کاربرد مدلهای TAM و UTAUT در پذیرش فناوریهای آموزشی
کلمات کلیدی:
پذیرش فناوری آموزشی, مدل TAM, مدل UTAUT, خودکارآمدی فناورانه, انگیزش یادگیری, آموزش دیجیتالچکیده
هدف از این پژوهش، بررسی و تحلیل نظاممند کاربرد دو مدل نظری «پذیرش فناوری (TAM)» و «نظریه یکپارچه پذیرش و استفاده از فناوری (UTAUT)» در تبیین عوامل مؤثر بر پذیرش فناوریهای آموزشی در محیطهای یادگیری است. این پژوهش از نوع مروری نظاممند و کیفی است که با رویکرد تحلیل محتوای استقرایی انجام شده است. دادههای پژوهش از طریق مرور منابع علمی معتبر در پایگاههای Scopus، Web of Science، ScienceDirect و Google Scholar گردآوری شد. پس از بررسی معیارهای ورود و خروج، دوازده مقاله علمی بین سالهای ۲۰۱۵ تا ۲۰۲۵ انتخاب گردید. تحلیل دادهها با استفاده از نرمافزار NVivo نسخه 14 و در سه مرحله کدگذاری باز، محوری و انتخابی انجام شد تا مضامین اصلی و روابط میان آنها شناسایی شود. یافتهها نشان داد که پذیرش فناوریهای آموزشی تحت تأثیر سه دسته عامل کلیدی است: عوامل فردی و روانشناختی (نظیر نگرش، خودکارآمدی فناورانه و انگیزش درونی)، عوامل سازمانی و محیطی (نظیر حمایت مدیریتی، زیرساختهای فنی و فرهنگ یادگیری دیجیتال)، و ویژگیهای نظری مدلهای TAM و UTAUT (شامل سودمندی ادراکشده، سهولت استفاده، انتظار عملکرد و نفوذ اجتماعی). نتایج حاکی از آن است که مدلهای TAM و UTAUT هر دو توانایی بالایی در تبیین نیت رفتاری کاربران برای استفاده از فناوریهای آموزشی دارند، اما مدل UTAUT با دربرگیری عوامل اجتماعی و محیطی، تبیین جامعتری از رفتار کاربران ارائه میدهد. نتایج پژوهش نشان میدهد که پذیرش فناوری آموزشی پدیدهای چندوجهی است که نیازمند توجه همزمان به مؤلفههای فردی، سازمانی و نظری است. بهکارگیری مدلهای TAM و UTAUT میتواند به سیاستگذاران آموزشی و طراحان سامانههای یادگیری در شناخت موانع و تسهیلگرهای پذیرش فناوری کمک کند و مسیر توسعه آموزش هوشمند را هموار سازد.
دانلودها
مراجع
Ain, N., Kaur, K., & Waheed, M. (2016). The influence of learning value on learning management system use: An extension of UTAUT2. Information Development, 32(5), 1306–1321.
Almarashdeh, I. (2016). Sharing instructors experience of learning management system: A technology perspective of user satisfaction in distance learning course. Computers in Human Behavior, 63, 249–255.
Al-Samarraie, H., & Saeed, N. (2018). A systematic review of cloud computing tools for collaborative learning: Opportunities and challenges to the blended-learning environment. Computers & Education, 124, 77–91.
Binyamin, S., Rutter, M., & Smith, S. (2019). The impact of digital learning tools on student motivation: Evidence from higher education. Education and Information Technologies, 24(6), 4065–4088.
Compeau, D. R., & Higgins, C. A. (1995). Computer self-efficacy: Development of a measure and initial test. MIS Quarterly, 19(2), 189–211.
Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS Quarterly, 13(3), 319–340.
Deci, E. L., & Ryan, R. M. (2000). The “what” and “why” of goal pursuits: Human needs and the self‐determination of behavior. Psychological Inquiry, 11(4), 227–268.
Dwivedi, Y. K., Rana, N. P., Jeyaraj, A., Clement, M., & Williams, M. D. (2019). Re-examining the unified theory of acceptance and use of technology (UTAUT): Towards a revised theoretical model. Information Systems Frontiers, 21(3), 719–734.
Hussein, Z. (2018). Leading to intention: The role of attitude in relation to technology acceptance model in e-learning. Procedia Computer Science, 105, 159–164.
Ifinedo, P. (2018). Examining students’ intention to continue using blogs for learning: Perspectives from technology acceptance, motivational, and social-cognitive frameworks. Computers in Human Behavior, 72, 189–199.
Ng, W. (2019). Technology use in teaching and learning: Educators’ perception of usefulness and ease of use. Educational Technology Research and Development, 67(1), 1–20.
Park, S. Y. (2009). An analysis of the technology acceptance model in understanding university students’ behavioral intention to use e-learning. Educational Technology & Society, 12(3), 150–162.
Saade, R., & Kira, D. (2009). Computer anxiety in e-learning: The effect of computer self-efficacy. Journal of Information Technology Education, 8, 177–191.
Tarhini, A., Hone, K., & Liu, X. (2017). Measuring the moderating effect of gender and age on e-learning acceptance in England: A structural equation modeling approach. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 14(1), 1–24.
Teo, T. (2011). Factors influencing teachers’ intention to use technology: Model development and test. Computers & Education, 57(4), 2432–2440.
Teo, T. (2019). Students and teachers’ intention to use technology: Assessing their measurement equivalence and structural invariance. Journal of Educational Computing Research, 57(1), 201–225.
Teo, T., & Noyes, J. (2011). An assessment of the influence of perceived enjoyment and attitude on the intention to use technology among pre-service teachers: A structural equation modeling approach. Computers & Education, 57(2), 1645–1653.
Venkatesh, V., & Bala, H. (2008). Technology acceptance model 3 and a research agenda on interventions. Decision Sciences, 39(2), 273–315.
Venkatesh, V., Morris, M. G., Davis, G. B., & Davis, F. D. (2003). User acceptance of information technology: Toward a unified view. MIS Quarterly, 27(3), 425–478.
Venkatesh, V., Thong, J. Y., & Xu, X. (2016). Unified theory of acceptance and use of technology: A synthesis and the road ahead. Journal of the Association for Information Systems, 17(5), 328–376.
Zawacki-Richter, O., Marín, V. I., Bond, M., & Gouverneur, F. (2019). Systematic review of research on artificial intelligence applications in higher education: Learning, teaching and assessment. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 16(1), 1–27