(2007).Charismatic leadership and user acceptance 

of information technology.European Journal of Information Systems,16,494-510. 

91

Ngai,E.W.T.,Poon,J.K.L.,&Chan,Y.H.C.(2007).Empirical examination of adoption of WebCT 

using TAM. Computers&Education,48(2),250-267. 

the 

Nunnally, J.C. (1978). Psychometric Theory(2nd ed.). New York: McGraw-Hill. 

Ong,C.,&Lai,J.(2006).Gender differences in perceptions and relationships among 

dominants of e-learning acceptance.Computers in Human Behavior,22(5), 

816-829. 

Park, J.H.,Lee,E.,&Bae,S.H.(2010).Factors influencing learning achievement of 

nursing students in E-learning.Journal of Korean Academy of Nursing,40(2), 

182-190. 

Parker, M.G.(2010).Nephrology training in the 21st century:Toward outcomes-based 

education.American Journal of Kidney Diseases,56(1),132-142. 

Peroz, I.,Beuche, A.,&Peroz,N.(2009).Randomized controlled trial comparing lecture 

versus self studying by an online tool. Medical Teacher,31(6),508-512. 

Phillips,P.,Abraham,C.,&Bond,R.(2003).Personality,cognition,and university students’ 

examination performance.European Journal of Personality,17,435-448. 

Rogers, E.(1995).Diffusion of Innovations.Free Press,New York. 

Sapio B.,Turk,T.,Cornacchia,M.,Papa,F.,Nicolo,E.,&Livi,S.(2010).Building scenarios 

of digital television adoption:A pilot study.Technology Analysis&Strategic 

Management,22(1),46-63. 

Schaupp,L.C.,Carter,L.,&McBride,M.E.(2010). E-file adoption:A study of U.S. 

taxpayers’ intentions.Computers in Human Behavior,26,636-644. 

Selim,H.M.(2003).An empirical investigation of student acceptance of course 

websites.Computers&Education,40(4),343-360. 

Sherry, L.(1996).Issues in Distance Learning.International Journal of Educational 

Telecommunications,1(4),337-365. 

Shin,D.H.(2009).Towards and understanding of the consumer acceptance of mobile 

wallet.Computers in Human Behavior,25,1343-1354. 

92

Straka,G.A.(1995).Problems of measuring self-directed learning readiness.Paper 

presented at the Asia-Pacific Seminar on Self-Directed Learning,Korean 

Association of Adult Education Convention. 

Straka,G. A.(1999).Conditions promoting self-directed learning.Paper presented at 

the Annual Meeting of the American Educational Research Association 

(Montreal,Quebec,April 19-23,1999).(ERIC Document Reproduction Service No. 

ED 431 915). 

Tabachnick,B.G.,&Fidell,L.S.(2001).Using multivariate statistics.New York:Harper 

and Row. 

Taylor,S.,&Todd,P.A.(1995a).Decompostion and cross effects in the theory of planned 

behavior:A study of consumer adoption intentions.International Journal of 

Research in Marking,12,137-155. 

Taylor,S.,&Todd,P.A.(1995b).Understanding information technology usage:A test of 

competing models.International System Research,6(2),137-155. 

Taylor,S.,&Todd,P.A.(1995c).Assesing IT usage:The role of prior experience.MIS 

Quaterly,19(4),561-571. 

Teo,T.S.H.,Lim,V.K.G.,&Lai,R.Y.C.(1999).Intrinsic and extrinsic motivation in 

Internet usage,Omega,27(1),25. 

Thompson,R.L.,Higgins,C.A.,&Howell,J.M.(1991).Personal computing:Toward 

conceptual model of utilization.MIS Quarterly,15(1),124-143. 

a 

Thurzo,A.,Stanko,P.,Urbanova,W.,Lysy,J.,Suchancova,B.,Makovnik,M.,&Javorka,V. 

(2010).The WEB 2.0 induced paradigm shift in the e-learning and the role of 

crowdsourcing in dental education.Bratislava Medical Journal-Bratislavske 

Lekarske Listy,111(3),168-175. 

Triandis, H. C. (1977).Interpersonal Behavior.Monterey,CA:Brooks Cole. 

Venkatesh, V., Morris, M.G., Davis, G.B.,& Davis, F.D(2003) .User acceptance of 

information technology: Toward a unified view, MIS Quarterly,27(3),425-478. 

Venkatesh,V. ,& Morris , M. G.(2000).Why don't men ever stop to ask for directions? 

Gender, social influence, and their role in technology acceptance and user 

behavior.MIS Quarterly,24(1), 115−139. 

93

Verhoeven J.C.,Heerwegh D.,&Wit D.K.,(2010). Information and communication 

technologies in the life of university freshmen:an analysis of change. 

Computers& Education,55,53-66. 

Wang, H.Y.,&Wang,S.H.(2010).User acceptance of mobile internet based on the 

unified theory of acceptance and use of technology:Investigating the 

determinants and gender differences.Social Behavior And Personality,38(3), 

415-426. 

Wang,Y.-S.,&Shih,Y.-W.(2009).Why do people use information kiosks? A validation 

of the unified theory of acceptance and use of Technology.Government 

information Quarterly,26,158-165. 

Wang,Y.S.,Wu,M.C.,&Wang H.Y.(2009).Investigating the determinants and age and 

gender differences in the acceptance of mobile learning.British Journal of 

Educational Technology,40(1),92-118. 

Williamson & Swapna Naskar(2007).Development of a self-rating scale of 

self-directed learning.Nurse Researcher,14(2),66-83. 

Yang,K.(2010).Determinants of US consumer mobile shopping services adoption: 

implications for designing mobile shopping services.Journal of Consumer 

Marketing,27(3),262-270. 

Zaltman,G.,&Burger,P.G.(1975).Marketing research:Fundamentals and dynamics. 

Taipei:Hwa Tay,500-509. 

