استكشفت الدراسة الحالية العوامل المؤثرة على نوايا الطلاب نحو استخدام تقنيات التعلم الرقمي (DLTs). وتقترح نموذج رؤية شاملة لاستخدام الطلاب لتقنيات التعلم الرقمي من خلال دمج نظرية الدعم الاجتماعي و”نموذج قبول التكنولوجيا” (TAM). تم جمع البيانات من 262 طالبًا من جامعة حائل من خلال استخدام استبيان. تم تطبيق خطوتين في SEM لتحليل البيانات: تم استخدام CFA لتطوير قياس النموذج، وتم إجراء SEM لتحليل العلاقات بين البنى. كشفت النتائج أن “الدعم التعليمي” (EDS) أثر بشكل كبير على “نية السلوك” (BI) للطلاب لاستخدام تقنيات التعلم الرقمي من خلال الفائدة المدركة (PU) (EDS PU: , ). علاوة على ذلك، أثر “الدعم العاطفي” (EMS) بشكل كبير على نية السلوك من خلال كل من “سهولة الاستخدام المدركة” (PEU) وPU (EMS PEU: ; EMS → PU: ). من المدهش أن “سهولة الاستخدام المدركة” (PEU) للطلاب لم تؤثر على “الفائدة المدركة” (PU) لتقنيات التعلم الرقمي (PEU PU: ). تسهم الدراسة الحالية في فهم أكثر دقة لكيفية تأثير الدعم التعليمي والعاطفي على انفتاح الطلاب تجاه تقنيات التعلم والتفاعل معها. وبالتالي، يجب على المؤسسات والجامعات تعزيز الدعم التعليمي والعاطفي لطلابها لتسهيل الاستخدام الناجح لتقنيات التعلم الرقمي. علاوة على ذلك، كشفت الدراسة أن PU وPEU أثرتا على نوايا الطلاب لاستخدام DLTs. وبالتالي، يمكن أن تعزز PU وPEU استخدام تقنيات التعلم الرقمي. تقدم هذه الدراسة تداعيات عملية يمكن أن تطبقها المؤسسات التعليمية والجامعات لتحقيق الاستخدام الناجح لهذه التقنيات التعليمية الرقمية.

الكلمات الرئيسية: نظرية الدعم الاجتماعي، TAM، الدعم العاطفي، الدعم التعليمي، تقنية التعلم الرقمي

لقد حظيت تحول طرق التعلم في التعليم باهتمام كبير مؤخرًا . لقد حظيت تقنيات التعلم الرقمي (DLTs) باهتمام متزايد في التعليم العالي . ترتبط DLTs باستخدام “تكنولوجيا المعلومات والاتصالات” (ICT) لتعزيز المجالات الأكاديمية . يمكن أن تبني DLTs مساحة رقمية تشمل أدوات الدعم الرقمي والمناهج والخدمات التعليمية . تشمل DLTs أيضًا ميزات أخرى مثل التعلم من خلال نمذجة الألعاب والرسوم المتحركة، والفصول الدراسية الحية، والفصول الدراسية الافتراضية، والدروس التعليمية عبر الإنترنت . وهذا يسمح للطلاب باستخدام المواد والمصادر التعليمية الرقمية في أي مكان وفي أي وقت. منذ جائحة COVID-19، استخدمت معظم الجامعات بشكل متزايد DLTs لتعزيز التعليم وتعلم الطلاب . تقدم المؤسسات التعليمية في عدة دول، مثل “الولايات المتحدة” (US)، DLTs لحوالي من طلابها . بالإضافة إلى ذلك، زاد استخدام DLTs، ليغطي حوالي 95 في المئة من مؤسسات التعليم العالي في المملكة المتحدة . علاوة على ذلك، أجبرت جائحة COVID-19 “مؤسسات التعليم العالي” (HEIs) في الولايات المتحدة على تطبيق الدورات الدراسية عبر الإنترنت وتفعيل DLTs، مما أدى إلى انتقال معظم الطلاب الجامعيين إلى التعلم عبر الإنترنت. وقد حدثت تحولات مماثلة لـ DLTs في آسيا وأوروبا. تشير التوقعات إلى أن التعلم عبر الإنترنت سيشكل ما بين 20 و25 في المئة من جميع الدورات خلال

العقد القادم، بينما من المتوقع أن يشكل التعلم المدمج، الذي يشمل كل من التعليم التقليدي في الفصول الدراسية وتقنيات التعلم الموزعة (DLTs)، النسبة المتبقية من 70 إلى 80 في المئة . في المملكة العربية السعودية، وضعت “وزارة التعليم” (MoE) مبادرة تهدف إلى تنمية اهتمام الطلاب وكفاءتهم في تطبيق DLTs عبر جميع المستويات التعليمية. على سبيل المثال، أسست وزارة التعليم مركزًا وطنيًا مخصصًا للتعلم الإلكتروني لتطوير مواد التعلم الإلكتروني لجميع المستويات الأكاديمية والتخصصات. تقدم معظم الجامعات في المملكة العربية السعودية DLTs للطلاب. على سبيل المثال، حولت جامعة حائل بعض المقررات الإلزامية خلال السنة الأولى لطلابها لتكون مقدمة باستخدام DLTs، مثل الفصول الدراسية الافتراضية باستخدام السبورات، وأشكال النقاش، وغيرها من التقنيات. بعض هذه المقررات باللغة الإنجليزية، العربية، ومهارات الجامعة. ومع ذلك، لم يؤدِ توفير DLTs للطلاب بالضرورة إلى اعتمادهم أو قبولهم لها بين الطلاب. لذلك، هناك حاجة لتقييم العوامل التي تحدد قبول DLTs. لقد بحثت الأبحاث السابقة بشكل أساسي في تأثير الخبرة، ودور المعلمين، ونموذج قبول التكنولوجيا (TAM)، وآراء الطلاب حول قبولهم لـ DLTs . ركزت الدراسات السابقة على تنفيذ DLTs في المدارس؛ ومع ذلك، لا يزال وضعها الحالي في التعليم العالي غير واضح. بالإضافة إلى ذلك، واجه التنفيذ العملي لـ DLTs تحديات كبيرة، وقد لا يترجم اعتمادها داخل المجتمعات الطلابية إلى قبول واسع النطاق واستخدام نشط. وبالتالي، من الضروري تقييم المتغيرات التي قد تؤثر على استخدام DLTs بين الطلاب . لمعالجة هذه الفجوة البحثية، طورت الدراسة الحالية نموذج إطار نظري جديد من خلال دمج مبادئ “نظرية الدعم الاجتماعي” مع TAM. يهدف هذا النموذج المتكامل إلى تقييم شامل للعوامل المؤثرة على استخدام الطلاب لـ DLTs. حسب علمنا، لم يتم تقييم هذين النظريتين بعد في سياق DLTs. وبالتالي، تضيف هذه الدراسة إلى مجموعة المعرفة الموجودة في هذا المجال من خلال تقديم نظرية مشتركة تفسر بشكل صحيح العوامل المؤثرة على استخدام الطلاب لـ DLTs.

تدرس هذه الدراسة العوامل التي تؤثر على نوايا الطلاب السلوكية لاستخدام DLTs من خلال دمج “نظرية الدعم الاجتماعي” و”نموذج قبول التكنولوجيا” (TAM). وهذا يوفر عدة مساهمات للنظرية والممارسة. من منظور نظري، (1) دمج النماذج؛ إن دمج “نظرية الدعم الاجتماعي” في الإطار الذي تم تشكيله بناءً على TAM يساعد على توسيع الصورة للعوامل التي تعزز استخدام DLT. تضيف هذه المقاربة مفاهيم إضافية إلى الأساس العادي لأبحاث TAM مثل المتغيرات المختلفة مثل الدعم التعليمي والعاطفي. (2) دور الدعم؛ فيما يتعلق بفرضيات البحث التي تم تحليلها، يمكن القول إن الدعم العاطفي له تأثير إيجابي على كل من PU وPEU للتكنولوجيا، على الرغم من أن الدعم التعليمي يؤثر فقط على PU. وبالتالي، يتم تحديد العوامل العاطفية على أنها الأكثر تأثيرًا على PU واحتمالية استخدام DLTs بين الطلاب.

من منظور عملي، (1) تصميم سهل الاستخدام؛ يعني ذلك بشكل خاص أن المطورين يجب أن يعملوا على DLTs التي ستكون مفيدة وسهلة الاستخدام ومريحة. يتوافق هذا مع النتائج التي تشير إلى أن PU وPEU لهما تأثير مباشر على نوايا الطلاب لاستخدام هذه التقنيات. (2) دعم معزز؛ يجب أن تكون المؤسسات، وخاصة الجامعات، في وضع يمكنها من تقديم التعليم المناسب بالإضافة إلى مساعدة الطلاب في التعامل مع القضايا العاطفية. يشمل ذلك (أ) الدعم التعليمي؛ مساعدة الطلاب في تنفيذ عملياتهم وتوفير الاستخدام الفعال لـ DLTs. (ب) الدعم العاطفي؛ لتعزيز تفاعل الطلاب مع DLTs، تقديم التشجيع والاستجابة لمشاكلهم النفسية. (3) دور المعلم؛ يجب على المعلمين دمج الإجراءات الداعمة في أساليب التدريس، على سبيل المثال، إظهار التعاطف وتقديم المزيد من المساعدة، وهي خطوة ستساعد في تغيير مواقف الطلاب تجاه DLTs.

