Pemodelan penerimaan pelajar terhadap persekitaran pembelajaran maya (VLE)
List of Authors
  • Azwadi Ali , Hafiz Yusoff , Lazim Abdullah , Saiful Afzan Baru

Keyword
  • VLE, Kuasa Dua Terkecil Separa, UTAUT, penerimaan teknologi

Abstract
  • E-pembelajaran dan aplikasi telah berkembang secara mendadak di dalam sistem pendidikan Malaysia. Ia meningkatkan kemudahan mengakses maklumat untuk pembelajaran bagi pelajar. Virtual Learning Environment (VLE) merupakan satu inisiatif Kementerian Pendidikan dan telah diperkenalkan di sekolah-sekolah Rendah dan Menengah di seluruh Malaysia. Kajian ini meneliti penerimaan pelajar terhadap VLE menggunakan penambahan pemboleh ubah terhadap model Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT). Objektif kajian ini adalah untuk memodelkan penerimaan pelajar terhadap VLE dengan menggunakan pemboleh ubah UTAUT seperti Jangkaan Prestasi, Jangkaan Usaha, Pengaruh Sosial dan Keadaan Kemudahan. Dua pemboleh ubah ditambah iaitu Pengaruh Guru dan Keberkesanan Diri terhadap model UTAUT sebagai alternatif kepada kajian penerimaan teknologi ini. Sebanyak 275 soal selidik diedarkan kepada pelajar-pelajar di dalam daerah Marang dan Terengganu dengan 250 soal selidik telah digunakan untuk dianalisis. Kajian ini menggunakan tatakaedah Kuasa Dua Terkecil Separa (KDTS) menggunakan perisian SmartPLS, untuk mengkaji hubungan di antara pemboleh ubah endogen dan pemboleh ubah eksogen. Keputusan analisis KDTS menunjukkan pemodelan menyokong tiga hipotesis kajian pada paras signifikan 0.05 (nilai t> 1.96). Perkaitan antara konstruk-konstruk kajian adalah signifikan secara statistik sementara tiga hipotesis iaitu Jangkaan Prestasi dan Keberkesanan Diri tidak mempengaruhi terhadap penggunaan VLE serta pemboleh ubah Keadaan Kemudahan tidak mempengaruhi terhadap pemboleh ubah Penggunaan Tingkah Laku. Ringkasnya, penambahan pemboleh ubah model UTAUT adalah sah dari segi statistik dan memberikan penunjuk yang jelas terhadap penerimaan pelajar terhadap VLE. Kajian ini mendapati Pengaruh Guru adalah faktor penting terhadap penerimaan teknologi. Walaupun begitu model UTAUT masih relevan digunakan sebagai penerimaan teknologi. Kajian ini mencadangkan agar pihak berkaitan seperti Kementerian Pendidikan Malaysia mesti mengambil langkah proaktif untuk memastikan kejayaan VLE.

Reference
  • 1. Ab Hamid, M. R., Mustafa, Z., Suradi, N. R. M., Idris, F., & Abdullah, M. (2013). Value-based Performance Excellence Measurement for Higher Education Institution: Instrument Validation. Quality & Quantity, 47(6): 3019-3030.
    2. Agarwal, R., & Prasad, J. (1998). A Conceptual and Operational Definition of Personal Innovativeness in the Domain of Information Technology. Information Systems Research, 9(2): 204-215.
    3. Bagozzi, R. P., & Yi, Y. (1988). On the Evaluation of Structural Equation Models. Journal of the Academy of Marketing Science, 16(1): 74-94.
    4. Chin. (1998). The Partial Least Squares Approach for Structural Equation Modeling. In G. Marcoulides (Ed.), Modern Methods for Business Research, 295-336. Psychology Press: Lawrence Erlbaum.
    5. Compeau, D. R., & Higgins, C. A. (1995). Computer Self-efficacy: Development of a Measure and Initial Test. MIS Quarterly, 19(2): 189-211.
    6. Fornell, C., & Larcker, D. F. (1981). Evaluating Structural Equation Models with Unobservable Variables and Measurement Error. Journal of Marketing Research, 18(1): 39-50.
    7. Hair. (2010). Multivariate Data Analysis: A Global Perspective. Upper Saddle River, N. J.; London: Pearson Education.
    8. Hair, Sarstedt, M., Ringle, C. M., & Mena, J. A. (2012). An Assessment of the Use of Partial Least Squares Structural Equation Modeling in Marketing Research. Journal of the Academy of Marketing Science, 40(3): 414-433.
    9. Leech, N. L., Barrett, K. C., & Morgan, G. A. (2005). SPSS for Intermediate Statistics: Use and Interpretation. Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum.
    10. Nunnally, J. (1978). Psychometric Theory. New York: McGraw-Hill.
    11. Reinartz, W., Haenlein, M., & Henseler, J. (2009). An Empirical Comparison of the Efficacy of Covariance-based and Varience-based SEM. International Journal of Research in Marketing, 26(4): 332-344.
    12. Ringle, Wende, S., & Will, S. (2005). SmartPLS 2.0 (beta): Hamburg, Germany.
    13. Sekaran, U. (2006). Research Methods for Business: A Skill Building Approach. Hoboken, NJ: Wiley.
    14. Taylor, S., & Todd, P. A. (1995). Understanding Information Technology Usage: A Test of Competing Models. Information Systems Research, 6(2): 144-176.
    15. Venkatesh, V., & Davis, F. D. (2000). A Theoretical Extension of the Technology Acceptance Model: Four Longitudinal Field Studies. Management Science, 46(2): 186-204.
    16. Venkatesh, V., Morris, M. G., Davis, G. B., & Davis, F. D. (2003). User Acceptance of Information Technology: Toward a Unified View. MIS Quarterly, 27(3): 425-478.
    17. Wang, Y. S., Wu, M. C., & Wang, H. Y. (2009). Investigating the Determinants and Age and Gender Differences in the Acceptance of Mobile Learning. British Journal of Educational Technology, 40(1): 92-118.
    18. Weller, M. (2007). Virtual Learning Environments: Using, Choosing and Developing Your VLE. London: Routledge.