Zhang,D., Zhao,J.L., Zhou,L., & Nunamaker,J.F. (2004). Can e-learning replace 

classroom learning?.Communication of the ACM,27(5),75-79. 

94

Appendix I : Expert Validity Questionnaire 

影響網路數位學習採用網路數位學習數位教材之因素研 

究問卷 

親愛的曾理事長、院長、醫師 , 您好 : 

後學目前在進行的研究是找出影響數位學習對於網路數位學習數位教材之使用意願 

與實際使用行為的關鍵因素 , 其中網路數位學習數位教材定義為 OHI 網路學堂製作的 DVD 

教學光碟 , 特編製「影響網路數位學習採用網路數位學習數位教材之因素」問卷。 

素仰台端學有專精 , 故懇請惠賜您對於這份問卷的意見 , 俾提供給後學修 

改這份問卷的依據 , 使得問卷製作能更完善地建構專家內容效度。最後由衷的 

感謝您願意在百忙中撥冗指導 , 給予彌足珍貴的專業意見 ! 

國立臺北教育大學資訊科學研究所 

老師 : 趙嘉成助理教授 

1. 研究背景 

根據 (Zhang,Zhao,Zhou,&Nunamaker,2004) 的研究指出 , 接受 E-learning 課程的 

學習者 , 學習成績會比一般傳統學習者的成績還高。近幾年來學術單位與企業界積 

極推廣數位學習 , 使得各領域的數位教材快速成長 , 範圍從原本的大學校園擴展 

到企業團體 , 許多人漸漸地開始探討如何使用數位教材來輔助實體教學 , 但是牙 

醫數位教材僅有極少數的研究 , 目前還沒有跟上資訊科技快速發展的腳步。 

Eaton,Reynolds&Cox(2008) 首次嘗詴將牙科教育的頭頸部解剖學課程製作成 

DVD 教學光碟 , 對於網路數位學習教育而言 , 這是一種全新的教學方式。 

為了適應資訊科技改變所帶來的社會變動需要進行終身學習。終身學習是一 

95

個積極的過程 , 強調 self-directed learning(Barker,van Schaik,&Hudson,1998), 而 

一個人必頇有 self-directed learning 特質與能力 , 才能應付未來需求 

(Kerka,1999;Straka,1999)。 

由於資訊科技不斷的進步 , 人們的學習方式也跟著產生極大的改變 , 透過更 

強大的多媒體技術 , 可以設計出多元化的數位教材 , 使得教學資源更豐富。而數 

位教材整合不同的元素 , 如 : 文字、圖片、聲音、影像、動畫等 , 數位教材不但 

可以重覆學習 , 並且能夠依照使用者個人需求進行適性化學習 , 促進學習動機 

Mayer(2001)。然而 , 網路數位學習由於帄常工作時間較長 , 所以要找出時間去進修新 

的網路數位學習技術 , 較沒辦法配合 , 於是網路數位學習數位教材可以解決時間與空間上無法配合 

的問題 , 而網路數位學習數位教材是否能被網路數位學習所接受或拒絕 , 這是目前值得去探討的 

議題。 

2. 研究動機 

數位教材是否能成功推廣 , 除了課程內容是否有教到重點 , 更需要使用者願 

意使用 , 在資訊科技的研究領域中 , 使用者對於新興科技的接受度 , 一直是推廣 

新興科技時受到重視的研究議題。在使用者接受新科技之行為的研究領域 , 已經 

有許多研究證實模型可以有效的預測與解釋使用者採用新科技的原因 (Davis, 

1989;Davis et al.,1989)。根據 SCI&SSCI 期刊 , 從 2009 到 2010 年有很多研究在探討 

使用者接受新科技的接受度 , 研究主題有 : Mobile Learning(Ho, 

Chou&O'Neill,2010)、Mobile Internet(Wang&Wang,2010)、Digital Television(Sapio 

et al.,2010),Mobile Shopping Services(Yang,2010)、E-file(Schaupp,Carter, &McBride, 

2010) 、 Social Media(Curtis et al.,2010) 、 Information and Communication 

Technologies(Verhoeven,Heerwegh,&Wit,2010) 、 Information Kiosks(Wang&Shih, 

2009),Smartcard(Loo,Yeow,&Chong,2009)、Mobile Wallet(Shin,2009)、Internet Bank 

(Abu-Shanab&Pearson,2009) 、 Mobile Data Service(Lu,Yu,&Liu,2009) 與 Health 

Centers(Kijsanayotin,Pannarunothai,&Speedie,2009) 等研究。在考慮是否要採用牙 

96

醫數位教材時 , 最重要的問題是找出讓網路數位學習接受數位教材的原因 , 對網路數位學習而 

言 , 如果不能使網路數位學習願意接受網路數位學習數位教材 , 進而提昇學習效果 , 則網路數位學 

習數位 

教材將會變成毫無學習價值。 

本研究使用 Venkatesh,Morris,Davis,&Davis(2003) 提出的 Unified Theory of 

Acceptance and Use of Technology(UTAUT) 來預測網路數位學習數位教材能否被接受。根 

據 Venkatesh et al.(2003) 的論述 , 目前探討使用者對於新科技接受行為解釋力 (R2) 