في الدراسة التي أجراها , تم اقتراح نموذج بحثي للتحقيق في تأثير القلق، والكفاءة الذاتية، والمتعة على رضا الطلاب وقبولهم للتعلم الرقمي. كانت الأبحاث السابقة لها أهداف متنوعة. تعتبر قضايا الأمان والسلامة في استخدام معلومات التعلم الرقمي مهمة وقد تم تناولها من قبل . ركزت دراسات أخرى على استيعاب المعلومات الرقمية. علاوة على ذلك، تم إجراء أبحاث سابقة لتقييم تأثير طرق السرد الرقمي على القدرة على محو الأمية الرقمية، مع التركيز بشكل خاص على تطوير طريقة التبني . علاوة على ذلك، كشف العلماء أن عتبة محو الأمية الرقمية تغيرت مع تنفيذ تكنولوجيا المعلومات الرقمية الجديدة، مما يعني أن وجهات نظر الطلاب والمدرسين غيرت الصعوبات التي يواجهونها عند استخدام تقنيات التعلم الرقمي الجديدة . فيما يتعلق بالنموذج المستخدم مع تقنيات التعلم الرقمي، قامت الغالبية العظمى من الأبحاث السابقة بالتحقيق بشكل أساسي في عوامل تشمل “سهولة الاستخدام المدركة” (PEU)، و”الفائدة المدركة” (PU)، والمتعة، والكفاءة الذاتية، والقلق. استنادًا إلى مراجعة الأدبيات، كان للكفاءة الذاتية المدركة والدعم تأثير كبير على تقنيات التعلم الرقمي، بينما كانت المساعدة الأبوية وضبط النفس هي الحواجز الرئيسية للمتعلمين. وبالتالي، يجب توفير جلسات برنامج تدريبية للمدرسين والمهنيين الطلاب في تقنيات التعلم الرقمي لمعالجة قضايا الكفاءة الذاتية . قد تمنع بعض الحواجز تبني تقنيات التعلم الرقمي، مثل التحديات الرقمية، وحضور الطلاب، والمشاركة، واعتبارات الاتصال. لذلك، تم تقديم اقتراحات، مثل إنشاء محتوى يوفر تواصلًا ثنائي الاتجاه لتعزيز التعاون بين المؤسسات . على الرغم من أن الأدبيات السابقة استخدمت عدة نماذج تركز على نموذج قبول التكنولوجيا (TAM) ووسعت نموذج TAM لتقييم تبني وقبول التقنيات الرقمية , فإن الدراسة الحالية مختلفة. إنها تدمج نظرية الدعم الاجتماعي مع نموذج TAM لتقييم المتغيرات التي قد تؤثر على تبني وقبول تقنيات التعلم الرقمي بين الطلاب. حسب علمنا، لم يتم تقييم هذه التركيبات النموذجية بعد في الأدبيات. وبالتالي، تقترح هذه الدراسة نموذجًا نظريًا يساهم في فهم أكثر دقة للمتغيرات التي تشكل قبول الطلاب واستخدامهم لتقنيات التعلم الرقمي.

في سياق تقنيات التعلم الرقمي، تم تطبيق نظريات متنوعة. على سبيل المثال، نموذج UTAUT الذي هو امتداد لنموذج TAM، يدمج جوانب من نماذج أخرى لشرح استخدام التكنولوجيا بشكل شامل . بالإضافة إلى ذلك، توضح “نظرية تأكيد التوقعات” (ECT) كيف تؤثر تصورات المستخدمين بعد التبني على الاستخدام المستمر للتكنولوجيا؛ موسعة مرحلة تبني نموذج TAM . علاوة على ذلك، تشرح “نظرية انتشار الابتكار” (IDT) عملية تبني وانتشار الابتكارات في سياق المنظمة . ستقوم هذه الدراسة أيضًا بفحص دمج نموذج TAM مع نظريات أخرى، وخاصة “نظرية الدعم الاجتماعي” (SST). كان لهذا الدمج أيضًا فوائد في تحليل تأثير العوامل الاجتماعية على قبول التكنولوجيا
في مؤسسات التعلم . وبالتالي، من خلال دمج هذه النظريات، أكمل دراستنا النواقص المذكورة في الدراسات السابقة وقدمت نموذجًا نظريًا أكثر ثراءً لشرح تبني “تقنيات التعلم الرقمي” (DLTs).

يتناول هذا الدمج قيود الأبحاث السابقة من حيث أنه يأخذ في الاعتبار العوامل الاجتماعية والسياقية لاستخدام التكنولوجيا، والتي لا يتم التقاطها في نموذج TAM بمفرده. وبالتالي، بالإشارة إلى كل من SST وTAM، ستحاول الدراسة الحالية تقديم منظور أفضل حول ما يؤثر على تبني تقنيات التعلم الرقمي. يتناسب هذا النهج جيدًا مع الاتجاهات الجديدة في أدبيات تبني تكنولوجيا المعلومات التي تؤكد على أهمية الدعم الاجتماعي وعوامل السياق . علاوة على ذلك، سيكون توسيع الخلفية النظرية مفيدًا أيضًا في الدراسات المستقبلية، على سبيل المثال، من خلال تضمين نماذج أخرى مناسبة مثل “نظرية تأكيد التوقعات” (ECT) في التحليل.

تشمل الدراسات السابقة حول الاستخدام المدرك لتقنيات التعلم الرقمي بشكل أساسي عوامل مثل PEU وPU كما هو موضح في نموذج TAM. يفشل هذا النهج في أخذ في الاعتبار كيف تساعد الهياكل الاجتماعية والداعمة في تحديد مدى تكامل التكنولوجيا. على وجه الخصوص، هناك نقص كبير في المعلومات حول دور الشبكات الاجتماعية وأنظمة الدعم في تغيير إدراك وقبول تقنيات التعلم الرقمي من قبل المستخدمين. تأخذ معظم النماذج الحالية منظورًا ضيقًا في تصنيف العوامل بشكل منفصل كعوامل فردية أو اجتماعية، مما يوفر رؤية مجزأة لعملية تبني التكنولوجيا.

هذا يخلق فجوة بين النموذجين. في هذه الحالة، يجسر دمج SST مع TAM هذه الفجوة حيث ينظر إلى العوامل الفردية والاجتماعية. يكمل SST نموذج TAM من خلال توفير الوعي بتأثير الشبكات الاجتماعية على قبول التكنولوجيا ويضيف معرفة أن الدعم الاجتماعي يمكن أن يكون عاملًا إيجابيًا أو سلبيًا لتبني تقنيات التعلم الرقمي. يمكّن هذا الدمج من تقنيات محسّنة ومنسقة بشكل جيد فيما يتعلق بإدماج الدعم الاجتماعي كاستراتيجية مؤثرة في تعزيز قبول التكنولوجيا، وهو نموذج أكثر شمولية وواقعية يصور العلاقة بين التقنيات المعرفية والاجتماعية في التأثير على تقنيات التعلم الرقمي.

أولاً، تستفيد دراسة تقييم فوائد تقنيات التعلم الرقمي من الإطار النظري الذي يشمل SST وTAM. ثانيًا، يوفر دمج SST وTAM لاختبار تبني تقنيات التعلم الرقمي تقدمًا نظريًا في هذا المجال البحثي. يساهم هذا الدمج في رؤى جديدة بعدة طرق:

يركز SST على تأثير الأشخاص في دائرة الفرد الاجتماعية ومواقفهم وسلوكياتهم. فيما يتعلق بتبني تقنيات التعلم الرقمي، يوضح SST كيف يمكن أن تؤثر التأثيرات من الأقران، والعائلات، والشبكات المهنية على قرار الأشخاص بقبول الحلول المبتكرة. كان نموذج TAM في الماضي يعتمد بشكل أساسي على PEU وPU كعوامل رئيسية لتبني التكنولوجيا. من خلال دمج SST، يمكن توسيع النموذج ليأخذ في الاعتبار كيف يؤثر الدعم الاجتماعي على هذه التصورات. رؤية جديدة: عند دمجها، تشير SST وTAM إلى أن عمليات الدعم الاجتماعي لديها القدرة على إحداث تغييرات كبيرة في مواقف المستخدمين تجاه تقنيات التعلم الرقمي. على سبيل المثال، يمكن أن يعزز التشجيع من العقد المؤثرة في الشبكة المستوى المدرك للفائدة والسهولة، مما قد يزيد بدوره من معدل قبول وتبني تقنيات التعلم الرقمي.
2. إدراك العوامل الاجتماعية على التكنولوجيا

يؤكد دمج SST أن PEU وPU تتأثر ليس فقط بالتكنولوجيا ولكن أيضًا بالسياق الاجتماعي المحيط بالتكنولوجيا. رؤية جديدة: الدعم الاجتماعي قادر على التدخل مباشرة في إدراك المستخدمين لتكنولوجيا معينة. على سبيل المثال، إذا حصل المستخدم على تشجيع/ دعم واقتراحات من الأصدقاء أو المعلمين، قد تبدو هذه التكنولوجيا أكثر ودية ومساعدة لذلك المستخدم. بعبارة أخرى، فإن تبني التكنولوجيا هو أكثر من مجرد تمرين على التطور المعرفي ولكنه وظيفة من وجود الناس الاجتماعي وتفاعلهم.
3. الاعتراف بالدعم الاجتماعي كعامل معدل لعوامل تبني التكنولوجيا

يمكن تعديل عوامل TAM بواسطة الدعم الاجتماعي. على سبيل المثال، إذا كان هناك دعم اجتماعي، يمكن أن يدرك الناس التكنولوجيا على أنها مفيدة وسهلة الاستخدام، حتى لو كانت تقييماتهم الأولية خلاف ذلك. رؤية جديدة: تؤكد هذه الدراسة أن الدعم الاجتماعي يمكن أن يعمل كمسهل أو درع في عمليات تبني التكنولوجيا. وهذا يعني أن هناك طريقة يمكن من خلالها أن تساعد المحاولات لزيادة توفير الدعم الاجتماعي لمستخدمي تقنيات التعلم الرقمي في زيادة معدلات التبني من خلال تغييرات إيجابية في فهم المستخدمين ومواقفهم المسبقة.

وبالتالي، يشرح دمج SST مع TAM مفهوم اعتماد DLT من خلال تقديم المزيد من الرؤى حول تأثيرات الدعم الاجتماعي. هذه المقاربة تغني نماذج نظرية متنوعة من خلال دمج العوامل الفردية والاجتماعية من أجل تقديم فهم أعمق للعوامل التي تؤثر على قبول واعتماد التكنولوجيا.

في هذه الدراسة، قرر المؤلفون توسيع TAM بدلاً من نماذج نظرية بديلة مثل UTAUT أو UTAUT2 حيث أن TAM معروف بتقديم معرفة أساسية حول قبول التكنولوجيا وقد ثبت أنه ذو صلة بالبيئات التعليمية. تم تطوير TAM، الذي أنشأه ديفيس (1986)، على أساس نظري قوي يعتمد على متغيرين متأصلين في عملية اعتماد التكنولوجيا: “سهولة الاستخدام المدركة” و”الفائدة المدركة” للتكنولوجيا في سياقات متنوعة، بما في ذلك بيئات التعلم. TAM سهل الفهم والتطبيق، مما يجعله مناسبًا لدراسة قبول المستخدم في سياق DLTs.

