采用SEM技术验收模型来评估教师对技术作为教学工具使用的态度外文翻译资料

 2023-01-04 11:35:27

采用SEM技术验收模型来评估教师对技术作为教学工具使用的态度

原文作者 Indu Nair

摘要

在过去的几年里,为了补充传统教学,信息通信技术的应用和IT课件的开发在印度稳步发展。只有少数研究评估了教师对这种新技术的接受程度。只有少数学者试图通过技术接受模型(TAM)框架理解数学教师在印度喀拉拉邦(印度)学校作为教学工具的态度。结果表明,TAM作为一个稳定的模型可以有效地应用于该模型中,并能很好地应用于所提出的数据模型中。样本只有同意计算机在数学教学中有用性的高中数学教师,但在他们并吧熟悉这些教学工具时。这一因素导致了研究结果表明教师的易用性对他们在教学中对有用性和态度的感知有显著影响。

关键词:对SEM, AMOS, TAM, ICT在教育中使用的态度,感知易用性,感知有用性。

1.介绍

在全球范围内进行的各种研究表明,在教学和学习过程中使用IT工具有许多好处,但在印度,教师在教学中使用技术的概念似乎是一个没有多大研究的领域。在印度喀拉拉邦(印度),这项研究的开展看到了新的教学和学习实践的潜力:可以促进学生的现代思维和学习技能,因此许多关于IT@School项目的倡议都被国家政府通过了。喀拉拉邦州政府的项目网站是世界上最大的同时部署开放源码软件的信息和通信技术教育项目。学校在ICT基础设施升级的方案上付出了巨大的努力,通过建立计算机实验室和提供宽带互联网连接,创建了一个名为ViCTERS的教育频道,主要针对学生、老师和家长。没有一项研究要求学生团体对所有这些倡议都给予充分的支持和使用,但这些好处与教师实际使用之间似乎存在差距。在此背景下,为了进一步研究和预测教师对技术作为教学工具的接受程度,研究者尝试使用在信息系统领域使用最广泛应用的理论模型,即技术验收模型(TAM)。本研究旨在评估教师使用科技作为教学工具以加强教学和学习过程的态度。

2.技术验收模型——一个使用的框架

技术验收模型(TAM)是被研究人员用于解释采用新系统和其他信息技术的最广泛研究的理论模型。TAM基于理性行为理论[Fishbein and Ajzen, 1980],是一种简单的IT采纳模型,它声称,它的整体接受或利用是基于用户的信念,比如(a)系统感知有用性(PU)和(b)系统感知易用性(PEOU),这是它们(c)对待使用(ATT)态度的主要影响因素,以及(d)行为意图使用(BI)。因此,TAM研究通常可以有三个与这些基本结构相关的假设——首先,PEOU将影响变量的态度,以使用系统和PU。作为独立变量的PEOU和PU可以同时影响人们对被选择为因变量的使用态度。[1] 虽然在这里不需要对TAM研究进行长期的文献回顾和讨论,但是数据收集和测量工具的描述是相关的。图1所示,说明了基本的研究模型,显示了TAM的因果关系。

图1:技术验收模型

3.方法论

3.1研究方法

TAM [Davis, 1989] [2]被认为是评价教师使用技术作为教学工具的看法的模型。在大多数的技术接受研究的过程中,本研究也采用了基于理论的方法,提出并测试了假设。另外,从之前的研究人员那里得到的一个线索是,可以使用问卷调查得到的是或否的答案和李克特量表来收集数据。并在此基础上将研究结果与教师对技术运用的态度相结合。[3]

在技术接受研究的过程中,结构方程模型(SEM)用于验证仪器的有效性和测试的意义。使用SEM的完整分析可以通过协方差分析(在LISREL、EQS和AMOS中使用)或部分最小二乘法(在PLS和PLS- graph中使用)来实现。这两种类型的SEM不仅在其分析的目标上有所不同,而且在它们所依据的统计假设和它们所产生的统计拟合上也有不同。covariance-based SEM的目的是(1)表明零假设(假定研究模型以其全部路径)——是微不足道的,通过对模型中指定路径的分析,对于给定的样本数据是合理的;(2)建立整体模型适合指数通过不同措施显示各种类型的健康。由于基于协方差的SEM方法,用观测的协方差矩阵表示假设模型的总体拟合;在本文的验证性研究中,采用了基于协方差的SEM。[4]

3.2研究假设

基于TAM的三个要素,在以一名数学老师为样本的TATUM模型测试中,通过老师使用技术的比重和对技术使用的态度进行定义。接下来的猜想将用于评估在公立学校中的数学老师对于技术使用的态度和在教学和学习过程中使用电脑的真正意图。