最高的模型為 UTAUT, 解釋力高達 70%, 遠高於其它科技接受模型 (R2 最高約 

40%), 因此本研究採用 UTAUT 為理論架構。對於醫學系學生而言 ,E-learning 

提供自我導向學習與個人化的學習環境 (Harden & Hart,2002), 由於網路數位學習數位教材 

採取個人化的自我導向學習 , 而自我導向學習會影響行為意圖 

(Phillips,Abraham,&Bond,2003), 因此本研究加入 self-directed learning 的構面做 

為影響採用因素之一做探討。 

到 2010 年 6 月 30 日為止 , 綜觀目前網路數位學習數位學習的 SCI&SSCI 期刊論文 , 研究 

主題大部份是將網路數位學習數位教材放在網站 , 比較數位學習與傳統教育有何差異或是 

探討對於學習成效有何影響 , 大多數的研究對象以網路數位學習系大學生為主 , 目前尚未 

有針對網路數位學習對於網路數位學習數位教材接受度的研究 , 因此 , 本研究將以網路數位學習為 

研究 

對象 , 網路數位學習對於網路數位學習數位教材的接受或拒絕 , 將會影響到往後能否廣泛使用。 

本研究希望藉由 UTAUT 模型 , 找出有哪些因素能夠影響網路數位學習接受網路數位學習數位教 

材 ? 他們是否願意使用網路數位學習數位教材 ? 網路數位學習數位教材強調自我導向獲得專業知 

識的方式是否適合網路數位學習 ? 這些都是值得深入探討的研究議題 , 並且可以作為日 

後推廣網路數位學習數位教材之可行性參考。 

3. 研究目的 

基於前述的研究背景與動機 , 因此本研究透過 Unified Theory of Acceptance 

and Use of Technology(UTAUT) 進行評估 , 找出影響網路數位學習數位教材接受度的關鍵 

97

因素有哪些 ? 以提供給數位教材開發者、學術單位、網路數位學習界在設計網路數位學習數位教材 

時的一些建議。研究目的總共有以下四點 : 


learning 對於網路數位學習使用網路數位學習數位教材 behavioral intention 之影響。 


對於 use behavior 之影響。 

(3). 不同網路數位學習的 gender 與 age, 對於 behavioral intention 的差異。 

(4). 藉由找出影響網路數位學習數位教材之接受因素 , 建構出一個有效的關聯模式。 

4. 研究問題 

根據研究目的 , 歸納出欲探討的研究問題如下 : 


learning 對於網路數位學習使用網路數位學習數位教材 behavioral intention 是否具有影響 ? 


對於 use behavior 是否具有影響 ? 

(3). 不同網路數位學習的 gender 與 age, 對於 behavioral intention 的差異情形為何 ? 

(4). 能否藉由找出影響網路數位學習數位教材之接受因素 , 建構出一個有效的關聯模式 ? 

5. 研究範圍 

5.1 研究對象而言 

象。 

本研究以 OHI 網路學堂購買過網路數位學習數位教材的 486 位網路數位學習作為施測對 

98

5.2 研究方法而言 

本研究採用問卷調查法為主 , 問卷採用郵局的限時專送郵寄紙本問卷 , 在紙 

本問卷加註網路問卷的網址 , 並提供一封限時郵票的回函信封的給網路數位學習 , 讓 

486 位網路數位學習能自行選擇回寄紙本問卷或是填寫網路問卷。 

6. 研究架構 

本研究主要以 Venkatesh et al.(2003) 在 MIS Quarterly(MISQ) 發表的整合性科 

技接受模型 (Unified Theory of Acceptance and Use of Technology,UTAUT) 為基礎 , 

探討不同調節變數 ( 性別、年齡、工作年資、教育程度 ) 的網路數位學習對於績效期望、 

努力期望、社會影響、自我導向學習、促成環境可能是影響行為意圖的因素 ; 而 

不同調節變數的網路數位學習對於促成環境與行為意圖可能是影響實際使用的因素。問 

卷內容主要包含三大部份。第一部份區分為五大構面來進行 , 包括績效期望、努 

力期望、社會影響、自我導向學習與促成環境、行為意圖等六個構面。而第二部 

份主要在測量實際使用行為 , 最後第三部份為個人基本資料 , 問卷題項共有 33 

題。 

由於本文目的是建構專家內容效度 , 所以 Likert’s 五點量表在本文就不寫在 

問項旁邊。另一方面 , 問項陳述主要根據文獻原文問卷 , 然後根據本研究各構面 

的操作型定義來進行小幅度調整 , 以其符合本研究情形。本研究架構請見 

Figure1。 

99

Performance 

Expectancy 

(PE) 

H1 

Effort 

Expectancy 

H2 

(EE) 

Social 

Influence 

(SI) 

H3 

H4 

Behavioral 

Intention 

(BI) 

H6 

Use 

Behavior 

(UB) 

Self-directed 

Learning 

H5 

(SL) 

Facilitating 

Conditions 

(FC) 

Gender 

(GEN) 

Age 

(AGE) 

Figure1.Research Model 

100

7. 研究假說 

本研究總共有五個自變數 (independent variable) , 分別是 performance 

expectancy、effort expectancy、social influence、facilitating conditions、self-directed 

learning, 與一個 behavioral intention 的中介變數 (intervening variable), 以及一個 use 

behavior 的依變數 (dependent variable)。以及兩個調節變數 (moderating variables), 

分別有 gender、age。本節以下將會說明變數定義、參考文獻與量表的衡量尺度。 

而各操作性定義的整理。 

7.2 Independent Variable 

7.1.1 Performance Expectancy(PE) 

相關研究顯示 , 當使用者相信採用新的資訊系統將有助於增進工作績效時 , 

則採用系統的態度越正向 (Davis,1989)。根據 Kakoli&Katherine(2007) 的研究 , 年 

齡較大且所得較少的男性有達到顯著。Venkatesh et al(2003) 提到 performance 

expectancy 對 behavioral intention 有正向顯著的影響。在網路學習工具使用的研究 

發現 , 學習者會因為學習工具有助於學習 , 而強化 behavioral intention 

(Keller,2005;Selim,2003) 。根據過去 SCI&SSCI 期刊的研究顯示 (Schaupp et 

al.,2010;Wang&Wang,2010;Zhou et al.,2010;Wang et al.,2009;Wang& Shih,2009; 

Kijsanayotin et al.,2009),performance expectancy 對 behavioral intention 具有正向顯 

著影響 ; 另外根據 (Wang&Shih,2009) 的研究 ,performance expectancy 對 behavioral 

intention, 男性有達到調節效果。因此本研究提出假說一 : 

H1:Performance expectancy has a positive effect on behavioural intention to use courseware. 