على الرغم من أن UTAUT وUTAUT2 مجهزين بشكل أفضل بعدد من البنى وامتداد TAM ، إلا أنهم قد يثقلون أحيانًا العوامل البسيطة لقبول التكنولوجيا. تم استخدام TAM في مجموعة متنوعة من السياقات، خاصة في التعليم كما أشار إليه فينكاتيش وديفيس (2000) تلاه فينكاتيش وآخرون (2012) ويظهر كيف أنه قادر على قياس جوانب مهمة من استخدام التكنولوجيا. التركيز على الفائدة المدركة وسهولة الاستخدام يتوافق مع هدف فحص العوامل الأساسية التي تحدد اعتماد DLT.

استنادًا إلى TAM الذي أنشأه ديفيس ، اعتمدت هذه الدراسة عليه كأساس نظري، بالإضافة إلى نظرية الدعم الاجتماعي. يحتوي TAM على عاملين رئيسيين: PEU وPU. يؤثر كل من PEU وPU على النوايا السلوكية تجاه التكنولوجيا. تم تعديل TAM بشكل واسع ليشمل نطاقًا أوسع من IT/IS، بما في ذلك تلك المستخدمة في مجال الرعاية الصحية ، والمركبات الآلية ، ومنصات التعلم الإلكتروني ، وأنظمة الأعمال الإلكترونية . أشار البحث الذي قام به . إلى أنه عند اعتبار التعلم الإلكتروني كتكنولوجيا، سيكتسب المتعلمون نوايا أعلى لاستخدامها عندما يدركون أنها تكنولوجيا قيمة تدعم وتعزز أدائهم ويدركون أنها سهلة الاستخدام. وبالتالي، تم صياغة الفرضية التالية:

H1 تؤثر PU للطلاب بشكل إيجابي على نيتهم نحو استخدام DLTs.
H2 تؤثر PEU للطلاب بشكل إيجابي على نيتهم نحو استخدام DLTs.
H3 تؤثر PEU للطلاب بشكل إيجابي على PU للطلاب.

يشير الدعم الاجتماعي إلى المساعدة المقدمة للآخرين والحماية من النتائج السلبية والظروف غير المتوقعة . بينما قد لا يكون حل المشكلات المباشر هو الوظيفة الوحيدة للدعم، تشير الأبحاث الحديثة إلى أنه يلعب دورًا حاسمًا في “الدفع الحاسم” وتعزيز الرفاهية العقلية . لقد وسعت الأبحاث حول الدعم الاجتماعي نطاقها لتشمل السياق عبر الإنترنت . بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن تنتج مجتمع التعلم الإلكتروني بيئة متبادلة فعالة تقدم مساحة بديلة للتبادل الاجتماعي والتفاعل الاجتماعي وتعزز مرونة الصحة العقلية للأعضاء لتجنب المشاعر والتفاعلات السلبية .

يشير EDS إلى المساعدة الملموسة؛ على سبيل المثال، مساعدة المعلمين في دعم الطلاب في إنهاء مهام محددة مطلوبة وتزويدهم بالمواد الدراسية اللازمة . يسهل EDS الفعال التفاعل مع المواد الدراسية؛ وبالتالي، يؤثر بشكل إيجابي على PEU. بالإضافة إلى ذلك، بمجرد أن يشعر الطلاب بوجود EDS، على سبيل المثال، المساعدة من المعلمين في حل أو شرح المشكلات، فإنهم أكثر احتمالًا للمشاركة في دوراتهم وتقديرها، مما يمكنهم من ممارسة التنظيم الذاتي . وبالتالي، من المتوقع أن يؤثر EDS بشكل إيجابي على LP للطلاب. لذلك، يتم اقتراح الفرضية التالية:

H4 يؤثر EDS بشكل إيجابي على PU.
H5 يؤثر EDS بشكل إيجابي على PEU.

تشمل السلوكيات الداعمة عاطفيًا، والتي يشار إليها فيما بعد بالتفاعل التعاطفي، تقديم التعاطف والتشجيع والاحترام الإيجابي والتعبيرات عن الرعاية والمودة، مما يعزز شعورًا بالقيمة والانتماء لدى المتلقي ، والذي يفتقر إلى كل من الصلة والفعالية في معالجة القضايا المحددة المتعلقة بالدورة ولكنه مرتبط بتجارب غير مريحة وضغوط قد يواجهها الطلاب أثناء استخدام التعلم الإلكتروني. يمكن أن يقلل EMS من الجهود العقلية المطلوبة للتعامل مع الجوانب السلبية، مما يؤدي إلى صعوبات أقل في اعتماد التعلم الرقمي. وقد تم توضيح ذلك من خلال نظرية الحمل المعرفي، حيث أن الجهد الأقل ضروري ومطلوب للتعامل مع المشاعر السلبية، مما يساعد في جعل الجهود العقلية جاهزة لاعتماد التعلم الرقمي . بنفس السياق، يمكن أن يقلل EMS من جهود الطلاب للتعامل مع المشاعر السلبية ويجعلهم يبذلون جهودًا أكبر لفهم والتركيز على المواد الدراسية، مما يؤدي إلى فعالية وكفاءة أفضل في تعلمهم. لذلك، تم صياغة الفرضيات التالية:

H6 يؤثر EMS بشكل إيجابي على PU.
H7 يؤثر EMS بشكل إيجابي على PEU.
مخطط نموذج البحث المقترح (الشكل 1).

استخدمت هذه الدراسة استبيانًا قائمًا على الإنترنت وكان مجتمع الدراسة مقصورًا على تقنية العينة الملائمة. تم إرسال الاستبيان عبر البريد الإلكتروني إلى عينة محددة ومستهدفة من مجتمع الطلاب عبر الإنترنت لدعوتهم للمشاركة. علاوة على ذلك، كان هدف الدراسة ورابط الاستبيان عبر الإنترنت متاحًا للمستجيبين من خلال بريدهم الإلكتروني الرسمي ومنصات التواصل الاجتماعي مثل مجموعات واتساب والحسابات الرسمية لوسائل التواصل الاجتماعي للجامعات. تم إجراء المشاركة في الدراسة بشكل طوعي تمامًا. تم إبلاغ جميع المستجيبين بسرية البيانات المجمعة وأسباب الدراسة. تم توزيع استبيان على طلاب البكالوريوس في جامعة حائل، المملكة العربية السعودية. شمل جمع البيانات توزيع 380 استبيانًا خلال الفصل الدراسي الثاني، وتم تضمين 262 مستجيبًا في التحليل الإضافي. كان عدد السكان في كلية التربية 817 (532 مسجلين في التربية البدنية والرياضة، و285 في علم النفس). اقترح . حجم عينة مقبول يبلغ 800، والذي يجب أن يتجاوز 260. علاوة على ذلك، بالنسبة لـ SEM، الذي يستخدم لتحليل فرضية البحث، يجب أن يكون الحد الأدنى لحجم العينة حوالي . وبالتالي، فإن عدد المستجيبين الحاليين، وهو 262، مناسب كحجم عينة ومناسب للتحليل الإضافي في SEM AMOS.

تم تقسيم أداة الاستبيان إلى جزئين. الجزء الأول جمع معلومات خلفية عن المشاركين، بما في ذلك خصائصهم الديموغرافية، على سبيل المثال، تخصصهم وتجاربهم مع استخدام DLTs. تم تصميم هذه العناصر ذاتيًا. القسم الثاني يتعلق بقياس البنى في النموذج. تم تعديل ثلاث عناصر تقيس PU من لقياس بنى TAM. تم تعديل العناصر الثلاثة التي تقيس PEU وثلاث عناصر تقيس BI من . لقياس بنى نظرية الدعم الاجتماعي، تم تعديل أربع عناصر تقيس EDS وأربع تقيس EMS من . تم تطبيق ما مجموعه 17 لتقييم جميع العوامل في الإطار المقترح. تم إجراء بعض التعديلات على الكلمات لتكييفها مع السياق المحدد لهذه الدراسة. نظرًا لترجمة الاستبيان إلى العربية، تم تطبيق ترجمة عكسية. تم طلب من خبيرين ثنائيي اللغة (إنجليزي وعربي) ترجمة الاستبيان، الذي كان أصلاً باللغة الإنجليزية إلى العربية، للحفاظ على تكافؤ الترجمة. تم تقييم كل عنصر باستخدام مقياس ليكرت من خمس نقاط، مع الإشارة إلى أن الدرجات الأعلى تشير إلى اتفاق أقوى والدرجات الأقل تشير إلى عدم اتفاق أقوى.

تم استخدام تقنية نهج كمي للبحث الحالي . هذه الطريقة هي الأكثر ملاءمة لتحقيق هدف الدراسة: تحليل العلاقة بين العوامل التي تؤثر على استخدام الطلاب لتقنيات التعلم الرقمية. تم استخدام نهجين لتحليل البيانات. لتحليل المعلومات الديموغرافية للمستجيبين. تم تطبيق خطوتين في SEM AMOS لتحليل “نموذج القياس” وفحص العلاقات المفترضة في هذه الدراسة. تم استخدام CFA لتطوير قياس النموذج من حيث بنائه وصلاحيته التوافقية والتمييزية، وتم استخدام SEM لتحليل العلاقة واختبار فرضيات الدراسة في الإطار المقترح.

استجاب ما مجموعه 262 طالبًا من كلية التربية في جامعة حائل للاستبيانات. كما هو موضح في الجدول 1، كان معظم الطلاب مسجلين في التربية البدنية والدعم (157، )، بينما كان الآخرون مسجلين في علم النفس (105، 40.1%). فيما يتعلق بتجربتهم في استخدام تقنيات التعلم الرقمية، استخدم معظمهم (207، ) بينما لم يفعل الباقي ( يتم تقديم نظرة عامة على الخصائص الديموغرافية للمستجيبين في الجدول 1.

تم إجراء تحليل العوامل التأكيدية المجمعة للتحقق من صحة نموذج القياس وارتباطات البنى. يجب تقييم الصلاحيات البنائية، والتقارب، والتمييز خلال التحليل العاملي التأكيدي قبل إجراء نموذج المعادلات الهيكلية. وبالتالي، تم تقييم صلاحية البناء، وعرضت نتائج تحليل العوامل التأكيدية في الشكل 2.

البناء على المرجع يتم إثبات صلاحية البناء عندما تلبي جميع المؤشرات القيم المقترحة من قبل العلماء. تؤكد النتائج، الموضحة في الجدول 2، أن قيم جميع المؤشرات تلبي العتبات التي اقترحها الباحثون السابقون.