H1:感知易用性对使用计算机的态度有显著影响。(PEOU - gt;丙氨酸)

H2:感知有用性对使用计算机的态度有显著影响。[PU-gt;ATT]

H3:感知易用性对感知有用性有显著影响。(PEOU - gt; PU)

利用SEM对这些路径进行了一个分析(图2) [4]

图2教师使用技术模型的态度(TTUM)

再之前的TAM绝大多数研究中,老师自称的使用已经被计算其中,但不是系统的计算。因此,这很明显不是一个精确的测量数据,因为老师自称的使用只能算一个相对量,即便是在其他变量都已经被纳入的一些情况里,TAM也不能解释其中40%的变量波动。

3.3研究参与者

来自喀拉拉邦国立高中的195个数学老师,从州内各个城市抽选而来,被筛选并参与调查问卷。所有被选的老师至少参加过一个IT教育班,并且实际训练操作过数学教育中需要使用的软件(例如DrGeo,Geogebra等)和电脑通用技术。

3.4研究仪器与数据采集

研究通过一个简便的样品采集方式来验证这个假说。通过采用纸笔问卷的方式,在卡拉拉邦的国立高中中,对数学老师进行问卷调查。问卷直接在每年老师数学技能训练研讨会时分发,作为2011年6月新学期开学的准备。所有参加者在午休期间填写问卷。除去人口分析,参加的老师还被要求表明他们对已经在前人研究中被证实的“科学技术对教与学上的积极影响”的看法和同意度。

本研究中所考虑的措施包括教师对计算机有用性的看法,(b)计算机的易用性,以及(c)使用计算机的态度。收集的数据被检查错误,然后被输入SEM软件包,名为AMOS 18和统计软件包SPSS 17。

4.数据分析

对220名数学教师进行了问卷调查。不完整的回答被丢弃,留下195份完整的问卷,即其中89%用于数据分析。样本包括年龄在35岁及以上的80%的教师和25-35岁之间的教师。在样本中,86%的教师家里有电脑。表1列出了更多的人口统计数据。

表1:人口特征

学术资格

毕业生- 69%

研究生- 31%

使用电脑的经验

2年或更少- 30%。

3-5年- 30%。

超过5年- 40%。

工作经验

最多5年- 6.7%。

6-10年- 17.4%

11-20年- 41.0 %

基于数据提出了教师对技术使用模型的态度(TATUM),通过基于协方差的SEM软件包AMOS对模型进行了分析,主要对模型进行了三个层次的分析:(1)在单个项目和构建层次上,(2)模型层次整体拟合,(3)个体路径分析水平。

5.结果

5.1仪器的搭建与验证

在SPSS 17中进行可靠性分析,测试结构效度和可靠性,得到如下输出: 可靠性,而使用Likert-type尺度必须计算和报告“规模可靠性系数”,克伦巴赫(alpha;)内部一致性,可靠性量表或分量表。分析是在累加量表上进行的,而不是针对个别项目。克伦巴赫的(alpha;)可以值从0到1,内部可靠性项目的规模是最大的在接近1。一个(alpha;)0.70及以上的价值被认为是展示的标准量表的内部一致性(Nunnally,1978)。[8]

因此从理论上讲,克伦巴赫的alpha;值越高越好,即观测值与真实值之间的相关性越高越好。研究测量了问卷的23项,这些变量的可靠性测试显示克伦巴赫的alpha;值为0.786,如表2所示,证实了这些量表在普遍接受范围内的可靠性超过0.70。

表2:可靠性统计数据

克伦巴赫的alpha;

克伦巴赫的alpha;基于标准化项目

数量

0.786

0.821

23

表3: 克伦巴赫的alpha;项目没有被删除时的总统计

PU1

0.773

PU2

0.784

PU3

0.783

PU4

0.77

PU5

0.778

PU6

0.775

PU7

0.778

PU8

0.771

PEOU1

0.774

PEOU2

0.774

PEOU3

0.787

PEOU5

0.768

PEOU5

0.773

PEOU6

0.801

PEOU7

0.782

PEOU8

0.765

ATT1

0.797

ATT2

0.767

ATT3

0.816

ATT4

0.772

ATT5

0.779

ATT6

0.763

ATT7

0.772

表4:修正后的可靠性统计

克伦巴赫的alpha;

克伦巴赫的alpha;基于标准化项目

数量

0.829

0.848

21

在仔细看看项目合计统计值的表3,如果项目删除,这是观察到,有两项PEOU6 = 0.801和ATT3 = 0.816值超过总值则表示,如果这两个项目是把总价值可以增加分别为0.801和0.816。在问卷PEOU6应对问题“学习软件是一个耗时的过程?”和ATT3来自老师的情谊电脑上的问题讨论学时,如果这两个项目从分析,量表的阿尔法(alpha;)成为0.829和物品的数量减少到21岁。[9]