H1a:Performance expectancy influences behavioural intention to use courseware more 

strongly for men than for women. 

H1b:Performance expectancy influences behavioural intention to use courseware more 

strongly for younger than for older people. 

101

7.1.2 Effort Expectancy(EE) 

相關研究結果顯示 , 當使用者知覺到系統愈容易學習 , 使用該系統愈不需要 

付出努力 , 則採用系統的態度愈正向 (Davis,1989)。根據 UTAUT, 當使用者認為 

新系統的操作越容易 , 則較願意使用新系統 (Venkatesh et al.,2003) 。 

Ngai,Poon&Chan(2007) 認為當學習者發現學習工具容易使用 , 會增強 behavioral 

intention。而 Venkatesh&Morris(2000) 認為性別不同會造成 effort expectancy 的差異。 

根據過去 SCI&SSCI 期刊的研究顯示 (Wang&Wang,2010;Zhou et al.,2010;Wang et 

al.,2009;Wang&Shih,2009;Kijsanayotin et al.,2009),effort expectancy 對 behavioral 

intention 具有正向顯著影響 ; 另外根據 (Wang&Shih,2009) 的研究 ,social influence 

對 behavioral intention, 年齡會產生調節效果。因此本研究提出假說二 : 

H2:Effort expectancy has a positive effect on behavioural intention to use courseware. 

H2a:Effort expectancy influences behavioural intention to use courseware more strongly for 


H2b:Effort expectancy influences behavioural intention to use courseware more strongly for 


7.1.3 Social Influence(SI) 

Venkatesh et al.(2003) 認為 social influence 會顯著影響 behavioral intention, 並 

且因為不同性別、年齡、經驗與自願性等調節變數而產生影響 (Venkatesh et 

al.,2003)。而 Venkatesh&Morris(2000) 認為 , 女性在使用新科技時 ,behavioral 

intention 容易受到 social influence, 隨著使用經驗增加 ,social influence 的效果會 

漸漸降低。根據過去 SCI&SSCI 期刊的研究顯示 (Schaupp et al.,2010;Wang&Wang, 

2010;Zhou et al.,2010;Yang,2010;Wang et al.,2009;Wang&Shih,2009;Wang&Shih, 

2009;Kijsanayotin et al.,2009),social influence 對 behavioral intention 具有正向顯著 

影響 , 另外根據 (Wang&Shih,2009) 的研究 ,social influence 對 behavioral intention, 

女性有達到調節效果 , 另外根據 Venkatesh et al.(2003) 的研究 , 年齡有達到調節效 

果。因此本研究提出假說三 : 

102

H3:Social influence has a positive effect on behavioural intention to use courseware. 

H3a:Social influence influences behavioural intention to use courseware more strongly for 


H3b:Social influence influences behavioural intention to use courseware more strongly for 


7.1.4 Self-directed Learning(SL) 

Straka, Gerald A.(1995) 提出在採用 Self-directed Learning Readiness Scale 時 

應注意不同樣本對象 , 尤其是不同文化族群時 , 應該要做調整 , 而且量表的結構 

模式應該要修改。本研究製作的「網路數位學習自我導向學習傾向量表」, 主要是參考 

Guglielmino 於 1977 年所編製的 Self-Directed Learning Readiness Scale(SDLRS) 

及 Fisher& King 於 2010 年發表的 Self-Directed Learning Readiness Scale for 

Nursing Education(SDLRSNE), 並加以修改為適合本研究的量表。在 Durr(1992) 

的研究發現年齡在自我導向學習沒有顯著差異。根據 SSCI 期刊的研究 , 

self-dirceted learning 的子構面 self-management 對於 behavioral intention 有正向顯 

著的影響 , 另外在性別與年齡沒有顯著影響 (Wang et al.,2009)。而 self-directed 

learning 的人格特質影響信念與認知進而影響 behavioral intention(Phillips, 

Abraham,&Bond,2003)。因此本研究提出假說四 : 

H4:Self-directed learning has a effect on behavioural intention to use courseware. 

H4a Gender will not moderate the influence of self-directed learning on behavioural intention: 


H4b:Age will not moderate the influence of self-directed learning on behavioural intention to 


7.1.5 Facilitating Conditions(FC) 

Venkatesh et al.(2003) 認為在使用行為上 ,facilitating conditions 會受到年齡、 

經驗所影響 , 隨著使用者經驗增加 ,facilitating conditions 也會增加。根據過去 

SCI&SSCI 期刊的研究顯示 (Zhou et al.,2010;Yang,2010;Wang&Shih,2009; 

Kijsanayotin et al.,2009),facilitating conditions 對 use behavior 具有正向顯著影響 ; 

103

另外根據 Venkatesh et al.(2003) 的研究 , 性別沒有調節效果。因此本研究提出假說 

五 : 

H5:Facilitating conditions has a positive effect on use behavior to use courseware. 

H5a:Gender will not moderate the influence of facilitating conditions on use behavior to use 

courseware. 

H5b:Facilitating conditions influences use behavior to use courseware more strongly for 


7.2 Intervening Variable 

7.2.1 Behavioral Intention(BI) 

相關研究顯示 , 當使用者對於使用新系統的意圖愈高 , 則真正使用該系統的 

次數或頻率也會愈高 (Davis,1989)。在 Theory of Reasoned Action(TRA) 指出個人的 

使用行為是由其 behavioral intention 所決定 (Fishbein and Ajzen,1975), 而且在 

Venkatesh et al.(2003) 的研究顯示也支持這個假說。在 Ajzen(1991) 的 Theory of 

Planned Behavior(TPB) 也認為 behavioral intention 會影響 use behavior。根據過去 

SCI&SSCI 期刊的研究顯示 (Wang&Shih,2009;Shih,2009;Kijsanayotin et al.,2009), 

behavioral intention 對 use behavior 具有正向顯著影響。因此本研究提出假說六 : 

H6..Behavioral intention has a positive influence on courseware use behavior. 

