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关于远程教育类论文范例,与顾客感知视角下的远程教育服务质量概念模型相关论文提纲
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;协助,因此保证了问卷的回收率和有效率.样本概况如下：性别中男生占28.51%,女生占71.49%；专业类别中经济管理类占35.52%,理工类占33.03%,文史类占31.45%；年级中一年级占28.51%,二年级占26.70%,三年级占15.61%,四年级及以上占13.35%,已毕业学生占15.83%；学习状况优秀的占8.14%,良好占14.25%,一般占35.52%,差占24.66%,很差占17.43%；年龄中18～25岁占40.50%,26～35岁占44.34%,36～45岁占12.22%,46岁以上占2.94%.
三、数据分析
（一）测量模型
1.正态性检验
本文采用AMOS17.0软件的最大似然估计（ML）进行数据分析,研究证实ML法在大多数情景下其参数估计结果比其他方法更具解释力,但使用ML法的前提是数据必须符合多变量正态性假定.根据Kline的建议,变量偏度值小于3、峰度值小于20即表明数据呈正态分布.[30]本文的正态性检验结果显示,各变量偏度值介于-0.025与0.413之间,峰度值介于0.401至2.139之间,因此数据满足正态性假定,可以进行参数估计.
2.信度
本文通过计算组合信度系数（C.R）来检验信度,研究表明组合信度能有效避免克朗巴哈系数（系数）所要求的潜在变量对各测量指标影响相同的假设.学者Diamantopoulos&Siguaw以及Bogozzi&Yi认为,组合信度应在0.6以上.经计算,本文13个潜变量组合信度系数（C.R）介于0.81～0.91之间,具有较高的信度（见表1）.
3.效度
本文各变量误差方差均大于0,各变量标准化因子载荷介于0.72与0.94之间,标准误介于0.048至0.237之间,满足Hair所提出的检验建构效度前所应具备的条件,因而可以进一步检验聚合效度和区别效度.经检验,平均方差萃取值（AVE）介于0.62与0.77之间,满足Fornell&Larker提出的检验聚合效度时所要求的因子载荷大于0.7、AVE大于0.5的要求,因此各变量具有较高的聚合效度（表1,表2）.区别效度则通过比较各变量的AVE及变量间的共享方差进行判别,本文各变量的AVE介于0.62至0.77之间,共享方差介于0.12（HAR-EXP）至0.66（PEQ-VAL）之间,除HAR的平均方差抽取值（0.62）略低于PEQ-VAL的共享方差外,其余各变量AVE均大于变量间共享方差,具有较高的区别效度（见表2②）.
（二）结构模型
远程教育服务质量是一个多维的分层概念,从结构方程模型分析技术的角度来看,本文的概念模型可以看成是一个三阶模型,即远程教育服务质量是初级维度的高阶因子、各初级维度是子维度的高阶因子、各子维度是三个服务接触测量指标（S、SR、E）的高阶因子.由于目前尚未有文献对三阶模型进行同时分析,而整体概念模型的适应性又是本文检验的重点,因此本文在对模型进行整体检验前进行两项补充检验（如图2、图3所示）.借鉴Dabholkar、Thorpe&Rentz的数据分析过程,本文首先检验三个初级维度,而后检验九个子维度,不同的是本文在此基础上进一步检验总体模型（如图1所示）,以完成三阶模型的检验.因此,模型的适应性决定了测量变量有效衡量初级维度以及变量（R、SP、E）支持子维度的程度.第一阶段中,首先对结果质量、交互质量、物质环境质量等三个子维度进行二阶模型检验（如图2所示）,目的在于检验三个子维度是否能恰当地衡量远程教育服务质量.经AMOS17.0检验结果显示,该模型卡方值为7.39,卡方与自由度之比为1.85,小于门槛值2；显著性水平p大于0.05,表明观测数据与假设模型导出的方差协方差矩阵相等,接受预设模型.[31]GFI、NFI、CFI也均达到理想标准（见表3,Model1）,因此图2所示模型检验通过.
第二阶段对九个子维度进行检验（如图3所示）.上文研究模型显示各子维度均有来自SERVQUAL模型的三个固定测量指标,因此9个子维度共有27个测量指标.检验结果显示,卡方值为470.64,卡方与自由度之比为1.59,p大于0.05,GFI、NFI、CFI等指标均达到理想标准（见表3,Model2）,该模型同样较好地得到了验证.
