时间：2023-03-16 15:42:08
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考虑到计算机技术的飞速发展，其已经在社会发展和国民经济中得到广泛应用，深入到人们日常生活的方方面面，所以，高校在其计算机课程的教学中就应该投入足够的重视。相应的，与计算机课程挂钩的任课教师则应该从根本上改变计算机教学的观念，改进和优化传统的计算机教学方式。要以计算机教学改革为契机，推动课程实验教学的发展，为学生实践能力的提高创造条件，从而为学生创造和创新能力的培养提供广阔空间。
2计算机教学的现状
2.1教学内容脱离实际
部分高校的计算机课程教师还在采用传统的教学方式，特别是在计算机实验教学的过程中也采用了比较传统的、由教师主导的教学方式，使得整个教学过程和内容都与实际相脱离，只是让学生在实习的过程中根据例题来机械地完成实验过程，没有充分调动和发挥学生的创新思维能力，从而给学生在学习过程中的独立思考能力，以及综合应用能力的提高产生了阻碍的作用。
2.2教学模式不够合理
现在，很多高校的计算机课程教学的实验课程，还是主要采用教师在实验开始前对需要实验的内容和操作方法进行讲解，接着安排学生完成上机操作环节，对教师提出的问题进行验证；最后，教师则需要针对学生在上机过程中存在的一些问题进行辅导。这种相对落后和不够合理的教学方式，使得学生只能够根据教师的要求来完成上机实验过程，没有充分调动学生的创新能力和积极性。
2.3计算机实验环境的建设不够科学
在我国大幅度扩展的大趋势下，很多高校为了吸引足够的生源，在对计算机课程的实验室环境的建设和管理上，没有根据自身条件稳步推荐，缺乏科学依据，很在诸多问题。而这些问题的存在则给学生的实际上机操作和训练过程不利的影响，难以为计算机课程的前面展开提供硬件条件和支持，使得学生难以高质量地完成实验任务，也限制了其创新能力的发挥。
2.4考核方式不科学
当前，我国高校中的计算机课程教学采用相对比较单一的方式来完成考核过程，使得所采用的考核方式难以充分反映和表达学生在学习中取得的成绩和实际情况，一般的做法都是根据学生平时的表现和上机操作的成绩来实现对学生学习情况的评定，这种不科学的考核方式，难以真实地反映学生的能力，会对学生的发展和提高产生障碍。
3计算机课程教学改革的思路
3.1分层教学方法
在大学计算机课程的教学，特别是计算机实验的过程中，教师应该采用基于分层的教学方法，也就是根据不同学生的兴趣和爱好了设计相应的教学方法。在此过程中，计算机课程教师可以将部分计算机应用能力较差的学生划入基础组，针对这部分学生的特点，教师着重为其讲解基本的计算机操作基础与技能，使得此部分学生能够充分立即基础计算机知识，并熟练掌握上机操作技能；而对于那些计算机基础理论和应用能力都比较强的学生，教师可以将其划入提高组，考虑到这些学生已经能够熟练账务计算机基础内容和具体的操作技能，教师在教学过程中可以为其提供相对比较难的实验内容，这样，才能更有针对性地提高学生的创造性思维能力，不断提高学生的综合素质。
3.2增加计算机实验课程比例
由于计算机技术的发展日新月异，所以高校在开展计算机教学中应该紧密结合自身优势，积极听取和参考IT企业教学指导委员会的意见，对已有的教学计划进行修订，增加教学实践内容在整个教学计划中的比重，提高实验教学在学分分配中的比例，注重对课外实验环境的构建，安排层次递进的课程设计。当然，也可以单独开始相关的实验课程，提高选修课在学分构成中的比例，对选修课程组进行优化和完善，可以将面向应用的多个企业所急需的课程都列为选修课程。
3.3互动式教学
通过互动式教学，教师在大学计算机课程的授课过程中所能采用具体教学形式多样，可以实现学生的积极沟通和交流，可以更加充分地调动学生的积极性，活跃学生的思维，同时还可以有效提高教师的教学质量，提升其教学水平。
3.4培养学生创新能力
通过开展形式多样的科技活动，可以让学生在计算机教学中积极参与到这些活动中，从更广的层面培养学生的创新意识。教师所能够开展的科技活动形式多样，比如可以开展程序设计大赛、软件开发比赛等，从而充分激发学生对知识探索的兴趣，提高学生的创新能力。
