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Exame dos fatores que afetam a preferência de educação aberta e e-learning com o modelo de equações estruturais
RPGE
– Revista on line de Política e Gestão Educacional, Araraquara, v. 26, n. 00, e022159, 2022. ISSN: 1519-9029
DOI: https://doi.org/10.22633/rpge.v26i00.17468
3415
EXAME DOS FATORES QUE AFETAM A PREFERÊNCIA DE EDUCAÇÃO
ABERTA E E-LEARNING COM O MODELO DE EQUAÇÕES ESTRUTURAIS
EXAMEN DE LOS FACTORES QUE AFECTAN LA PREFERENCIA DE LA
EDUCACIÓN ABIERTA Y E-LEARNING CON EL MODELO DE ECUACIÓN
ESTRUCTURAL
EXAMINATION OF THE FACTORS AFFECTING THE PREFERENCE OF OPEN
EDUCATION AND E-LEARNING WITH THE STRUCTURAL EQUATION MODEL
Mehmet Sinan BAŞAR
1
Fatma SÖNMEZ ÇAKIR
2
RESUMO
:
O objetivo deste estudo é investigar os fatores que afetam a preferência por sistemas
de e-learning usados como ferramenta básica ou de apoio tanto na educação aberta quanto na
educação formal. O conjunto de dados utilizado neste estudo foi obtido a partir de um
questionário aplicado a estudantes universitários selecionados aleatoriamente que fizeram
cursos com o sistema de e-learning. O questionário foi aplicado a 561 pessoas e estatísticas
descritivas foram calculadas com base nos dados obtidos. Para modelar e analisar as relações
dos fatores que afetam direta e indiretamente a preferência dos sistemas de e-learning, foi
estabelecida a Modelagem de Equações Estruturais. Como resultado da análise, foram
determinadas as variáveis que afetam direta ou indiretamente a preferibilidade dos sistemas de
e-learning. Além do efeito positivo da infraestrutura do sistema de informação sobre outras
variáveis do modelo, foi revelado o efeito de mediação do sistema de gestão da aprendizagem
sobre a infraestrutura do sistema de informação e a preferência.
PALAVRAS-CHAVE
:
E-learning. Sistema de gerenciamento de aprendizado. Sistemas de
informação. Preferência.
RESUMEN
:
El objetivo de este estudio es investigar los factores que inciden en la preferencia
de los sistemas de e-learning utilizados como herramienta básica o de apoyo tanto en la
educación abierta como en la educación formal. El conjunto de datos utilizado en este estudio
se obtuvo de un cuestionario aplicado a estudiantes universitarios seleccionados al azar que
tomaron cursos con el sistema e-learning. El cuestionario se aplicó a 561 personas y se
calcularon estadísticas descriptivas a partir de los datos obtenidos. Para modelar y analizar
las relaciones de los factores que afectan directa e indirectamente la preferencia de los sistemas
de e-learning, se estableció el Modelado de Ecuaciones Estructurales. Como resultado del
análisis se determinaron las variables que directa o indirectamente inciden en la preferencia
de los sistemas e-learning. Además del efecto positivo de la infraestructura del sistema de
información sobre otras variables del modelo, se reveló el efecto de mediación del sistema de
gestión del aprendizaje sobre la infraestructura del sistema de información y la preferencia.
1
Universidade Atatürk, Erzurum – Turquia. Professor adjunto. Faculdade de Educação a Distância. ORCID:
https://orcid.org/0000-0002-6741-6268. E-mail: sinanb@atauni.edu.tr
2
Universidade Bartin, Erzurum – Turquia. Professora adjunta. Sistemas de Gerenciamento de Informação.
ORCID: https://orcid.org/0000-0001-5845-9162. E-mail: fsonmez@bartin.edu.tr
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Mehmet Sinan BAŞAR
e
Fatma SÖNMEZ ÇAKIR
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– Revista on line de Política e Gestão Educacional, Araraquara, v. 26, n. 00, e022159, 2022. ISSN: 1519-9029
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PALABRAS
CLAVE
:
E-learning. Sistema para el manejo del aprendimiento. Sistemas de
información. Preferibilidad.
