時間：2023-03-16 15:42:08
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考慮到計算機技術的飛速發展，其已經在社會發展和國民經濟中得到廣泛應用，深入到人們日常生活的方方面面，所以，高校在其計算機課程的教學中就應該投入足夠的重視。相應的，與計算機課程掛鉤的任課教師則應該從根本上改變計算機教學的觀念，改進和優化傳統的計算機教學方式。要以計算機教學改革為契機，推動課程實驗教學的發展，為學生實踐能力的提高創造條件，從而為學生創造和創新能力的培養提供廣闊空間。
2計算機教學的現狀
2.1教學內容脫離實際
部分高校的計算機課程教師還在采用傳統的教學方式，特別是在計算機實驗教學的過程中也采用了比較傳統的、由教師主導的教學方式，使得整個教學過程和內容都與實際相脫離，只是讓學生在實習的過程中根據例題來機械地完成實驗過程，沒有充分調動和發揮學生的創新思維能力，從而給學生在學習過程中的獨立思考能力，以及綜合應用能力的提高產生了阻礙的作用。
2.2教學模式不夠合理
現在，很多高校的計算機課程教學的實驗課程，還是主要采用教師在實驗開始前對需要實驗的內容和操作方法進行講解，接著安排學生完成上機操作環節，對教師提出的問題進行驗證；最后，教師則需要針對學生在上機過程中存在的一些問題進行輔導。這種相對落后和不夠合理的教學方式，使得學生只能夠根據教師的要求來完成上機實驗過程，沒有充分調動學生的創新能力和積極性。
2.3計算機實驗環境的建設不夠科學
在我國大幅度擴展的大趨勢下，很多高校為了吸引足夠的生源，在對計算機課程的實驗室環境的建設和管理上，沒有根據自身條件穩步推薦，缺乏科學依據，很在諸多問題。而這些問題的存在則給學生的實際上機操作和訓練過程不利的影響，難以為計算機課程的前面展開提供硬件條件和支持，使得學生難以高質量地完成實驗任務，也限制了其創新能力的發揮。
2.4考核方式不科學
當前，我國高校中的計算機課程教學采用相對比較單一的方式來完成考核過程，使得所采用的考核方式難以充分反映和表達學生在學習中取得的成績和實際情況，一般的做法都是根據學生平時的表現和上機操作的成績來實現對學生學習情況的評定，這種不科學的考核方式，難以真實地反映學生的能力，會對學生的發展和提高產生障礙。
3計算機課程教學改革的思路
3.1分層教學方法
在大學計算機課程的教學，特別是計算機實驗的過程中，教師應該采用基于分層的教學方法，也就是根據不同學生的興趣和愛好了設計相應的教學方法。在此過程中，計算機課程教師可以將部分計算機應用能力較差的學生劃入基礎組，針對這部分學生的特點，教師著重為其講解基本的計算機操作基礎與技能，使得此部分學生能夠充分立即基礎計算機知識，并熟練掌握上機操作技能；而對于那些計算機基礎理論和應用能力都比較強的學生，教師可以將其劃入提高組，考慮到這些學生已經能夠熟練賬務計算機基礎內容和具體的操作技能，教師在教學過程中可以為其提供相對比較難的實驗內容，這樣，才能更有針對性地提高學生的創造性思維能力，不斷提高學生的綜合素質。
3.2增加計算機實驗課程比例
由于計算機技術的發展日新月異，所以高校在開展計算機教學中應該緊密結合自身優勢，積極聽取和參考IT企業教學指導委員會的意見，對已有的教學計劃進行修訂，增加教學實踐內容在整個教學計劃中的比重，提高實驗教學在學分分配中的比例，注重對課外實驗環境的構建，安排層次遞進的課程設計。當然，也可以單獨開始相關的實驗課程，提高選修課在學分構成中的比例，對選修課程組進行優化和完善，可以將面向應用的多個企業所急需的課程都列為選修課程。
3.3互動式教學
通過互動式教學，教師在大學計算機課程的授課過程中所能采用具體教學形式多樣，可以實現學生的積極溝通和交流，可以更加充分地調動學生的積極性，活躍學生的思維，同時還可以有效提高教師的教學質量，提升其教學水平。
3.4培養學生創新能力
通過開展形式多樣的科技活動，可以讓學生在計算機教學中積極參與到這些活動中，從更廣的層面培養學生的創新意識。教師所能夠開展的科技活動形式多樣，比如可以開展程序設計大賽、軟件開發比賽等，從而充分激發學生對知識探索的興趣，提高學生的創新能力。