4计算机教学改革途径
4.1实验教学精讲多练
在具体的教学过程中，教师应该更多地发挥启发、引导和点拨的作用，所以，教师在对相关知识点和内容进行讲解时要以精讲为主，重点讲解难懂、容易出错的知识点，也可以向学生介绍有效的学习方法，为学生学习能力的提供帮助。所以，高校的计算机课程教师在授课中，更应该采用精讲多练的方式，大幅增加学生在上机操作环节的时间，这样才可以从根本上培养学生在实践能力、创新能力和创造性思维等方面的兴趣。
4.2培养学生积极性和主动性
在计算机课程内容的教学中，教师应该根据具体的教材和知识点，科学地对教学过程进行规划安排，精心设计和分配各种形式的教学环节，实现理论和实践教学的完美结合，从而大幅增加计算机教学过程中的趣味性，充分调动学生对计算机知识的学习兴趣，培养学生学习和钻研计算机技术的主动性。所以，通过计算机授课教师对教学内容和过程的合理设计，可以有效活跃课堂的范围，激发学生对计算机知识的学习兴趣，培养学生的积极性，更加高效地培养学生的实践能力和计算机操作综合素质。
4.3开展网络化教学
在计算机的教学过程中，教师还应该以网络化环境为依托，构建相应的网络平台，开展更高层次的网络化教学。以网络为基础的教学，不仅能够满足学生对个性化的追求，更可以快速达成计算机教学的目的。通过网络化的教学方式，可以改变计算机教学的基本方式，组织学生利用网络来收集相关计算机资料，根据自身基础和兴趣选择知识点进行学习，充分激发学生的创新思维，开拓学生视野。采用这种教学方式，最根本的目标是要激发学生的学习兴趣，使学生能够养成良好的主动学习习惯，达到对学生学习兴趣培养的目的。
5结语
在当今的信息时代，云计算、物联网、移动通讯、大数据等新概念新技术如雨后春笋般涌现，在社会生活各领域引发革命性的突破，极大的改变了人们过去对计算和计算机的认识，人们开始意识到计算思维的重要性。随着网络和数字化进程的进一步发展，计算思维逐渐成为了人们认识和解决问题的基本能力之一。计算思维无处不在，它作为一种基本的能力，人人都应掌握，特别是当代的大学生，必须具备这样的能力。
2问题与对策
2.1存在的问题
虽然计算思维能力对当代大学生相当重要，但是在当下，我国众多高校对计算机课程的开设和教学方面依然是不够重视的，特别在一些文科性质的高校，计算机教育方面的课程就只有大学计算机基础这一门课，而且教学内容主要是Office办公软件的使用，培养目标侧重于操作技能的掌握，强调对软件的“会使用”、“熟练掌握”，应该说，这种带有针对性和实用主义色彩的培养模式能在短时间、一定程度上、特定范围内有效解决了学生信息能力的培养问题，但过分倚重课程的工具性必将导致计算机基础课程教学目标单一、认知高度不够，不能满足新形势下培养学生信息素养的时展要求。除了计算机基础存在的“狭义工具论”的问题之外，另外一个突出的问题就是教师自身的计算思维意识问题。一方面是无意识的计算思维教学，即教师对一个计算机问题的求解过程是基于计算思维的，但他在讲解过程中是无意识的，未来则需要有意识地、系统地展开计算思维的教学；另一方面是没有充分认识计算思维教育的重要性，没有将其提升到一个战略的高度去付诸教学，导致在教学过程中只侧重于技术和应用，而忽略了“思想性”，因为计算思维本质上就是一种思想。
2.2计算思维能力培养的对策
2.2.1教学内容改革
计算思维反映了计算机学科最本质的特征和最核心的解决问题的方法。计算思维旨在提高学生的信息素养，培养学生发明和创新的能力及处理计算机问题时应有的思维方法、表达形式和行为习惯。要培养学生的计算思维能力则必须要先摆脱当前以工具软件学习为主的教学模式，实现课程内容改革，将计算思维的能力培养作为计算机基础教育的主要任务。在教学内容的改革方面，国外的很多大学已经走在了我们的前面。譬如斯坦福大学在“下个十年计算机课程开设情况”方案中提出了新的核心课程体系，包括计算机数学基础、计算机科学中的概率论、数据结构和算法的理论核心课程，以及包括抽象思维和编程方法、计算机系统与组成、计算机系统和网络原理在内的系统核心课程。强调将计算理论和计算思维的培养纳入课程全过程。