Technological, organizational and environmental factors influencing on user intention towards big data technology adoption in Malaysian educational organization
Notice bibliographique
Résumé
Studying the factors in influencing the users’ intentions to adopt Big Data technology in Malaysia is crucial. This study adopted three grand theories which consisted of Dissemination of Innovation (DOI) theory, Technology Acceptance Model (TAM), and Technology-Organization Environment (TOE) framework. The model specifies technological, organizational, and environmental factors as determinants of the users’ intentions to adopt big data technology. This study aims to review the technology, organizational and environmental factors that can determine the intentions towards big data technology adoption. A total of 224 questionnaires were obtained and screened. Data was analyzed using the Partial Least Square Modelling of Structural Equations due to one of the best software for verifying structured data on structural equations modelling (SEM) Smart PLS 3.0 as analytical tools. This study finds that the predictor variables of compatibility, security are significant and critically direct to the users’ intentions to adopt big data technology. The results indicate that the model is suited for studying users’ intentions to adopt Big Data technology in educational organizations. This study can help the Malaysian ministry of education to emphasize the important factors in further developing the use of Big Data technology in organizations. The findings provide important recommendations and implications for BDA technology practitioners and application developers, which could coincide with successful BDA technology deployment. This study provides practitioners with practical recommendations for guidance in incorporating and endorsing BDA activities in their organizations in order to maximize the benefits of revolutionary technology, particularly in government agencies.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 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 ».