4計算機教學改革途徑
4.1實驗教學精講多練
在具體的教學過程中，教師應該更多地發揮啟發、引導和點撥的作用，所以，教師在對相關知識點和內容進行講解時要以精講為主，重點講解難懂、容易出錯的知識點，也可以向學生介紹有效的學習方法，為學生學習能力的提供幫助。所以，高校的計算機課程教師在授課中，更應該采用精講多練的方式，大幅增加學生在上機操作環節的時間，這樣才可以從根本上培養學生在實踐能力、創新能力和創造性思維等方面的興趣。
4.2培養學生積極性和主動性
在計算機課程內容的教學中，教師應該根據具體的教材和知識點，科學地對教學過程進行規劃安排，精心設計和分配各種形式的教學環節，實現理論和實踐教學的完美結合，從而大幅增加計算機教學過程中的趣味性，充分調動學生對計算機知識的學習興趣，培養學生學習和鉆研計算機技術的主動性。所以，通過計算機授課教師對教學內容和過程的合理設計，可以有效活躍課堂的范圍，激發學生對計算機知識的學習興趣，培養學生的積極性，更加高效地培養學生的實踐能力和計算機操作綜合素質。
4.3開展網絡化教學
在計算機的教學過程中，教師還應該以網絡化環境為依托，構建相應的網絡平臺，開展更高層次的網絡化教學。以網絡為基礎的教學，不僅能夠滿足學生對個性化的追求，更可以快速達成計算機教學的目的。通過網絡化的教學方式，可以改變計算機教學的基本方式，組織學生利用網絡來收集相關計算機資料，根據自身基礎和興趣選擇知識點進行學習，充分激發學生的創新思維，開拓學生視野。采用這種教學方式，最根本的目標是要激發學生的學習興趣，使學生能夠養成良好的主動學習習慣，達到對學生學習興趣培養的目的。
5結語
在當今的信息時代，云計算、物聯網、移動通訊、大數據等新概念新技術如雨后春筍般涌現，在社會生活各領域引發革命性的突破，極大的改變了人們過去對計算和計算機的認識，人們開始意識到計算思維的重要性。隨著網絡和數字化進程的進一步發展，計算思維逐漸成為了人們認識和解決問題的基本能力之一。計算思維無處不在，它作為一種基本的能力，人人都應掌握，特別是當代的大學生，必須具備這樣的能力。
2問題與對策
2.1存在的問題
雖然計算思維能力對當代大學生相當重要，但是在當下，我國眾多高校對計算機課程的開設和教學方面依然是不夠重視的，特別在一些文科性質的高校，計算機教育方面的課程就只有大學計算機基礎這一門課，而且教學內容主要是Office辦公軟件的使用，培養目標側重于操作技能的掌握，強調對軟件的“會使用”、“熟練掌握”，應該說，這種帶有針對性和實用主義色彩的培養模式能在短時間、一定程度上、特定范圍內有效解決了學生信息能力的培養問題，但過分倚重課程的工具性必將導致計算機基礎課程教學目標單一、認知高度不夠，不能滿足新形勢下培養學生信息素養的時展要求。除了計算機基礎存在的“狹義工具論”的問題之外，另外一個突出的問題就是教師自身的計算思維意識問題。一方面是無意識的計算思維教學，即教師對一個計算機問題的求解過程是基于計算思維的，但他在講解過程中是無意識的，未來則需要有意識地、系統地展開計算思維的教學；另一方面是沒有充分認識計算思維教育的重要性，沒有將其提升到一個戰略的高度去付諸教學，導致在教學過程中只側重于技術和應用，而忽略了“思想性”，因為計算思維本質上就是一種思想。
2.2計算思維能力培養的對策
2.2.1教學內容改革
計算思維反映了計算機學科最本質的特征和最核心的解決問題的方法。計算思維旨在提高學生的信息素養，培養學生發明和創新的能力及處理計算機問題時應有的思維方法、表達形式和行為習慣。要培養學生的計算思維能力則必須要先擺脫當前以工具軟件學習為主的教學模式，實現課程內容改革，將計算思維的能力培養作為計算機基礎教育的主要任務。在教學內容的改革方面，國外的很多大學已經走在了我們的前面。譬如斯坦福大學在“下個十年計算機課程開設情況”方案中提出了新的核心課程體系，包括計算機數學基礎、計算機科學中的概率論、數據結構和算法的理論核心課程，以及包括抽象思維和編程方法、計算機系統與組成、計算機系統和網絡原理在內的系統核心課程。