COVID-19から学んだ教訓:高等教育における電子学習技術の採用

科学分野:

• 教育技術
• 人とコンピュータの相互作用
• テクノロジーの受け入れの心理

背景:

• 大学はCOVID-19のパンデミックの間,迅速にe-ラーニングを採用し,学生の経験を変えました.
• パンデミック後の選択的なe-ラーニングへの移行は,異なる自発的および非自発的な使用状況を生み出しました.
• 強制的なeラーニングに対する生徒の受け入れは大きく変化し,教育への期待に影響を与えました.

研究 の 目的:

• 学生のe-learningの受け入れを調査する 任意の条件と非任意の条件の両方で
• 電子学習の採用に影響を与える要因を含む技術受け入れモデル (TAM) を拡張する.
• 自発的・非自発的なe-learning利用者の間でテクノロジーの受け入れ要因の違いを特定する.

主な方法:

• フォーカスグループから派生した7つの要因で拡張された技術受け入れモデル (TAM) を検証した.
• 自発的と非自発的な利用者の間の受け入れを比較する多グループ分析を実施した.
• 908人の大学生からの調査データを収集し,PLS-SEMを用いて分析した.

主要な成果:

• 拡張されたTAMフレームワークは,e-learningの受け入れに対する強力な説明力 (R2 = .463-.731) を示した.
• 情報の質とシステムの質は,有用性と使いやすさに大きく影響した.
• 認識された使いやすさは,自発的なユーザーの行動的意図に対してより重要であり, 認識された有用性は,非自発的なユーザーに対してより重要でした.

結論:

• 拡張されたTAMは,自発的および非自発的なコンテキストの両方でe-learningの受け入れを効果的に予測しました.
• TAMが危機的状況で適用可能であることを証明する,利用シナリオの間で,受け入れ要因の有意な差異が見つかりました.
• 教育技術の導入は,学生の最適な受け入れのために,文脈特有の採用要因を考慮する必要があります.