理解在支持视频会议的在线学习中出现的“网络闲逛”现象：基于资源的视角

《Decision Support Systems》：Understanding cyberloafing in video-conferencing-enabled online learning: A resource-based perspective

视频会议在线学习中用户网络偷懒行为的影响机制研究，基于资源保存理论，通过混合方法揭示个体（ conscientiousness, 心理疏离）和环境（信息再处理能力，系统资源）资源对自我调节学习的作用，以及感知学习与认知耗竭的中介效应。

　　

冉彦月|张爽

中国人民大学信息学院，北京，中国

摘要

基于视频会议（VC）的在线学习已成为学校和机构的常态。然而，VC的多任务处理能力往往导致用户在学习环境中表现出网络偷懒行为。尽管这种行为普遍存在，但人们对VC支持下的在线学习中的这种偏离行为及其应对方法了解有限。为了解决这一问题，我们借鉴了资源保存（COR）理论来研究努力投入行为的演化逻辑。采用顺序混合方法，我们首先进行了半结构化访谈，发现了VC在学习环境中的两种限制资源和一个促进资源。我们认为，个体对这些环境资源的消耗，加上他们自身的资源，会导致VC支持下的在线学习中自我调节学习（SRL）的收益和损失，进而影响后续的网络偷懒行为。为了验证我们的研究模型和假设，我们对309名参与者进行了调查，并在调查后进行了访谈以三角验证结果。我们的研究为设计和实施VC以减少网络偷懒行为提供了宝贵的见解，有助于理论和实践的发展。

引言

视频会议（VC）应用程序（如Zoom、腾讯会议）通过语音和摄像头实现了实时和“面对面”的交流[1]，彻底改变了在线学习。基于VC的在线学习已成为教育和组织环境中的常态，促进了灵活的知识获取[2]。然而，更多的使用并不一定带来更大的社会效益，特别是考虑到VC使用可能对用户福祉造成的潜在伤害[3]。除了便利性之外，VC支持下的在线学习质量对于学术成就和用户满意度至关重要[4]。一个关键挑战是，尽管用户在会议期间保持连接，但他们往往参与度很低，或者会切换到其他数字应用程序[5]。我们将这种行为定义为网络偷懒行为，即用户在会议期间将互联网资源用于非学习相关目的，包括浏览其他网站和聊天。由于网络偷懒会降低组织和教育环境中的任务效率，影响学术和工作表现，并且在信息系统（IS）研究中尚未得到充分研究[6]，因此我们重点关注为什么VC用户会在学习会议中表现出网络偷懒行为以及如何管理这一问题。回答这个问题有助于实践者提高VC支持下的在线学习的有效性，并重新评估这些平台的使用[7]。

现有研究已经考察了与一般技术采用和使用相关的VC使用行为。然而，有必要考虑VC使用的具体情境，因为前因与使用行为之间的联系是依赖于情境的[8]。特别是在基于VC的在线学习中，平台通常是由组织或机构选择的，而不是用户。传统的采用前因在解释用户采用VC支持下的在线学习方面的解释力仍然有限。当用户使用VC平台进行在线学习时，传统的技术特性在预测用户持续参与学习会议方面的能力有限[9]。一个常见的模式是：一些用户认识到VC使用的便利性和好处，但仍未能充分参与学习过程，而是在会议期间转向网络偷懒[10]。

为了解释基于VC的在线学习中的网络偷懒行为，我们借鉴了资源保存（COR）理论[11]，该理论认为个体努力获取和保护实现目标所需的资源。从这个角度来看，在这种环境中的注意力不集中和被动参与可能是由于缺乏与目标相关的资源[12]。尽管现有理论和模型（如TAM、UTAUT和TRA）已经确定了与VC使用相关的技术前因[13]，但用户在基于VC的在线学习中认识到的资源不足与这些因素有所不同。看似有价值的VC特性可能并不被学习者视为核心资源，导致提供的特性与实际需求之间的匹配度较低[7]。识别这些关键资源和潜在的不足可以帮助减少网络偷懒行为，并为提高用户参与度提供决策支持[14]。

我们进一步研究了初始资源在塑造用户网络偷懒行为中的作用及其背后的机制。我们的模型整合了现有文献中的两个关键见解。首先，特别是个体和环境层面的资源，协同作用以影响潜在的收益和损失以及未来的资源投入[15]。其次，参与基于VC的在线学习并不必然与网络偷懒行为相关。这一观点与COR理论强调的资源投入动态性相一致[16]。COR理论认为，个体在追求新资源的同时会努力保护现有资源。当资源被认为不足时，用户可能会贬低或脱离学习环境。虽然这解释了为什么即使VC平台得到改进，参与度也会下降，但用户在这种环境中如何获得或失去资源的具体机制尚不清楚。