強調將計算理論和計算思維的培養納入課程全過程。雖然開設如此多的基礎課程對于我國非計算機專業的學生來說并不現實，但卻可以給我們的計算機基礎課程內容改革提供參照。根據當前我國大學招生文理分科的不同，對于理科生，可以在其修完大學計算機基礎后，適當增加如數據結構、數據庫技術和程序設計等方面的選修課程，這幾門課對于培養學生的計算思維能力方面有很大的幫助，比如在數據結構課程中可以學習到各種解決問題的算法，通過算法的學習可以讓學生掌握計算機進行問題求解的步驟，而這正是計算思維的精髓；學習程序設計課程則可以了解和體會計算機用語言結合算法去實現問題求解的具體過程，是將算法付諸實現；而數據庫則是當今大數據時代必須掌握的技術。對于文科生，可以在后續開設的選修課程當中適當降低難度，比如可以開設《辦公軟件高級應用》、《網頁設計》、《Flas制作》等課程，以提升學習興趣，著重點于應用，也有助于計算思維的培養。
2.2.2教學方法改革
（1）任務驅動教學法
任務驅動教學法即由教師根據教學的內容和目標，提出教學任務，引導學生進行探索式學習，最后由學生自主完成任務的一種教學方法。學生可以自由組成團隊進行協作、共同完成任務，這種教學方法可以極大地調動學生學習的積極性，提高自主學習的能力，培養了學生自主探索和團隊協作的精神。
（2）問題教學法
問題教學法其實就是由教師提出一個問題，讓學生嘗試著去分析問題和解決問題的教學方法。這個教學法的核心是問題，學習過程圍繞問題來展開，教師必須事先根據教學方法、教學內容、教學目標等精心設計出難易適中的問題。在分析和解決的過程中，培養了學生獨立的分析判斷和問題求解能力，解題的過程實質上就是學生應用計算思維的過程。
（3）案例教學法
案例教學法是普通采用的方法，是指教師通過案例講解的方式來對學生進行知識點的傳授，它的好處是顯而易見的，因為案例都是一些具體的實例，學生易于理解和接受，避免了教師對知識點純理論的、枯燥的講解，避免了教師一個人唱獨角戲的尷尬，整個過程可以與讓學生參與進來并進行互動，充分調動了學生的積極性，激發了學生學習的熱情。案例教學法要求教師在設計一個案例時能在其中融入盡可能多的知識點，在案例演示過程中要引導學生對問題進行分析求解，注重計算思維的培養，最后對案例所學知識點進行歸納總結，再應用到新的案例，以達到觸類旁通、舉一反三的效果。
2.2.3考核內容和方式改革
在考核內容上，為了培養學生的計算思維能力，可充分利用考試指揮棒的作用，操作實踐方面的內容要逐步減少，適當增加計算思維方面的內容考核，引導學生加強對計算機理論知識內容的理解和掌握。在考核方式上，為了客觀地評價學生的學習效果和學生計算思維能力培養情況，可采用多種考核機制相結合的辦法，如利用課后作業考核、期中考核、上機考核、期末考核等多種方式來開展教學評價，對學生進行綜合的測評，這樣可以促使學生更注重計算思維能力和自主學習能力的培養，從而更有利于教學目標的實現。
3結論
本研究主要參照的是TAM，但使用的是Davis的精簡后的TAM，即忽略了態度和意圖的中間作用，直接把有用性認知和易用性認知看作影響采納行為的因變量。同時，考慮到云計算技術的特點及其在企業機構中應用的研究，本文在使用態度的影響因素中增加了感知風險這個因素，本文中的感知風險是指被試者所認為的在創業過程中利用云計算技術的不確定性和不利后果的可能性。在該研究模型中，重點分析和測量有用性認知的自身因素、技術感知有用性、服務感知有用性和感知易用性以及感知風險性共五個變量對大學生利用云計算進行創業的態度和行為意圖的影響。自身因素代表著個人能力以及所能提供的環境，影響著人們對事物的接受程度。在利用云計算進行創業過程中，個人能力越強，所能提供的設備越先進，接受云計算的心理就越大;創業者對云計算系統有用性、易用性和功能性的體驗也積極地影響著對云計算方式的采納態度，云計算系統的有用性、易用性和功能性越高，大學生創業者利用云計算的態度就越積極;利用云計算進行創業的態度除了受自身因素和云計算系統的技術因素影響之外，還會受到云計算所處環境和使用云計算的風險等因素的影響。