ثم، يجب تقييم الصلاحية المتقاربة. وفقًا للمرجع. يتم تأكيد الصلاحية المتقاربة عندما تكون قيمة CR و الـ AVE هو استنادًا إلى نتائج تحليل العوامل التأكيدية (CFA)، تؤكد القيم أن الصلاحية التلازمية قد تم تحقيقها حيث أن جميع قيم موثوقية البناء (CR) تتجاوز 0.60، ومتوسط التباين المستخرج (AVE) يتجاوز 0.60. تقدم الجدول 3 نتائج CR وAVE. يتطلب تقييم الصلاحية التلازمية أن يتم تقييمها قبل تقييم الصلاحية التمييزية. يتم الوصول إليها عندما تكون قيمة AVE أعلى من 0.50 وCR أعلى من تم تقييم القيم، مما يشير إلى أن الصلاحية التلازمية قد تم تحقيقها في البحث الحالي (الجدول 3).

أخيرًا، لضمان أن كل بناء في النموذج متميز عن البنى الأخرى، تم التحقق من الصلاحية التمييزية (انظر الجدول 4). وفقًا للمصدر. تتحقق صلاحية التمييز عندما تكون جميع قيم AVE بالخط العريض أكبر من القيم الأخرى في أعمدتها وصفوفها الخاصة. وبالتالي، كما هو موضح في نتائج صلاحية التمييز، تم تأكيد ذلك. الجدول أدناه يوضح تحليل التمييز.

لدى SEM مخرجان: التقديرات المعيارية وغير المعيارية. تم استخدام التقدير المعياري لتقييم تحميل العوامل للعناصر في بنائها، وR square، وقوة العلاقات بين البنى. يتم تشغيل التقدير المعياري، وتظهر مخرجاته في الشكل 3.

يعد حساب تقدير غير موحد ضروريًا للحصول على وزن الانحدار (تقدير بيتا) والنسبة الحرجة، والتي تعتبر أساسية لاختبار فرضية البحث. تم تشغيل ناتج تقدير غير موحد، وعرض ناتجه في الشكل 4.

أظهرت النتائج أن PU و PEU أثرت بشكل كبير على BI ). ومن ثم، تم تأكيد H 1 و H 2. علاوة على ذلك، كان لتجربة الاستخدام الشخصي تأثير غير ذي دلالة على . وبالتالي، تم رفض H 3. بالإضافة إلى ذلك، كان لـ EDS تأثير كبير على PU ( ). وبالتالي، تم تأكيد H4. ومع ذلك، كان لـ EDS تأثير غير ذي دلالة على PEU ( ). وبالتالي، تم رفض H5. علاوة على ذلك، أثر EMS بشكل كبير على كل من PU و PEU ( وبالتالي، يتم دعم H6 و H7. توضح الجدول 5 التحليل الإحصائي لهذه الفرضيات.

تقترح الدراسة الحالية إطارًا نظريًا يجمع بين “نظرية الدعم الاجتماعي” ونموذج قبول التكنولوجيا (TAM) لفحص العوامل التي تؤثر على نية الطلاب في استخدام تقنيات التعلم الرقمية (DLTs). ثم تم استخدام خطوتين في تحليل المعادلات الهيكلية (SEM) باستخدام برنامج AMOS لتحليل البيانات المجمعة: التحليل العاملي التأكيدي (CFA) لتطوير نموذج القياس وتحليل المعادلات الهيكلية (SEM) لتحليل العلاقة بين المتغيرات واختبار الفرضيات. كشفت النتائج عن اكتشاف مثير سيتم مناقشته بالتفصيل.

بدءًا من مفاهيم نموذج قبول التكنولوجيا، كشفت النتائج أن الفائدة المتصورة والفائدة المتصورة تؤثران على نوايا الطلاب لاستخدام تقنيات التعلم الرقمية. هذه النتائج تتماشى مع التحقيقات السابقة. أشارت النتائج إلى أن الطلاب كانوا أكثر احتمالًا لامتلاك نوايا إيجابية لاستخدام تقنيات التعلم الرقمية عندما كانوا يرونها سهلة ومفيدة. بعبارة أخرى، عندما يعتقدون أن استخدام تقنيات التعلم الرقمية ستحسن من تعلمهم الفعال وأنها بسيطة للاستخدام،

سوف يبنون نية إيجابية تجاه استخدامها. وبالتالي، يجب على المعلمين وصانعي السياسات التركيز على تزويد الطلاب بتقنيات التعلم الرقمية البسيطة والمفيدة التي تؤثر على نواياهم لاستخدامها. علاوة على ذلك، يجب على مطوري ومقدمي تكنولوجيا المعلومات والاتصالات تصميم أنظمة سهلة الاستخدام لتحسين تجربتهم في الاستخدام. بالإضافة إلى ذلك، يمكن للمعلمين أن يشرحوا للطلاب فعالية استخدام تقنيات التعلم الرقمية لتحسين نتائج التعلم. هذا سيؤثر بشكل إيجابي على نيتهم لاستخدام تقنيات التعلم الرقمية وبالتالي، لاستخدامها. علاوة على ذلك، لم تؤثر تجربة الاستخدام على الفائدة المدركة، مما يتعارض مع نتائج الأبحاث السابقة. قد تفسر هذه النتائج سبب تأثير إدراك الطلاب لتقنيات التعلم الرقمية على أنها “سهلة الاستخدام” ومفيدة على نيتهم في استخدامها. ومع ذلك، فإن إدراك تقنيات التعلم الرقمية على أنها سهلة الاستخدام لا يعني بالضرورة أنها مفيدة. وبالتالي، لم يؤثر إدراك السهولة في الاستخدام على الإدراك المفيد.

تم اعتبار الفرضية التي تنص على أن “سهولة الاستخدام المدركة” (PEU) للطلاب لها تأثير إيجابي على “فائدة الاستخدام المدركة” (PU) لتقنيات التعلم الرقمية غير ذات دلالة (لم يتم دعم H3). وهذا يعني أنه لا توجد علاقة بين “سهولة الاستخدام” لتقنيات التعلم الرقمية و”فائدة الاستخدام المدركة” من قبل الطلاب. بعبارة أبسط، فإن إدراك الطلاب لتقنية معينة ليس كافيًا لاستنتاج أن تلك التقنية تعزز التعلم بين الطلاب.

الأسباب المحتملة للتأثير غير الملحوظ قد تكون:

تشير هذه النتيجة إلى أن الجهود التي تسعى لجعل هذه التكنولوجيا مفهومة ربما لا تكون كافية لتعزيز استخدام الطلاب لهذه التكنولوجيا. يجب أيضًا أخذ ملاحظات حول العوامل المختلفة التي تشكل الفائدة المدركة، على سبيل المثال، كيف تدعم التكنولوجيا أهداف التعلم للدورة الدراسية بالإضافة إلى الممارسات التي تتماشى مع التعليم.

كشفت النتائج أيضًا أن الدعم العاطفي (EMS) أثر على نية الطلاب في استخدام تقنيات التعلم الرقمية (DLTs) من خلال سهولة الاستخدام (PEU) وفائدة الاستخدام (PU). تتماشى نتائجنا مع مجموعة الأبحاث الحالية. تشير النتائج إلى أن الدعم العاطفي الذي يشعر به الطلاب من معلميهم وزملائهم يؤثر على نواياهم لاستخدام تقنيات التعلم الرقمية. يمكن أن يؤثر الدعم العاطفي الذي يقدمه المعلمون على نوايا الطلاب لاستخدام تقنيات التعلم الرقمية. كما كشفت النتائج أن الدعم العاطفي المدرك يؤثر على كل من سهولة الاستخدام المدركة والفائدة المدركة، مما يعني أنه عندما يشعر الطلاب بالدعم العاطفي.
الدعم من معلميهم يؤثر على PEU وPU، مما يؤدي إلى إدراك DLTs كأداة مفيدة و”سهلة الاستخدام”. وبالتالي، تأثرت نواياهم لاستخدام DLTs. علاوة على ذلك، من أجل تعزيز اعتماد DLTs، هناك حاجة إلى EMS، وهو الدعم الحماسي الذي يظهره المعلمون من خلال احتضانهم وإظهار الرعاية والشغف والتعليقات الإيجابية تجاه المتعلمين. هذا يعزز شعور الانتماء والاحترام بين الطلاب الآخرين في الفصل ويساعد في خلق أفضل جو للتعلم. على الرغم من أن EMS ليس مركزًا بشكل أساسي على محتوى الدورة، إلا أن قدرة EMS على مساعدة المتعلمين في إدارة توترهم وقلقهم تجاه الدروس عبر الإنترنت لا يمكن تجاهلها. وبالتالي، يمكن أن يزيد EMS من قدرة الطلاب على الانتباه إلى المعلومات ذات الصلة بالدورة ومعالجتها، بينما يقلل من متطلبات المشاعر السلبية على الموارد المعرفية. .

علاوة على ذلك، أظهرت النتائج أن الدعم التعليمي المدرك أثر على نية الطلاب في استخدام تقنيات التعلم الرقمية من خلال الفائدة المدركة. كانت هذه النتائج متسقة مع الأبحاث السابقة. تشير النتائج إلى أنه عندما يدرك الطلاب الدعم التعليمي، مثل الدعم العملي، ودعم المعلومات، والدعم في استخدام تقنيات التعلم الرقمية، فإن ذلك يؤثر على نيتهم في استخدامها. كما أن الدعم التعليمي المدرك يؤثر على الفائدة المدركة. وهذا يشير إلى أنه عندما يدرك الطلاب الدعم التعليمي من معلميهم، وإداريي الجامعة، وصانعي السياسات، فإنهم يظهرون قيمة وفائدة تقنيات التعلم الرقمية، مما يؤثر على فائدة هذه التقنيات المدركة لديهم، وبالتالي يؤثر على نيتهم نحو استخدام هذه التقنيات. ومن المثير للاهتمام أيضًا أن معامل “الدعم التعليمي” (EDS) ليس له علاقة بـ “سهولة الاستخدام المدركة” (PEU) عند اعتماد “تقنيات التعلم الرقمية” (DLTs) بين الطلاب (لم يتم دعم H5). وهذا يعني أنه على عكس ما كان متوقعًا إذا كان المزيد من الدعم سيجعل الطلاب يدركون أن التكنولوجيا أسهل في الاستخدام، فإن هذا لم يُلاحظ في الدراسة الحالية.

