DOI: https://doi.org/10.1007/s44217-024-00195-7
تاريخ النشر: 2024-07-30
المؤلف: Nathalie Barz وآخرون
الموضوع الرئيسي: اعتماد التكنولوجيا وسلوك المستخدم
نظرة عامة
تستقصي هذه الدراسة قبول طلاب الجامعات للتعلم الإلكتروني من خلال عدسة نموذج قبول التكنولوجيا (TAM)، مع دمج عوامل خارجية مثل الكفاءة الذاتية مع الوسائط الرقمية، والتعلم الذاتي المنظم (SRL)، والخبرة السابقة، والانجذاب للتكنولوجيا. باستخدام نمذجة المعادلات الهيكلية مع بيانات من 225 طالب جامعي عبر 53 جامعة، تؤكد الأبحاث على قابلية تطبيق نموذج TAM للطلاب الناطقين بالألمانية. تكشف النتائج الرئيسية أن كل من SRL والانجذاب للتكنولوجيا يعززان بشكل كبير من سهولة الاستخدام المدركة والفائدة المدركة، بينما لا تؤثر الكفاءة الذاتية والخبرة السابقة بشكل كبير على قبول التكنولوجيا. بالإضافة إلى ذلك، يرتبط الموقف الإيجابي تجاه التعلم الإلكتروني بنية أكبر للمشاركة فيه في المستقبل.
تساهم الدراسة في فهم قبول التكنولوجيا في سياقات التعلم الإلكتروني، وخاصة لطلاب الجامعات الناطقين بالألمانية، مما يسد فجوة بحثية ويعزز صلاحية نموذج TAM في السياقات الغربية. تؤكد على أهمية تعزيز مهارات SRL والانجذاب للتكنولوجيا مبكرًا في التعليم الجامعي لتعزيز التجارب الإيجابية مع التعلم الإلكتروني. كما تضع الأبحاث بشكل مبتكر SRL كعامل مدخل في إطار نموذج TAM. على الرغم من عدم وجود نتائج كبيرة تتعلق بالكفاءة الذاتية، تدعو الدراسة إلى مزيد من الاستكشاف لدورها وتقترح أن تدرس الأبحاث المستقبلية الاستخدام الفعلي للتعلم الإلكتروني للتحقق من الرابط بين النية السلوكية والانخراط الفعلي. بالإضافة إلى ذلك، يُوصى بتطوير مقياس للكفاءة الذاتية مصمم خصيصًا لبيئات التعلم الإلكتروني.
مقدمة
تؤكد مقدمة ورقة البحث على دور التقنيات الرقمية في تعزيز عمليات التعلم من خلال تخصيص التجارب التعليمية لاحتياجات المتعلمين الفردية. تبرز التأثير الكبير للتعلم الإلكتروني، خاصة خلال جائحة COVID-19، التي سرعت من اعتماده في بيئات الجامعات. يُعرف التعلم الإلكتروني بأنه “التعليم الذي يتم تقديمه على جهاز رقمي يهدف إلى تعزيز التعلم”، ويشمل مجموعة متنوعة من الوسائط الرقمية والمواد التعليمية. تهدف هذه الدراسة إلى استكشاف الآثار وفعالية التعلم الإلكتروني كأداة تعليمية محورية في بيئات التعلم المعاصرة.
النتائج
كشفت نتائج الدراسة، التي استقصت قبول التكنولوجيا بين الطلاب الناطقين بالألمانية في بيئات التعلم الإلكتروني باستخدام نموذج قبول التكنولوجيا (TAM)، عن عدة نتائج رئيسية. أظهرت الإحصائيات الوصفية أن سهولة الاستخدام المدركة (PEU)، والفائدة المدركة (PU)، والموقف تجاه التعلم الإلكتروني، والكفاءة الذاتية مع الوسائط الرقمية، والتعلم الذاتي المنظم (SRL)، والنية السلوكية كانت جميعها مصنفة بشكل إيجابي، بينما كانت الخبرة والانجذاب للتكنولوجيا معتدلة. أكدت التحليلات على توزيع طبيعي متعدد المتغيرات للإنشاءات، مع قيم الانحراف والتفرطح ضمن النطاقات المقبولة. من الجدير بالذكر أن الدراسة وجدت علاقة كبيرة بين PU (β = 0.83) والموقف تجاه التعلم الإلكتروني، مما يشير إلى أن الطلاب الذين يرون التعلم الإلكتروني مفيدًا هم أكثر احتمالًا لتطوير موقف إيجابي تجاهه. على العكس، كان لـ PEU تأثير أضعف (β = 0.10) على المواقف، مما يتماشى مع النتائج الثقافية التي تبرز أهمية PU في السياقات الغربية.
