臺灣博碩士論文加值系統

網路學習是近年來興起的學習方式之一，藉由網路(the Internet)的幫助，學生在學習上可以有更多元的選擇，不受時間與空間的限制。然而，數位學習與其他學習方式來比較，網路學習有很明顯的優勢與困境存在（Lern, 1998；吳明隆,1998；楊國德,1998；林家弘, 1998）。
雖然數位學習方式意欲取代傳統的實體教學方式，然而兩者本身並非僅能二擇一，若是可以在線上教學之外輔以部份實體教學，則學習效果應會更好。成人學習接受網路學習模式並利用虛擬社群間的互動與分享達到知識的提升與學習的凝聚力。（陳育亮、鄭淑惠 資訊管理學報）
本研究利用科技接受模式(Technology Acceptance Model; TAM)來檢驗消費者對於「美容課程數位學習」的學習態度以及接受程度；其次，本研究增加「互動學習」以及「線上社群」做為自變數，探討這二個變數是否可以增強消費者對於使用數位學習的態度，進而增加其接受程度。數位學習經實證研究結果顯示，認知有用性不會直接影響使用行為意圖，但認知有用性和認知易用性對使用態度具有正向影響，進而增加使用行為意圖。此外，數位學習互動性及線上社群功能對使用行為意圖具有顯著影響。最後，本研究期望此研究結果能夠作為我國未來美容產業業者在建置課程線上系統時，瞭解顧客的需求，進而提升顧客實質效益之參考依據。

Online learning is one kind of study tools in recent years. The students can have more learning option from Internet without time and place constraints. In addition, Internet study has more advantages against others learning ways.
Although Internet learning could replace traditional teaching model, however, how to execute two tools is what we are going to research in this study. It should be more helpful for learners to secure online teaching and physical education. The issue will be examined and discussed on this study. This study is explore how Technology Acceptance Model (ATM) to affect learning willingness and level of acceptance. Second is to explore interactive learning and online communities how to affect consumer’s learning willingness and level of acceptance.
By empirical results shows that perceived usefulness does not affect behavioral intentions directly. But, the perceived usefulness and perceived ease of use is positive on consumer’s willingness. Moreover, the behavioral intention has a positive affection by online study and online community. Cumulatively, this study is expected to have a specific contribution to create online study system on beauty industry with the empirical results accordingly.

第一章 緒論 1
第一節 研究動機與目的 1
第二節 研究問題 4
第三節 研究流程 5
第二章 文獻探討 8
第一節 台灣美容產業 8
第二節 數位學習及線上學 15
第三節 科技接受模式 18
第四節 使用態度與意圖 20
第五節 教學互動性 21
第六節 網路社群 23
第三章 研究方法 25
第一節 研究架構 25
第二節 研究假說 26
第三節 研究設計 27
第四節 研究對象與問卷發放 28
第五節 資料分析方法 28
第四章 資料分析 31
第一節 敘述性統計分析 31
第二節 信效度分析 40
第五章 結論與建議 46
第一節 研究結論 46
第二節 研究貢獻與管理意函 47
第三節 研究限制與未來發展建議 49
中文文獻 52
英文文獻 55
研究問卷 57