云計算所處環境越安全，使用費用越低，相關法律規范越齊全，用戶的使用態度就會越積極，積極的利用云計算的態度會正向地影響用戶的利用云計算的行為意圖。已有的相關研究也證實了上述說法。Davis的研究表明感知有用性和感知易用性對消費者接受技術的行為意向有顯著正向影響［2］。Sy-mantec對企業使用云計算的障礙的研究表明感知風險對使用意向有顯著負向影響［6］。Goodhue指出個人特質等背景因素會影響使用者使用信息技術的容易程度以及使用情況［7］。基于上述分析，以理理論、計劃行為理論和技術接受模型為指導，提出如下研究假設:H1:自身因素、技術感知有用性、服務感知有用性、感知易用性和感知風險在性別、專業類別、家庭經濟情況、對新信息技術的態度和是否考慮過自主創業這幾個方面上存在差異;H2:自身因素對使用意愿有正向影響;H3:技術感知有用性對使用意愿有正向影響;H4:服務感知有用性對使用意愿有正向影響;H5:感知易用性對使用意愿有正向影響;H6:感知風險對使用意愿有負向影響。
2問卷形成及數據收集、分析
2．1問卷形成及數據收集
本問卷主要使用的是7級Likert量表。本次數據收集的活動從2013年8月24日到2013年9月24日，最終回收問卷303份，得到有效問卷260份，有效問卷占回收問卷的比例為85．8%。此次問卷的發放在全國范圍內進行，其中東、中、西部城市的比例分別為50．8%、27．3%和21．9%。并且調查的對象涉及高職高專、本科及碩博士研究生等學歷的大學生，其中理工科、文史科、經管科和其他專業的比例分別為38．1%、17．3%、41．5%和3．1%，因此樣本具有普遍性。最后將回收的有效問卷進行整理，使用SPSSStatistics19對數據進行統計和分析。
2．2問卷信度與效度分析
對感知有用性、感知易用性、感知風險分別進行信度分析，所得的Alpha值分別為0．795、0．853、0．882，均大于0．7，表明數據內部結構較好，可靠性較強。效度是衡量測量結果正確性程度的一個重要指標。效度分析最理想的方法是利用因子分析來測量量表的結構［8］。首先進行KMO值判定和Bartlett氏球體檢驗，得到的結果為KMO值為0．875，大于0．80，Bartlett氏球體檢驗值為2579．409，p值為0．000，達到顯著性水平，且各問項的負荷均在0．512～0．803之間，因此本文的測量問項適合進行因子分析。接下來對數據進行因子分析，轉軸后在8次迭代后收斂，萃取出五個因子，這5個因子的特征根分別為6．988，2．545，1．731，1．354，1．206，它們一起累計解釋了總方差的65．831%，這說明5個主成分基本可以提供原始數據的足夠信息。提出來的5個因子的CronbachAlpha值分別為0．535，0．785、0．836、0．853、0．882，并且每個因子中任一問項刪除不能顯著提高Cronbach’sAlpha值，因此有效性符合統計研究要求。提取出來的5個因子分別對應“自身因素”、“技術感知有用性”、“服務感知有用性”、“感知易用性”和“感知風險”，因此，因子分析的結果基本與本研究最初設計的核心要素相符。
3數據分析結果
3．1方差分析
在本文中，對假設H1的檢驗需要考察“自身因素”、“技術感知有用性”、“服務感知有用性”、“感知易用性”和“感知風險”這幾個研究變量分別在“性別”、“專業類別”、“家庭經濟情況”、“對新信息技術的態度”和“是否考慮過自主創業”這幾個方面上是否存在差異，其中因變量是被試者對相關陳述的同意程度的評分，用數值大小代表同意的程度，自變量是被試者的類別，因此本文中用單因素方差分析來對假設H1進行檢驗。在進行方差分析前先進行方差齊性檢驗，如果變量的顯著性大于0．05，表明具有方差齊次性，則使用LSD來檢驗，否則使用方差非齊性檢驗Tamhane值。方差分析的結果如下:(1)“性別”對“自身因素”和“感知易用性”的影響的F值分別為13．394和9．106，顯著性分別為0．000和0．003，表示不同性別的大學生對“自身因素”和“感知易用性”這兩個因素的感知在0．