5.2验证性因素分析

基于验证性因子分析(CFA),应用AMOS 18软件对教师对技术使用模型(TATUM)态度的结构参数进行了估计。阿莫斯给符合卡方检验等统计数据(chi;2),DF的自由度,P概率值,CFI,比较适合指数和TLI RMSEA Tucker-Lewis指数,分别和均方根误差的近似。标准化的根平均剩余(SRMR)是另一个统计数据。表5显示了TATUM的模型拟合、参数和相应的统计数据。模型的卡方为496.10,自由度为186。

表5:模型拟合的统计模型

chi;2

DF

P

Normed chi;2

GFI

496.10

186

.000

2.667

.794

AGFI

NFI

TLI

CFI

SRMR

.744

.653

.7

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International Journal of Computer Applications (0975 – 8887)

Volume 42– No.2, March 2012

Using Technology Acceptance Model to assess teachersrsquo; attitude towards use of technology as teaching tool : A SEM Approach

Indu Nair

Ph.D. Scholar,

Dr. MGR Educational and

Research Institute, Chennai , India

ABSTRACT

To supplement the traditional teaching , in the last few years a steady growth of ICT applications and IT courseware development has taken place in India. Only a few studies have evaluated acceptance of such new technologies among teachers. An attempt is made to understand the attitude of mathematics teachers towards IT as an instructional tool in the State Schools of Kerala (India) , using the Technology Acceptance Model (TAM) framework. Results suggested that TAM being a robust model can be effectively used in this context too and a good fit for the proposed model for the data was found. The sample consisted of only the high school mathematics teachers, who seem to agree about the usefulness of computers in teaching mathematics, but were found not very conversant in using these as teaching tools. This factor leads to the finding of the study showing Teachersrsquo; Perceived Ease of Use having significant impact on their perception about Usefulness and Attitude towards use of IT in teaching.

Keywords :

Attitude towards use, SEM , AMOS, TAM, ICT use in education, Perceived ease of use , Perceived Usefulness

1. INTRODUCTION

Various studies conducted across the globe indicate many advantages of using IT tools in teaching and learning process , but in India the conviction to use technology in teaching by teachers seems to be an area not studied much. In the State of Kerala (in India), where this study is conducted , seeing the potential of new teaching and learning practices which can promote modern thinking and learning skills among students, a lot of initiatives are taken up by the State Govt. thru a project called IT@School . The state govt. schools in Kerala have had worldrsquo;s largest simultaneous deployment of Open Source Software based Information and Communication Technology educational initiatives claims the project website . Tremendous efforts are put in for the infrastructure upgradation of schools under the ICT scheme by way of setting up computer labs , providing Broadband internet connectivity , Content development for teachers and students , creating a School wiki for collaborative content development and providing a educational channel called ViCTERS targeting students, teachers and parents . There is no research required to see a whole hearted support and usage by student community for all

V. Mukunda Das

Director, CIMP-Patna ,

Patna, India

such initiatives but there seems to be a gap between these benefits and the actual use by teachers. In this context , to further investigate and predict the teacherrsquo;s acceptance of technology as a teaching tool , the researchers have attempted to use the most widely applied theoretical model in Information Systems field , the Technology Acceptance Model (TAM). The study aims at evaluating the attitude of teachers towards use of technology as a teaching tool to enhance teaching and learning process.

  1. TECHNOLOGY ACCEPTANCE MODEL- A FRAMEWORK USED

Technology Acceptance Model (TAM) been used by the researchers as it the most widely researched theoretical model used to explain adoption of new systems and other information technologies. TAM , based on the Theory of Reasoned Action [Fishbein and Ajzen, 1980], is a simple model of IT adoption that claims that the Overall IT acceptance or utilization is based on usersrsquo; beliefs like (a) systemrsquo;s perceived usefulness (PU) and

  1. systemsrsquo; perceived ease-of-use (PEOU) , which are the major impact factors for their (c) attitude towards use (ATT) and also (d) Behavioural Intentions to use (BI).

Thus usually TAM studies can have three hypotheses associated with these fundamental constructs - First, PEOU is expected to influence variables Attitude to use the system and PU . PEOU and PU taken as independent variables can both together influence Attitudes toward use chosen as Dependent Variable. [1]

Though a long literature review and discussion of TAM research is not required here , the data gathering and measurement tool descriptions are relevant . The Figure 1, given below illustrates the basic research model showing the causal linkages in TAM .

Perceived

Usefulness

External

(PU)

Attitude

Behavioural

Actual Use of

Variable

Toward

Intention to

Technology

Use (ATT)

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