كشفت التحليلات الإضافية أنه بينما أثرت PEU وPU إيجابيًا على النية السلوكية (β = 0.32)، لم يتم العثور على علاقة مباشرة كبيرة بين PEU وPU، مما يتعارض مع بعض الدراسات السابقة. قد يُعزى ذلك إلى المستوى العالي من الخبرة مع التعلم الإلكتروني بين المشاركين، مما قد يكون قد رفع التوقعات بشأن فائدة بيئات التعلم الإلكتروني. بالإضافة إلى ذلك، لم تظهر الكفاءة الذاتية مع الوسائط الرقمية كمتنبئ كبير لـ PEU أو PU أو النية السلوكية، ربما بسبب تأثير السقف في العينة. على النقيض من ذلك، أثر SRL إيجابيًا على كل من PEU (β = 0.17) وPU (β = 0.24)، مما يشير إلى أن الطلاب الذين يمتلكون مهارات تنظيم ذاتي أقوى يرون التعلم الإلكتروني أسهل وأكثر فائدة. أخيرًا، تم تحديد الانجذاب للتكنولوجيا كعامل حاسم، حيث يرى الطلاب الأكثر انفتاحًا على التكنولوجيا التعلم الإلكتروني بشكل أكثر إيجابية. بشكل عام، تسلط الدراسة الضوء على التفاعل المعقد للعوامل التي تؤثر على قبول التعلم الإلكتروني، مما يشير إلى أنه بينما قد لا تكون الكفاءة الذاتية والخبرة السابقة متنبئين كبيرين، تلعب SRL والانجذاب للتكنولوجيا أدوارًا حيوية.
المناقشة
تسلط قسم المناقشة في ورقة البحث الضوء على دمج نموذج قبول التكنولوجيا (TAM) مع عوامل إضافية ذات صلة بالتعلم الإلكتروني، تحديدًا التعلم الذاتي المنظم (SRL) والانجذاب للتكنولوجيا. تهدف الدراسة إلى معالجة الفجوات الموجودة في أبحاث TAM من خلال فحص كيفية تأثير هذه العوامل، إلى جانب الكفاءة الذاتية والخبرة السابقة، على قبول التكنولوجيا بين طلاب الجامعات. تؤكد على أنه بينما يعد SRL أمرًا حاسمًا للتعلم الناجح عبر الإنترنت، غالبًا ما تم تجاهل دوره كعامل خارجي في TAM. يُفترض أن تضمين الانجذاب للتكنولوجيا يعزز الدافع الداخلي وقبول بيئات التعلم الإلكتروني.
تشير النتائج إلى أن قبول التكنولوجيا يختلف بشكل كبير عبر الثقافات، مع نقص ملحوظ في الدراسات التي تركز على السكان الغربيين، وخاصة في أوروبا. وهذا يبرز ضرورة إجراء مزيد من الأبحاث للتحقق من صحة TAM ضمن هذه السياقات. تقترح فرضيات الدراسة أن سهولة الاستخدام المدركة (PEU) والفائدة المدركة (PU) للتعلم الإلكتروني تتأثر إيجابيًا بـ SRL، والكفاءة الذاتية، والخبرة السابقة، والانجذاب للتكنولوجيا، مما يؤثر في النهاية على نوايا الطلاب السلوكية للمشاركة في منصات التعلم الإلكتروني. تسهم هذه الأبحاث في فهم أكثر دقة للعوامل التي تسهل أو تعيق قبول التكنولوجيا في البيئات التعليمية، خاصة في ظل الاعتماد المتزايد على التعلم الرقمي بسبب ظروف مثل جائحة COVID-19.
