Factors Affecting Acceptance and Use of Learning Management System
Notice bibliographique
Résumé
The understanding of the importance of technology acceptance has generated many studies. these studies discussed technology implementation of information management communication systems which was able to identify and to access organizational character leading to its success or failure. (Ginzberg, 1981). Many models of acceptance and use with different determinants created to measure the agreement of information system users. (Melone, 1990). Each theory or model has been tested widely to predict user’s acceptance. (Venkatesh and Davis, 2000; Thompson et al., 1991). The understanding of Learning Management System’s acceptance is an essential factor to evaluate its success. (McGill and Klobas, 2009). LMS is a system consists of some features enabling the members of institution to share learning material as well as interaction between students, synchronously or asynchronously. (Vovides et al, 2007). LMS is software which can be used to deliver, to verify and to maintain learning processes. LMS has varied features such as management system, material distribution and other features allowing on-line collaboration. (Kotzer and Elran, 2011; Mahnegar, 2012). Several studies on acceptance and use of technology have shown relation between technology acceptance and success of technology implementation. (Venkatesh et al, 2003). Several studies on LMS have revealed the acceptance and its effect. However, none of them tried to prove whether the acceptance model was similar to extended UTAUT model developed by Venkatesh et al. The objective of this study is to explain correlation between constructs of ManageBac’s acceptance as LMS at Gandhi Memorial Intercontinental School, Jakarta. Furthermore, this study attempts to prove whether extended UTAUT model well applied at this educational institution
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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 | 0,003 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».