Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightBöylece farklı kullanıcı tipi, bölge, kültür, refah ve gelişmişlik seviyelerinde kullanıcılarda farklılık gösteren davranışların belirlenmesi ve bu bilgilerin e-öğrenme sistem tasarımcılarına yol göstermesi amaçlanmaktadır.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
İnternetin yaygınlaşması, bilgi ve iletişim teknolojilerindeki yenilikler, gelişmekte olan ülkelerde ekonomi ve eğitim alanındaki ilerlemelerin bir sonucu olarak günümüzde e-öğrenme sistemleri pek çok farklı bölge ve kültürde kullanılmaktadır. Farklı bölge ve kültürlerden kullanıcılar, farklı ihtiyaç ve beklentilere sahip olabilir ve bunun sonucunda da farklı davranışlar gösterebilirler. Kullanıcıların e-öğrenme sistem kabulünü etkileyebilecek bölgesel ve kültürel farklılıkların belirlenebilmesi ve bu farklılıkların tasarımda kullanılması sistem başarısında stratejik bir unsurdur. Bu çalışmada kullanıcıların e-öğrenme kabulü, Teknoloji Kabul Modeli (TKM) esas alınarak incelemiş, 186 araştırma ve bu araştırmalarda test edilmiş 650 hipotez analiz edilmiştir. İncelenen araştırma ve hipotezler; kullanıcı tipi, coğrafi bölge, ekonomik gelişme, eğitim bazında insani gelişmişlik, bilgi ve iletişim teknolojileri gelişme seviyesi olmak üzerek beş kategoride sınıflandırılmıştır. Böylece farklı kullanıcı tipi, bölge, kültür, refah ve gelişmişlik seviyelerinde kullanıcılarda farklılık gösteren davranışların belirlenmesi ve bu bilgilerin e-öğrenme sistem tasarımcılarına yol göstermesi amaçlanmaktadır.
Abstract
As a result of the widespread use of internet, advances in information and communication technologies, and economic and educational developments in developing countries, e-learning systems have been used in many different regions and cultures. Users from different regions and cultures may have different needs and expectations, thus they may exhibit different behaviors. Determination of regional and cultural differences which may affect the acceptance of users in elearning systems, and use of these differences in the design of these systems is a strategic element in their success. In this study, the acceptance of e-learning by users is examined based on the Technology Acceptance Model (TAM); 186 studies and 650 hypotheses which were tested in those studies are analyzed. The studies and hypotheses are classified into five categories with respect to user type, geographic region, the level of economic development, the level of educational development, the level of development of information and communication technologies. Thus, this study aims at determining behaviors that vary across different users according to user type, region, culture, welfare level and development level; and providing guidance to e-learning system designers.