DOI: https://doi.org/10.3389/feduc.2026.1814830
تاريخ النشر: 2026-06-09
المؤلف: Muhammad Younas وآخرون
الموضوع الرئيسي: اعتماد التكنولوجيا وسلوك المستخدم
نظرة عامة
تقدم ورقة البحث نسخة موسعة من نموذج النظرية الموحدة لقبول واستخدام التكنولوجيا 2 (UTAUT2)، مع دمج محو الأمية الرقمية ومخاوف الخصوصية كعوامل حاسمة تؤثر على اعتماد واستخدام التكنولوجيا الرقمية من الجيل التالي في التعليم العالي. باستخدام تصميم بحث كمي، تم جمع البيانات من خلال استبيان عبر الإنترنت لـ 268 طالبًا خلال الانتقال إلى التعلم الهجين وعبر الإنترنت. أظهر التحليل، الذي تم إجراؤه باستخدام نمذجة المعادلات الهيكلية باستخدام المربعات الصغرى الجزئية (PLS-SEM)، أن توقع الأداء كان هو المتنبئ الأكثر أهمية لاعتماد التكنولوجيا، تلاه النية السلوكية، وظروف التيسير، والتأثير الاجتماعي. ومن الجدير بالذكر أن التأثير الاجتماعي أثر بشكل إيجابي على مشاركة المستخدم ورضاه، مما يبرز أهمية دعم الأقران في استخدام التكنولوجيا.
في الختام، تؤكد الدراسة على قوة نموذج UTAUT2 الموسع وتؤكد أن الاعتماد الناجح على التكنولوجيا التعليمية يعتمد ليس فقط على الفائدة المدركة ولكن أيضًا على مهارات المستخدمين الرقمية، والدعم المؤسسي، والثقة في الخصوصية. تسلط النتائج الضوء على أن النية السلوكية تتوسط العلاقة بين هذه العوامل ونتائج التعلم، مما يشير إلى أن بيئة رقمية ملائمة وبنية تحتية قوية ضرورية لتعزيز اعتماد التكنولوجيا بشكل فعال في التعليم العالي. هذه الإطار الشامل يعد موردًا قيمًا للباحثين وصانعي السياسات وقادة الجامعات الذين يهدفون إلى تعزيز دمج التكنولوجيا التعليمية.
مقدمة
تسلط مقدمة ورقة البحث هذه الضوء على التأثير التحويلي للتكنولوجيا الرقمية من الجيل التالي على طرق التدريس والتعلم التقليدية في التعليم العالي. يهدف التكامل المتزايد للمنصات الرقمية، وأنظمة إدارة التعلم، والأدوات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي إلى تعزيز جودة التعليم ومشاركة الطلاب. ومع ذلك، فإن الاعتماد الناجح على هذه التكنولوجيا يعتمد على محو الأمية الرقمية لدى الطلاب وقدرتهم على التنقل في مخاوف الخصوصية. تؤكد الورقة على أهمية فهم العوامل التي تؤثر على قبول التكنولوجيا، خاصة من خلال عدسة النظرية الموحدة لقبول واستخدام التكنولوجيا (UTAUT2)، التي كانت إطارًا بارزًا لفحص اعتماد التكنولوجيا التعليمية.
تهدف الدراسة إلى استكشاف التفاعل بين محو الأمية الرقمية، ومشكلات الخصوصية، والمكونات الرئيسية لنموذج UTAUT2 – توقع الأداء، وظروف التيسير، والتأثير الاجتماعي، والنية السلوكية، ورضا المستخدم. بينما حددت الدراسات السابقة مجموعة متنوعة من المتنبئين لقبول التكنولوجيا، إلا أن القليل منها بحث في التأثيرات المشتركة لمحو الأمية الرقمية ومخاوف الخصوصية ضمن إطار UTAUT2. يبرز هذا الفجوة الحاجة إلى فهم أعمق لكيفية تأثير هذه العوامل النفسية والسياقية على رضا المستخدم، والمشاركة، ونتائج التعلم في البيئات التعليمية المعززة بالتكنولوجيا. تسعى الدراسة إلى توسيع نموذج UTAUT2 من خلال دمج هذه العناصر، مما يوفر رؤى حول الدور الحاسم لمهارات التكنولوجيا وإدراك أمان البيانات في تشكيل تجارب الطلاب التعليمية.
الطرق
تركز المنهجية المستخدمة في هذا البحث على تقييم مستويات اعتماد التكنولوجيا بين طلاب التعليم العالي فيما يتعلق بالتكنولوجيا التعليمية المتاحة، دون أي تدخل مسبق. كان المشاركون الرئيسيون من الطلاب الحاضرين والطلاب عن بُعد، الذين شاركوا في الدراسة من خلال استبيان عبر الإنترنت. لتعزيز الوصول وتشجيع المشاركة، تم توزيع الاستبيان عبر نظام إدارة التعلم الخاص بالمؤسسة، مما يضمن وصولًا واسعًا.