7.3 dependent variable 

7.3.1 Use Behavior(UB) 

根據 Fishbein&Ajzen (1975) 提出的理性行為理論 (Theory of Reasoned Action, 

TRA), 而 use behavior 是指「個人的某些特定行為表現是由其使用意願所決定」。 

而 Davis et al.(1989) 提出的科技接受模型 (Technology Acceptance Model,TAM), 指 

出行為意圖可以預測個人使用科技的實際行為。因此 , 在本研究將 use behavior 

定義為「網路數位學習實際使用網路數位學習數位教材的時間與次數」。 

104

7.4 Moderating Variables 

這是網路數位學習的個人特質 , 包含性別、年齡、工作年資、教育程度這四項。其 

中 , 性別、年齡、工作年資的問項是參考 Gupta et al.(2008), 而教育程度是參考 

Wang&Shih(2009) 的問項。 

(1). 性別 : 以「男性」「女性」為選項 , 以、名義尺度 (nominal scale) 來測量。 

(2). 年齡 : 以「29 歲以下」、「30~39 歲」, 「40~49 歲」, 「50~59 歲」, 

「60 歲以上」這五種年齡層做選項 , 以順序尺度 (ordinal scale) 來測量。 

(3). 工作年資 : 「未滿 1 年」、「1 到 5 年」、「6 到 10 年」、「11 到 15 年」、「16 

到 20 年」、「21 年以上」為選項 , 以順序尺度 (ordinal scale) 來測量。 

(4). 教育程度 : 以「大學」、「碩士」、「博士」為選項 , 以順序尺度 (ordinal 

scale) 來測量。 

105

8. 問卷 

8.1 網路數位學習數位教材的接受行為 

構面 1: 績效期望 ( 總共 5 題 ) 

參考文獻 :Venkatesh et al.(2003) 

說明 : 使用網路數位學習數位教材對於網路數位學習的網路數位學習學習將有 

所提昇。 

UTAUT 問卷原文 

本研究的問項 

Using the system in my job would enable 

me to accomplish tasks more quickly. 

1. 使用數位學習數位教材讓我更快速的完 

成學習任務。 

□ 適合 □ 修正 

修改意見 : 

□ 刪除 


Using the system would enhance my 

effectiveness on the job. 


2. 使用數位學習數位教材能增加我的學習 

效率。 



□ 刪除 


I would find the system useful in my job. 



□ 刪除 

有幫助。 


3. 我認為使用網路數位學習數位教材對我的學習 


Using the system makes it easier to do my job. 



□ 刪除 

易。 


4. 使用數位學習數位教材能讓我的學習更容 


I will increase the quality of output of my job. 



□ 刪除 

品質。 


5. 使用數位學習數位教材能夠增加我的學習 

106

構面 2: 努力期望 ( 總共 4 題 ) 


說明 : 學會使用網路數位學習數位教材不需要花太多的時間。 


It would be easy for me to become skillful at 

using the system. 


6. 能夠熟練的使用數位學習數位教材對我而 




□ 刪除 



Using the system takes too much time from my 

normal duties. 時間。 

7. 學習使用網路數位學習數位教材需要花費很多 



□ 刪除 


My interaction with the system is clear and 

understandable. 



□ 刪除 


8. 我清楚且瞭解如何使用數位學習數位教材。 


Learning to operate the system is easy for me. 



□ 刪除 

易。 


9. 對我而言 , 學會操作數位學習數位教材很容 

107

構面 3: 社會影響 ( 總共 4 題 ) 


說明 : 網路數位學習受他人影響而使用網路數位學習數位教材的程度。 


People who influence my behavior think that I 

should use the system. 


10. 對我的行為有影響力的人 ( 例如 : 同儕、 

老師、主管、學長姐等 ) 認為我應該使用牙 




□ 刪除 


1 use the system because of the proportion of 

coworkers who use the system. 


11. 因為其他同事使用數位學習數位教材 , 所以 

我也跟著使用這份教材。 



□ 刪除 


In general, the organization has supported the 

use of the system. 



□ 刪除 


12. 一般而言 , 數位學習團體支持網路採用 

數位學習數位教材。 


Having the system is a status symbol in my 

organization. 



□ 刪除 


13. 在數位學習團體 , 使用數位學習教材是一 

種流行趨勢。 

108

構面 4: 自我導向學習 ( 總共 6 題 ) 

參考文獻 :Fisher & King(2010)、 

Guglielmino(1977) 

說明 : 數位學習使用網路數位學習數位教材來學習 , 並且獨立而持續地進行 , 安排學習計 

劃並利用時間來完成課程。 

SDLRS 問卷原文 


I'm better than most people are at trying to find 

out the things I need to know. 西。 



□ 刪除 

14. 我比多數人更能認知需要學習的東 


If there is something I have decided to learn, I 

can find time for it, no matter how busy I am. 



□ 刪除 


15. 只要我決定學習 , 無論有多忙 , 仍然 

會抽空去學。 


I like to think about the future. 


16. 我喜歡思考未來。 



□ 刪除 

I am methodical. 

SDLRSNE 問卷原文 


17. 我做事很有條理。 



□ 刪除 


I enjoy learning new information. 


18. 我喜愛學習新的植牙技術。 



□ 刪除 


I am aware of my own limitations. 


19. 我知道自己的極限。 



□ 刪除 

109

構面 5: 促成環境 ( 總共 4 題 ) 


說明 : 網路數位學習使用網路數位學習數位教材可以得到的協助資源。 


I have the resources necessary to use the 

system. 


20. 我擁有使用數位學習數位教材必要的設備 

( 例如 : 電腦 )。 



□ 刪除 



I have the knowledge necessary to use the 

system. 識。 

21. 我擁有使用數位學習數位教材所需的知 



□ 刪除 


A specific person (or group) is available for 

assistance with system difficulties. 