يمكن أن تكون التفسيرات المحتملة كالتالي: (1) الدعم الحالي الكافي؛ في بعض الحالات، قد يكون الطلاب مدعومين بالفعل بالمساعدة التعليمية المناسبة، وفي أماكن معينة قد لا تساعد المساعدة الإضافية الطلاب ببساطة. قد يكون من الممكن أن تلعب متغيرات أخرى، مثل طبيعة التكنولوجيا كونها أكثر بساطة من، على سبيل المثال، الكمبيوتر، أو فعالية التعليمات المقدمة التي تترجم إلى تصميم تعليمي جيد، دورًا كبيرًا في مسألة الاستخدام الفعال للتكنولوجيا. (2) الدعم غير الفعال؛ قد لا يكون هذا الدعم المقدم للمتعلمين كافيًا ومناسبًا للمساعدة في حل المشكلات الناشئة عن استخدام التكنولوجيا. وبالتالي، يجب أن يتناول الدعم العوامل التي تشكل الصعوبة الكامنة في استخدام التكنولوجيا من أجل التأثير على الاستخدام الفعال للتكنولوجيا. (3) عوامل أخرى تهيمن على الاستخدام الفعال للتكنولوجيا؛ يمكن أن تكون هناك تأثيرات أخرى على الاستخدام الفعال للتكنولوجيا مثل معرفة الكمبيوتر، أو الاستخدام السابق لهذه التكنولوجيا (الخبرة السابقة) أو بعض معايير تصميم واجهة التكنولوجيا التي يمكن أن تلعب دورًا أكثر تحديدًا في الاستخدام الفعال للتكنولوجيا من الدعم التعليمي. قد تتجاوز هذه العوامل تأثيرات الدعم التعليمي.

لذلك، فإن هذا يحمل دلالة على أن تعزيز الدعم التعليمي قد لا يكون أفضل وسيلة لتعزيز إدراك الطلاب لسهولة الاستخدام للتقنيات الرقمية. من الواضح أن هناك حاجة إلى مزيد من الدراسات لفهم العوامل التي تؤثر على إدراك سهولة الاستخدام بشكل أعمق، بالإضافة إلى تحديد طبيعة التدخلات الداعمة التي يمكن تقديمها لتحسين أداء الطلاب. عامل آخر يؤهل في هذا البحث هو السياق الذي تم صياغته فيه. قد تكون النتائج محدودة، من حيث الإعداد أو الوقت، و/أو قد لا تكون قابلة للتطبيق على ظروف أو مجموعات بشرية أخرى.

تختلف هذه الدراسة عن الدراسات السابقة في أنها توسع قاعدة المعرفة الحالية من خلال تقديم إطار نظري شامل يجمع بين نظرية الدعم الاجتماعي ونموذج قبول التكنولوجيا (TAM) لتحديد المتغيرات التي تؤثر على نوايا الطلاب في استخدام تقنيات التعلم الرقمية (DLTs). على عكس الدراسات السابقة التي أجريت في السياق السعودي. تقترح الأبحاث الحالية نموذجًا نظريًا يجمع بين نموذجين لفحص العوامل الخارجية المستمدة من نظرية الدعم الاجتماعي لنموذج قبول التكنولوجيا (TAM)، وهي الدعم التعليمي والدعم العاطفي، إلى جانب غيرها من مكونات نموذج قبول التكنولوجيا. حسب علمنا، لم يتم تقييم هذا الجمع بين النموذجين بعد في سياق تقنيات التعلم الرقمية (DLTs). وبالتالي، سيوفر ذلك تفسيرًا واضحًا للعوامل التي تؤثر على نية الطلاب في استخدام تقنيات التعلم الرقمية، مما سيساعد في تنفيذ هذه التقنيات بنجاح بين الطلاب. علاوة على ذلك، استخدمت هذه الدراسة تقنية تحليل من الجيل الثاني باستخدام خطوتين في SEM AMOS، والتي تشرح بوضوح العلاقات بين جميع المتغيرات في النماذج المدمجة المقترحة.

نظرًا لأن كل من الاستخدام المفيد (PU) والاستخدام المتوقع (PEU) يؤثران على نوايا الطلاب في استخدام تقنيات التعلم الرقمية (DLTs)، يجب على المطورين والمصممين توفير واجهة مستخدم صديقة لتقنيات التعلم الرقمية لجعلها سهلة الاستخدام ومفيدة. عندما يدرك الطلاب أن هذه التقنيات سهلة ومفيدة، فإن ذلك سيؤثر على نواياهم تجاه استخدامها، وبالتالي استخدامها. علاوة على ذلك، يتطلب تنفيذ تقنيات التعلم الرقمية جهودًا من الجامعات في التعليم العالي ليس فقط لتوفير هذه التقنيات الرقمية ولكن أيضًا لإعادة تقييمها من حيث مدى سهولتها ومدى فائدتها في تعلم الطلاب. بالإضافة إلى ذلك، أثر الدعم التعليمي والعاطفي على نوايا الطلاب في استخدام تقنيات التعلم الرقمية. لذلك، يجب على المعلمين وإداريي الجامعات أن يأخذوا في الاعتبار أهمية الدعم التعليمي والعاطفي للطلاب عند تنفيذ تقنيات التعلم الرقمية. سيؤدي ذلك إلى نية إيجابية لاستخدامها بين الطلاب. كما كشفت النتائج أن الدعم العاطفي أثر على كل من الاستخدام المفيد والاستخدام المتوقع، بينما أثر الدعم التعليمي فقط على الاستخدام المفيد. لذلك، يجب على المعلمين التركيز ليس فقط على التدريس ولكن أيضًا على تضمين الدعم التعليمي والعاطفي المطلوب، على سبيل المثال، التعبير عن التعاطف والرعاية، والحفاظ على التفاعل مع الطلاب، وتعزيز الشركة.

علاوة على ذلك، فإن الآثار العملية لهذه الدراسة هي دمج النتائج التي تم الحصول عليها في الدراسة الحالية مع المعرفة الموجودة من الأبحاث السابقة.

من خلال ربط هذه النتائج بالمعرفة الموجودة، يمكن للمؤلفين أيضًا اقتراح تداعيات عملية لـ:

باختصار، تساهم المساهمات العملية في الدراسة الحالية لتعزيز المعرفة الحالية بالعوامل التي تدفع الطلاب لاستخدام تقنيات دفتر الأستاذ الموزع. يمكن أن يساعد ذلك أصحاب المصلحة في التخطيط والتنفيذ وتسهيل الاستخدام الصحيح لتقنيات دفتر الأستاذ الموزع في بيئات التعلم.

تسلط القيود في البحث الحالي الضوء على المجالات الرئيسية للتحسين في التحقيقات المستقبلية. أولاً، كانت الاستنتاجات مقيدة بجامعة واحدة، ولهذا السبب لا يمكن تطبيقها على “المؤسسات التعليمية العليا” الأخرى. يُوصى في الدراسات المستقبلية بأخذ عينات من المزيد من الجامعات أو أن تغطي الدراسة كل من الجامعات العامة والخاصة عبر مناطق مختلفة من المملكة العربية السعودية. ستوسع هذه العملية من أجل ضمان أن السلوكيات والمواقف الملاحظة تجاه تقنيات دفتر الأستاذ الموزع متسقة عبر بيئات تعليمية مختلفة.

علاوة على ذلك، يقيّد النهج الكمي بالكامل في العمل البحثي التحليل الأعمق لمشاركة الطلاب مع تقنيات دفتر الأستاذ الموزع. يمكن أن يؤدي دمج النماذج إلى توسيع وجهات النظر الكمية أو، ربما، الأساليب المختلطة حول كيفية مساهمة جوانب مثل الدعم الاجتماعي في استخدام تقنيات دفتر الأستاذ الموزع بطريقة أكثر تعقيدًا من مجرد الأرقام. أيضًا، اعتمدت هذه الدراسة على “نظرية الدعم الاجتماعي” (SST) بالتزامن مع “نموذج قبول التكنولوجيا” (TAM)؛ ومع ذلك، قد تستخدم الأبحاث اللاحقة أطر نظرية أخرى مثل “نظرية تأكيد التوقع” (ECT). يمكن أن تكشف هذه عن أنماط إضافية لاستخدام تقنيات دفتر الأستاذ الموزع وتحسن ثراء النماذج النظرية ضمن هذا المجال.

هدفت الدراسة الحالية إلى فحص كيفية تأثير الدعم التعليمي والعاطفي على نية الطلاب في استخدام تقنيات دفتر الأستاذ الموزع. وبالتالي، تم تطوير نموذج نظري مشترك لنظرية “الدعم الاجتماعي” وTAM. تم اختبار النموذج المتكامل المقترح نظريًا باستخدام تقنية تحليل من جيل ثانٍ من خطوتين في SEM AMOS: CFA وSEM. ساهم 262 طالبًا في هذه الدراسة وأكملوا استبيانًا. وجدت النتائج أن EMS أثرت بشكل غير مباشر على نية الطلاب BI لاستخدام تقنيات دفتر الأستاذ الموزع من خلال تأثيرها على PU وPET. في المقابل، أثر الدعم التعليمي على نية الطلاب في استخدام تقنيات دفتر الأستاذ الموزع من خلال PU. كما كشفت النتائج أن مكونات TAM، وهي PU وPEU، أثرت على نية الطلاب في استخدام تقنيات دفتر الأستاذ الموزع. توفر النتائج الحالية وجهة نظر مثيرة للاهتمام بشأن الدور المهم للدعم التعليمي والعاطفي، إلى جانب مكونات TAM PU وPEU، في تشكيل نية الطلاب لاستخدام تقنيات دفتر الأستاذ الموزع.

تحتوي البيانات على المقال.
تاريخ الاستلام: 28 يونيو 2024؛ تاريخ القبول: 16 ديسمبر 2024
تم النشر عبر الإنترنت: 02 يناير 2025

ساهم كلا المؤلفين في جميع مراحل كتابة ومراجعة هذه المخطوطة.

“لم تتلق هذه الدراسة تمويلًا خارجيًا”.

يعلن المؤلفون عدم وجود مصالح متنافسة.

تمت مراجعة هذه الدراسة والموافقة عليها من قبل لجنة أخلاقيات البحث في جامعة حائل (رقم. , “وتم تنفيذ جميع الطرق وفقًا للإرشادات واللوائح ذات الصلة”.

تم الحصول على الموافقة المستنيرة من جميع المشاركين في الدراسة.

