Rok wydania: 2021
Numer czasopisma: 7
Słowa kluczowe: e-learning, funkcjonalność, przyszłe intencje
Strony: 27-37
Język publikacji: Polski
Akceptacja e-learningu na poziomie szkoły wyższej. Perspektywa studentów
Joanna Ejdys, Aleksandra Gulc
Abstrakt
Szybki rozwój technologii informacyjnych i komunikacyjnych spowodował ogromne zmiany w każdym aspekcie życia, a nagły wybuch i gwałtowne rozprzestrzenianie się pandemii koronawirusa jeszcze bardziej wyeksponowały potrzebę ukierunkowania działalności człowieka na nowoczesne technologie. Długotrwałe zamknięcie instytucji edukacyjnych w wielu krajach świata stanowiło bodziec do wprowadzenia kształcenia na odległość przy wykorzystaniu narzędzi e-learningowych. Główną determinantą sukcesu systemów e-learningowych jest poziomu zaufania i satysfakcji ostatecznych użytkowników. Celem artykułu jest porównanie poziomu akceptacji systemu e-learningu z perspektywy studentów szkoły wyższej w roku 2020 i 2021. Dokonano również oceny warunków wsparcia procesu e-learningu ze strony uczelni oraz poziomu przygotowania nauczycieli do zajęć zdalnych. Studenci relatywnie wysoko ocenili łatwość korzystania z e-learningu, a nieco niżej funkcjonalność narzędzi e-learningowych. Zdecydowanej poprawie, w stosunku do roku 2020, ulegała ocena systemu wsparcia e-learningu ze strony uczelni. Studenci, w badaniu przeprowadzonym w 2021 roku, zdecydowanie wyżej ocenili przygotowanie nauczycieli do prowadzenia zajęć oraz dostrzegli pozytywne cechy e-learningu w kontekście poprawy komunikacji z prowadzącymi. Po roku nauczania na odległość studenci wyżej oceniają e-learning jako atrakcyjną formę nauczania oraz właściwy kierunek doskonalenia jakości usług edukacyjnych. Badania przeprowadzono z wykorzystaniem ustrukturyzowanych kwestionariuszy ankiet internetowych za pomocą techniki CAWI.
Bibliografia
[1] Agudo-Peregrina Á.F., Hernández-García Á., Pascual-Miguel F.J. (2014), Behavioral Intention, Use Behavior and the Acceptance of Electronic Learning Systems: Differences between Higher Education and Lifelong Learning, „Computers in Human Behavior”, Vol. 34, pp. 301–314. [2] Al-Azawei A., Parslow P., Lundqvist K. (2017), Investigating the Effect of Learning Styles in a Blended e-learning System: An Extension of the Technology Acceptance Model (TAM), „Australasian Journal of Educational Technology”, Vol. 33, No. 2, pp. 1–23. [3] Aparicio M., Bacao F., Oliveira T. (2016), An e-learning Theoretical Framework, „Educational Technology & Society”, Vol. 19, No. 1, pp. 292–307. [4] Arkorful V., Abaidoo N. (2015), The Role of e-learning, Advantages and Disadvantages of its Adoption in Higher Education, „International Journal of Instructional Technology and Distance Learning”, Vol. 2, No. 1, pp. 29–42. [5] Arteaga Sánchez R., Duarte Hueros A. (2010), Motivational Factors that Influence the Acceptance of Moodle Using TAM, „Computers in Human Behavior”, Vol. 26, No. 6, pp. 1632–1640. [6] Baki R., Bırgoren B., Aktepe A. (2021), Identifying Factors Affecting Intention to Use in Distance Learning Systems, „Turkish Online Journal of Distance Education”, Vol. 22, No. 2, pp. 58–80. [7] Becker K., Newton C., Sawang, S. (2013), A Learner Perspective on Barriers to e-learning, „Austrialian Journal of Adult Learning”, Vol. 53, No. 2, pp. 211–233. [8] Chen N.S., Wei C.W., Chen H.J. (2008), Mining e-Learning Domain Concept Map from Academic Articles, „Computers & Education”, Vol. 50, No. 3, pp. 1009–1021. [9] Ching-Ter C., Hajiyev J., Su C.R. (2017), Examining the Students’ Behavioral Intention to Use e-learning in Azerbaijan? The General Extended Technology Acceptance Model for e-learning Approach, „Computers & Education”, Vol. 111, pp. 128–143. [10] Cicha K., Rizun M., Rutecka P., Strzelecki A. (2021), COVID-19 and Higher Education: First-Year Students’ Expectations toward Distance Learning, „Sustainability” Vol. 13, No. 1889. [11] Davis F.D. (1985), A Technology