《Educational Research Review》：A Reliability Generalization Meta-Analysis of Unified Theory of Acceptance and Use of Technology Model in the Educational Research
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该研究通过可靠性广义元分析，对教育领域UTAUT模型（含UTAUT1和UTAUT2）的9个维度进行跨研究可靠性验证，发现Cronbach's alpha均值为0.83-0.89，CR均值为0.87-0.92，且所有结果均具统计显著性。研究揭示了项目数量、样本特征等对信度的影响机制。
Kubra Acikgul|Süleyman Nihat Sad
土耳其马拉蒂亚伊诺努大学数学教育系
摘要
本研究旨在计算从“技术接受与使用统一理论”（UTAUT）量表中获得的分数的平均可靠性，并探讨教育背景下可靠性估计的变异性。为此，使用来自464项研究的484个可靠性估计值进行了可靠性概括（RG）元分析。研究中分析了UTAUT模型的9个因素的可靠性估计值（Venkatesh等人，2003；Venkatesh等人，2012），即绩效期望、努力期望、促进条件、社会影响、享乐动机、价格价值、习惯、行为意图和使用行为。采用随机效应模型检验了Cronbach’s alpha和复合可靠性（CR）的可靠性估计值。研究结果表明，Cronbach’s alpha的平均可靠性估计值在0.83到0.89之间，CR的平均可靠性估计值在0.87到0.92之间，所有平均可靠性估计值根据随机效应模型均具有统计学意义。调节变量分析显示，项目数量和选项数量对Cronbach’s alpha有显著影响，而项目数量、样本组和选项数量仅对少数因素的CR可靠性估计值有显著影响，样本大小和性别（%女性）在解释可靠性估计值变异性方面没有显著作用。
引言
信息技术（IT）的硬件和软件能力取得了显著进步（Venkatesh & Davis, 2000）。这些进步对性能的积极影响只有在实际使用的情况下才可能实现（Venkatesh等人，2003）。然而，管理者和专业人士不愿使用这些系统（Davis等人，1989；Joseph, 2010）以及它们的利用率低下（Venkatesh & Davis, 2000）是常见的问题。由于未充分使用的系统无论技术上有多先进都无法有效发挥作用（Mathieson, 1991），因此有必要了解用户接受或拒绝技术的理由以克服这一问题（Davis等人，1989）。因此，影响用户接受技术的因素多年来一直是科学研究的主题（Huang等人，2013；Teo, 2011）。在信息技术接受研究的背景下，UTAUT作为一个统一模型吸引了研究人员的注意，因为它基于八个重要模型来考察技术的接受和使用（Venkatesh等人，2003）。最初的UTAUT模型（以下简称UTAUT1）包括绩效期望（PE）、努力期望（EE）、促进条件（FC）、社会影响（SI）、行为意图（BI）和使用行为（UB）等组成部分（Venkatesh等人，2003）。后来，Venkatesh等人（2012）通过在UTAUT1模型中添加新的组成部分（即享乐动机（HM）、价格价值（PV）和习惯（H）提出了UTAUT2模型。
UTAUT模型为研究人员提供了在不同背景下研究信息技术接受和使用的理论框架，例如商业（例如，Jeon等人，2020；Puriwat & Tripopsakul, 2021）、旅游（例如，San Martín & Herrero, 2012）、经济（例如，Lutfi, 2022）、机器人技术（例如，Basiri等人，2021）和医学（例如，Amiri等人，2023）。此外，随着对信息技术教育应用需求的增加和教学实践的变化，也有必要在教育研究中考察用户接受度（Teo, 2011）。因此，UTAUT模型在教育研究中得到了广泛应用（例如，Author, 2021；Bervell等人，2022；Samaila等人，2022；Zacharis & Nikolopoulou, 2022）。
基于UTAUT理论框架的教育研究集中在各种技术的采用上，如学习管理系统（例如，Al-Adwan等人，2022）、移动技术（例如，Alowayr & Al-Azawei, 2021）、增强现实（例如，Ate? & Garzón, 2023）、游戏化（例如，Chung等人，2019）和触觉虚拟模拟器（例如，González Bravo等人，2020）。此外，UTAUT模型还应用于许多其他研究，包括数字讲座（例如，Ramadan, 2016）、翻转课堂（例如，Agyei & Razi, 2022）、混合学习（例如，Anthony等人，2023；Liu, 2022）、远程学习（例如，Alkhwaldi & Abdulmuhsin, 2022；Sakka, 2022）、电子学习（例如，Mehta等人，2019；Ogemdi Uchenna & Uzoma Oluchukwu, 2022）和在线学习（例如，Haghshenas等人，2012；Kosiba等人，2022；Lakhal & Khechine, 2021）。在教育研究的范围内，已经研究了来自不同国家不同样本组的技术接受度，如学生（例如，Zacharis& Nikolopoulou, 2022）、教育工作者（例如，Kim & Lee, 2022）、成人学习者（例如，Wong等人，2022）和会计从业者（例如，Cheng & Shao, 2022）。
