Satisfaction and continuance with a learning management system
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – The purpose of this paper is to compare the perceptions of educators and students with a learning management system (LMS). The comparison is based on survey data collected from 185 educators and 249 students in a Finnish university who use a popular LMS, Moodle. Design/methodology/approach – The analysis of the survey data follows a two-phase strategy. In the first phase, perceptions of educators and students regarding ease of use, result demonstrability, usefulness, access, reliability, compatibility, satisfaction, and continuance intention were compared using one way analysis of variance (ANOVA). In the second phase, partial least squares (PLS) technique is employed to compare the path values and explained variances of satisfaction, and continuance intention by putting relevant variables as predictors. Findings – The ANOVA results suggest that students have higher positive perceptions regarding ease of use, usefulness, access, reliability, and compatibility of the LMS than the educators. The PLS analysis results revealed that the amount of variance of students’ satisfaction explained by its predictors was 9 percentage points lower than that of educators. It also revealed that the variance of students’ continuance intention explained by satisfaction and usefulness was 12 percentage points lower than that of educators. Practical implications – The study concludes with both theoretical and managerial implications. Originality/value – While prior research has investigated either educators’ or students’ perspective, the authors have investigated both and presented a comparison. The authors have reported several differences that help practitioners make customized intervention plan.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».