Acceptance Model for Empirically Testing New and-User Information Systems: Theory and Results, Unpublished Doctoral Dissertation, MIT Sloan School of Management, Cambridge. [12] Ejdys J., Gudanowska A., Halicka K., Kononiuk A., Magruk A., Nazarko J., Nazarko Ł., Szpilko D., Widelska U. (2019), Foresight in Higher Education Institutions: Evidence from Poland, „Foresight and STI Governance”, Vol. 13, No. 1, pp. 77–89. [13] Jefferson R.N., Arnold L.W. (2009), Effects of Virtual Education on Academic Culture: Perceived Advantages and Disadvantages, „US-China Education Review”, Vol. 6, No. 3, pp. 61–66. [14] Lee Y.H., Hsieh Y.C., Hsu C.N. (2011), Adding Innovation Diffusion Theory to the Technology Acceptance Model: Supporting Employees' Intentions to Use e-learning Systems, „Journal of Educational Technology and Society”, Vol. 14, No. 4, pp. 124–137. [15] Li C., He L., Wong, I.A. (2021), Determinants Predicting Undergraduates’ Intention to Adopt e-learning for Studying English in Chinese Higher Education Context: A Structural Equation Modelling Approach, „Education and Information Technologies”, Vol. 26, pp. 4221–4239. [16] Mohammadi H. (2015), Investigating Users’ Perspectives on e-learning: An Integration of TAM and IS Success Model, „Computers in Human Behavior”, Vol. 45, pp. 359–374. [17] OECD (2020), The potential of Online Learning for Adults: Early Lessons from the COVID-19 Crisis, ww.oecd.org/coronavirus/policy-responses/the-potential-of-online-learning-for-adults-early-lessons-from-the-covid-19-crisis-ee040002/, access date: 06.05.2021. [18] Park S.Y. (2009), An Analysis of the Technology Acceptance Model in Understanding University Students’ Behavioral Intention to Use e-Learning, „Educational Technology & Society”, Vol. 12, pp. 150–162. [19] Pituch K.A., Lee Y.K. (2006), The Influence of System Characteristics on e-learning Use, „Computers & Education”, Vol. 47, No. 2, pp. 222–244. [20] Raspopovic M., Cvetanovic S., Jankulovic A. (2016), Challenges of Transitioning to e-learning System with Learning Objects Capabilities, „The International Review of Research in Open and Distributed Learning”, Vol. 17, No. 1, pp. 123–147. [21] Recker J. (2016), Reasoning about Discontinuance of Information System Use, „Journal of Information Technology Theory and Application”, Vol. 17, No. 1, pp. 41–66. [22] Singh V., Thurman A. (2019), How Many Ways Can We Define Online Learning? A Systematic Literature Review of Definitions of Online Learning, „American Journal of Distance Education”, Vol. 33, No. 4, pp. 289–306. [23] Sukendro S., Habibi A., Khaeruddin K., Indrayana B., Syahruddin S., Makadada F.A., Hakim H. (2020), Using an Extended Technology Acceptance Model to Understand Students’ Use of e-learning During Covid-19: Indonesian Sport Science Education Context, „Heliyon”, Vol. 6, No. 11, pp. 1-9. [24] Sumak B., Heriko M., Pusik, M. (2011), A Meta-analysis of e-learning Technology Acceptance: The Role of User Types and e-learning Technology Types, „Computers in Human Behavior”, Vol. 27, No. 6, pp. 2067–2077. [25] Tarhini A., Hone K., Liu X. (2013), Extending the TAM Model to Empirically Investigate the Students’ Behavioural Intention to Use e-learning in Developing Countries, IEEE Conference: Science and Information Conference (SAI), London, pp. 732–737. [26] Troussas C., Krouska A., Sgouropoulou, C. (2021), Impact of Social Networking for Advancing Learners’ Knowledge in e-learning Environments, „Education and Information Technologies”, Vol. 26, pp. 4285–4305. [27] UNESCO (2020), School Closures Caused by Coronavirus (COVID-19), https://en.unesco.org/covid19/educationresponse, access date: 15.05.2021. [28] Vladova G., Ullrich A., Bender B., Gronau N. (2021), Students’ Acceptance of Technology-Mediated Teaching – How It Was Influenced During the COVID-19 Pandemic in 2020: A Study from Germany, „Frontiers in Psychology”, Vol. 12, No. 636086.
Publikacje z rocznika