Alteration of Influencing Factors of Continued Intentions to Use e-Learning for Different Degrees of Adult Online Participation
Notice bibliographique
Résumé
<p>The purpose of the present study was to investigate the alteration of influencing factors of continued intention to use e-learning for different degrees of participation of adults. Participants included 670 learners from an adult professional development website. Data was collected based on questionnaires and analyzed by Structural Equation Modeling (SEM). The Revised Information System Success Model proposed by DeLone and McLean and Innovation Adoption Theory of Rogers were adopted in the present study. A research model including two constructs (curriculum and system as well as innovation adaptation) and eight influencing factors were proposed in the present study based on features of e-learning. The results revealed that the factors in the construct of curriculum and system could be varied for different degrees of learner participation. Among those factors, system quality and online interaction were the factors for the differences between low and high groups of participation. Furthermore, the factors in the construct of innovation adaptation could be varied for different degrees of participation. Among those factors, compatibility was the factor for the differences between low and high groups of participation. Degree of online participation demonstrated moderating effects on the influences of online interaction, relative advantage and compatibility in continued intention to use.</p>
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,005 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».