Utilization decision towards LMS for blended learning in distance education: Modeling the effects of personality factors in exclusivity
Notice bibliographique
Résumé
Over the decades, personality factors (attitude, self-efficacy, anxiety and computer experience) have pervaded the underpinning determinants of behavioural intentions to accept and use emerging technologies, chiefly in purviews where integration is into the working processes that may be pro traditional. The chasm in the literature has been how these technology personality factors extensively relate within and among themselves in a definite model exclusive to these factors, and their overall variance explained in usage intentions. In view of this, the study adopted a quantitative design and employed the questionnaire for data collection from 267 distance education tutors from a countrywide spread. Findings from structural equation modeling (SEM) technique revealed ‘technology attitude’ and ‘technology experience’ to be major predictors of usage intentions. The direct effects of technology anxiety and self-efficacy on behavioural intention were fully mediated by technology attitude. Non-linear relationships showed that technology self-efficacy, experience and anxiety were all antecedents of attitude towards LMS, while ‘technology experience’ alone determined ‘technology self-efficacy’. The Important-Performance Map Analysis (IPMA) revealed attitude as the most important and performing construct in determining behavioural intention. Technology attitude had technology related self-efficacy as its most important and performing construct determinant. The overall variance explained by the derived model was 35%. The study recommended that technology attitude and experience should be prioritized in LMS-related blended learning implementation in distance education. It further proposed that future studies include moderators on technology personality factors in determining usage intentions to further improve the model’s robustness.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».