القيود
تقدم الدراسة عدة قيود قد تؤثر على صلاحية وعمومية نتائجها المتعلقة بنموذج قبول التكنولوجيا (TAM) في سياق التعلم الإلكتروني لطلاب الجامعات الناطقين بالألمانية. يتمثل أحد القيود الرئيسية في حجم العينة الصغيرة، الذي، على الرغم من كونه كافيًا لنمذجة المعادلات الهيكلية، قد لا يمثل بشكل كافٍ السكان الأوسع. إن الطبيعة الطوعية لاختيار المشاركين تُدخل تحيز اختيار ذاتي، مما قد يميل النتائج نحو الأفراد الذين هم بالفعل متحمسون ومهتمون بالتعلم الإلكتروني. بالإضافة إلى ذلك، تطلب التوزيع غير الطبيعي للبيانات لبعض الإنشاءات استخدام تجميع العناصر، وهي طريقة، على الرغم من كونها تعويضية، إلا أنها مثيرة للجدل بسبب فقدان المعلومات المحتمل من خلال تجميع العناصر.
تظهر مزيد من المخاوف من موثوقية المقاييس المستخدمة في الدراسة. قد تشير معاملات الموثوقية العالية لمقاييس التعلم الذاتي المنظم (SRL) إلى تكرار بين العناصر بدلاً من دقة القياس الحقيقية، خاصة بالنظر إلى العدد الكبير من العناصر التي تساهم في هذه الدرجات. على العكس، أظهرت مقياس SRL (الإدراك) موثوقية أقل، والتي قد تنجم عن عدد محدود من العناصر. إن الاعتماد على بيانات التقرير الذاتي يمثل تحديًا منهجيًا آخر، حيث قد يكون عرضة للتحيزات، بما في ذلك الرغبة الاجتماعية. يمكن أن يعزز نهج مختلط من الأساليب من قوة النتائج. علاوة على ذلك، لم يكن تقييم الدراسة لـ SRL محددًا ضمن التعلم الإلكتروني، مما قد يؤثر على التوافق مع مقاييس أخرى محددة للتعلم الإلكتروني. أخيرًا، قد يكون التعريف الواسع للتعلم الإلكتروني المستخدم في الدراسة قد أدى إلى تفسيرات متنوعة بين المشاركين، مما يزيد من تعقيد النتائج. لا تقدم الدراسة دليلًا على الاستخدام الفعلي للتعلم الإلكتروني، بل تعتمد بدلاً من ذلك على النية السلوكية كبديل.
DOI: https://doi.org/10.1007/s44217-024-00195-7
Publication Date: 2024-07-30
Author(s): Nathalie Barz et al.
Primary Topic: Technology Adoption and User Behaviour
Overview
This study investigates university students’ acceptance of e-learning through the lens of the Technology Acceptance Model (TAM), incorporating external factors such as self-efficacy with digital media, self-regulated learning (SRL), prior experience, and affinity for technology. Utilizing structural equation modeling with data from 225 undergraduates across 53 universities, the research confirms the applicability of the TAM for German-speaking students. Key findings reveal that both SRL and affinity for technology significantly enhance perceived ease of use and perceived usefulness, while self-efficacy and prior experience do not significantly influence technology acceptance. Additionally, a positive attitude toward e-learning correlates with a greater intention to engage with it in the future.
The study contributes to the understanding of technology acceptance in e-learning contexts, particularly for German-speaking university students, thereby filling a research gap and reinforcing TAM’s validity in Western settings. It emphasizes the importance of fostering SRL skills and technology affinity early in university education to promote positive experiences with e-learning. The research also innovatively positions SRL as an input factor in the TAM framework. Despite the lack of significant findings regarding self-efficacy, the study calls for further exploration of its role and suggests future research should examine actual e-learning usage to validate the link between behavioral intention and actual engagement. Additionally, developing a self-efficacy measure tailored for e-learning environments is recommended.
Introduction
The introduction of the research paper emphasizes the role of digital technologies in enhancing learning processes by tailoring educational experiences to individual learner needs. It highlights the significant impact of e-learning, particularly during the COVID-19 pandemic, which has accelerated its adoption in university settings. E-learning is defined as “instruction that is delivered on a digital device that is intended to promote learning,” encompassing a diverse range of digital media and instructional materials. This study aims to explore the implications and effectiveness of e-learning as a pivotal educational tool in contemporary learning environments.
