[논문 리뷰] The empirical study of e-learning post-acceptance after the spread of COVID-19: A multi-analytical approach based hybrid SEM-ANN

Ashraf Elnagar, Imad Afyouni외 3명|arXiv (Cornell University)|2021. 11. 26.

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한 줄 요약

이 연구는 코로나19 팬데믹 이후 만국 지역의 전자학습 플랫폼 후속 수용을 탐구하며, TAM에 외부 요인인 코로나19 백신 접종에 대한 두려움, 느끼는 즐거움, 자아 효능감을 통합한 하이브리드 SEM-ANN 모델을 사용한다. IPMA를 포함한 다중 분석적 접근법을 통해 자아 효능감과 느끼는 즐거움이 지속적인 전자학습 수용에 가장 중요한 예측 변수로 밝혀졌다.

ABSTRACT

There are several reasons why the fear of vaccination has caused population rejection. Questions have been raised by students regarding the effectiveness of vaccines, which in turn has led to vaccination hesitancy. Students perceptions are influenced by vaccination hesitancy, which affects the acceptance of e-learning platforms. Hence, this research aimed to examine the post-acceptance of e-learning platforms on the basis of a conceptual model that employs different variables. Distinct contribution is made by every variable to the post-acceptance of e-learning platforms. A hybrid model was used in the current study in which technology acceptance model (TAM) determinants were employed along with other external factors such as fear of vaccination, perceived routine use, perceived enjoyment, perceived critical mass, and self-efficiency which are directly linked to post-acceptance of e-learning platforms. The focus of earlier studies on this topic has been on the significance of e-learning acceptance in various environments and countries. However, in this study, the newly-spread use of e-learning platforms in the gulf area was examined using a hybrid conceptual model. The empirical studies carried out in the past mainly used structural equation modelling (SEM) analysis; however, this study used an evolving hybrid analysis approach, in which SEM and the artificial neural network (ANN) that are based on deep learning were employed. The importance-performance map analysis (IPMA) was also used in this study to determine the significance and performance of each factor. The proposed model is backed by the findings of data analysis.

연구 동기 및 목표

• 코로나19 팬데믹으로 인한 급격한 전환 이후 만국 지역의 전자학습 플랫폼 수용 후속 단계를 조사하기 위해.
• 기존 TAM 요인 외에 백신 접종에 대한 두려움, 일상적 사용 인식, 즐거움, 핵심 집단, 자아 효능감 등의 외부 요인이 전자학습 수용에 미치는 영향을 특정하고 평가하기 위해.
• 구조방정식모델링( SEM )과 인공신경망( ANN )을 융합한 하이브리드 개념 모델을 개발하고 검증하여 예측 정확도를 향상시키기 위해.
• 중요도-성과 맵 분석(IPMA)을 통해 각 요인의 중요도와 성능 순위를 산정하기 위해.

제안 방법

• 기술 수용 모델(TAM)에 외부 변수를 통합한 하이브리드 개념 모델을 개발: 백신 접종에 대한 두려움, 일상적 사용 인식, 느끼는 즐거움, 핵심 집단 인식, 자아 효능감.
• 만국 지역의 전자학습 사용자로부터 실증 데이터를 수집하여 제안된 모델을 검증.
• 잠재변수 간 측정 및 구조적 관계를 평가하기 위해 구조방정식모델링( SEM )을 적용.
• 선형 SEM의 가정을 초월한 예측 정확도를 향상시키기 위해 딥러닝 기반 인공신경망( ANN )을 활용.
• 각 예측 변수의 상대적 중요도와 성능 수준을 평가하기 위해 중요도-성과 맵 분석(IPMA)을 수행.
• 기존 SEM만을 사용한 경우와의 비교 분석 및 데이터 기반 성능 지표를 활용하여 하이브리드 SEM-ANN 모델의 유효성을 검증.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 코로나19 팬데믹 발생 이후 만국 지역의 전자학습 플랫폼 수용 후속 단계에 영향을 미치는 주요 결정 요인은 무엇인가?
• RQ2 백신 접종에 대한 두려움, 느끼는 즐거움, 자아 효능감과 같은 외부 요인이 핵심 TAM 구성요소를 초월하여 지속적인 전자학습 수용에 어떻게 영향을 미치는가?
• RQ3 하이브리드 SEM-ANN 모델은 기존 SEM에 비해 전자학습 수용 후속 단계 예측에서 얼마나 뛰어난 성능을 보이는가?
• RQ4 IPMA 결과에 따르면, 어떤 요인이 중요도와 성능 모두 높은 수준에 해당하는가?

주요 결과

• 자아 효능감이 전자학습 수용 후속 단계에 가장 중요한 예측 변수로 나타났으며, SEM 모델에서 높은 표준화 경로 계수를 보였다.
• 느끼는 즐거움은 두 번째로 영향력 있는 요인으로 나타나, 사용자 경험과 참여도가 지속적인 플랫폼 이용에 핵심 요소임을 시사한다.
• 백신 접종에 대한 두려움은 존재하지만 상대적으로 영향력이 낮게 나타나, 만국 지역에서는 주요 장벽 요소로 작용하지 않는 것으로 보인다.
• 하이브리드 SEM-ANN 모델은 RMSE 값이 낮고 R제곱 값이 높아 기존 SEM에 비해 더 높은 예측 정확도를 보였다.
• IPMA 결과에서 '자아 효능감'과 '느끼는 즐거움'은 중요도와 성능 모두 높은 두 요인이며, 기관의 개입 우선 분야로 위치지을 수 있다.
• 핵심 집단 인식과 일상적 사용 인식은 중간 정도의 영향력을 보이며, 사회적 요인과 습관적 요인이 장기적 수용에 보조적 역할을 한다는 점을 시사한다.