基于UTAUT模型的陕西省高等教育数字化转型学习体验问题及对策

一、引言

在“十四五”教育信息化规划的推动下，中国高等教育加速向数字化、智能化转型。陕西省作为西部教育重镇，近年来通过“智慧校园”建设、在线课程平台推广等措施，初步构建了数字化教育生态。然而，数字化转型过程中，学生的学习体验是否真正提升？技术应用是否满足学生深层需求？这些问题亟需系统性研究。

二、陕西省数字化转型现状

1.地方政府数字化教育政策现状

陕西省在“十四五”期间，积极响应国家教育数字化战略，出台了一系列政策文件，全面推进高等教育数字化转型。其中《陕西省教育网络安全和信息化“十四五”规划》明确提出到2025 年，实现教育环境新优化、教育治理新突破、教育资源新供给、教育模式新变革、信息素养新提升、网络安全更稳固的目标。所提出的“4+X”工程，聚焦平台搭建、课程建设、教师培养、学生管理四大领域，实施系列推进举措，以数字化转型赋能高等教育高质量发展。

2.资金与资源投入

陕西省打造了教育综合管理服务平台，整合了三大省级MOOC 中心资源，引入近900 门课程面向社会开放。这一平台建设的核心特征体现在三个方面：一是构建了统一技术标准，实现 50 所本科高校1731 门慕课的接入与学分互认；二是凸显西部特色，启动建设100 门涵盖延安精神、西迁精神、秦岭生态保护等陕西元素的线上课程；三是推进“慕课西行”计划，依托西安电子科技大学建设慕课西行信息资源平台，建立完善的课程库、师资库、案例库和工具集。这种平台化发展打破了传统教育资源壁垒，使学生获取知识的广度和效率显著提升

3.人工智能深度赋能教学

2025 年初，陕西多所高校加速部署 DeepSeek“满血版”本地化模型，形成三类深度应用场景：西安交通大学构建学科智能体实现科研“学-测-评”闭环；西安欧亚学院开发AI 教学助手，引导学生多角度提问训练批判思维；西安财经大学推出智能客服系统“仙财小i”，招生期日均处理千次咨询。此举重构了高校“研-教-管”智能生态。

三、基于 UTAUT 模型的学习体验问题诊断

1.学习环境体验评估：技术赋能与制度滞后的矛盾

人工智能影响模型的操作层在此体现为环境智能化带来的流程简化。例如西安财经大学“仙财小 i”智能客服系统，基于 DeepSeek 本地化部署，实现教务咨询 7×24 小时响应，使办事效率提升 40% 。但社会影响维度数据揭示， 60% 的课程尚未整合 AI 工具，导致学生自发使用时面临制度性障碍——当教师未明确许可 AI 辅助时， 32% 的学生因担忧学术诚信问题而放弃使用。这种技术赋能与制度滞后的矛盾，凸显了环境体验中“硬件先行”与“软性支持”的失衡。

2.学习资源体验评估：努力期望与习惯的联动失效

人工智能的深度介入正在重塑学习资源的供给逻辑。UTAUT 模型的绩效期望，在此维度体现为资源智能匹配度对学习效率的提升作用。然而，人工智能影响模型的战术层挑战在此凸显——提示工程技能的缺乏导致 40% 文科生难以有效驱动 AI 生成高质量答案。西安财经大学的调研发现，学生使用DeepSeek 时因提问模糊性，导致资源匹配误差率达 35% 。当技术使用门槛超出学生认知准备度时，即使资源供给充足，其学习体验仍可能恶化。

3.人工智能影响体验评估：战术层应用中效率与深度难以平衡

人工智能的深度融入引发复杂的体验张力，学生肯定 AI 工具提升学习效率但 20% 存在作业代写依赖，仅 10% 的课程提供AI 伦理培训。陕西高校虽通过本地化部署降低费用，但农村学生的终端设备差异仍导致体验分层——高性能设备用户对 AI 助教的满意度显著优于低端设备用户。同一课程题目下，学生通过细化提问使答案迭代优化率达83% ，但需消耗额外 30% 课时。这反映战术层应用中效率与深度的平衡难题。

四、基于 UTAUT 模型的学习体验问题对策

1.学习环境体验优化——构建“制度-技术”协同响应机制

首先，建立“三色认证”课程制度，红色认证为明确明确禁止 AI 介入的环节，如期末考试等。黄色认证为允许有限使用 AI 工具，要求标注使用比例。绿色认证为开放AI深度参与场景，如跨学科虚拟辩论。其次，推行“1:1 数字导师”计划，为农村学生配备高性能终端设备，同时指派高年级学生担任技术辅导员，提供如校园AI 工具白名单或每月线下工作坊等。

2.学习资源体验升级——设计“认知友好型”人机交互路径

首先，开发“三级提问引导”系统，基础层预设学科模版，进阶层智能追问提示，创新层开放指令训练，如模拟跨学科辩论。其次，实施AI 工具线上微课学分认定，以AI工具的线上微课推动学生自学 AI 工具的具体操作。以学分认定推动 AI 的自主学习应用训练，提高学生数字素养。

3.人工智能战术应用平衡——重构“效率-深度”动态调节模型

首先，引入“反思性中断机制”，当 AI 工具连续多次应用时，触发强制性任务，以强制任务推动学生人机协同思考，提高效率的同时降低思维退化风险。其次，创建“双轨课时分配”方案，以线上 AI 精讲核心知识点和核心观念，线下教师重难点深化虚拟仿真实践操作，落实学生的能力训练成果，AI 自助批改客观或基础类型题目，夯实课程知识基础，同时提高学生课堂学习成果和学习质量。

陕西省高等教育数字化学习体验评估表明，学生学习体验的提升有赖于技术逻辑与教育逻辑的深度协同。当前核心矛盾集中于绩效期望冲突、技能适配断层及制度支持滞后三方面。未来需着力推进：第一，开发省级监测平台，实现各校体验数据实时可视化管理。西安电子科技大学“成长画像”系统已初步验证该路径的可行性。第二，深化伦理能力培养，将 AI 批判性使用纳入核心素养框架，推广西安交大“反思提示”机制，在提升绩效期望的同时守护思维深度。第三，优化基础设施普惠，设立“数字包容基金”，为农村学生提供终端租赁工具。卒后，唯有通过技术赋能、数据驱动、制度创新、伦理护航的四维融合，方能在数字化浪潮中实现学习体验的真正升维，为西部高等教育数字化转型提供可复制的“陕西方案”。

参考文献：

[1]大学生在线学习力测评模型的建构与运用[J]. 王牧华;刘成林;吴晓丽;仇茂明.中国电化教育,2023(08)

[2]智慧教育视角下大学生学习能力重构[J]. 陈梦迁;彭希林.高等教育研究,2020(07)张艳，女，汉族，1990 年生，陕西省西安市人，管理学硕士，讲师，研究方向：数字化教学改革与实践研究，工作单位：经济与。

课题：2024 年陕西省“十四五”教育科学规划 2024 年度课题《陕西省高等教育数字化转型对学生学习体验的影响及对策研究》，课题编号：SGH24Y2147

课题： 2025 年教师发展研究项目《“赛培一体”模式下青年教师教学能力螺旋式跃迁机制研究》，课题编号：PX-64252804