Faculty Use of Established and Emerging Technologies in Higher Education: A Unified Theory of Acceptance and Use of Technology Perspective
Notice bibliographique
Résumé
Our effectiveness as instructors lies ultimately in how well our students can understand and apply the concepts we teach. In response to the growing importance of accountability in the educational process and the abundance of social networking technology and communication tools available for possible classroom use, this paper will use The Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) to examine the adoption of established and emerging information technology in higher education classrooms. Hence, the goal of this paper is to test theoretical explanations from UTAUT in the context of higher education through the development of a set of hypotheses predicting the conditions under which classroom technology use is likely to emerge. Data collection occurred via an online survey. The instrument was sent to business faculty members teaching face-to-face classes at a southeastern university. Our findings suggest that in the context of instructors’ use of technology for classroom purposes, the most important antecedents are performance expectancy, effort expectancy, social influence, and habit with more complex effects when gender is added as an interaction term. Results from this study will provide useful information on the frequency of use of technology, along with significant factors affecting its adoption in the classroom. Departmental leaders interested in the variations in individual faculty’s level of inclination toward technological changes would find them particularly useful.
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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 | 0,007 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,011 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».