Results
The results of the study, which investigated technology acceptance among German-speaking students in e-learning environments using the Technology Acceptance Model (TAM), revealed several key findings. Descriptive statistics indicated that perceived ease of use (PEU), perceived usefulness (PU), attitude toward e-learning, self-efficacy with digital media, self-regulated learning (SRL), and behavioral intention were positively rated, while experience and affinity for technology were moderate. The analysis confirmed a multivariate normal distribution for the constructs, with skewness and kurtosis values within acceptable ranges. Notably, the study found a significant relationship between PU (β = 0.83) and attitude toward e-learning, suggesting that students who perceive e-learning as useful are more likely to develop a positive attitude toward it. Conversely, PEU had a weaker influence (β = 0.10) on attitudes, aligning with cultural findings that emphasize the importance of PU in Western contexts.
Further analysis revealed that while PEU and PU positively influenced behavioral intention (β = 0.32), no significant direct relationship between PEU and PU was found, contradicting some previous studies. This may be attributed to the high level of experience with e-learning among participants, which could have raised expectations regarding the usefulness of e-learning environments. Additionally, self-efficacy with digital media did not emerge as a significant predictor of PEU, PU, or behavioral intention, possibly due to a ceiling effect in the sample. In contrast, SRL positively influenced both PEU (β = 0.17) and PU (β = 0.24), indicating that students with stronger self-regulation skills perceive e-learning as easier and more useful. Lastly, affinity for technology was identified as a crucial factor, with students who are more open to technology viewing e-learning more favorably. Overall, the study highlights the complex interplay of factors influencing e-learning acceptance, suggesting that while self-efficacy and prior experience may not be significant predictors, SRL and affinity for technology play vital roles.
Discussion
The discussion section of the research paper highlights the integration of the Technology Acceptance Model (TAM) with additional factors relevant to e-learning, specifically self-regulated learning (SRL) and affinity for technology. The study aims to address existing gaps in TAM research by examining how these factors, along with self-efficacy and prior experience, influence technology acceptance among university students. It emphasizes that while SRL is crucial for successful online learning, its role has often been overlooked as an external factor in TAM. The inclusion of affinity for technology is posited to enhance intrinsic motivation and acceptance of e-learning environments.
The findings indicate that technology acceptance varies significantly across cultures, with a notable lack of studies focusing on Western populations, particularly in Europe. This underscores the necessity for further research to validate TAM within these contexts. The study’s hypotheses suggest that perceived ease of use (PEU) and perceived usefulness (PU) of e-learning are positively influenced by SRL, self-efficacy, prior experience, and affinity for technology, ultimately affecting students’ behavioral intentions to engage with e-learning platforms. This research contributes to a more nuanced understanding of the factors that facilitate or hinder technology acceptance in educational settings, particularly in the wake of increased reliance on digital learning due to circumstances like the COVID-19 pandemic.
Limitations
The study presents several limitations that may affect the validity and generalizability of its findings regarding the Technology Acceptance Model (TAM) in the context of e-learning for German-speaking university students. A primary limitation is the small sample size, which, while sufficient for structural equation modeling, may not adequately represent the broader population. The voluntary nature of participant selection introduces a self-selection bias, potentially skewing results towards individuals who are already highly motivated and interested in e-learning. Additionally, the non-normal distribution of data for some constructs necessitated the use of item parceling, a method that, while compensatory, is controversial due to the potential loss of information through item aggregation.
Further concerns arise from the reliability of the scales used in the study. High reliability coefficients for the self-regulated learning (SRL) scales may indicate redundancy among items rather than true measurement fidelity, particularly given the high number of items contributing to these scores. Conversely, the SRL (cognition) scale exhibited lower reliability, which may stem from a limited number of items. The reliance on self-report data poses another methodological challenge, as it may be subject to biases, including social desirability. A mixed-methods approach could enhance the robustness of findings. Moreover, the study’s assessment of SRL was not specifically contextualized within e-learning, which could affect the alignment with other e-learning-specific scales. Lastly, the broad definition of e-learning used in the study may have led to varied interpretations among participants, further complicating the results. The study does not provide evidence of actual e-learning usage, relying instead on behavioral intention as a proxy.