德尔菲法作为高校云基学习管理系统实施中构建共识的策略

《Applied Research》：Delphi Method as a Consensus-Building Strategy for Implementation of a Cloud-Based Learning Management System in Higher Education Institutions

　　

将云计算技术应用于高校可创新性提升学习管理系统（LMS）的可扩展性与效用，但成功实施仍受限于关键成功因素（CSF）缺失与机构就绪度不足。研究人员以技术-组织-环境（TOE）框架为基础，经文献综述建立概念模型，采用德尔菲法分两轮征询18名及13名来自学术、信息技术与专业实践领域的专家意见，最终就14项归类于技术、组织与环境维度的关键要素达成共识。该研究为高校云基LMS实施提供经验证决策支持模型与策略路线图，并印证德尔菲法是教育技术快速演进领域中汇聚专家判断的可靠方法。

研究背景方面，云计算因能降低实施与维护成本、提升数据安全、增强移动性且免本地安装，被视为优化高校学习管理系统（LMS）性能的关键路径；然而云基LMS落地仍面临数据安全、基础设施就绪度与利益相关者接受度等障碍，且既有研究缺乏对关键成功因素（CSF）的系统识别与优先级排序。为弥补上述缺口，研究人员以技术-组织-环境（TOE）框架为理论基座，开展本轮德尔菲研究。

研究人员开展的研究及结论：研究通过两轮德尔菲流程，首轮18位专家评估13项初始CSF，次轮13位专家重评并纳入新增的服务水平协议（SLA）共14项因素；采用7点李克特量表与三项共识指标——高重要比例≥51%（评分6–7）、四分位距（IQR）<2、标准差（SD）<1.5——判定共识。第二轮所有14项因素均达标，其中基础设施、可用性、高层支持与技术意识获100%高重要认可。最终模型含技术簇5项（安全、数据恢复计划、可靠性、可用性、基础设施）、组织簇6项（降本、机构规模、高层支持、技术意识、技术就绪度、SLA）、环境簇3项（竞争压力、外部压力、环境可持续性）。数据显示数据恢复计划与高层支持均值最高（6.46），机构规模、竞争与外部压力列中等优先级。该研究发表于《Applied Research》，意义在于将专家隐性知识转化为可审计的决策支持框架，并为后续实证校验提供基线。

主要关键技术方法概括（不超250字）：研究人员依RAND传统选取具5年以上经验的学术管理者、IT专家及LMS供应商构成面板，首轮31邀约22应允18完卷，次轮13完卷；以7点Likert尺度采集定量同意度，同步开放定性收益/障碍叙述；共识判定联合高重要占比、IQR与SD三指标；定性文本经主题编码后与CSF映射三角验证；新增因素SLA由首轮障碍“SLA认知薄弱”析出并入次轮；设双审核员对聚合内容与编码过程审计；全程未用AI生成方法论或数据诠释。

研究结果各小节浓缩如下：

4.1 Review Matrix：文献综述析出13项初始CSF分置技术（F1–F5）、组织（F6–F10）、环境（F11–F13）三簇，作为德尔菲底稿。

4.2 Integration of Quantitative and Qualitative Findings：专家定性反馈提炼8类收益与6类障碍主题，映射至对应CSF；障碍“SLA认知薄弱”无法归入原集，立为新因素SLA，归组织簇。

4.3 Consensus-Building Across Rounds：首轮10/13达共识，机构成本IQR=1.75超限，机构规模/竞争/外部压力未过51%线；次轮14项全过线，可用性、基础设施、高层支持、技术意识达100%高评，首轮未共识项显著收敛。

5 Final Delphi Results：二轮均值显示技术簇全数>6.2且SD<0.7；组织簇高层支持与数据恢复计划并列最高6.46，机构规模5.92居中性；环境簇可持续性6.00为高，两压因子5.62居中。SLA以6.23入高优。

5.1 Final CC-LMS Implementation Model：14 CSF按TOE装配为终版框架，SLA由专家反馈补入，印证德尔菲对初始集的精炼贡献。

讨论部分总结：研究人员指出成功实施依赖技术、组织、环境互补而非单维决定；最高优6项（数据恢复计划、高层支持、安全、可用性、基础设施、降本）须前置配置，中等优因素随机构情境激活；框架虽经双轮共识但尚未经真实部署校验，面板规模受地理分布约束。结论部分译文：本研究确立了以CSF构念测度高校云基LMS聚焦程度的指示体系，所提框架统合广泛CSF构念并经高校专业人员验证，可导引后续云基LMS研究，并助益马来西亚高校提升管理竞争力与效率；理论上扩充教育技术共识方法学，实践上交付可操作决策支持模型与路线图。