□ 刪除 


22. 遇到網路數位學習數位教材使用上的困難時 , 

有人能夠提供協助。 


The system is not compatible with 

other systems I use. 



□ 刪除 

需求。 


23. 數位學習數位教材的內容 , 符合我的學習 

110

構面 6: 行為意圖 ( 總共 3 題 ) 


說明 : 網路數位學習願意使用網路數位學習數位教材的主觀意願。 


I intend to use the system in the next 

months. 


24. 我打算在最近使用網路數位學習數位教材。 





I predict I would use the system in the next 25. 我預估未來有機會使用網路數位學習數位教 

months. 材。 





I plan to use the system in the next 

months. 材。 



26. 我計畫在未來繼續使用數位學習數位教 

111

8.2 網路數位學習數位教材的使用行為 

構面 7: 使用行為 ( 總共 3 題 ) 

參考文獻 :Wang & Shih(2008) 

說明 : 網路數位學習實際使用網路數位學習數位教材的時間與次數。 

問卷原文 

How many minutes do you use information 

kiosks every week? 

(1) 25 m 


27. 請問您帄均每個月使用網路數位學習數位 

教材的時間 ? 

(1). 未滿 12 小時 

(2). 12 至 24 小時 

(3). 25 至 37 小時 

(4). 38 至 50 小時 

(5). 51 小時以上 



問卷原文 

How many times do you use information 

kiosks during a week? 

(1). Not at all 

(2). Less than once a week 

(3). About once aweek 



(6). 6 or 7 times aweek 

(7). More than 7 times a week 


28. 請問您帄均每個月使用網路數位學習數位 

教材的次數 ? 

(1). 少於 1 次 

(2). 1 至 2 次 

(3). 3 至 4 次 

(4). 5 至 6 次 

(5). 7 次以上 



問卷原文 

How frequently do you use information 

kiosks? 

(1) Extremely infrequent 

(2) Quite 

(3) Slightly (4) Neither (5) Slightly 

(6) Quite (7) Extremely frequent 




29. 請問您使用網路數位學習數位教材的頻率 ? 

(1). 幾乎不使用 

(2). 偶爾使用 

(3). 還好 

(4). 較常使用 

(5). 經常使用 

112

8.3 個人資料 

個人資料 ( 總共 4 題 ) 

參考文獻 :Wang&Shih(2009)、 


說明 : 這是網路數位學習的個人特質。 

Gupta et al.(2008) 問卷原文 


Gender 

(1).Male (2).Female 

30. 性別 

(1). 男 (2). 女 





Age 

(1).18–29 years (2).30–39 years 

(3).40–49 years (4).50 years and above 

31. 年齡 

(1). 29 歲以下 

(3). 40~49 歲 

(5). 60 歲以上 

(2). 30~39 歲 

(4). 50~59 歲 





Work experience 

(1).Less than 1 year 

(2).1–5 years 

(3).6–10 years 

(4).More than 10 years 

32. 執業年資 

(1). 未滿 1 年 

(3). 6 到 10 年 

(5). 16 到 20 年 

(2). 1 到 5 年 

(4). 11 到 15 年 

(6). 21 年以上 



Wang&Shih(2009) 問卷原文 


Education 

(1).Elementary school 

(2).Junior high school 

(3).Senior high school 

(4).Junior college 

(5).Bachelor 

(6).Master 

33. 教育程度 

(1). 大學 

(2). 碩士 

(3). 博士 



113

114

Appendix II : Pretest Questionnaire 


究問卷 

親愛的網路數位學習您好 : 

本份學術研究問卷目的是找出 

素 , 想了解您對網路數位學習數位教材的實際使用情形 , 其中網路數位學習數位教材定義為 

OHI 網路學堂製作的植牙、矯正、牙周病、經營管理等課程的 DVD 光碟。 

本問卷所蒐集到的資料僅供學術探討 , 不會做個人資料的揭露 , 請您安心 

填寫 , 您填寫的任何答案沒有對或錯 , 懇請您依照實際使用經驗填寫。希望您 

能撥出幾分鐘的時間填寫這份問卷 , 再次感謝您願意在百忙之中提供寶貴經 

驗 , 研究者在此致上最高的謝意 ! 