01水平上存在顯著差異，且對于“自身因素”，女生的均值高于男生的均值，對于“感知易用性”，男生的均值高于女生的均值。而“性別”對“技術感知有用性”、“服務感知有用性”和“感知風險”的影響不存在顯著差異。(2)“專業類別”對“感知風險”的影響的F值為3．045，顯著性為0．029，表示不同專業類別的大學生對感知風險這個因素的感知在0．05的水平上存在顯著差異，且不同專業類別對“感知風險”的均值為經管科最高，其次為理工科，最低的為文史科。而“專業類別”對“自身因素”、“技術感知有用性”、“服務感知有用性”和“感知易用性”的影響沒有顯著差異。(3)“家庭經濟情況”對“自身因素”、“技術感知有用性”、“服務感知有用性”、“感知易用性”和“感知風險”的影響均沒有顯著差異。(4)“對新信息技術的態度”對“自身因素”的影響的F值為4．841，顯著性為0．000，表示對新信息技術的態度不同的大學生對“自身因素”的感知在0．01水平上具有顯著差異，且對于“自身因素”，均值最高的是“不會去嘗試新信息技術”，最低的是“關注且嘗試新信息技術”。這表明自我認為個人能力強且所處環境良好的同學不太愿意嘗試新技術，反而是對個人能力自我評價不高的同學更愿意嘗試新技術。而“對新信息技術的態度”對“技術感知有用性”、“服務感知有用性”、“感知易用性”和“感知風險”的影響沒有顯著差異。(5)“是否考慮過自主創業”對“技術感知有用性”、“服務感知有用性”和“感知易用性”的影響的F值分別為2．887、2．967和3．635，顯著性分別為0．023、0．020和0．007，表示“是否考慮過自主創業”對“技術感知有用性”和“服務感知有用性”的影響在0．05水平上有顯著差異，對“感知易用性”的影響在0．01水平上有顯著差異。且對于“技術感知有用性”和“服務感知有用性”，均值最高的是“有自主創業的想法，且較強烈”，最低的是“已經嘗試或正在嘗試創業”;對于“感知易用性”，均值最高的也是“有自主創業的想法，且較強烈”，最低的是“從未考慮過自主創業”，其次是“已經嘗試或正在嘗試創業”。由此可見，“有自主創業的想法，且較強烈”的群體對新技術的接納心理最強，對“已經嘗試或正在嘗試創業”的群體新技術則沒有太大的吸引力。而“是否考慮過自主創業”對“自身因素”和“感知風險”的影響沒有顯著差異。由此，方差分析的結果表明，假設H1只有部分成立，即“自身因素”在“性別”和“對新信息技術的態度”上存在差異;“技術感知有用性”和“服務感知有用性”只在“是否考慮過自主創業”上存在差異;“感知易用性”在“性別”和“是否考慮過自主創業”上存在差異;“感知風險”只在“專業類別”上存在差異。
3．2相關分析和回歸分析
3．2．1相關性分析
本研究采用Pearson相關分析探討“自身因素”、“技術感知有用性”、“服務感知有用性”、“感知易用性”、“感知風險”分別與使用意愿之間的相關關系。最后得到，“自身因素”和使用意愿的相關系數為－0．163，并且在0．01水平上顯著負相關;“技術感知有用性”、“服務感知有用性”、“感知易用性”和使用意愿的相關系數分別為0．218，0．308和0．250，并且在0．01水平上顯著正相關;“感知風險”和使用意愿之間沒有明顯的相關關系。為了進一步了解“感知風險”和使用意愿之間的相關關系，本文對“感知風險”的各問項與使用意愿之間的相關性進行了分析，結果表明，“云計算標準不統一”和使用意愿的相關系數為0．157，且在0．05水平上顯著正相關，其它問項和使用意愿之間沒有明顯的相關關系。
3．2．2回歸分析
