Modell für den Erfolg des intelligenten mobilen Lernens an Hochschulen im Kontext der COVID-19-Pandemie

Intelligente mobile Lernanwendungen (M-Learning) haben während der COVID-19-Pandemie mehrere neue Vorteile für Hochschulen gezeigt, während dieser Anwendungen zur Unterstützung des Fernstudiums eingesetzt wurden. Daher zielt diese Studie darauf ab, die wichtigsten Treiber zu untersuchen, die die Akzeptanz von M-Learning beeinflussen, indem das Technologieakzeptanzmodell (TAM) verwendet wird. Die Methode der strukturellen Gleichungsmodellierung (SEM) wurde verwendet, um die Hypothesen im vorgeschlagenen Modell zu testen. Die Daten wurden über Online-Fragebögen von 520 Bachelor- und Postgraduiertenstudierenden an vier Universitäten in Saudi-Arabien gesammelt. Die Analyse der Daten erfolgte mittels Partial Least Squares (PLS)–SEM. Die Ergebnisse zeigten, dass die Akzeptanz von M-Learning von drei Hauptfaktoren beeinflusst wird, nämlich Bewusstsein, IT-Infrastruktur (ITI) und Unterstützung durch das obere Management. Diese Forschung trägt zum Wissensbestand über Praktiken der M-Learning-Akzeptanz bei. Ebenso kann sie helfen, die Akzeptanz von M-Learning unter Studierenden an saudischen Universitäten zu erleichtern und zu fördern.