يجب توجيه المراسلات وطلبات المواد إلى A.F.A.
معلومات إعادة الطبع والتصاريح متاحة علىwww.nature.com/reprints.
ملاحظة الناشر: تظل Springer Nature محايدة فيما يتعلق بالمطالبات القضائية في الخرائط المنشورة والانتماءات المؤسسية.

الوصول المفتوح: هذه المقالة مرخصة بموجب رخصة المشاع الإبداعي للاستخدام غير التجاري، والتي تسمح بأي استخدام غير تجاري، ومشاركة، وتوزيع، وإعادة إنتاج في أي وسيلة أو صيغة، طالما أنك تعطي الائتمان المناسب للمؤلفين الأصليين والمصدر، وتوفر رابطًا لرخصة المشاع الإبداعي، وتوضح إذا قمت بتعديل المادة المرخصة. ليس لديك إذن بموجب هذه الرخصة لمشاركة المواد المعدلة المشتقة من هذه المقالة أو أجزاء منها. الصور أو المواد الأخرى من طرف ثالث في هذه المقالة مشمولة في رخصة المشاع الإبداعي للمقال، ما لم يُذكر خلاف ذلك في سطر ائتمان للمادة. إذا لم تكن المادة مشمولة في رخصة المشاع الإبداعي للمقال واستخدامك المقصود غير مسموح به بموجب اللوائح القانونية أو يتجاوز الاستخدام المسموح به، ستحتاج إلى الحصول على إذن مباشرة من صاحب حقوق الطبع والنشر. لعرض نسخة من هذه الرخصة، قم بزيارةhttp://creativecommo ns.org/licenses/by-nc-nd/4.0/.
© المؤلفون 2024

The present study explored the determinants influencing students’ intentions towards utilizing digital learning technologies (DLTs). It proposes a holistic view model for students’ utilization of digital learning technologies by integrating social support theory and the “Technology Acceptance Model” (TAM). Data were gathered from 262 students of the University of Ha’il through utilizing a questionnaire. Two steps in SEM were applied for data analysis: CFA was employed to develop the model measurement, and SEM was conducted to analyze the relationships between constructs. The results revealed that “Educational Support” (EDS) significantly affected students’ “behavior intention” (BI) to utilize digital learning technologies through perceived usefulness (PU) (EDS PU: , ). Furthermore, “Emotional support” (EMS) significantly affected behavioral intention through both “perceived ease of use” (PEU) and PU (EMS PEU: ; EMS → PU: ). Surprisingly, students’ “perceived ease of use” (PEU) did not affect digital learning technologies’ “perceived usefulness” (PU) (PEU PU: ). The present study contributes to a refined understanding of how educational and emotional support influence students’ receptivity towards and engagement with learning technologies. Thus, institutions and universities should enhance their students’ educational and emotional support to facilitate the successful utilization of digital learning technologies. Furthermore, the study revealed that PU and PEU affected students’ intentions to utilize DLTs. Thus, PU and PEU can enhance the utilization of digital learning technologies. This study provides practical implications that educational institutions and universities could apply to achieve successful usage of these digital learning technologies.

Keywords Social support theory, TAM, Emotional support, Educational support, Digital learning technology

The transformation of learning methods in education has received considerable attention recently . Digital learning technologies (DLTs) have received increasing interest in higher education . DLTs are related to using “information and communication technologies” (ICT) to enhance academic fields . DLTs can build a digital space that includes digital support tools, curricula, and educational services . DLTs also include other features such as learning by modeling games and animations, live classes, virtual classrooms, and online tutorials . This allows students to use digital learning materials and sources at any location and time. Since the COVID-19 pandemic, most universities have increasingly utilized DLTs to enhance teaching and student learning . Educational institutions in several nations, such as the “United States” (US), provide DLTs to approximately of their students . Additionally, the utilization of DLTs has increased, covering approximately 95 per cent of higher educational institutions in the United Kingdom . Moreover, the COVID-19 epidemic forced US “higher education institutions” (HEIs) to apply online courses and activate DLTs, resulting in most undergraduate students transferring their learning to online learning. Similar transfers of DLTs have occurred in Asia and Europe. Projections indicate that online learning will comprise between 20 and 25 per cent of all courses within

the next decade, while blended learning, encompassing both traditional classroom instruction and distributed learning technologies (DLTs), is expected to constitute the remaining 70 to 80 per cent . In Saudi Arabia, the “Ministry of Education” (MoE) has formulated an initiative aimed at cultivating student interest and proficiency in the application of DLTs across all educational levels. For instance, the MoE has founded a national center dedicated to e-learning to develop e-learning materials for all academic levels and disciplines. Most universities in Saudi Arabia provide students with DLTs. For instance, the University of Ha’il has transformed some compulsory courses during the first year for their students to be delivered using DLTs, such as virtual classrooms using blackboards, discussion forms, and other technologies. Some of these courses are in the English language, Arabic, and university skills. However, providing students with DLTs did not necessarily lead to their adoption or acceptance of them among students. Therefore, there is a need to assess the factors determining the acceptance of DLTs. Past research has primarily investigated the influence of experience, instructors’ role, Technology acceptance mode (TAM), and students’ views on their acceptance of DLTs . Previous studies have focused on implementing DLTs in schools; however, their current status in higher education remains unclear. Additionally, the practical implementation of DLTs has encountered significant challenges, and their adoption within student communities may not translate to widespread acceptance and active use. Thus, it is critical to assess the variables that could affect the utilization of DLTs among students . To address this research gap, the present study developed a novel theoretical framework model by integrating the tenets of “social support theory” with the TAM. This integrated model aims to comprehensively assess the factors influencing students’ utilization of DLTs. To our knowledge, these two theories have not yet been assessed in the context of the DLTs. Thus, this research adds to the existing body of knowledge in this field by providing a combined theory that properly explains the influential factors affecting students’ utilization of DLTs.

This study examines the determinants that affect students’ behavioural intentions to use DLTs by combining the “Social Support Theory” and the “Technology Acceptance Model” (TAM). This provides several contributions to theory and practice. From a theoretical perspective, (1) Integration of models; the integration of “Social Support Theory” into the framework formulated based on TAM helps to expand the picture of the factors that promote the use of DLT. This approach adds extra concepts to the normal foundation of TAM research as different variables such as educational and emotional support. (2) Role of Support; concerning the analysed research hypotheses, it can be stated that emotional support has a positive influence on both PU and PEU of the technology, though educational support affects only PU. Thus, emotional factors are identified as having the most significant impact on the PU and the likelihood of utilising the DLTs among students.

From a practical standpoint, (1) User-Friendly design; specifically, the process means that developers should work on the DLTs that will be useful, easy to use and convenient. This corroborates with the findings that PU and PEU, have a direct influence on the students’ intentions to use these technologies. (2) Enhanced support; the institutions particularly universities should be in a position to offer appropriate education as well as help the student deal with emotional issues. This includes (a) Educational support; assist students in carrying out their operations and provide the effective usage of DLTs. (b) Emotional support; to enhance students’ interaction with DLTs, provide encouragement and respond to their psychological issues. (3) Instructor role; educators should incorporate supportive actions into the teaching approaches, for instance, showing empathy and offering further assistance, a move that will help shift students’ attitudes toward the DLTs.

In the study by , a research model was proposed to investigate the influence of anxiety, self-efficacy, and enjoyment on student satisfaction and acceptance of digital learning. Previous research has had various goals. The issues of security and safety in using digital learning information are important and have been addressed by . Other studies focused on the uptake of digital information. Furthermore, earlier research was carried out to assess the effect of digital storytelling methods on the ability of digital literacy, with a specific focus on developing the adoption method . Moreover, scholars revealed that the digital literacy threshold shifted with the implementing of new digital information technology, implying that students and instructors’ prospectives shifted the difficulties they receive once using new DLTs . Regarding the model used with DLTs, the majority of prior research primarily investigated factors including “perceived ease of use” (PEU), “perceived usefulness” (PU), enjoyment, self-efficacy, and anxiety. Based on the literature review, perceived self-efficacy and support significantly impacted DLTs, whereas parental assistance and self-control were the main barriers for learners. Thus, training program sessions should be provided to student instructors and practitioners in DLTs to address self-efficacy issues . Some barriers may prevent the adoption of DLTs, such as digital challenges, student attendance, involvement, and connectivity considerations. Therefore, suggestions were made, such as creating content that provides bidirectional communication to enhance interinstitutional collaboration . Although previous literature has used several models focusing on the TAM and extended the TAM to evaluate the adoption and acceptance of digital technologies , the current study is different. It integrates the social support theory with the TAM to assess the variables that may influence the adoption and acceptance of DLTs among students. To our knowledge, these model combinations have not yet been assessed in the literature. Thus, this study proposes a theoretical model contributing to a more nuanced understanding of the variables that shape students’ acceptance and utilization of DLTs.

In the context of DLTs, various theories were applied. For instance, the UTAUT which is an extension of TAM, integrates aspects of other models to explain the use of technology comprehensively . In addition, the “Expectation Confirmation Theory” (ECT) shows further how users’ perceptions in post-adoption affect the sustained use of the technology; extending TAM’s adoption stage . Further, “innovation diffusion theory” (IDT) explains the process of adopting and diffusion of innovations in the context of the organization . This study will also examine the integration of TAM with other theories, particularly the “Social Support Theory” (SST). This integration has also been beneficial in the analysis of the effect of social factors on the acceptance of technological
commodities in learning institutions . Thus, incorporating these theories our study, complemented the mentioned shortcomings of previous studies and offered a more enriched theoretical model for explaining the adoption of “Digital Learning Technologies” (DLTs).

This integration addresses limitations of prior research in that it considers the social and contextual factors of using the technology, which are not captured in TAM alone. Thus, with reference to both the SST and the TAM, the present study will try to provide a better perspective on what influences DLT adoption. Such an approach fits well with the novel trends in IT adoption literature that stress the importance of social support and context factors . Furthermore, expanding the theoretical background will also be useful in future studies, for example, by including other appropriate models like “Expectation Confirmation Theory” (ECT) in the analysis.

Previous studies on the perceived use of DLT primarily involve factors like PEU and PU as explained under the TAM. This approach fails to take into account how social and support structures help to determine the extent of technology integration. In particular, there is a significant lack of information on the role of social networks and support systems in changing the perception and acceptance of DLT by users. Most of the existing models take a narrow perspective of categorizing the factors separately as individual or social factors, thus providing a fragmented view of the technology adoption process.