尽管UTAUT模型已在针对不同用户、技术或国家的教育研究中得到应用，但这些模型的开发仅关注了一个样本组或一种类型的技术。UTAUT1模型是基于组织中员工对系统的接受度数据进行了测试和验证（Venkatesh等人，2003），而UTAUT2模型则是基于消费者对移动互联网的接受度数据进行了测试和验证（Venkatesh等人，2012）。在开发这两个模型期间，使用了从前人研究中改编的工具收集数据，并计算了内部一致性系数以提供关于量表分数可靠性的证据（Venkatesh等人，2003；Venkatesh等人，2012）。尽管UTAUT量表被认为具有良好的心理测量属性（Venkatesh等人，2003；Venkatesh等人，2012），但在经常使用UTAUT模型的教育研究中确定其可靠性仍然很重要。由于可靠性不是工具的固有属性，而是受到测试所应用样本的结构和变异性的影响（Badenes-Ribera等人，2023；Cousin & Henson, 2000；López-Pina等人，2015；Pallant, 2011），因此建议进行元分析以考察影响或解释其变异性的因素（Badenes-Ribera等人，2023）。在这种情况下，通过结合使用UTAUT量表在教育环境中针对不同技术工具/环境获得的分数的可靠性值，使用元分析方法来研究UTAUT模型（UTAUT1和UTAUT2）在衡量技术接受度方面的可靠性是重要的。
研究片段
当前研究
可靠性是指测量分数中没有随机误差（Hox, 2012）。一般来说，可以使用不同的方法来检验可靠性，例如重测可靠性，它反映了多次测量之间的一致性程度（Hair等人，2014），以及内部一致性可靠性，它指的是同一测量中各个项目之间响应的一致性程度（Kline, 2011；Pallant, 2011）。在本研究中，使用内部一致性来评估可靠性。
技术接受
Dillon & Morris（1996）将用户接受定义为“用户群体中明确表示愿意使用IT来完成其设计支持的任务”（第4页）。已经从心理学和社会学理论中发展出几种理论模型来解释个人对技术的接受和使用（Venkatesh等人，2012）。这些理论主要包括理性行动理论（TRA）（Ajzen & Fishbein, 1980；Fishbein & Ajzen, 1975）和技术接受模型（TAM）（Davis，
方法
本研究采用可靠性概括元分析的设计，遵循了Sánchez-Meca等人（2021）定义的可靠性概括元分析（REGEMA）指南，以概括从UTAUT量表中获得的分数的可靠性估计值。
研究特征
RG元分析包括了464项研究，报告了484个可靠性系数。样本中的总参与者数为N = 215,140（最小值=23，最大值=11,527），平均每个样本有444.50名参与者（中位数=310，SD=802.92）。图1显示了按发表年份划分的纳入RG元分析的研究分布。
如图1所示，纳入元分析的研究数量逐年增加，2024年达到了一个明显的峰值（21.20%）。
讨论与结论
本研究的RG元分析旨在估计基于UTAUT理论模型（Venkatesh等人，2003；Venkatesh等人，2012）开发的PE、EE、SI、FC、HM、PV、H、BI和UB子量表的平均Cronbach’s alpha和CR系数，并确定影响这些系数 的调节变量。为此，本RG分析纳入了来自464篇文章的484个内部一致性可靠性估计值。
局限性与未来方向
这项RG研究存在一些局限性。在本研究中，仅结合了教育研究中使用的UTAUT量表的分数的可靠性系数，因此结果仅证明了UTAUT模型在教育研究中的可靠性。建议考察UTAUT模型在一般情况或不同研究领域（例如，商业、管理、经济、机器人技术、医学）中的平均可靠性，并进行比较分析。
手稿准备过程中生成式AI和AI辅助技术的声明
在准备本手稿期间，作者仅使用ChatGPT进行语言编辑。作者审查并修订了所有内容，并对发表的文章负全责。
未引用的参考文献
Edelsbrunner等人，2025。
数据声明
当前研究期间生成和/或分析的数据可根据合理请求向相应作者索取。
伦理批准
本手稿尚未在其他地方发表，也未同时提交其他地方发表。
作者声明
Kübra A??kgül：文献回顾、概念化、资源准备、方法论、数据整理、形式分析、写作——初稿、写作——审阅和编辑。
Süleyman Nihat ?ad：概念化、方法论、数据整理、形式分析、写作——初稿、写作——审阅和编辑。