虽然开设如此多的基础课程对于我国非计算机专业的学生来说并不现实，但却可以给我们的计算机基础课程内容改革提供参照。根据当前我国大学招生文理分科的不同，对于理科生，可以在其修完大学计算机基础后，适当增加如数据结构、数据库技术和程序设计等方面的选修课程，这几门课对于培养学生的计算思维能力方面有很大的帮助，比如在数据结构课程中可以学习到各种解决问题的算法，通过算法的学习可以让学生掌握计算机进行问题求解的步骤，而这正是计算思维的精髓；学习程序设计课程则可以了解和体会计算机用语言结合算法去实现问题求解的具体过程，是将算法付诸实现；而数据库则是当今大数据时代必须掌握的技术。对于文科生，可以在后续开设的选修课程当中适当降低难度，比如可以开设《办公软件高级应用》、《网页设计》、《Flas制作》等课程，以提升学习兴趣，着重点于应用，也有助于计算思维的培养。
2.2.2教学方法改革
（1）任务驱动教学法
任务驱动教学法即由教师根据教学的内容和目标，提出教学任务，引导学生进行探索式学习，最后由学生自主完成任务的一种教学方法。学生可以自由组成团队进行协作、共同完成任务，这种教学方法可以极大地调动学生学习的积极性，提高自主学习的能力，培养了学生自主探索和团队协作的精神。
（2）问题教学法
问题教学法其实就是由教师提出一个问题，让学生尝试着去分析问题和解决问题的教学方法。这个教学法的核心是问题，学习过程围绕问题来展开，教师必须事先根据教学方法、教学内容、教学目标等精心设计出难易适中的问题。在分析和解决的过程中，培养了学生独立的分析判断和问题求解能力，解题的过程实质上就是学生应用计算思维的过程。
（3）案例教学法
案例教学法是普通采用的方法，是指教师通过案例讲解的方式来对学生进行知识点的传授，它的好处是显而易见的，因为案例都是一些具体的实例，学生易于理解和接受，避免了教师对知识点纯理论的、枯燥的讲解，避免了教师一个人唱独角戏的尴尬，整个过程可以与让学生参与进来并进行互动，充分调动了学生的积极性，激发了学生学习的热情。案例教学法要求教师在设计一个案例时能在其中融入尽可能多的知识点，在案例演示过程中要引导学生对问题进行分析求解，注重计算思维的培养，最后对案例所学知识点进行归纳总结，再应用到新的案例，以达到触类旁通、举一反三的效果。
2.2.3考核内容和方式改革
在考核内容上，为了培养学生的计算思维能力，可充分利用考试指挥棒的作用，操作实践方面的内容要逐步减少，适当增加计算思维方面的内容考核，引导学生加强对计算机理论知识内容的理解和掌握。在考核方式上，为了客观地评价学生的学习效果和学生计算思维能力培养情况，可采用多种考核机制相结合的办法，如利用课后作业考核、期中考核、上机考核、期末考核等多种方式来开展教学评价，对学生进行综合的测评，这样可以促使学生更注重计算思维能力和自主学习能力的培养，从而更有利于教学目标的实现。
3结论
本研究主要参照的是TAM，但使用的是Davis的精简后的TAM，即忽略了态度和意图的中间作用，直接把有用性认知和易用性认知看作影响采纳行为的因变量。同时，考虑到云计算技术的特点及其在企业机构中应用的研究，本文在使用态度的影响因素中增加了感知风险这个因素，本文中的感知风险是指被试者所认为的在创业过程中利用云计算技术的不确定性和不利后果的可能性。在该研究模型中，重点分析和测量有用性认知的自身因素、技术感知有用性、服务感知有用性和感知易用性以及感知风险性共五个变量对大学生利用云计算进行创业的态度和行为意图的影响。自身因素代表着个人能力以及所能提供的环境，影响着人们对事物的接受程度。在利用云计算进行创业过程中，个人能力越强，所能提供的设备越先进，接受云计算的心理就越大;创业者对云计算系统有用性、易用性和功能性的体验也积极地影响着对云计算方式的采纳态度，云计算系统的有用性、易用性和功能性越高，大学生创业者利用云计算的态度就越积极;利用云计算进行创业的态度除了受自身因素和云计算系统的技术因素影响之外，还会受到云计算所处环境和使用云计算的风险等因素的影响。