La relevancia predictiva del modelo de investigación y la relación hipotética de los constructos (Fig. 5) se examinan en esta sección que abarca la prueba de colinealidad, significado de ruta, R2 y F2 tamaño del efecto basado en las recomendaciones de Henseler y sus colegas (2009).
Estimación de los valores T de la trayectoria estructural
Evaluación de multicolinealidad
Se realizó la evaluación de multicolinealidad de InfQual, SysQual, SysPUse y SysImp (utilizando IBM SPSS) como primer conjunto de construcciones que predicen la utilidad percibida y el nivel de satisfacción del usuario. Los resultados indicaron que las construcciones predictoras (InfQual, SysQual, SysPUse y SysImp) tenían valores VIF inferiores a 5 y un nivel de tolerancia superior a 0,2. A continuación, se llevó a cabo la evaluación de multicolinealidad de PerUse y UseSat como predictores de la intención de los estudiantes de utilizar sistemas de aprendizaje en línea en el futuro. Los resultados confirmaron que ambos constructos estaban libres de multicolinealidad ya que alcanzaron los umbrales de VIF (menos de 4,0) y nivel de tolerancia (mayor de 0,2).
Variaciones dentro del grupo
Se realizaron una serie de pruebas no paramétricas para determinar cualquier diferencia significativa entre los encuestados en función de la edad, el sexo, la situación laboral, la carrera y el año de estudio para comprender los datos desde diferentes dimensiones antes de pasar a la prueba de hipótesis.
Resultados de la prueba U de Mann-Whitney (Tabla 5) confirmaron una diferencia significativa entre las satisfacciones generales de los estudiantes que trabajan frente a los que no trabajan con el sistema de aprendizaje electrónico (valor de p < 0,001). Los estudiantes que trabajaban tenían un mayor nivel de satisfacción con la experiencia de aprendizaje electrónico en comparación con los estudiantes que no trabajaban. Este resultado se puede atribuir a la accesibilidad de las conferencias y los materiales desde donde sea necesario en lugar de conducir hasta el campus para asistir a la clase. Además, percibieron que los sistemas de aprendizaje electrónico eran útiles para equilibrar su vida laboral y personal, por lo que tenían una mayor intención de continuar con el aprendizaje electrónico en el futuro, cuando la enseñanza tradicional en el aula retrocediera en un entorno libre de pandemia. Los valores de R confirmaron que el efecto de la diferencia entre los estudiantes trabajadores y no trabajadores con respecto a su satisfacción general con el sistema (r = 0,15), la percepción sobre su utilidad para equilibrar la vida laboral (r = 0,14) y la intención de uso en el futuro (r = 0.16), todos fueron significativos (Cohen, 1988).
Se observó una diferencia interesante entre los estudiantes matriculados en diferentes años del programa. Los hallazgos de la prueba de Kruskal-Wallis (dados en la Tabla 6) destacaron que las diferencias en el nivel de satisfacción general de los estudiantes de los programas de posgrado fueron significativas en comparación con los estudiantes de pregrado (p-valor < 0,001). Además, los estudiantes matriculados en los últimos años de programas de pregrado y programas de posgrado percibieron los usos del e-learning de manera diferente en comparación con los de primer año (valor de p < 0,001). Estos hallazgos pueden atribuirse a los compromisos profesionales de los estudiantes de posgrado y maestría. Una introducción al e-learning les ayudó a equilibrar su trabajo/vida con sus esfuerzos educativos a través de la facilidad de acceso a las conferencias en línea (mientras estaban sentados en la oficina o en casa) y la flexibilidad de aprendizaje a su discreción (con conferencias grabadas complementarias). El estudio encontró la influencia de las variaciones dentro del grupo en la satisfacción y la percepción de los estudiantes sobre sus variadas intenciones de continuar con el modo de aprendizaje en línea de forma voluntaria (valor de p < 0,05).
No se observaron diferencias significativas dentro del grupo según los programas de grado. Este hallazgo puede ser el resultado de un paso adicional dado por las universidades, donde los estudiantes registrados en programas de grado con laboratorios prácticos (por ejemplo, ingeniería, farmacia, medicina, etc.) también asistían a pocas clases (presenciales) asignadas en el campus ( divididos en cohortes con menos de 10 estudiantes en cada encuentro con resultado negativo en la prueba PCR) junto con e-clases, para acomodar su formación práctica. Posteriormente, se probaron las hipótesis del estudio. Los resultados se describen a continuación.
Prueba de hipótesis
El procedimiento de arranque se ejecutó para determinar la importancia del coeficiente de ruta de las relaciones hipotéticas entre las construcciones (consulte la Tabla 7 para obtener resultados detallados).
Las hipótesis 1a y 1b se probaron para determinar si la alta calidad de la información aumentaba la utilidad percibida del sistema de aprendizaje electrónico (H-1a) y también si aumentaba la satisfacción de los estudiantes con el mecanismo de aprendizaje en línea (H1b). Los valores t confirmaron que la información de buena calidad jugó como catalizador para aumentar la satisfacción del usuario (valor t = 15,196), así como una percepción positiva significativa de la utilidad del sistema (valor t 10,276) al 1% de nivel de significancia (p- valor < 0,001). Los hallazgos aceptaron las hipótesis 1a y 1b.
