Technology Acceptance Model of Immersive Microlearning in STEAM Education: Insights from a PLS-SEM Analysis
Notice bibliographique
Résumé
This study examines learners' acceptance of an immersive STEAM-based microlearning environment from the perspective of the Technology Acceptance Model (TAM), utilizing Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) as the primary analytical approach. While immersive technologies such as virtual reality (VR) and augmented reality (AR) have become increasingly integrated into educational contexts, limited research has explored their adoption within STEAM-focused microlearning settings designed to foster creativity. Drawing on a sample of 40 undergraduate students in Thailand, the study examined the interrelationships among five core TAM constructs: perceived ease of use (PEOU), perceived usefulness (PU), attitude toward using (ATT), behavioral intention to use (BI), and actual system use (USE). The findings reveal that PU significantly influences ATT (β = 0.799) and BI (β = 0.492), while PEOU has a strong effect on PU (β = 0.825) but a negligible direct impact on ATT (β = -0.029). The strongest predictor of actual system use was ATT (β = 0.652), suggesting that positive attitudes toward the learning environment are crucial for sustained engagement. Moreover, indirect effects underscore the mediating role of PU between PEOU and other TAM constructs. The model explained 51.5% to 68.1% of the variance in the endogenous variables, confirming its robustness in this educational context. These findings highlight the importance of emphasizing perceived usefulness and intuitive design in the development of immersive microlearning systems for STEAM education. Implications for instructional design and future research directions are also discussed.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».