最后,对总体模型（见图1）的检验同样显示模型具有较好的适应性.虽然NFI指标未达到理想要求,但指标值（0.88）仍接近0.9的评价标准（见表3,Model3）.此外,图1中各路径系数的t-值均显著且在设定的显著性水平0.001下得到检验（见表1）.从以上分析结果来看,结构模型分析结果较好地支持了远程教育服务质量概念模型,即远程教育服务质量是一个包括三个初级维度、九个子维度在内的分层模型,而在远程教育服务质量的评价中可以采用可靠性（R）、响应性（SP）和移情性（E）等三个表示接触性的指标进行具体测评.
四、结论与启示
（一）研究结论
学术界关于远程教育质量的研究成果早已不胜枚举,而从服务的观点对远程教育质量进行研究则尚未出现令人信服的研究成果,尤其是在实证研究方面目前仍举步维艰,相关的成果也屈指可数,本文正是在这样的背景下进行了实证研究,并提出了远程教育服务质量的多维分层模型.
首先,学生从结果质量、交互质量和物质环境质量等三个维度对远程教育服务质量进行感知.由此可见,学生对远程教育服务质量的感知是多元的,包括了有形感知和无形感知.而在三个初级维度中,结果质量最能影响远程教育服务质量,其与远程教育服务质量的相关系数为0.74（见表1）.该结果表明学生接受远程教育的主要目的是获取知识、提升能力.物质环境质量与交互质量对远程教育服务质量的影响系数次之,分别为0.56和0.49（见表1）,表明硬件设施和网络资源在远程教育服务质量中的重要性高于与教师、管理人员的交互.由于远程教育是一种准分离的教育类型,学生的主要学习方式是借助远程教育学习支持服务进行的自学,与全日制教育存在较大的差异,因此也可以解释硬件设施、学习资源等学习环境的重要地位.
其次,学生对结果质量、交互质量和物质环境质量的感知同样是一个多元的复杂过程.在实际的感知中,三个初级维度可以进一步分解成九个子维度,所有这些构成了学生对远程教育服务质量的总体感知.从现有的研究成果来看,本文模型中的其他子维度均不同程度地得到了其他学者的支持,而结果质量中的情感结果和物质环境质量中的社会因素则尚未体现在相关的研究中.笔者认为,本文的研究视角是纯粹从学生感知的角度出发,完全借鉴了商业组织服务质量的研究成果,更多地考虑了学生的远程教育服务体验,而服务质量是一种认知判断,因此出现情感结果和社会因素两个子维度也在情理之中.
最后,服务接触在远程教育服务体验中具有核心地位,而不同子维度的接触重点不同.远程教育服务中学生同样会从SERVQUAL模型所强调的可靠性、响应性和移情性等三个接触性角度进行感知.但是从三个接触性指标在不同子维度的因子载荷来看,其重要性显然不同.如可靠性在知识获取中的因子载荷最高,表明学生在知识获取中更注重知识的完整和准确；而在态度这一子维度中,响应性的因子载荷最高,表明学生更注重教师、管理人员服务的响应性.
（二）管理启示
从本质上来说,本文研究的基本问题是远程教育服务质量是如何被感知的,而该研究模型也有助于远程教育机构管理者理解学生对远程教育服务质量体验的感知形成过程,这给远程教育机构带来了全新的管理启示.
首先,远程教育机构不仅应重视教育服务的结果,也要兼顾教育服务提供的过程.远程教育服务质量所包括的三个初级维度表明,学生不仅重视远程教育服务的结果,同时也关注与教师、管理人员的沟通以及为有效学习所设立的物质环境.因此,远程教育的结果（人才的培养）虽然仍是远程教育机构重要的任务,但是同时也需要重视师生交互等过程质量以及物质环境质量,而从服务质量的视角来看,前者正是表明了服务是被传递的过程.从这个意义上来说,远程教育服务质量和商业组织的服务质量在本质上是一致的,它不仅需要注重服务的结果,也需要重视服务提供的过程.
本文出处 http://www.sxsky.net/jiaoxue/020580773.html
其次,大力提升远程教育服务体验.从本文的概念模型来看,学生对每一子维度的感知均通过表示服务接触的响应性、可靠性和移情性等三个因素进行.因此,远程教育机构在提供服务į
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