Technológiaelfogadás a felsőoktatásban : Az interakcióigény és az önszabályozás hatása az online tanulási szándékra

Abstract

2020 tavaszán a COVID-19 vírus miatt kialakult járványhelyzet világszerte távoktatásra kényszerítette a felsőoktatásban dolgozókat és tanulókat, amely teljesen új tanítási és tanulási stratégiákat követelt a felsőoktatásban részt vevő egyének-től. A kutatás célja, hogy feltárja az oktatással kapcsolatos, online oktatás elfogadását befolyásoló személyes tulajdon-ságokat, tényezőket, mint a személyes interakció iránti igény vagy az önszabályozó tanulásra való képesség. Az UTAUT2 technológiaelfogadási modell változóit közvetítő hatásként bevonva vizsgálták a szerzők az online tanulás, mint techno-lógia jövőbeni elfogadására való hajlandóságot. Kvantitatív kutatásukban 307 felsőoktatásban tanuló hallgatótól online kérdőív segítségével gyűjtött adatokat használtak fel hipotéziseik teszteléséhez. A strukturális egyenletek modellezéssel (SEM) való hipotézistesztelés után a várható teljesítmény és a hedonista motiváció változók direkt, míg az önszabályozó tanulás, valamint a személyes interakció igény változók indirekt módon hatottak az online tanulási szándékra. A várható szükséges erőfeszítés változó nem szignifikáns hatást gyakorol a végső, endogén változóra. A modellbe bevont öt konst-rukció 66,4%-os varianciával magyarázza az online tanuláshoz vezető használati szándékot. In the spring of 2020, the COVID-19 pandemic forced higher education stakeholders worldwide to introduce distance learning, which made it necessary to adopt entirely new teaching and learning strategies. This research explores the personal characteristics, which influence the acceptance of online education, such as the need for personal interaction or the ability for self-regulated learning. In this quantitative research, the authors used data collected from 307 higher education students via an online questionnaire to test their hypotheses. Structural equation modelling (SEM) showed that performance expectancy and hedonic motivation variables (UTAUT-2) directly affected online learning intentions, whereas this was indirectly influenced by self-regulated learning and need for interaction variables. Ultimately, the effort expectancy (UTAUT-2) variable had a non-significant effect on the endogenous variable, while the five constructs explained the intention to use online learning with a variance of 66.4%.