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Comparing four digital tools (classroom communicator, E-lectures, classroom response system, and mobile virtual reality) using a typical implementation in tertiary education

Sprenger, David Alexis

Digital learning technologies have become increasingly popular in higher education due to their improving affordability as well as their scalability. Four such digital learning technologies are classroom chats, classroom response systems, e-lectures, and mobile virtual reality. In this PhD project, I compare these four digital learning technologies with their implementations along several dimensions in four studies. The first part of this document discusses the theoretical background of the models the four digital learning technologies are compared along. The technology acceptance model uses perceived usefulness and perceived ease of use to predict behavioral intention. The general extended technology acceptance model for e-learning is an extension of the before-mentioned technology acceptance model. It adds self-efficacy, subjective norm, enjoyment, computer anxiety, and experience to explain technology acceptance. I also compare the four digital learning technology regarding their perceived impact on active learning, feedback, and repetition which are important factors for learning success. In the four studies I address the following questions using a typical implementation of the four tools. What is the technology acceptance of the four digital learning technologies after three months? How do the four digital learning technologies compare at the beginning of the semester and after three months’ usage along the factors of the general extended technology acceptance model for e-learning? Can behavioral intention after three months’ usage be predicted with measurements taken after watching a video demonstration at the beginning of the semester? And what is the perceived impact of the four digital learning technologies on active learning, feedback, and repetition? After listing the four manuscripts which show the studies that were done to answer the four research questions, I elaborate on the methodology I used in the four studies. They are analysis of variance including post hoc tests, partial least squares equation modelling, and qualitative data analysis using focus groups. I then proceed to discuss and compare the results of all four studies. In the final section, I discuss overarching insights I gained in the PhD project which are the consistently high ratings of the classroom response system in all studies, and high levels of predictive power perceived usefulness has even after minimal exposure.
Digitale Lerntechnologien werden dank stetig sinkenden Anschaffungskosten und guter Skalierbarkeit zunehmend in der Hochschullehre eingesetzt. Vier solche Technologien sind Klassenchats, Klicker, Vorlesungsaufzeichnungen und virtuelle Realität. In diesem Promotionsvorhaben vergleiche ich diese vier digitale Lerntechnologien mit jeweils typischen Implementationen entlang diverser Dimensionen in vier Studien. Im ersten Teil dieser Klammerschrift erläutere ich den theoretischen Hintergrund der Modelle, anhand derer die vier digitalen Lerntechnologien verglichen werden, sowie Wissenslücken in diesen Bereichen. Das Technologieakzeptanzmodell sagt die Benutzungsintention einer Technologie mit dem wahrgenommenen Nutzen und der wahrgenommenen Benutzerfreundlichkeit voraus. Das allgemein erweiterte Technologieakzeptanzmodell für E-Learning ist eine Erweiterung des Technologieakzeptanzmodells. Neben den drei ursprünglichen Faktoren misst es Selbstwirksamkeit, subjektive Norm, Vergnügen, Computerängstlichkeit und Erfahrung, um deren Einflüsse auf die Technologieakzeptanz zu bestimmen. Ich vergleiche die vier digitalen Lerntechnologien auch anhand ihres wahrgenommenen Einflusses auf aktives Lernen, Feedback und Repetition. Diese sind alles wichtige Faktoren für den Lernerfolg. In den vier Studien vergleiche ich die vier digitalen Lerntechnologien mit jeweils typischen Implementationen und beantworte die folgenden vier Forschungsfragen: wie ist die Technologieakzeptanz der vier digitalen Lerntechnologien, nachdem Studierende sie drei Monate lang benutzt haben? Wie unterscheiden sich die vier digitalen Lerntechnologien gleich zu Beginn des Semesters und nachdem sie drei Monate benutzt wurden bezüglich der Faktoren des allgemein erweiterten Technologieakzeptanzmodelles für E-Learning? Kann die Nutzungsintention (gemessen nachdem Studierende die vier Lerntechnologien drei Monate lang benutzt haben) vorausgesagt werden mit Technologieakzeptanzmessungen nach einer Videodemonstration zu Beginn des Semesters? Und was ist der wahrgenommene Einfluss der vier digitalen Lerntechnologien auf aktives Lernen, Feedback und Repetition? Danach werden die vier Manuskripte, worauf folgend ich auf die eingesetzten Methoden eingehe. Diese sind Varianzanalysen mit post-hoc Tests, Strukturgleichungsmodelle mit Regression der partiellen kleinsten Quadrate, sowie qualitative Datenanalyse mit Fokusgruppen. Anschliessend diskutiere ich die Ergebnisse aller vier Studien, sowie studienübergreifende Erkenntnisse. Die studienübergreifenden Erkenntnisse sind die konstant hohen Bewertungen der Klicker auf verschiedenen Dimensionen, sowie die Fähigkeit vom wahrgenommenen Nutzen die Benutzungsintention auch nach nur minimaler Erfahrung mit der Technologie voraussagen zu können.