The Development and Adoption of Online Learning in Pre- and Post-COVID-19: Combination of Technological System Evolution Theory and Unified Theory of Acceptance and Use of Technology
Notice bibliographique
Résumé
After the outbreak of COVID-19, schools heavily depend on e-learning technologies and tools to shift from in-person class to online. This review article analyzes the changes of technology evolution and technology adoption of e-learning in pre- and post-COVID-19 based on the Technology System Evaluation Theory (TSET) and technology adoption of e-learning based on the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT). We intend to explore the interaction of technology evolution and technology adoption in the different focus of e-learning technology in the two stages and the particularity and heterogeneity of the UTAUT model. The results indicate that (1) The moderating results of technology evolution are proposed and evaluated under the UTAUT model before the COVID-19 outbreak. Studies after the COVID-19 pandemic paid more attention to technology efficiency rather than effectiveness; (2) Research on e-learning focuses on the infrastructure to reach more users after the outbreak of COVID-19 because e-learning is the only way to continue education; (3) COVID-19 fear moderates the relationship between the external factors and the behavior intention of e-learning users. The lack of financial support on technology evolution will directly weaken the implementation of new technology. Social Isolation offers more opportunities for students to engage in e-learning. Meanwhile, it slows down the implementation of e-learning because of out-to-date hardware and software. This article offers an enhanced understanding of the interaction of technology evolution and technology adoption under unexpected environments and provides practical insights into how to promote new technology in a way that users will accept and use easily. This study can be tested and extended by empirical research in the future.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».