云计算所处环境越安全，使用费用越低，相关法律规范越齐全，用户的使用态度就会越积极，积极的利用云计算的态度会正向地影响用户的利用云计算的行为意图。已有的相关研究也证实了上述说法。Davis的研究表明感知有用性和感知易用性对消费者接受技术的行为意向有显著正向影响［2］。Sy-mantec对企业使用云计算的障碍的研究表明感知风险对使用意向有显著负向影响［6］。Goodhue指出个人特质等背景因素会影响使用者使用信息技术的容易程度以及使用情况［7］。基于上述分析，以理理论、计划行为理论和技术接受模型为指导，提出如下研究假设:H1:自身因素、技术感知有用性、服务感知有用性、感知易用性和感知风险在性别、专业类别、家庭经济情况、对新信息技术的态度和是否考虑过自主创业这几个方面上存在差异;H2:自身因素对使用意愿有正向影响;H3:技术感知有用性对使用意愿有正向影响;H4:服务感知有用性对使用意愿有正向影响;H5:感知易用性对使用意愿有正向影响;H6:感知风险对使用意愿有负向影响。
2问卷形成及数据收集、分析
2．1问卷形成及数据收集
本问卷主要使用的是7级Likert量表。本次数据收集的活动从2013年8月24日到2013年9月24日，最终回收问卷303份，得到有效问卷260份，有效问卷占回收问卷的比例为85．8%。此次问卷的发放在全国范围内进行，其中东、中、西部城市的比例分别为50．8%、27．3%和21．9%。并且调查的对象涉及高职高专、本科及硕博士研究生等学历的大学生，其中理工科、文史科、经管科和其他专业的比例分别为38．1%、17．3%、41．5%和3．1%，因此样本具有普遍性。最后将回收的有效问卷进行整理，使用SPSSStatistics19对数据进行统计和分析。
2．2问卷信度与效度分析
对感知有用性、感知易用性、感知风险分别进行信度分析，所得的Alpha值分别为0．795、0．853、0．882，均大于0．7，表明数据内部结构较好，可靠性较强。效度是衡量测量结果正确性程度的一个重要指标。效度分析最理想的方法是利用因子分析来测量量表的结构［8］。首先进行KMO值判定和Bartlett氏球体检验，得到的结果为KMO值为0．875，大于0．80，Bartlett氏球体检验值为2579．409，p值为0．000，达到显著性水平，且各问项的负荷均在0．512～0．803之间，因此本文的测量问项适合进行因子分析。接下来对数据进行因子分析，转轴后在8次迭代后收敛，萃取出五个因子，这5个因子的特征根分别为6．988，2．545，1．731，1．354，1．206，它们一起累计解释了总方差的65．831%，这说明5个主成分基本可以提供原始数据的足够信息。提出来的5个因子的CronbachAlpha值分别为0．535，0．785、0．836、0．853、0．882，并且每个因子中任一问项删除不能显著提高Cronbach’sAlpha值，因此有效性符合统计研究要求。提取出来的5个因子分别对应“自身因素”、“技术感知有用性”、“服务感知有用性”、“感知易用性”和“感知风险”，因此，因子分析的结果基本与本研究最初设计的核心要素相符。
3数据分析结果
3．1方差分析
在本文中，对假设H1的检验需要考察“自身因素”、“技术感知有用性”、“服务感知有用性”、“感知易用性”和“感知风险”这几个研究变量分别在“性别”、“专业类别”、“家庭经济情况”、“对新信息技术的态度”和“是否考虑过自主创业”这几个方面上是否存在差异，其中因变量是被试者对相关陈述的同意程度的评分，用数值大小代表同意的程度，自变量是被试者的类别，因此本文中用单因素方差分析来对假设H1进行检验。在进行方差分析前先进行方差齐性检验，如果变量的显著性大于0．05，表明具有方差齐次性，则使用LSD来检验，否则使用方差非齐性检验Tamhane值。方差分析的结果如下:(1)“性别”对“自身因素”和“感知易用性”的影响的F值分别为13．394和9．106，显著性分别为0．000和0．003，表示不同性别的大学生对“自身因素”和“感知易用性”这两个因素的感知在0．01水平上存在显著差异，且对于“自身因素”，女生的均值高于男生的均值，对于“感知易用性”，男生的均值高于女生的均值。