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为探究医学高校教员电子学习系统使用持续性，研究人员调查发现年龄等因素影响显著，为优化系统提供依据。
在当今数字化时代，教育领域正经历着前所未有的变革，电子学习（e - learning）逐渐成为教育的重要组成部分。尤其是在医学教育中，它为医学生提供了丰富的学习资源，帮助他们提升知识、技能和专业经验，进而提高教育质量和标准。然而，随着电子学习系统在医学高校的广泛应用，其在疫情后是否能持续有效使用成为了一个关键问题。在新冠疫情期间，伊朗的医学高校为了保证教学的正常进行，迅速采用了电子学习系统，如 Noorid 系统 。但疫情结束后，面对面教学恢复，电子学习的使用量有所下降。那么，在正常教学条件下，哪些因素能够鼓励医学教育继续使用电子学习技术呢？这不仅关系到前期在系统开发上投入资源的有效利用，也关乎医学教育能否成功将电子学习转变为一种现代教育文化。
在此背景下，来自伊朗洛雷斯坦医科大学（Lorestan University of Medical Sciences）和伊朗医科大学（Iran University of Medical Sciences）的研究人员 Ali Garavand、Nasim Aslani、Pooria Afsharifard 和 Hamed Nadri 等人开展了相关研究，研究成果发表在《BMC Medical Education》杂志上。
研究人员为了深入了解影响医学高校教员持续使用电子学习系统的因素，采用了基于两个技术持续模型开发的调查问卷进行数据收集。研究对象为伊朗卫生部的学术教员，样本量根据估计总体比例的公式确定，至少需要 300 人，最终回收有效问卷 120 份。研究人员利用结构方程模型（Structural Equation Modeling，SEM），通过 SMART PLS 4 软件和 SPSS v 20 软件对数据进行分析。
在研究结果部分，首先是教员的人口统计学信息。参与调查的教员中男女各 60 人，年龄主要集中在 41 - 45 岁，基础科学教员占 85.8% 。学术职称方面，助理教授占比最多，达 64.2% ，博士学位教员占 82.5% 。
接着是人口统计学信息对变量的影响。研究发现，除年龄外，大多数人口统计学变量对电子学习系统持续使用的影响并不显著。年龄因素对期望确认（Expectation confirmation）、目标一致性（Goal congruence）和系统持续使用有显著影响。
然后是模型的信效度检验。问卷的因子载荷均超过 0.7，表明问题有效且一致。模型的 Cronbach’s alpha 和组合信度系数显示模型可靠性良好，平均方差提取（Average Variance Extracted，AVE）超过 0.5，表明收敛效度良好，且各潜变量的 AVE 平方根大于其与其他潜变量的相关性，说明模型具有判别效度。
最后是变量对持续使用意向的影响。激励（Incentives）对使用电子学习系统的意向影响可忽略，假设 H8 被拒绝；感知有用性（Perceived usefulness）对持续使用意向的直接影响可忽略，但通过满意度（Satisfaction）有间接影响，假设 H4 被拒绝，H3 和 H5 被接受；目标一致性直接影响使用意向和感知有用性，假设 H6 和 H7 被接受；期望确认对感知有用性和满意度有影响，假设 H1 和 H2 被接受。
在研究结论与讨论部分，研究表明电子学习虽然有诸多优势，如提供便捷学习资源、时间灵活等，但也面临挑战。年龄增长会降低电子学习系统的持续使用可能性。感知有用性在本研究中未直接得到证实，这可能是因为系统缺乏离线教育内容、游戏化等工具，无法充分评估教育成果质量。不过，它通过影响满意度间接影响系统使用的持续性。满意度是系统接受的重要预测指标，受系统稳健性、界面设计等多种因素影响。目标一致性反映了系统能力与用户期望的契合度，对系统接受和使用有直接影响，高目标一致性可减少对激励的依赖。激励在本研究中对系统使用持续性影响不显著，可能与目标一致性较高有关，但合适的激励机制仍有助于提高系统的适应性和使用效率。期望确认对用户感知系统有用性和后续参与有重要影响。
本研究存在一定局限性，如医学高校教员参与积极性不高，研究仅为问卷调查，缺乏定性研究。未来，医学科学领域的电子学习系统应更复杂、功能更丰富，具备决策支持系统、游戏化等功能，以提高用户满意度和感知有用性。还应设计混合式系统，结合多种学习方式，满足不同学习风格和偏好，适应未来学习环境的变化。
综上所述，该研究通过对医学高校教员电子学习系统持续使用影响因素的深入探究，为优化电子学习系统、推动医学教育的数字化转型提供了重要的理论依据和实践指导，对提升医学教育质量具有重要意义。