تم تصميم الاستبيان ليكون مجهول الهوية، دون تقديم أي تعويض للمشاركين، مما يسمح للمستجيبين بإكماله في وقتهم المناسب. كانت هذه الطريقة تهدف إلى جمع بيانات غير متحيزة حول تفاعلات الطلاب مع التكنولوجيا التعليمية، مما يوفر رؤى حول مستويات اعتمادهم في بيئة طبيعية.
النتائج
في قسم النتائج، اتبعت تقييم النموذج عملية من مرحلتين كما هو موضح من قبل هير وآلأمير (2022). في البداية، تم تقييم نموذج القياس باستخدام مقاييس مختلفة، بما في ذلك الأحمال الخارجية، وألفا كرونباخ، والموثوقية المركبة، ومتوسط التباين المستخرج (AVE)، ونسبة التباين المتباين (HTMT) لتقييم الموثوقية، والصلاحية التقاربية، والصلاحية التمييزية، كما أشار إليه ماغنو وآخرون (2024) وسارستيد وآخرون (2024). بالإضافة إلى ذلك، تم حساب قيم عامل التضخم التبايني (VIF) للتحقق من التعدد الخطي.
في المرحلة الثانية، تم اختبار النموذج الهيكلي للاختبارات من خلال تحليل معاملات المسار، وقيم t، وقيم p. تم تقييم ملاءمة النموذج الكلية باستخدام الجذر التربيعي المتوسط المعياري المتبقي (SRMR)، مما يوفر تقييمًا شاملاً لأداء النموذج وصلاحيته.
المناقشة
تسلط قسم المناقشة في ورقة البحث الضوء على فجوة كبيرة في تطبيق إطار UTAUT2 ضمن التعليم العالي، خاصة فيما يتعلق بأدوار محو الأمية الرقمية ومخاوف الخصوصية في اعتماد التكنولوجيا. بينما تم دراسة المتنبئين التقليديين مثل توقع الأداء، وتوقع الجهد، والتأثير الاجتماعي بشكل موسع، تم تجاهل التفاعل بين المهارات الرقمية ومشكلات الخصوصية إلى حد كبير. تهدف هذه الدراسة إلى معالجة هذه الفجوة من خلال اقتراح نموذج UTAUT2 موسع يدمج هذه العوامل السياقية، مما يوفر فهمًا أكثر شمولاً لكيفية تأثيرها على النية السلوكية، ورضا المستخدم، والمشاركة، وأداء التعلم في سياق تكنولوجيا التعليم من الجيل التالي.
تظهر النتائج التجريبية من الدراسة أن توقع الأداء هو العامل الأكثر تأثيرًا على نوايا الطلاب السلوكية تجاه استخدام التكنولوجيا، مما يؤثر بدوره على ظروف التيسير والتأثير الاجتماعي. تؤكد النتائج أن النية السلوكية تتوسط العلاقة بين هذه العوامل ونتائج التعلم، مما يبرز أهمية الدعم المؤسسي وتأثير الأقران في تعزيز مشاركة المستخدم ورضاه. علاوة على ذلك، تؤكد الدراسة أن قبول التكنولوجيا لا يعتمد فقط على الفائدة المدركة ولكن يتأثر أيضًا بشكل كبير بكفاءات الطلاب الرقمية وثقتهم في ممارسات أمان البيانات. من خلال دمج هذه العناصر في إطار UTAUT2، توفر الدراسة رؤى قيمة للدراسات المستقبلية والآثار العملية لصانعي السياسات والمعلمين الذين يهدفون إلى تعزيز اعتماد التكنولوجيا بشكل فعال وآمن في التعليم العالي.
القيود
تعترف الدراسة بعدة قيود قد تؤثر على تعميم نتائجها. بشكل أساسي، فإن الاعتماد على أخذ عينات ملائمة يقدم تحيزًا محتملاً في الاختيار، حيث كان المشاركون مختارين ذاتيًا ومحدودين للطلاب الذين لديهم وصول إلى منصة الاستبيان عبر الإنترنت. وبالتالي، يجب تفسير النتائج بحذر عند النظر في قابليتها للتطبيق على مجموعات سكانية أوسع أو بيئات تعليمية متنوعة.
لتحسين تمثيل البحث المستقبلي وصلاحيته الخارجية، يوصي المؤلفون بتبني طرق أخذ عينات قائمة على الاحتمالات، مثل أخذ العينات العشوائية أو الطبقية. ستعزز هذه الطريقة موثوقية النتائج وتسمح باستنتاجات أكثر قوة بشأن الظواهر المدروسة.
DOI: https://doi.org/10.3389/feduc.2026.1814830
Publication Date: 2026-06-09
Author(s): Muhammad Younas et al.