而“性别”对“技术感知有用性”、“服务感知有用性”和“感知风险”的影响不存在显著差异。(2)“专业类别”对“感知风险”的影响的F值为3．045，显著性为0．029，表示不同专业类别的大学生对感知风险这个因素的感知在0．05的水平上存在显著差异，且不同专业类别对“感知风险”的均值为经管科最高，其次为理工科，最低的为文史科。而“专业类别”对“自身因素”、“技术感知有用性”、“服务感知有用性”和“感知易用性”的影响没有显著差异。(3)“家庭经济情况”对“自身因素”、“技术感知有用性”、“服务感知有用性”、“感知易用性”和“感知风险”的影响均没有显著差异。(4)“对新信息技术的态度”对“自身因素”的影响的F值为4．841，显著性为0．000，表示对新信息技术的态度不同的大学生对“自身因素”的感知在0．01水平上具有显著差异，且对于“自身因素”，均值最高的是“不会去尝试新信息技术”，最低的是“关注且尝试新信息技术”。这表明自我认为个人能力强且所处环境良好的同学不太愿意尝试新技术，反而是对个人能力自我评价不高的同学更愿意尝试新技术。而“对新信息技术的态度”对“技术感知有用性”、“服务感知有用性”、“感知易用性”和“感知风险”的影响没有显著差异。(5)“是否考虑过自主创业”对“技术感知有用性”、“服务感知有用性”和“感知易用性”的影响的F值分别为2．887、2．967和3．635，显著性分别为0．023、0．020和0．007，表示“是否考虑过自主创业”对“技术感知有用性”和“服务感知有用性”的影响在0．05水平上有显著差异，对“感知易用性”的影响在0．01水平上有显著差异。且对于“技术感知有用性”和“服务感知有用性”，均值最高的是“有自主创业的想法，且较强烈”，最低的是“已经尝试或正在尝试创业”;对于“感知易用性”，均值最高的也是“有自主创业的想法，且较强烈”，最低的是“从未考虑过自主创业”，其次是“已经尝试或正在尝试创业”。由此可见，“有自主创业的想法，且较强烈”的群体对新技术的接纳心理最强，对“已经尝试或正在尝试创业”的群体新技术则没有太大的吸引力。而“是否考虑过自主创业”对“自身因素”和“感知风险”的影响没有显著差异。由此，方差分析的结果表明，假设H1只有部分成立，即“自身因素”在“性别”和“对新信息技术的态度”上存在差异;“技术感知有用性”和“服务感知有用性”只在“是否考虑过自主创业”上存在差异;“感知易用性”在“性别”和“是否考虑过自主创业”上存在差异;“感知风险”只在“专业类别”上存在差异。
3．2相关分析和回归分析
3．2．1相关性分析
本研究采用Pearson相关分析探讨“自身因素”、“技术感知有用性”、“服务感知有用性”、“感知易用性”、“感知风险”分别与使用意愿之间的相关关系。最后得到，“自身因素”和使用意愿的相关系数为－0．163，并且在0．01水平上显著负相关;“技术感知有用性”、“服务感知有用性”、“感知易用性”和使用意愿的相关系数分别为0．218，0．308和0．250，并且在0．01水平上显著正相关;“感知风险”和使用意愿之间没有明显的相关关系。为了进一步了解“感知风险”和使用意愿之间的相关关系，本文对“感知风险”的各问项与使用意愿之间的相关性进行了分析，结果表明，“云计算标准不统一”和使用意愿的相关系数为0．157，且在0．05水平上显著正相关，其它问项和使用意愿之间没有明显的相关关系。
3．2．2回归分析
在回归分析中，被解释变量是大学生在自主创业时对云计算的使用意愿，该因变量为二分类离散变量，即大学生在自主创业时考虑利用云计算(是)和大学生在自主创业时不考虑利用云计算(否)，因此采用二元Logit模型进行研究。根据相关分析，并结合方差分析的结果，建立模型:使用意愿=F(自身因素、技术感知有用性、服务感知有用性、感知易用性、感知风险、性别、专业类别、对新信息技术的态度、是否考虑过自主创业)+随机干扰项。进而构造大学生利用云计算进行自主创业的意愿的Logit模型二元行为选择模型如下:LogitP=ln［P/(1－P)］=β0+β1x1+β2x2+…+β9x9+ε其中，P代表大学生自主创业时利用云计算的概率值，β0为常数项，x1至x9分别表示自身因素、技术感知有用性、服务感知有用性、感知易用性、感知风险、性别、专业类别、对新信息技术的态度、是否考虑过自主创业九个变量。