Technology Acceptance on Smart Board among Teachers in Terengganu Using UTAUT Model
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study is to seek the acceptance level of Smart Board among teachers in schools based on the construct presented by the UTAUT Model (Venkatesh et al., 2003). 68 questionnaires were distributed to respondents who are teachers in five schools in the Besut District. These schools are among the many schools that are provided with Snmart Boards by the Terengganu government. The questionnaire consists of 4 items on demography, 19 items related to the usage of Smart Boards which uses the Likert Scale. The respondents were teachers who are familiar with using the Smart Boards. The data was analysed using SPSS to get the descriptive statistics and SmartPLS to find the coefficient correlation. The findings showed that there is positive significant influence between the Performance Expectancy factor (?=0.569, p<0.01) and the Facilitating Conditions factor (?=0.295, p<0.01) towards Behavioural Intention with the value of R2=0.72. Both the Performance Expectancy and the Facilitating Conditions factors showed that 72% of the teachers have Behavioural Intention to use the Smart Board during their teaching and learning process. Further study on the acceptance of Smart Board either among the teachers or students are vital because there are not many study has been and this technology is still new in Malaysian schools.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle