Modelo predictivo de la intención de adopción de Blended learning en profesores universitarios

El objetivo de este estudio es analizar la intención de uso de la modalidad instructiva blended learning por parte de profesores universitarios a partir del diseño de un modelo predictivo tomando como aportes teóricos la Teoría del Comportamiento Planificado (Theory of Planned Behavior), los modelos de aceptación tecnológica (TAM) y la Teoría de la difusión de innovaciones (Innovation Diffussion Theory). El modelo teórico planteado está constituido por seis constructos: “Utilidad Percibida”, “Facilidad percibida de Uso”, “Compatibilidad”, Imagen Social”, “Norma o Influencia Social” e “Intención de Uso”. En el estudio participaron 486 profesores de diferentes universidades españolas. Para el tratamiento de los datos se realizaron análisis factorial confirmatorio (AFC) y análisis causal, conforme al enfoque de ecuaciones estructurales (SEM), con estimación de parámetros utilizando el método de Máxima Verosimilitud (ML) para el contraste de las relaciones estructurales propuestas. Los resultados revelan que los factores del modelo explican el 41% de la variabilidad de la intención de uso de blended learning en los profesores. Esta intención de adoptar b-learning está positivamente afectada por dos determinantes principales, de un lado la utilidad percibida sobre la mejora de la práctica docente (valor estandarizado=0,54,p

• Tipo de recurso: article
• Fecha de publicación: 2013
• Institución: Pontificia Universidad Javeriana
• Repositorio: Repositorio Universidad Javeriana
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.javeriana.edu.co:10554/33122
• Acceso en línea: http://revistas.javeriana.edu.co/index.php/revPsycho/article/view/4302; http://hdl.handle.net/10554/33122
• Palabra clave: TAM Model, Theory of Planned Behavior, perceived usefulness, perceived ease of use: SEM models; blended learning.; Modelo TAM; Adopción y difusion de innovaciones; Utilidad percibida; Facilidad de uso percibida; Modelos SEM; Blended Learning
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