問卷網站 :http://0rz.tw/ejb9J 

台灣網路數位學習數位學習學會 

指導老師 : 曾明清理事長 

老師 : 趙嘉成助理教授 

115

第一部份 : 網路數位學習數位教材的接受行為 

績效期望 

說明 : 這部份主要是想了解「網路數位學習數位教材」對您 

情形在各選項的空格 □ 裡打勾。 

非 

非常 

編碼問項內容常不不 

同同普同同 

意意通意意 

5 4 3 2 1 

PE 11. 使用網路數位學習數位教材讓我更快速的完成學習任 □ □ □ □ □ 

務。 

PE 2 

PE 3 

PE 4 

PE 5 

2. 使用網路數位學習數位教材能增加我的學習效率。 

3. 我認為使用網路數位學習數位教材對我的學習有幫助。 

4. 使用網路數位學習數位教材能讓我的學習更容易。 

5. 使用網路數位學習數位教材能夠增加我的學習品質。 

□ □ □ □ □ 

□ □ □ □ □ 

□ □ □ □ □ 

□ □ □ □ □ 

努力期望 

說明 : 這部份主要是想了解「網路數位學習數位教材」對您的容易使用程度 , 請依照您的 

實際情形在各選項的空格 □ 裡打勾。 

非 

非常 




5 4 3 2 1 

EE 16. 能夠熟練的使用網路數位學習數位教材對我而言是容易的。 □ □ □ □ □ 

EE 2 

EE 3 

EE 4 

7. 學習使用網路數位學習數位教材需要花費很多時間。 

8. 我清楚且瞭解如何使用網路數位學習數位教材。 

9. 對我而言 , 學會操作網路數位學習數位教材很容易。 

□ □ □ □ □ 

□ □ □ □ □ 

□ □ □ □ □ 

116

社會影響 

說明 : 這部份主要是想了解別人的想法是否會影響您使用「網路數位學習數位教材」的意 

願 , 請依照您的實際情形在各選項的空格 □ 裡打勾。 

非 

非常 




5 4 3 2 1 

SI 110. 對我的行為有影響力的人 ( 例如 : 同儕、老師、 □ □ □ □ □ 

主管、學長姐等 ) 認為我應該使用網路數位學習數位教材。 

SI 2 

11. 因為其他同事使用網路數位學習數位教材 , 所以我也跟 

著使用這份教材。 

□ □ □ □ □ 

SI 3 

SI 4 

12. 一般而言 , 網路數位學習團體支持網路數位學習採用網路數位學習數位 □ □ □ □ □ 

教材。 

13. 在網路數位學習團體 , 使用網路數位學習數位教材是一種流行趨 □ □ □ □ □ 

勢。 

自我導向學習 

說明 : 這部份主要是想了解您個人學習的特質 , 請依照您的實際情形在各選項的 

空格 □ 裡打勾。 

非 

非常 




5 4 3 2 1 

SL 114. 我比多數人更能認知需要學習的東西。□ □ □ □ □ 

SL 2 

15. 只要我決定學習 , 無論有多忙 , 仍然會抽空去 □ □ □ □ □ 

學。 

SL 3 

SL 4 

SL 5 

SL 6 




19. 我知道自己的極限。 

□ □ □ □ □ 

□ □ □ □ □ 

□ □ □ □ □ 

□ □ □ □ □ 

117

說明 : 這部份主要是想了解您使用「網路數位學習數位教材」是否獲得請依 

照您的實際情形在各選項的空格 □ 裡打勾。 

非 

非常 




5 4 3 2 1 

FC 120. 我擁有使用網路數位學習數位教材必要的設備 ( 例如 : 電 □ □ □ □ □ 

腦 )。 

FC 2 

FC 3 

21. 我擁有使用網路數位學習數位教材所需的知識。 □ □ □ □ □ 

22. 遇到網路數位學習數位教材使用上的困難時 , 有人能夠 □ □ □ □ □ 

提供協助。 

FC 4 

23. 網路數位學習數位教材與其它正在使用的系統不會產 

生干擾。 

□ □ □ □ □ 

行為意圖 

說明 : 這部份主要是想了解您使用「網路數位學習數位教材」的意願 , 請依照您的實際情 

形在各選項的空格 □ 裡打勾。 

非 

非常 




5 4 3 2 1 

BI 124. 我打算在最近使用網路數位學習數位教材。□ □ □ □ □ 

BI 2 

BI 3 

25. 我預估未來有機會使用網路數位學習數位教材。 

26. 我計畫在未來繼續使用網路數位學習數位教材。 

□ □ □ □ □ 

□ □ □ □ □ 

118

第二部份 : 網路數位學習數位教材的使用行為 

說明 : 這部份主要是想了解您使用「網路數位學習數位教材」 

的實際情形在各選項的空格 □ 裡打勾。 

編碼問項內容 

UB 1 

27. 請問您帄均每個月使用網路數位學習數位教材的時間 ? 

□ 未滿 12 小時 □12 至 24 小時 □25 至 37 小時 

□38 至 50 小時 □51 小時以上 

UB 2 

28. 請問您帄均每個月使用網路數位學習數位教材的次數 ? 

□ 少於 1 次 □1 至 2 次 □3 至 4 次 

□5 至 6 次 □7 次以上 

UB 3 


□ 幾乎不使用 □ 偶爾使用 

□ 還好 

□ 較常使用 □ 經常使用 

第三部份 : 個人基本資料 

說明 : 請依照您的實際情形在各選項的空格 □ 裡打勾。 

30. 請問您的性別 ? 

□ 男 □ 女 

31. 請問您的年齡 ? 

□29 歲以下 □30-39 歲 

□40-49 歲 □50-59 歲 □60 歲以上 

32. 請問您的執業年資 ? 

□ 未滿 1 年 □1 到 5 年 

□6 到 10 年 

□11 到 15 年 

□16 到 20 年 

□21 年以上 

33. 請問您的教育程度 ? 

□ 大學 □ 碩士 

□ 博士 

問卷到此已全部填答完畢 , 再次謝謝您的協助 ! 

119

120

Appendix III : Formal Questionnaire 


究問卷 

會員編號 : 

親愛的網路數位學習您好 : 

本份學術研究問卷目的是找出 

素 , 想了解您對網路數位學習數位教材的實際使用情形 , 其中網路數位學習數位教材定義為 

OHI 網路學堂製作的植牙、矯正、牙周病、經營管理等課程的 DVD 光碟。 

本問卷所蒐集到的資料僅供學術探討 , 不會做個人資料的揭露 , 請您安心 

填寫 , 您填寫的任何答案沒有對或錯 , 懇請您依照實際使用經驗填寫。希望您 

能撥出幾分鐘的時間填寫這份問卷 , 再次感謝您願意在百忙之中提供寶貴經 

驗 , 研究者在此致上最高的謝意 ! 

填寫方式可以使用紙本問卷寄回或上網填問卷其中一種 , 建議使用問 

卷網站填寫。為了答謝您填寫問卷 , 於 2011/10/31 前寄回 , 免費贈送一套價值 

5000 「」DVD 光碟課程。 

100 套 , 其中最前面 80 名填寫者可以優先領取 , 另外 20 名則不依照寄回日期先 

後順序 , 採取隨機抽獎 , 將在 2011 年 12 月 1 日以 E-mail 通知中獎者領獎方式 , 

所以請務必填寫您的 E-mail, 謝謝配合 ! 