This brings a gap between the two models. In this case, the integration of SST with TAM bridges this gap as it looks at the individual and social factors. SST complements TAM by providing awareness of social networks’ influence on technology acceptance and adds knowledge that social support can either be a positive or negative factor for DLT adoption. This integration enables enhanced and well-coordinated techniques concerning the incorporation of social support as an influential strategy in promoting the acceptance of technology, a more comprehensive and realistic model that depicts the relationship between cognitive and social techniques in influencing DLT.

First, the study’s assessment of DLTs benefits from the theoretical framework that encompasses SST and TAM. Second, the integration of SST and the TAM for testing the DLT’s adoption provides theoretical advances in this research area. This integration contributes to new insights in several ways:

SST focuses on the influence of the people in an individual’s social circle and their attitudes and behaviours. Regarding the adoption of DLT, SST explains how influences by peers, families, and professional networks may affect people’s decision to accept innovative solutions. TAM in the past has primarily been based on PEU and PU as key adoption constructs of technology. By integrating SST, the model can be expanded to consider how social support affects these perceptions. New insight: When integrated, SST and TAM indicate that social support processes have the potential to cause significant changes to users’ attitudes towards DLT. For example, encouragement by influential nodes in the network could boost the perceived level of usefulness and ease which could in turn increase the rate of acceptance and adoption of DLT.
2. Perception of social factors on technology

Incorporating SST validates that PEU and PU are influenced not only by the technology but also by the social context surrounding the technology. New insight: social support is capable of intervening directly with users’ perception of a given technology. For instance, if a user gets encouragement/ support and suggestions from friends or teachers, such a technology may appear more friendly and helpful to such a user. In other words, technology adoption is much more than a cognitive development exercise but a function of people’s social presence and interaction.
3. Recognition of social support as a modulator of technology adoption factors

TAM factors can be modulated by social support. For example, if there is social support, people can perceive technology as useful and easy to use, even if their initial assessment was otherwise. New insight: This work confirms that social support can function as a facilitator or a shield in technology adoption processes. This implies that there is a way through which attempts to increase the supply of social support to DLT users can help to increase the rates of adoption through positive changes in users’ understanding and predisposed attitudes.

Thus, the integration of SST with TAM explains the concept of DLT adoption by offering more insights into the effects of social support. This approach enriches various theoretical models by integrating individual and social factors in order to provide a more profound understanding of the factors that impact the acceptance and adoption of technology.

In this study, the authors decided to extend the TAM instead of alternative theoretical models like UTAUT or UTAUT2 since TAM is known to provide fundamental knowledge regarding technology acceptance and has been proven relevant for educational environments. TAM, originally developed by Davis (1986), has a strong theoretical background based on two variables inherent in the technology adoption process: “perceived ease of use” and “perceived usefulness” of the technology in various contexts, including learning settings. TAM is simple to understand and apply, which makes it suitable for studying user acceptance in the context of DLTs.

Although UTAUT and UTAUT2 are better equipped with a number of constructs and the extension of TAM , they may at times overburden the simplistic determinants of the technology acceptance. TAM has been used in a multitude of contexts especially in education as pointed out by Venkatesh and Davis (2000) followed by Venkatesh et al. (2012) and shows how it is capable of measuring important aspects of technology utilization. The emphasis on perceived usefulness and ease of use corresponds to the goal of examining the basic factors that determine DLT adoption.

Drawing upon the TAM established by Davis , this study adopted it as the theoretical foundation, in addition to social support theory. The TAM has two main factors: PEU and PU. Both PEU and PU affect behavioral intentions toward technology. The TAM has been extensively adapted to encompass a broader scope of IT/IS, including those employed within the healthcare domain , automated vehicles , e-learning platforms , and e-business systems . The research work of . stated that when considering e-learning as an IT, learners will gain higher intentions to utilise it when they perceive it as a valuable technology that supports and enhances their performance and perceive it as easy to use. Thus, the subsequent hypothesized was formulated:

H1 Students’ PU positively affects their intention toward using DLTs.
H2 Students’ PEU positively affects their intention toward using DLTs.
H3 Students’ PEU positively affects students’ PU.

Social support refers to assistance provided to others and protection from adverse outcomes and unforeseen contingencies . While direct problem-solving may not be the sole function of support, recent research suggests it plays a crucial role in “critical nudging” and fostering mental well-being . Research on social support has broadened its scope to encompass the online context . Additionally, the e-learning community could produce an effective mutual environment that offers an alternate space for social exchange and social interaction and enhances mental health resilience for members to avoid negative emotions and interactions .

EDS refers to tangible assistance; for instance, teachers’ assistance in supporting students in finalizing specific required tasks and providing them with the necessary course materials . Effective EDS facilitates the interaction with coarse materials; thus, it positively impacts PEU. Additionally, once students have a sense of EDS, for instance, assistance from instructors in solving or explaining problems, they are more likely to participate in and value their courses, enabling them to exercise self-regulation . Thus, it is expected that EDS could positively affect students’ LP. Therefore, the subsequent hypothesis is proposed:

H4 EDS positively affects PU.
H5 EDS positively affects PEU.

Emotionally supportive behavior, hereafter referred to as empathic engagement, encompasses the active provision of compassion, encouragement, positive regard, and expressions of care and affection, fostering a sense of worth and belonging in the recipient , which lacks both relevance and efficacy in addressing the identified concerns related to the course but is related to uncomfortable experiences and stress that students may have during the use of e-learning. An EMS can minimize the mental efforts required to deal with adverse aspects, resulting in fewer difficulties adopting digital learning. This was explained by cognitive load theory, as less effort is essential and needed to address adverse emotions, which assists in making the mental efforts ready for adopting digital learning . In the same regard, EMS could decrease students’ efforts to deal with negative emotions and make greater efforts to understand and focus on course materials, thus leading to better effectiveness and efficiency in their learning. Therefore, the following hypotheses were formulated:

H6 EMS positively affects PU.
H7 EMS positively affects PEU.
Proposed research model diagram (Fig. 1).

This research utilized an online-based questionnaire and the study population was confined to the convenience sampling technique. The online survey was e-mailed to a specific and targeted sample of a student-related online community to be invited to participate. Furthermore, the objective of the study and the link to the online questionnaire was to the respondents through their official e-mails and social media platforms such as the WhatsApp groups, and official social media accounts of the universities. Participation in the study was carried out completely voluntarily. All the respondents were made aware of the anonymity of the data collected and the reasons for the study. A questionnaire was administered to undergraduate students at the University of Ha’il, Saudi Arabia. The data collection involved the distribution of 380 questionnaires during the second semester, and 262 respondents were included in further analysis. The population in the College of Education was 817 ( 532 were enrolled in physical education and sports, and 285 in psychology). Ref . suggested an acceptable sample size of 800 , which should exceed 260 . Furthermore, for SEM, which is utilized to analyze the research hypothesis, the minimum sample size should be approximately . Thus, the current received respondents, which is 262 , are convenient as a sample size and suitable for further analysis in SEM AMOS.

The survey instrument was divided into two parts. The first part collected background information on the participants, including their demographic characteristics, for example, their major and experiences with utilizing DLTs. These items were self-designed. The second section is concerned with measuring the constructs of the model. Three items measuring PU are adapted from to measure the TAM constructs. The three items that measure PEU and three items measuring the BI were adapted from . To measure the constructs of social support theory, four items measuring EDS and four measuring EMS were adapted from . A total of 17 were applied to evaluate all factors in the proposed framework. Some word modifications were made to the items to adapt them to the specific context of this investigation. Due to the questionnaire being translated into Arabic, a back-translation was applied. Two bilingual experts (English and Arabic) were asked to translate the questionnaire, which was originally in English to Arabic, to maintain the equivalence of the translation. Each item was assessed using a five-point Likert scale, with higher scores indicating stronger agreement and lower scores indicating stronger disagreement.

A quantitative approach technique was employed for the current research . This method is the most convenient for achieving the study’s objective: to analyze the relationship between the factors that affect students’ utilization of DLTs. Two approaches were used for data analysis. To analyze the demographic information of the respondents. Two steps were applied in SEM AMOS to analyze the “measurement model” and examine the hypothesized relationships in this study. CFA was utilized to develop the measurement of the model in terms of its construct, convergent, and discriminant validity, and SEM was employed to analyze the relationship and test the study hypotheses in the proposed framework.

A total of 262 male students from the College of Education at the University of Ha’il responded to questionnaires. As shown in Table 1, most students were enrolled in physical education and support (157, ), while others were enrolled in psychology (105, 40.1%). Regarding their experience using DLTs for learning, most used (207, ), while the remainder did not ( ). An overview of the respondents’ demographic characteristics is presented in Table 1.

A pooled CFA was run to validate the measurement model and the correlations of the constructs . The construct, convergent, and discriminant validities must be evaluated during CFA before running the SEM . Thus, construct validity was assessed, and the CFA output is shown in Fig. 2.

Building on Ref. , construct validity is established when all indices meet the values suggested by the scholars. The findings, illustrated in Table 2, confirm that all indices’ values meet the thresholds previous researchers suggested.

Then, the convergent validity needs to be assessed. According to Ref. , the convergent validity is confirmed when the CR value is and the AVE is . Based on the output of CFA, the values confirm that the convergent validity is met as all values of CR are above 0.60 , and AVE is above 0.60 . Table 3 presents the CR and AVE output. Convergent validity requires to be evaluated before assessing discriminant validity. It is reached once the AVE value is above 0.50 and CR is above . The values were assessed, indicating that convergent validity was achieved in the current research (Table 3).

Finally, to ensure that each construct in the model is discriminant from the other constructs, discriminant validity was checked (see Table 4). According to Ref. , discriminant validity is reached when all values of AVE in BOLD are greater than the other values in its own columns and rows. Thus, as shown in the output of the discriminant validity, this was confirmed. The table below shows the discriminant analysis.

SEM has two outputs: standardized and unstandardized estimates. The standardized estimate was used to assess the factor loading of items into its constructs, R square, and the strength of the relationships between constructs. The standardized estimate is run, and its output is shown in Fig. 3.

Calculating an unstandardized estimate is needed to obtain the regression weighting (beta estimate) and critical ratio, which are essential for testing the research hypothesis . The output of an unstandardized estimate is run, and its output is shown in Fig. 4.