为了概念化基于VC的在线学习中的资源动态，我们关注嵌入式学习过程。虽然VC促进了面对面互动，但它无法克服教师和学习者之间的物理分离[2]。此外，这种学习通常与其他非学习活动同时发生，容易受到数字干扰[17]，要求用户在缺乏直接监督的情况下自我调节。尽管自我调节学习（SRL）与学术成就和满意度呈正相关[18]，但过度的SRL可能会耗尽认知资源。以往关于在线学习的研究强调了SRL的有益结果，但很少考察其在VC使用过程中的资源消耗作用[3]。基于基于VC的在线学习，本研究从SRL的角度探讨了潜在的资源收益和损失，明确了个体和环境层面的初始资源如何影响网络偷懒行为。本研究旨在解决以下研究问题：RQ1：哪些初始资源影响了用户在基于VC的在线学习中的网络偷懒行为？RQ2：SRL的资源收益和损失如何调节初始资源与基于VC的在线学习中后续网络偷懒行为之间的关系？

为了解答这些问题，我们首先确定了基于VC的在线学习中SRL的关键个体资源：责任心和心理疏离。有责任心的用户可以通过计划和时间管理更好地集中精力于学习任务和长期目标，提供与SRL需求相匹配的稳定个人资源[19]。心理疏离是指从工作相关任务中 mental disengage 的能力，有助于在持续SRL努力后恢复精力[15]。在环境层面，特定于VC环境的资源或不足需要具体化[7,20,21]。因此，我们的第一个目标是识别相关的环境前因。然后，我们将基于VC的在线学习中的SRL收益和损失概念化为感知的学习和消耗。基于COR理论并通过SRL视角来看，我们认为用户拥有一系列个体和环境资源。这些资源在VC会议期间被投入到SRL中，产生收益（感知学习）和损失（消耗）。结合恢复资源，这些结果影响了后续的资源投入，表现为网络偷懒行为。

我们采用顺序混合方法进行了实证研究。遵循几项混合方法指南[22,23]，我们首先进行了探索性定性研究，以识别与学习相关的VC平台资源和不足，并推导出研究模型。然后使用具有近期在线学习经验的VC用户的调查数据对该模型进行了定量测试。调查后进行了访谈以三角验证定量结果。

研究片段

基于VC的在线学习的使用

VC是一种丰富的通信媒介，支持不同地点的用户进行实时虚拟互动，应用包括工作组、远程医疗和协作学习[2]。在社交距离期间，基于VC的在线学习成为面对面教学的主要替代方案，激发了大量的信息系统（IS）研究[2]。这一文献的一个研究方向是考察用户接受度。基于TAM和UTAUT等模型的研究已经确定了相关的前因

研究框架和方法论

我们采用了顺序混合方法设计来测试和扩展COR理论，通过识别基于VC的在线学习中的关键资源并考察它们对网络偷懒行为的影响[37]。这种方法适合探索研究不足的IS现象，并允许整合探索性和验证性研究问题[22]。我们的设计遵循发展和验证的目的[37]。在第一阶段，定性研究识别并具体化了核心资源

第一阶段：定性研究

为了识别用户在基于VC的在线学习中感知到的资源，我们进行了解释性定性研究。这种方法使我们能够解读用户关于技术使用、学习过程和认知行为结果的体验。在分析过程中，COR理论作为敏感化框架，指导我们理解新兴概念[7,16]。

程序、测量和样本

为了验证我们的模型，我们进行了在线调查。首先，一个筛选问题确认参与者在过去一周内使用过VC进行学习。调查还确定了具体的VC应用程序，确保参与者理解技术背景。然后，参与者被要求回忆他们最近的一次基于VC的在线学习会议，并报告他们在该会议中的网络偷懒行为。

研究结果讨论

基于COR理论，本研究提出了一个框架，即在基于VC的在线学习中消耗初始环境和个体资源以参与SRL会导致损失和收益。这些结果结合恢复资源，随后影响关于努力投入的决策，特别是网络偷懒行为。通过对22名VC用户的定性研究，我们发现了两种限制环境资源（低信息可处理性和系统

CRediT作者贡献声明

程旭森：写作——审稿与编辑，写作——初稿，可视化，验证，监督，软件，资源，项目管理，方法论，调查，资金获取，正式分析，数据管理，概念化。冉彦月：写作——审稿与编辑，写作——初稿，可视化，验证，方法论，正式分析，数据管理，概念化。杨波：写作——审稿与编辑，写作——初稿，可视化，验证，

利益冲突声明

作者之间没有任何财务或个人关系影响本项工作的开发。

致谢

本项工作得到了国家自然科学基金（项目编号：72434006；72271236）、安达卢西亚地区政府、西班牙政府以及欧洲区域发展基金（欧盟）（研究项目C-SEJ-148-UGR23、PID2021-124725NB-I00和PID2021-124396NB-I00）和中国人民大学的大数据与负责任人工智能国家治理项目的支持。

程旭森（[e-mail]）是中国中国人民大学信息学院的信息系统（IS）教授。他在英国曼彻斯特大学商学院获得了博士学位。他的研究领域包括信息系统和管理、虚拟社区和协作、电子商务和共享经济以及用户行为。他的研究论文发表在《MIS Quarterly, Production and Operations》等期刊上