問卷網站 :http://0rz.tw/ejb9J 

台灣網路數位學習數位學習學會 

指導老師 : 曾明清理事長 

國立臺北教育大學資訊科學研究所 

指導老師 : 趙嘉成助理教授 

121

第一部份 : 網路數位學習數位教材的接受行為 

績效期望 

說明 : 這部份主要是想了解「網路數位學習數位教材」對您的有用程度 , 請依照您的實際 

情形在各選項的空格 □ 裡打勾。 

非 

非常 

問項內容常不不 



54 3 21 

1. 使用網路數位學習數位教材讓我更快速的完成學習任務。□ □ □ □ □ 

2. 使用網路數位學習數位教材能增加我的學習效率。 

3. 我認為使用網路數位學習數位教材對我的學習有幫助。 

4. 使用網路數位學習數位教材能讓我的學習更容易。 

5. 使用網路數位學習數位教材能夠增加我的學習品質。 

□ □ □ □ □ 

□ □ □ □ □ 

□ □ □ □ □ 

□ □ □ □ □ 

努力期望 

說明 : 這部份主要是想了解「網路數位學習數位教材」對您的容易使用程度 , 請依照您的 

實際情形在各選項的空格 □ 裡打勾。 

非 

非常 




54 3 21 

6. 能夠熟練的使用網路數位學習數位教材對我而言是容易的。□ □ □ □ □ 

7. 學習使用網路數位學習數位教材需要花費很多時間。 

8. 我清楚且瞭解如何使用網路數位學習數位教材。 

9. 對我而言 , 學會操作網路數位學習數位教材很容易。 

□ □ □ □ □ 

□ □ □ □ □ 

□ □ □ □ □ 

122

社會影響 

說明 : 這部份主要是想了解別人的想法是否會影響您使用「網路數位學習數位教材」的意 

願 , 請依照您的實際情形在各選項的空格 □ 裡打勾。 

非 

非常 




54 3 21 

10. 對我的行為有影響力的人 ( 例如 : 同儕、老師、主管、 □ □ □ □ □ 

學長姐等 ) 認為我應該使用網路數位學習數位教材。 

11. 因為其他同事使用網路數位學習數位教材所以我也跟著使用這 □ □ □ □ □, 

份教材。 

12. 在網路數位學習團體 , 使用網路數位學習數位教材是一種流行趨 □ □ □ □ □ 

勢。 

自我導向學習 

說明 : 這部份主要是想了解您個人學習的特質 , 請依照您的實際情形在各選項的 

空格 □ 裡打勾。 

非 

非常 




54 3 21 

13. 我比多數人更能認知需要學習的東西。□ □ □ □ □ 

14. 只要我決定學習 , 無論有多忙 , 仍然會抽空去學。 




□ □ □ □ □ 

□ □ □ □ □ 

□ □ □ □ □ 

□ □ □ □ □ 

123

促成環境 

說明 : 這部份主要是想了解您使用「網路數位學習數位教材」是否獲得足夠的支援 , 請依 

照您的實際情形在各選項的空格 □ 裡打勾。 

非 

非常 




54 3 21 

18. 我擁有使用網路數位學習數位教材必要的設備 ( 例如 : 電腦 )。 □ □ □ □ □ 

19. 我擁有使用網路數位學習數位教材所需的知識。 □ □ □ □ □ 

20. 遇到網路數位學習數位教材使用上的困難時 , 有客服人員能夠 □ □ □ □ □ 

提供協助。 

行為意圖 

說明 : 這部份主要是想了解您對於「網路數位學習數位教材」的使用 

際情形在各選項的空格 □ 裡打勾。 

, 請依照您的實 

問項內容 

21. 我打算在最近使用網路數位學習數位教材。 

22. 我預估未來有機會使用網路數位學習數位教材。 

23. 我計畫在未來繼續使用網路數位學習數位教材。 

非 

常不 

同同普同 

意意通意 

54 3 2 

□ □ □ □ 

□ □ □ □ □ 

□ □ □ □ □ 

非 

常 

不 

同 

意 

1 

□ 

124

第二部份 : 網路數位學習數位教材的使用行為 

說明 : 這部份主要是想了解您使用「網路數位學習數位教材」的實際使用情形 , 請依照 

您的實際情形在各選項的空格 □ 裡打勾。 

24. 請問您帄均每個月使用網路數位學習數位教材的時間 ? 

□ 未滿 12 小時 □12 至 24 小時 □25 至 37 小時 

□38 至 50 小時 □51 小時以上 

25. 請問您帄均每個月使用網路數位學習數位教材的次數 ? 

□ 少於 1 次 □1 至 2 次 □3 至 4 次 

□5 至 6 次 □7 次以上 


□ 幾乎不用 □ 偶爾使用 □ 還好 

□ 較常使用 □ 經常使用 

第三部份 : 個人基本資料 

說明 : 請依照您的實際情形在各選項的空格 □ 裡打勾與填寫。 

27. 請問您的性別 ? 

□ 男 

□ 女 

28. 請問您的年齡 ? 

□29 歲以下 □30-39 歲 

□40-49 歲 □50-59 歲 □60 歲以上 

29. 請問您的工作年資 ? 

□ 未滿 1 年 □1 到 5 年 

□11 到 15 年 □16 到 20 年 

□6 到 10 年 

□21 年以上 

30. 請問您的教育程度 ? 

□ 大學 □ 碩士 

□ 博士 

31. 請問你的 E-mail? 

問卷到此已全部填答完畢 , 為了答謝您填寫問卷 , 於 2010/5/31 前寄回者 , 免費 

贈送一套價值 5000 元「優質網路數位學習診所的五大架構與四大指標」DVD 光碟課程。 

125

積極推動數位學習設計影響學生採用數位教材課程之有效學習因素之 ...

You also want an ePaper? Increase the reach of your titles

Delete template?

Save as template?