The results revealed that PU and PEU significantly affected BI ( ). Hence, H 1 and H 2 are confirmed. Furthermore, PEU had an insignificant impact on . Thus, H 3 is rejected. Additionally, EDS significantly affected PU ( ). Thus, H4 is confirmed. However, EDS had an insignificant impact on PEU ( ). Thus, H5 is rejected. Moreover, EMS significantly affected both PU and PEU ( ). Thus, H6 and H7 are supported. Table 5 illustrates the statistical analysis for these hypotheses.

The present study proposes a theoretical framework combining “social support theory” and the TAM to examine factors affecting students’ intention to utilize DLTs. Then, two steps in SEM AMOS were used to analyze the collected data: CFA for developing the measurement model and SEM for analyzing the relationship between constructs and testing the hypothesis. The results revealed an interesting finding that will be discussed in detail.

Starting with the TAM constructs, the findings revealed that PU and PU affect students’ intentions to utilize DLTs. These results are in line with prior investigations . The results indicated that students were more likely to have positive intentions to utilize DLTs when they perceived them as easy and useful. In other words, when they believe that using DLTs would improve their effective learning and that they are simple to utilize,

they would build a positive intention toward using them. Thus, educators and policymakers should focus on providing students with simple and useful DLTs that affect their intentions to utilize them. Furthermore, ICT developers and providers must design vital user-friendly systems to improve their PEU. Additionally, educators may explain to students the effectiveness of using DLTs to improve learning outcomes. This would positively affect their intention to use DLTs and, hence, to use them. Moreover, PEU did not affect PU, which contradicts the results of prior research . These findings may explain why when students perceive DLTs as “easy to use” and beneficial, their intention to use them is affected. However, perceiving DLTs as easy to use does not necessarily make them useful. Thus, the PEU did not affect the PU.

The hypothesis that stated that students’ “perceived ease of use” (PEU) has a positive impact on students’ “perceived usefulness” (PU) of “Digital Learning Technologies” was deemed not significant (H3 was not supported). This means that there is no correlation between the “ease of use” of DLTs and “perceived usefulness” by the students. In simpler terms, students’ perception of a certain technology is not enough to conclude that that particular technology enhances learning among students.

The possible reasons for the insignificant effect could be:

This finding therefore implies that efforts that seek to make this technology comprehensible are probably not adequate for the promotion of the use of the technology by students. Feedback should also be taken on different factors that makeup perceived usefulness, for example, how the technology supports the learning objectives of a course as well as the practices that are in line with instruction.

The findings also revealed that the emotional support (EMS) affected students’ intention to utilize DLTs through PEU and PU. Our results align with the existing body of research . The results indicate that students’ perceived emotional support from their instructors and peers affected their intentions to utilize DLTs. The emotional support instructors provide can affect students’ intentions to utilize DLTs. The findings also revealed that perceived emotional support affects both PEU and PU, which means that when students perceive emotional
support from their instructors, it affects their PEU and PU, resulting in the perception of DLTs as beneficial and “easy to use”. Hence, their intentions to utilize DLTs were affected. Furthermore, for enhancing the adoption of DLTs, there is a need of EMS which is the enthusiastic support shown through teachers embracing and demonstrating care, passion, and positive feedback towards learners. This fosters a sense of belonging and respect for other students in class and this helps create the best learning atmosphere. Though EMS is not primarily focused on course material, the ability of EMS to help learners manage their stress and anxiety towards online classes cannot be dismissed. Hence, EMS can increase students’ ability to attend to and process relevant course information and beliefs while decreasing the demands of negative emotions on cognitive resources .

Furthermore, the findings showed that the perceived educational support affected students’ intention to utilize DLTs through PU. These findings were consistent with earlier research . The findings indicate that when students perceive educational support, such as instrumental support, information support, and support in using DLTs, it affects their intention to use them. Perceived educational support also affects PU. This indicates that when students perceive educational support from their instructor, university administrators, and policymakers, they show the worth and usefulness of DLTs, which affects their perceived usefulness of DLTs, thereby affecting their intention toward utilizing these DLTs. It is also interesting to know that the coefficient of “educational support” (EDS) has no relation to “perceived ease of use” (PEU) when adopting “digital learning technologies” (DLTs) among students (H5 was not supported). This implies that contrary to what would be anticipated if more support would entail students perceiving that the technology is easier to use, this is not what was observed in the present study.

Potential explanations could be: (1) Adequate extant support; in some cases, students might indeed be supported by the appropriate educational aid, somewhere it is possible that extra support is simply not helping the students. It may be that other variables, such as the nature of the technology as being more straightforward than, say, a computer, or the effectiveness of the instructions provided which translate to good instructional design, play a significant role in the question of PEU. (2) Ineffective Support; such support given to the learners may not be adequate and suitable to aid in solving problems arising from the use of the technology. Thus, the support should address the factors that constitute the inherent difficulty with the use of the technology in order to influence PEU. (3) Other factors predominate in PEU; there can be other influences in PEU such as computer literacy, earlier use of this technology (prior experience) or some parameters of the technology’s interface design that can have a much more defining role in PEU than educational support. These factors could possibly overshadow the effects of EDS.

Therefore, this has a connotation of indicating that augmenting educational support may not be the best way of enhancing students’ PEU of DLTs. It is made clear that more studies are required in order to understand which factors affect PEU in a deeper manner as well as to identify the nature of support interventions which can be introduced to enhance students’ performance. Another factor to qualifies in this research is the context in which it has been formulated. The findings could be limited, in terms of setting or time, and/or may not be applicable to other conditions or human groups.

This study differs from previous studies in that it expands the existing body of knowledge by providing a holistic theoretical framework that combines social support theory and the TAM to determine the variables that affect students’ intentions to utilize DLTs. Unlike previous studies conducted in the Saudi Arabian context , the current research proposes a theoretical model that combines two models to examine external factors drawn from social support theory to the TAM, namely educational support and emotional support, along with other TAM constructs. To our knowledge, this combination of the two models has not yet been assessed in the context of DLTs. Thus, it will provide a clear explanation of the factors influencing students’ intention to utilize DLTs, which will assist in successfully implementing these DLTs among students. Furthermore, this study applied a second-generation analysis technique using two steps in SEM AMOS, which clearly explains the associations among all the variables in the suggested combined models.

Because both PU and PEU affect students’ intentions to utilize DLTs, developers, and designers should provide a friendly user interface for DLTs to make them easy to use and useful. When students perceive these DLTs as easy and useful, then that would affect their intention toward utilizing them, hence using them. Furthermore, implementing DLTs requires efforts from universities in higher education to not only provide these digital earning technologies but also to re-evaluate them in terms of how easy they are and how useful they are for students’ learning. Moreover, Educational and emotional support affected students’ intentions to utilize DLTs. Thus, instructors and university administrators should consider the importance of educational and emotional support for students when implementing DLTs. This will lead to a positive intention to utilize them among students. The findings also revealed that emotional support affected both PU and PU, whereas educational support only affected PU. Thus, instructors should focus not only on teaching but also on including the required educational and emotional support, for instance, expressing empathy and care, maintaining interaction with students, and enhancing company.

Furthermore, the practical implications of this study are the integration of the results obtained in the current study with existing knowledge from previous research. undefined.

By linking these results with existing knowledge, the authors can also propose practical implications for:

In sum, the practical contributions build on the current study to enhance extant knowledge of the factors that drive students’ use of DLTs. This can help stakeholders for planning, executing, and facilitating the proper use of DLTs in learning environments.

The limitation in the current research highlights key areas for improvement in future investigations. Firstly, the conclusions were restricted to a single university, and that is why they cannot be applicable to other “high education institutions” (HEIs). For future studies, it is recommended more universities should be sampled or the study should cover both public and private universities across different regions of Saudi Arabia. This procedure of sampling will broaden to ensure that observed behaviours and attitudes towards DLTs are consistent across different educational settings.

Further, the research work’s entirely quantitative approach restricts deeper analysis of the student’s engagement with the DLTs. Integrating paradigms could extend the perspectives of quantitative or, potentially, mixed methods into how aspects such as social support contribute to DLT utilization in a more sophisticated way than simply the numbers. Also, this study adopted “Social Support Theory” (SST) in conjunction with the “Technology Acceptance Model” (TAM); nevertheless, the subsequent research may use other theoretical frameworks like “Expectation Confirmation Theory” (ECT). This could reveal further patterns of DLTs’ utilisation and improve the richness of theoretical paradigms within this sphere.

The current study aimed to examine how educational and emotional support affects students’ intention to utilize DLTs. Thus, a combined theoretical model of “social support” theory and the TAM was developed. The theoretically proposed integrated model was tested using a two-step second-generation analysis technique in SEM AMOS: CFA and SEM. In total, 262 students contributed to this study and completed a questionnaire. The results found that the EMS indirectly affected students’ BI to utilize DLTs through its effect on PU and PET. In contrast, educational support affected students’ intention to utilize DLTs through PU. The findings also revealed that the TAM constructs, namely, PU and PEU, affected students’ intentions to utilize DLTs. The current findings provide an interesting view regarding the important role of educational and emotional support, along with the TAM constructs PU and PEU, in shaping students’ intention to utilize DLTs.

Data are contained within the article.
Received: 28 June 2024; Accepted: 16 December 2024
Published online: 02 January 2025

Both authors contributed to all stages of writing and reviewing this manuscript.

“This research received no external funding”.

The authors declare no competing interests.

This study has been reviewed and approved by the research ethics committee at the University of Hai’l (No. , “and all methods were performed in accordance with the relevant guidelines and regulations”.

Informed consent was obtained from all subjects involved in the study.

Correspondence and requests for materials should be addressed to A.F.A.
Reprints and permissions information is available at www.nature.com/reprints.
Publisher’s note Springer Nature remains neutral with regard to jurisdictional claims in published maps and institutional affiliations.

Open Access This article is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License, which permits any non-commercial use, sharing, distribution and reproduction in any medium or format, as long as you give appropriate credit to the original author(s) and the source, provide a link to the Creative Commons licence, and indicate if you modified the licensed material. You do not have permission under this licence to share adapted material derived from this article or parts of it. The images or other third party material in this article are included in the article’s Creative Commons licence, unless indicated otherwise in a credit line to the material. If material is not included in the article’s Creative Commons licence and your intended use is not permitted by statutory regulation or exceeds the permitted use, you will need to obtain permission directly from the copyright holder. To view a copy of this licence, visit http://creativecommo ns.org/licenses/by-nc-nd/4.0/.
© The Author(s) 2024