Análisis del efecto moderador de la edad en la aceptación de sistemas e-learning LMS / An analysis of the moderating effects of age in the acceptance of Learning Management Systems

Abstract

El presente estudio analiza las intenciones de los usuarios acerca del uso de sistemas de tele-enseñanza LMS (Learning Management Systems), basándose en un modelo que integra el Modelo de Aceptación Tecnológica (TAM, Technology Acceptance Model), la Teoría del Comportamiento Percibido (TPB, Theory of Planned Behavior) y la Teoría Unificada de la Aceptación y Uso de la Tecnología (UTAUT, Unified Theory of Acceptance and Use of Technology), tomando la edad como variable moderadora.

Así, este artículo estudia la influencia de la intención conductual, la actitud hacia el uso, la facilidad de uso percibida, la utilidad percibida, la norma subjetiva y la influencia social en la intención de utilizar sistemas e-learning LMS. Como antecedentes de estos factores de influencia se plantean las características del sistema y del usuario.

El resultado de la revisión teórica es un modelo unificado que ha sido validado con datos recogidos de 94 estudiantes a través de un cuestionario en línea. Estos datos han sido analizados utilizando la técnica de mínimos cuadrados parciales, y los principales resultados confirman la relevancia predictiva del modelo para usuarios de entre 26 y 35 años y de entre 36 y 45 años.

This study analyses students’ intentions to use e-learning management systems based on an inventory which integrates the Technology Adoption Model (TAM), the Theory of Planned Behavior (TPB) and the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT), with the difference of age as moderating variable. In particular, the most relevant learning management systems (LMS) adoption models have been reviewed from literature.

Thus, this paper studies the influence of behavioral intention, attitude toward use, perceived usefulness, perceived ease of use, subjective norms and social influence in the intention to use e-learning management systems. User and system characteristics have been proposed as antecedents of the former factors.

The result of this review is a unified model which has been validated with data collected from 94 students through a web questionnaire, and the results from this data have been analysed using the partial least squares (PLS) method. The analysis has demonstrated the predictive relevance and the validation of the model for users between 26 to 35 years old and 36 to 45 years old.