通过Hosmer-Lemeshow(H-L)检验，其显著水平为0．436，大于0．05，因而在统计意义上是不显著的，接受观测数据与预测数据之间没有显著差异的零假设，即可以说明模型拟合效果较好。并且通过回代检验，该模型对数据的判别准确度为81．9%，因此，模型回归结果从整体上来说是可以接受的。分析的结果如表1。(1)“自身因素”的回归系数为－0．411，显著性为0．003，表明“自身因素”对使用意愿具有显著的负向影响，前面相关分析的结果也表明“自身因素”和使用意愿之间负向相关。对自我能力以及所处环境评价越高的同学，对使用新技术的积极性反而越低。因此，假设H2不成立。(2)“技术感知有用性”、“服务感知有用性”、“感知易用性”都对使用意愿有正向影响，它们的回归系数分别为0．350、0．479和0．384，显著性分别为0．115、0．034和0．011，表明“服务感知有用性”和“感知易用性”的正向影响在0．05水平上是显著的，但“技术感知有用性”对使用意愿的正向影响不显著。相关分析的结果表明，“服务感知有用性”、“感知易用性”对新技术的接受态度上都有积极的影响，但“技术感知有用性”有正面影响，但不明显。假设H3、H4、H5得到验证。(3)“感知风险”的回归系数为－0．334，显著性为0．103，表明“感知风险”对使用意愿有负向影响，但这种影响不是显著的，但“感知风险”中“云计算标准不统一”与使用意愿在0．05水平上显著正相关。而从回归分析的结果来看，“感知风险”还是会对使用意愿有一定的负向影响，尤其是“云计算标准不统一”对使用者的使用意愿有着极大的影响。总的来看，假设H6基本得到验证。(4)其他因素中只有“关注且可能会尝试新信息技术”对使用意愿有显著正向影响，其回归系数为3．540，显著性为0．030。
4研究结论和对策建议
4．1研究结论
根据调研数据的结果，被试大学生在自主创业时考虑利用云计算的比例为75．4%，说明云计算这一技术很符合大学生创业节省资金、方便快捷的需求，为大多数大学生创业者所喜爱。(1)通过对影响使用意愿的因素的分析表明，“自身因素”对大学生自主创业时利用云计算的意愿有显著负向影响，自身能力较强的同学反而不太愿意使用云计算这种新技术，他们认为自身所处的环境以及自身能力足以轻松解决云计算可以帮助解决的问题，而且使用云计算存在一定的安全隐患，没有太大的必要去冒险;(2)“技术感知有用性”对大学生创业时云计算的使用意愿有一定的正向影响;“服务感知有用性”和“感知易用性”对使用意愿有显著的正向影响;技术接受者都期望自己得到的服务是简洁、易用的、操作人性化的、不需要太多培训的，当然最重要的是花钱得到的服务能对自己有一定帮助。对一项技术所感知到的有用性和易用性越高，使用倾向也就越高。(3)“感知风险”对大学生创业时云计算的使用意愿有一定的负向影响;用户长期习惯于什么都自己建、自己管，把很可能是一些机密信息交给第三方会有些不放心，加上云计算自身发展存在一些问题，比如“云计算标准不统一”等，用户会担心使用云计算的安全性，从而放弃使用这项服务。(4)“关注且可能会尝试新信息技术”对使用意愿有显著正向影响，经常关注并且对云计算有一定了解的学生对这项新技术能带来的利益以及风险比较清楚，使用相对来说熟悉的新技术感知风险比较小，所以比较容易接受。此外，不同性别的大学生在“自身因素”和“感知易用性”两个因素上的感知有差异，女生虽然对自身评价比较高，但是大多数女生都对计算机技术不太感兴趣，对云计算会有先入为主的不太容易操作的偏见。不同专业的大学生在“感知风险”上有差异，经管科以及理工科专业的学生思维的缜密性以及对风险的专业敏感性比较高，对新事物的感知风险比较敏感。对新信息技术持不同态度的大学生在“自身因素”上的感知有差异。
4．2障碍以及相关对策
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