V prispevku smo proučevali vpliv tehnoloških (lastnosti ogrodij) in individualnih karakteristik (lastnosti razvijalcev) programskih ogrodij na eksogene konstrukte modela tehnološke sprejetosti - TAM.Opredeljen kavzalni model se je testiral z uporabo rezultatov metode ankete in strukturnih modelov enačb. Rezultati raziskave podpirajo kavzalne povezave modela TAM in relaciji med lastnostmi ogrodij, značilnostmi uporabnikov ogrodij, dojeto uporabnostjo in enostavnostjo uporabe. Rezultati imajo pomen za teorijo na področju razumevanja ogrodij in za strokovnjake, ki želijo razvijati sprejeta ogrodja.
COBISS.SI-ID: 14599702
V obstoječi literaturi na področju sprejetosti tehnologij za e-učenje najdemo veliko neodvisnih študij, ki se ukvarjajo z raziskovanjem vzročnih povezav, definiranih na osnovi teorij sprejetosti tehnologij, kot je na primer teorija TAM. V študiji smo izvedli sistematični pregled literature 42 neodvisnih člankov, ki so bili objavljeni v glavnem v revijah s faktorjem vpliva in izvedli meta-analizo velikost vzročnih vplivov med TAM konstrukti. Rezultati študije so pokazali, da je (1) TAM najbolj sprejeta in uporabljena teorija v raziskavah, ki se ukvarjajo s sprejetostjo tehnologij za e-učenje, in (2) velikost vzročnih vplivov med posameznimi TAM konstrukti odvisna od tipa uporabnika in vrste tehnologije za e-učenje. Meta-analiza je za več kavzalnih povezav pokazala, da tako tip uporabnika kot vrsta tehnologije za e-učenje vplivata na velikost vpliva. Prav tako smo v naši študiji dokazali, da je velikost faktorjev dojete enostavnosti uporabe in uporabnosti na odnos do uporabe sistema neodvisna od vrste uporabnika in tehnologije za e-učenje.
COBISS.SI-ID: 15270166
Kompleksnost študijskega procesa na naši fakulteti (več študijskih programov, dinamika 220 učiteljev in asistentov, več kot 300 predmetov in preko 2000 študentov) predstavlja veliko oviro za študente, ki morajo izbrati mentorje za svoje praktične projekte. Na osnovi nekaterih zelo obetajočih rezultatov uporabe tehnologij semantičnega spleta v izobraževanju smo razvili podporni sistem za izbiro mentorjev, ki je predstavljen v članku. Predstavitev kompetenc in veščin o specifičnih tematskih področjih v obliki ontološko podprte semantične mreže omogoča njihovo samodejno pridobivanje in uporabo. Rezultati kažejo nekatere pozitivne vidike uporabe razvitega sistema, tako za študente kot tudi za učno osebje.
COBISS.SI-ID: 15625238