Primary Topic: Technology Adoption and User Behaviour
Overview
The research paper presents an extended version of the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology 2 (UTAUT2) model, incorporating digital literacy and privacy concerns as critical factors influencing the adoption and effective use of next-generation digital technologies in higher education. Utilizing a quantitative research design, data were collected through an online survey of 268 students during the transition to hybrid and online learning. The analysis, conducted using Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM), revealed that performance expectancy was the most significant predictor of technology adoption, followed by behavioral intention, facilitating conditions, and social influence. Notably, social influence positively impacted user engagement and satisfaction, underscoring the importance of peer support in technology use.
In conclusion, the study validates the robustness of the extended UTAUT2 model and emphasizes that successful adoption of educational technologies relies not only on perceived usefulness but also on users’ digital skills, institutional support, and trust in privacy. The findings highlight that behavioral intention mediates the relationship between these factors and learning outcomes, suggesting that a conducive digital environment and strong infrastructure are essential for fostering effective technology adoption in higher education. This comprehensive framework serves as a valuable resource for researchers, policymakers, and university leaders aiming to enhance the integration of educational technologies.
Introduction
The introduction of this research paper highlights the transformative impact of next-generation digital technologies on traditional teaching and learning methods in higher education. The increasing integration of digital platforms, learning management systems, and AI-driven tools aims to enhance instructional quality and student engagement. However, the successful adoption of these technologies is contingent upon students’ digital literacy and their ability to navigate privacy concerns. The paper emphasizes the importance of understanding the factors influencing technology acceptance, particularly through the lens of the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT2), which has been a prominent framework for examining educational technology adoption.
The research aims to explore the interplay between digital literacy, privacy issues, and key UTAUT2 constructs—performance expectancy, facilitating conditions, social influence, behavioral intention, and user satisfaction. While previous studies have identified various predictors of technology acceptance, few have investigated the combined effects of digital literacy and privacy concerns within the UTAUT2 framework. This gap underscores the need for a deeper understanding of how these psychological and contextual factors affect user satisfaction, engagement, and learning outcomes in technology-enhanced educational environments. The study seeks to extend the UTAUT2 model by incorporating these elements, thereby providing insights into the critical role of technological skills and data security perceptions in shaping students’ educational experiences.
Methods
The methodology employed in this research focuses on evaluating the technology adoption levels among higher education students regarding available educational technologies, without any prior intervention. The primary participants were both in-person and remote students, who engaged with the study through an online survey. To enhance accessibility and encourage participation, the questionnaire was disseminated via the institution’s learning management system, ensuring a broad reach.
The survey was designed to be anonymous, with no compensation provided to participants, allowing respondents to complete it at their convenience. This approach aimed to gather unbiased data on students’ interactions with educational technologies, thereby providing insights into their adoption levels in a naturalistic setting.
Results
In the results section, the model assessment followed a two-stage process as outlined by Hair and Alamer (2022). Initially, the measurement model was evaluated using various metrics, including outer loadings, Cronbach’s alpha, composite reliability, average variance extracted (AVE), and the heterotrait-monotrait ratio (HTMT) to assess reliability, convergent validity, and discriminant validity, as referenced by Magno et al. (2024) and Sarstedt et al. (2024). Additionally, variance inflation factor (VIF) values were calculated to check for multicollinearity.
In the second stage, the structural model was tested for hypotheses by analyzing path coefficients, t-values, and p-values. The overall model fit was assessed using the standardized root mean square residual (SRMR), providing a comprehensive evaluation of the model’s performance and validity.
Discussion
The discussion section of the research paper highlights a significant gap in the application of the UTAUT2 framework within higher education, particularly regarding the roles of digital literacy and privacy concerns in technology adoption. While traditional predictors such as performance expectancy, effort expectancy, and social influence have been extensively studied, the interplay of digital skills and privacy issues has been largely overlooked. This research aims to address this gap by proposing an extended UTAUT2 model that incorporates these contextual factors, thereby providing a more comprehensive understanding of how they influence behavioral intention, user satisfaction, engagement, and learning performance in the context of next-generation educational technologies.
Empirical findings from the study reveal that performance expectancy is the most influential factor affecting students’ behavioral intentions towards technology use, which in turn impacts facilitating conditions and social influence. The results confirm that behavioral intention mediates the relationship between these factors and learning outcomes, emphasizing the importance of institutional support and peer influence in enhancing user engagement and satisfaction. Moreover, the study underscores that technology acceptance is not solely driven by perceived usefulness but is also significantly affected by students’ digital competencies and their trust in data security practices. By integrating these elements into the UTAUT2 framework, the research provides valuable insights for future studies and practical implications for policymakers and educators aiming to foster effective and secure technology adoption in higher education.
Limitations
The study acknowledges several limitations that may affect the generalizability of its findings. Primarily, the reliance on convenience sampling introduces potential selection bias, as participants were self-selected and limited to students with access to the online survey platform. Consequently, the results should be interpreted cautiously when considering their applicability to broader populations or diverse educational settings.
To improve the representativeness and external validity of future research, the authors recommend the adoption of probability-based sampling methods, such as random or stratified sampling. This approach would enhance the reliability of the findings and allow for more robust conclusions regarding the studied phenomena.