The Acceptance and Use of Mobile Learning for Kuwaiti Government Employee Training: Views from the Perspectives of UTAUT
Notice bibliographique
Résumé
With the rapid advancements of technology, Kuwait is one of the countries taking on the efforts to implement mobile learning strategies for employee training. By leveraging the Unified Theory of Technology Acceptance and Use (UTAUT), this study centers on the acceptance and use of mobile learning for Kuwaiti Government employee training. A qualitative approach was used in a case study on Kuwait's public sector personnel, focusing on the Kuwait Civil Service Commission’s (KCSC) eTraining initiative since 2008, involving interviews with ten employees. The study reveals that workplace mobile learning acceptance and use are influenced by employees' digital skills, mobile learning infrastructure, resources, and workplace standards and policy. Employees obtained specialized information and abilities necessary for their job through deliberate learning activities outlined in the mobile learning standards and rules. The implementation of a comprehensive mobile learning infrastructure and the utilization of advanced hardware have significantly enhanced the efficacy of technology in the workplace. The results of the study highlighted the significance of digital skills in the workplace in relation to mobile learning aspects and job demands. This study has provided significant insights for the public sector in Kuwait, considering the scarcity of existing research on this subject matter.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».