A continuación, se probaron las hipótesis 2a y 2b para evaluar si la alta calidad del sistema de aprendizaje electrónico afectaba la percepción del usuario sobre la utilidad del sistema de aprendizaje electrónico (H2a) y su nivel de satisfacción (H2b). Los hallazgos confirmaron el impacto positivo significativo de la calidad del sistema de e-learning en la utilidad percibida por el usuario del sistema en línea con un valor t de 4.796, significativo al 1% (valor p < 0.001), aceptando así la hipótesis 2a. En segundo lugar, los hallazgos también aceptaron la hipótesis 2b que describe el impacto significativo de la calidad del sistema de aprendizaje electrónico en el nivel de satisfacción de los estudiantes. El valor t se mantuvo en 2,566 (valor p = 0,01).
Posteriormente, se probaron las hipótesis 3a y 3b para determinar si la importancia de la utilización del sistema de aprendizaje electrónico tuvo algún impacto en la percepción del usuario sobre la utilidad del sistema de aprendizaje en línea y su satisfacción con el aprendizaje en línea. Los resultados del estadístico t confirmaron una relación positiva significativa entre la importancia de la utilización del sistema y su utilidad percibida (valor t = 7,082) y el nivel de satisfacción de los usuarios (valor t = 6,061), aceptando así las hipótesis 3a y 3b. Los valores t para ambas hipótesis se mantuvieron significativos al 1%.
Posteriormente, se probaron las hipótesis 4a y 4b para evaluar si la experiencia previa de los estudiantes (prepandemia) en el uso del sistema de e-learning para la administración y coordinación de cursos de manera voluntaria, influía en la percepción del usuario sobre la utilidad del aprendizaje en línea y su satisfacción con el mismo. sistema. Los resultados confirmaron que los estudiantes que anteriormente habían utilizado el sistema de aprendizaje electrónico como parte del proceso de aprendizaje percibían útil el sistema de enseñanza en línea (valor t = 4,426; valor p < 0,001); esto demuestra la aceptación de la hipótesis 4a. Sin embargo, la experiencia práctica previa de los estudiantes con el sistema de aprendizaje en línea no influyó en su nivel de satisfacción (valor p > 0,5), por lo que se rechaza la hipótesis 4b.
Después de probar la influencia de la calidad de la información, la calidad del sistema, la importancia del sistema y el uso previo del sistema en la percepción de los estudiantes sobre la utilidad del sistema y su satisfacción con el aprendizaje en línea, se probó su impacto posterior en sus intenciones de usar el sistema de e-learning en el futuro. La hipótesis 5 (es decir, la utilidad percibida por los estudiantes del sistema de aprendizaje electrónico influirá en su intención de continuar usando el sistema de aprendizaje en línea también en el futuro) se aceptó con un valor de p < 0,001 y un estadístico t de 15,457; a esto le sigue la hipótesis 6 que establece que la satisfacción de los estudiantes con el sistema de aprendizaje electrónico también tendrá un impacto en su intención de utilizar el modo de aprendizaje en línea en el futuro. Los hallazgos aceptaron la hipótesis 6 (valor p < 0,001; estadística t = 4,857) que confirman que una vez que termine la pandemia y se reviertan las reglas obligatorias de distanciamiento social del gobierno de los EAU, los estudiantes seguirán interesados en seguir prefiriendo el modo en línea. de aprender a equilibrar su trabajo y su vida.
Los hallazgos mostraron que el efecto total de la calidad de la información sobre la satisfacción de los estudiantes y la percepción de los estudiantes sobre la utilidad del sistema es mayor que la calidad del sistema, lo que respalda que la calidad de la información impartida a los estudiantes durante el aprendizaje en línea desempeñó un papel dominante en la influencia de los estudiantes. ‘ satisfacción y los beneficios percibidos del sistema electrónico para lograr sus resultados de aprendizaje. También se informó que la calidad de la información tuvo una fuerte influencia en sus intenciones de continuar con el aprendizaje electrónico en el futuro también (valor t = 11.625); a esto le sigue la importancia de la implementación del sistema de enseñanza en línea (valor t = 7.151) por razones personales o para cumplir con las regulaciones gubernamentales a raíz de pandemias o cualquier otra crisis a nivel nacional o regional. Los resultados detallados se proporcionan en la Tabla 7.
Después de la prueba de hipótesis, la relevancia predictiva de las construcciones exógenas del estudio actual se evaluó con tamaños de efecto R cuadrado y f cuadrado.
Relevancia predictiva: R cuadrado y F
2 tamaño del efecto
El r2 de las construcciones endógenas de PerUse y UserSat se determinaron para evaluar la fuerza predictiva de las construcciones exógenas en el modelo de investigación. Los hallazgos indicaron que el R ajustado2 de PerUse y UserSat se mantuvo en 0,711 y 0,741, respectivamente, lo que indica que más del 70 % de variación en la percepción de los estudiantes sobre la utilidad del sistema de aprendizaje electrónico y su satisfacción con él puede explicarse por la calidad de la información que se les imparte a través de estos sistemas de aprendizaje electrónico. herramientas de aprendizaje, la calidad del sistema de aprendizaje electrónico utilizado, la importancia de la implementación del modo de aprendizaje en línea, en respuesta a requisitos personales y externos, y sus experiencias previas con estas herramientas de aprendizaje electrónico, como parte de la administración del curso de forma voluntaria .
PerUse y UseSat tenían un papel dual en el modelo de investigación en el que seguían siendo constructos endógenos mientras…