[论文解读] Extension of Technology Acceptance Model by using System Usability Scale to assess behavioral intention to use e-learning
本研究通过整合系统可用性量表(SUS),将技术接受模型(TAM)扩展至评估使用电子学习系统(特别是学习管理系统(LMS))的行为意向。基于来自345名希腊大学生的数据,采用偏最小二乘法结构方程建模(PLS-SEM),研究发现社会规范、系统访问、自我效能感、感知有用性和感知易用性显著预测行为意向,且自我效能感对易用性和意向具有独特影响。
This study examines the acceptance of technology and behavioral intention to use learning management systems (LMS). In specific, the aim of this research is to examine whether students ultimately accept and use educational learning systems such as e-class and the impact of behavioral intention on their decision to use them. An extended version of technology acceptance model has been proposed and used by employing the System Usability Scale to measure perceived ease of use. 345 university students participated in the study and the data analysis was based on partial least squares method. The results were confirmed in most of the research hypotheses. In particular, social norm, system access and self-efficacy significantly affect behavioral intention to use. As a result, it is suggested that e-learning developers and stakeholders should focus on these factors to increase acceptance and effectiveness of learning management systems.
研究动机与目标
- 考察大学生使用电子学习系统(如e-class)的行为意向。
- 通过整合系统可用性量表(SUS)以测量感知易用性,扩展技术接受模型(TAM)。
- 识别希腊高等教育背景下LMS采用情境中行为意向的关键预测因素。
- 为电子学习开发者和教育工作者提供可操作的见解,以改进LMS设计与采纳。
提出的方法
- 扩展的TAM模型将社会规范、自我效能感、系统访问、感知有用性和感知易用性作为预测变量。
- 采用系统可用性量表(SUS)作为测量感知易用性的有效工具。
- 通过结构化问卷从希腊345名大学生中收集调查数据。
- 采用偏最小二乘法结构方程建模(PLS-SEM)进行假设检验与路径分析。
- 将学年作为控制变量,以评估其对技术接受因素的影响。
- 进行信度与效度检验(Cronbach’s alpha、组合信度、平均方差抽取量(AVE)),以确保测量质量。
实验结果
研究问题
- RQ1RQ1:社会规范、系统访问、自我效能感、感知有用性和感知易用性在多大程度上预测使用LMS的行为意向?
- RQ2RQ2:系统访问、社会规范、感知有用性和感知易用性如何影响学生对e-class的态度?
- RQ3RQ3:哪些因素显著影响学生对e-class平台的感知有用性?
- RQ4RQ4:哪些因素显著影响学生对电子学习系统的感知易用性?
主要发现
- 社会规范显著影响行为意向、态度、感知易用性及感知有用性。
- 系统访问显著影响行为意向、态度、感知易用性及感知有用性,尤其在技术基础设施尚不发达的环境中更为显著。
- 自我效能感显著影响感知易用性与行为意向,但对态度或感知有用性无显著影响。
- 感知有用性显著影响对e-class的态度以及使用该系统的意向。
- 感知易用性显著影响对e-class的态度,且其受自我效能感、社会规范、系统访问及学年的影响。
- 学年显著影响感知易用性,表明学生对LMS的使用经验随时间推移而提升其感知可用性。
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