在回歸分析中，被解釋變量是大學生在自主創業時對云計算的使用意愿，該因變量為二分類離散變量，即大學生在自主創業時考慮利用云計算(是)和大學生在自主創業時不考慮利用云計算(否)，因此采用二元Logit模型進行研究。根據相關分析，并結合方差分析的結果，建立模型:使用意愿=F(自身因素、技術感知有用性、服務感知有用性、感知易用性、感知風險、性別、專業類別、對新信息技術的態度、是否考慮過自主創業)+隨機干擾項。進而構造大學生利用云計算進行自主創業的意愿的Logit模型二元行為選擇模型如下:LogitP=ln［P/(1－P)］=β0+β1x1+β2x2+…+β9x9+ε其中，P代表大學生自主創業時利用云計算的概率值，β0為常數項，x1至x9分別表示自身因素、技術感知有用性、服務感知有用性、感知易用性、感知風險、性別、專業類別、對新信息技術的態度、是否考慮過自主創業九個變量。通過Hosmer-Lemeshow(H-L)檢驗，其顯著水平為0．436，大于0．05，因而在統計意義上是不顯著的，接受觀測數據與預測數據之間沒有顯著差異的零假設，即可以說明模型擬合效果較好。并且通過回代檢驗，該模型對數據的判別準確度為81．9%，因此，模型回歸結果從整體上來說是可以接受的。分析的結果如表1。(1)“自身因素”的回歸系數為－0．411，顯著性為0．003，表明“自身因素”對使用意愿具有顯著的負向影響，前面相關分析的結果也表明“自身因素”和使用意愿之間負向相關。對自我能力以及所處環境評價越高的同學，對使用新技術的積極性反而越低。因此，假設H2不成立。(2)“技術感知有用性”、“服務感知有用性”、“感知易用性”都對使用意愿有正向影響，它們的回歸系數分別為0．350、0．479和0．384，顯著性分別為0．115、0．034和0．011，表明“服務感知有用性”和“感知易用性”的正向影響在0．05水平上是顯著的，但“技術感知有用性”對使用意愿的正向影響不顯著。相關分析的結果表明，“服務感知有用性”、“感知易用性”對新技術的接受態度上都有積極的影響，但“技術感知有用性”有正面影響，但不明顯。假設H3、H4、H5得到驗證。(3)“感知風險”的回歸系數為－0．334，顯著性為0．103，表明“感知風險”對使用意愿有負向影響，但這種影響不是顯著的，但“感知風險”中“云計算標準不統一”與使用意愿在0．05水平上顯著正相關。而從回歸分析的結果來看，“感知風險”還是會對使用意愿有一定的負向影響，尤其是“云計算標準不統一”對使用者的使用意愿有著極大的影響。總的來看，假設H6基本得到驗證。(4)其他因素中只有“關注且可能會嘗試新信息技術”對使用意愿有顯著正向影響，其回歸系數為3．540，顯著性為0．030。
4研究結論和對策建議
4．1研究結論
根據調研數據的結果，被試大學生在自主創業時考慮利用云計算的比例為75．4%，說明云計算這一技術很符合大學生創業節省資金、方便快捷的需求，為大多數大學生創業者所喜愛。(1)通過對影響使用意愿的因素的分析表明，“自身因素”對大學生自主創業時利用云計算的意愿有顯著負向影響，自身能力較強的同學反而不太愿意使用云計算這種新技術，他們認為自身所處的環境以及自身能力足以輕松解決云計算可以幫助解決的問題，而且使用云計算存在一定的安全隱患，沒有太大的必要去冒險;(2)“技術感知有用性”對大學生創業時云計算的使用意愿有一定的正向影響;“服務感知有用性”和“感知易用性”對使用意愿有顯著的正向影響;技術接受者都期望自己得到的服務是簡潔、易用的、操作人性化的、不需要太多培訓的，當然最重要的是花錢得到的服務能對自己有一定幫助。對一項技術所感知到的有用性和易用性越高，使用傾向也就越高。(3)“感知風險”對大學生創業時云計算的使用意愿有一定的負向影響;用戶長期習慣于什么都自己建、自己管，把很可能是一些機密信息交給第三方會有些不放心，加上云計算自身發展存在一些問題，比如“云計算標準不統一”等，用戶會擔心使用云計算的安全性，從而放棄使用這項服務。(4)“關注且可能會嘗試新信息技術”對使用意愿有顯著正向影響，經常關注并且對云計算有一定了解的學生對這項新技術能帶來的利益以及風險比較清楚，使用相對來說熟悉的新技術感知風險比較小，所以比較容易接受。此外，不同性別的大學生在“自身因素”和“感知易用性”兩個因素上的感知有差異，女生雖然對自身評價比較高，但是大多數女生都對計算機技術不太感興趣，對云計算會有先入為主的不太容易操作的偏見。不同專業的大學生在“感知風險”上有差異，經管科以及理工科專業的學生思維的縝密性以及對風險的專業敏感性比較高，對新事物的感知風險比較敏感。對新信息技術持不同態度的大學生在“自身因素”上的感知有差異。
4．2障礙以及相關對策