中文文獻
何祖鳳、陳俊榮、陳銘欽，民國87年，「網路教學系統評估準則之研究」，遠距教育，第7期，頁20-29。
余泰魁，民國94，「電子化服務採用行為意向之實證研究」，國立雲林科技大學管理研究所博士論文。
余泰魁、吳桂森、楊淑斐，民國93年，「市場行銷組合與計劃行為理論之整合性分析-以數位學習為例」，產業論壇，第6卷第1期，頁171-203。
巫靜宜，民國89年，「比較網路教學傳統教學對學習效果之研究」，淡江大學資訊管理研究所碩士論文。
李美慧、陳鴻基、陳姚真，民國90年，「科技接受模式在非同步網路學習系統使用意向之應用」，TANET 2001論文集。
邱世宗，民國87年，「網路教學系統之功能分析與設計」，國立中山大學資訊管理研究所碩士論文。
洪明洲，民國88年，網路教學，台北：華彩軟體股份有限公司。
洪萬富，蕭紋旭，洪銘建 數位學習歷程之發展與雛型設計
張春興、林清山，民國79年，教育心理學，台北：東華書局。
許成之，民國86年，「面對多元媒體遠距教學的衝激」，隔空教育論叢，第9輯，頁155-174。
陳玉婷， 蔡立元 從科技接受模式觀點探討資訊科技融入學習
陳年興、魏春旺、黃盟升、林俊成（2008）混成同步學習環境中之即時互動現象
陳年興、王敏煌，民國86年，「全球資訊網上教材製作輔助工具之研發」，
陳志樺，民國91年，「成人技職繼續教育參與動機與障礙因素之相關研究」，國立彰化師範大學工業教育研究所博士論文。
黃貝玲，民國90年，「從數位學習的發展看企業線上訓練」，eBusiness Executive Report，第19期，頁12-23。
黃富順，民國73年，「成人參與繼續教育動機取向及其相關因素之研究」，國立臺灣師範大學教育研究所博士論文。
董興國（2003），「從學習理論探討影響網路學習績效因素之研究」，隔空教育論叢，第9輯，頁77-103。
榮泰生，民國90年，「創新擴散有助市場行銷」，管理雜誌，第322期，頁118-120。
鄭慧娟，民國84年，「電腦網路隔空教學」，隔空教育論叢，第7輯，頁89-105。
李建銘，民國96年，「美容服務產業研究與事業經營策略分析」
朱國明，2007年，從購買決策過程觀點探討網路社群成員間助人行
為之相關研究
簡祥霖，2010年，市場導向、創業導向與學習導向對公司績效之影響 ─ 以市場動盪為干擾變數
陳育亮、鄭淑慧，資訊管理學報第17期，網路教學與社群學習在成人教育的應用---以混成式網路學習探討其行為意向
台南科大學報 第28期 人文管理類- 234 -
英文文獻
Adams, D.A., Nelson, R.R., & Todd, P. A.(1992). Perceived usefulness, ease of use, and usage of information technology: A replication. MIS Quarterly, 16(2), 227-247.
Agarwal, R., & Prasad, J.(1998). The antecedents and consequents of user perceptions in information technology adoption. Decision Support Systems, 22(1), 15-29.
Bagozzi, R. P., & Y. Yi, (1988). On the evaluation for structural equation models. Journal of the Academy of Marketing Science, 16(1), 74-94.
Bentler, P. M. (1990). Comparative Fit Indexes in Structural Models. PsychologicalBulletin, 107(2), 238-246.
Bentler, P. M. (1992). On the fit of models to covariance and methodology to the bulletin. Psychological Bulletin, 112(3), 400-404.
Carmines, E., & McIver, J. (1981). Analyzing models with unobserved variables: Analysis of covariance structures, in G. Bohmstedt and E. Borgatta (eds.),Social measurement: Current Issues, Beverly Hills, Calif: Sage.
Chin, W. W., &Todd, P. (1995). On the Use, Usefulness, and Ease of Use of Structural Equation Modeling in MIS Research: A note of caution. MIS Quarterly, 19(2), 237-246..
Davis, W. R. (1993b). The FCI rule of identification for confirmatory factor analysis: A general sufficient condition. Sociological Methods and Research, 21(4), 403-437.
Davis, F. D., Bagozzi, R. P., & Warshaw, P. R. (1989). User acceptance of computer echnology: A comparison of two theoretical models. Management Science,35(8), 982-1003.
Ding, L., Velicer, W. & Harlow, L. (1995). Effect of estimation methods, number of indicators per factor and improper solutions on structural equation modeling fit indices, Structural Equation Modeling, 2(), 119-143.
Fishbein, M., & Ajzen, I.(1975). Belief, attitude, intention and behavior: An introduction to research and theory, reading, mass: Addison-Wesley: MA.
Fornell, C., & Larcker, D. F.(1981). Evaluating structural equation models with unobservable and measurement error. Journal of Marketing Research, 18(1), 39-50.
Hairs, J. F., Anderson, R. E., Tatham, R. L., & Black, W. C. (1998). Multivariate DataAnalysis, New York: Macmillan.
Hunt, D. T. (1997). Learning to learn : Maximizing your performance potential, Elan Press, 113-121.
Igbaria, M., Guimaraes, T., & Davis, G. B. (1995). Testing the determinants of microcomputer usages via a structural equation model. Journal of Management Information Systems, 11(4), 87-114.
Joreskog, K. G,& Sorbom, D. (1996). LISREL8: User’s reference guide, mooresville: Scientific software.
Jonassen, D. H. (2000). Computers as mindtools for schools: Engaging critical thinking second edition.Upper Saddle River, NJ: Merrill.
Jonassen, D. H., Peck, K. L., & Wilson, B. G. (1999). Learning with technology: A constructivistperspective. Upper Saddle River, NJ: Merrill.
Johnson, G. R., Eison, J. A., Abbott, R., Meiss, G. T., Moran, K., Gorgan, J. A.,Pasternack, T. L., Zaremba, E., & McKeachie, W. J., “Teaching tips for users of the motivated strategies for learning questionnaire (MSLQ) ”, National Center for Research to Improve Postsecondary Teaching and Learning, university of Michigan, 1991.
MacCallum, R. C., Roznowski, M., Mar, C., & Reith, J. V. (1994). Alternative strateiges for cross-validation of covariance structure models. Multivariate Behavioral Research, 29(1), 1-32.
Marsh, H. W., Balla, J. R., & McDonald, R. P. (1988). Goodness-of-Fit Indices in confirmatory factor analysis: The effect of sample size. Psychological Bulletin, 103(3), 391-410.
Mayer, R. E., & Anderson, R. B. (1991). Animations need narrations: An experimental test of adual-coding hypothesis. Journal of Educational Psychology, 83(4), 484-490.
Mayer, R. E., & Sims, V. K. (1994). For whom is a picture worth a thousand words? Extensions of adual-coding theory of multimedia learning. Journal of Educational Psychology, 86(3), 389-401.
Pintrich, P. R.(1989). The dynamic interplay of student motivation and cognition in the college classroom. In Ames, C. & Maehr, M. (Eds.), Advances in motivation and achievement: Motivation - enhancing environments, reenwich,CT: JAI, 6, 117-160.