Kazak Akademisyenlerin Bilgi Teknolojilerini Kabulü Üzerine Bir Araştırma

Abstract

Information technologies (ITs), which have become one ofthe key enablers of success in educational competitiveness,have made the understanding of user technology acceptancecrucial. The failures of IT investment and implementationlead to unwanted organizational outputs. A better understanding of the contributions of the factors determining theindividual's intention to use (IU) IT during the acceptanceprocess will help to prevent probable visible and invisible losses. This research attempts to validate a new technology acceptance model (TAM) version extended with the constructsof Subjective Norm (SN) and Facilitating Conditions (FC) inthe context of Kazakh Academicians. The results indicate thatthis variant of extended TAM will be able to facilitate managers to appropriately employ their strategic decisions on the investments and implementations of IT in educational settingswhile contributing to the technology acceptance researchfield. On the other hand, the model is open to developmentfor a higher predictive value

Özet

Eğitim ile ilgili rekabet üstünlüğünde başarının temel araçla- rından biri haline gelen "bilgi teknoloji (IT)" leri, kullanıcı teknoloji kabulünün anlaşılmasını önemli hale getirmiştir.. IT yatırımı ve uygulamalarında yapılan hatalar istenmeyen örgütsel çıktılara yol açmaktadır. Bireyin kabul sürecinde IT'lerini kullanma eğilimini etkileyen faktörlerin etki derecelerinin da- ha iyi anlaşılması muhtemel görünen ve görünmeyen kayıpla- rın önlenmesine yardımcı olabilecektir. Bu araştırma "Subjektif Norm (SN)" ve "Kolaylaştırıcı Şartlar (FC)" değişkenleriyle genişletilmiş TAM'ın yeni bir versiyonunun Kazak Akademis- yenler bağlamında geçerliliğini onaylamaya çalışmıştır. Sonuç- lar, TAM'ın genişletilmiş bu yeni versiyonunun, teknoloji ka- bulü araştırma alanına katkıda bulunurken, yöneticilerin eğitimle ilgili IT yatırım ve uygulamaları konusundaki stratejik kararlarını uygun bir şekilde yürürlüğe sokmalarını kolaylaştı- rabileceğini göstermektedir. Diğer yandan model daha yüksek bir tahmin gücüne ulaşmak için geliştirilmeye açıktır.