The Military Learner: The Acceptance of New Training Technology for C-130 Aircrews
Notice bibliographique
Résumé
The problem in this qualitative embedded single-case study was that business and military organizations have shrinking budgets, which has caused conflicting priorities for training funds. This has forced training managers to develop alternative instructional programs to reduce costs, which sometimes means replacing people with technology. To be useful, the new technology must be accepted and used by learners. During military training, certain programs require learners to use a new technology despite the possible lack of acceptance of that technology. Researchers do not know how military learners accept new technology that is mandatory to use. The purpose of this case study was to understand how military learners use new technology by exploring the experiences of learners who have used a 360-degree training program. A purposeful sample of 18 participants who attend C-130 flight training was selected from a military base in the Southern United States. The study included structured and open-ended questions to explore learner experiences. The objectives were to describe how the learners accept new technology and describe how learners perceive the value of the training. The findings were that the participants have different learning styles, they take acceptance cues from their instructors, and they need technology to be easy to use. To reach a conclusion, this study applied the third version of the Technology Acceptance Model to a mandatory learning situation in a military context. The recommendations were that new technology should be developed for easy access; that instructors should employ all the support facilities necessary to use new technology; and that new technology should be easy to use to gain participant acceptance. Future recommendations are to expand qualitative studies of technology acceptance in mandatory training situations for business and industry.
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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 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».