ABSTRACT
:
The aim of this study is to investigate the factors that affect the preference of e-
learning systems used as a basic or supportive tool in both open education and formal
education. The data set used in this study was obtained from a questionnaire applied to
randomly selected university students who took courses with the e-learning system. The
questionnaire was applied to 561 people and descriptive statistics were calculated based on the
obtained data.
For modeling and analyzing the relationships of the factors that directly and
indirectly affect the preference of e-learning systems, Structural Equation Modeling was
established. As a result of the analysis, the variables that directly or indirectly affect the
preferability of the e-learning systems were determined. In addition to the positive effect of the
information system infrastructure on other variables in the model, the mediation effect of the
learning management system on the information system infrastructure and preferability was
revealed.
KEYWORDS
:
E-learning. Learning management system. Information systems. Preferability.
Introdução
As tecnologias de computador afetam e transformam todos os aspectos da vida. É
inevitável ver efeitos importantes na educação. Novas tecnologias também estão sendo
desenvolvidas e utilizadas na educação. Holmgren
et al.
(2017) afirmaram que a digitalização
é um processo complexo que requer mudanças em larga escala. A transformação digital na
educação começou com a digitalização dos materiais do curso e continuou com a interação e
virtualização dos processos educacionais. Os conceitos mais proeminentes são educação a
distância e
e-learning
(aprendizagem eletrônica). As mudanças nas tecnologias educacionais,
nos métodos de ensino e nos sistemas de ensino levaram ao surgimento de instituições
educacionais alternativas aos modelos tradicionais de educação. A adoção e sustentabilidade
do
e-learning
depende de sua preferência sobre os métodos tradicionais. O fator mais
importante na preferência é que os processos de aprendizagem sejam orientados para o aluno.
Em comparação com o aprendizado presencial tradicional em sala de aula, que se concentra em
instrutores que têm controle sobre o conteúdo da sala de aula e o processo de aprendizado, o
e-
learning
oferece um ambiente de aprendizado individualizado e centrado no aluno (FALLAH
et al.
, 2000; HILTZ; TUROFF, 2002; MORALES
et al.
, 2001; PICCOLI
et al.
, 2001).
O
e
-learning
não tem restrições de tempo e local ou é muito flexível. Outras vantagens
da educação a distância e do
e-learning
são que elas fornecem acesso repetitivo e irrestrito à
informação e são mais econômicas (ZHANG
et al.
, 2004). Essas vantagens são decorrentes do
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uso das tecnologias da informação na educação a distância. Para obter sucesso no uso da
tecnologia, os usuários devem primeiro aceitá-la e estar convencidos de que ela apoiará seu
aprendizado. A facilidade de aprendizado e uso e a satisfação do usuário são outros fatores
importantes na preferência pelas tecnologias de informação (HARA; KLING, 2000; MAKI
et
al.
, 2000). Para preferência, os sistemas de
e-learning
devem oferecer materiais de curso de
qualidade. Os materiais digitais precisam apoiar positivamente os processos de aprendizagem
e atingir os objetivos de aprendizagem. Os materiais do curso e as ferramentas complementares
de treinamento aumentam a preferência pelo
e-learning
em termos de sucesso e satisfação do
usuário. Outra dimensão da educação a distância e
e-learning
é o sistema de gerenciamento de
aprendizagem, que constitui a parte de software do sistema de informação. A principal tarefa
do LMS é fornecer interação entre usuários, tutoriais e materiais do curso. O sucesso destes
sistemas e a forma como atingem os seus objetivos são fatores importantes na sua preferência.
O objetivo principal de usar as ferramentas mencionadas acima é o sucesso do aluno. Esse
conceito, definido como sucesso acadêmico, inclui tanto o sucesso no aprendizado quanto a
aprovação em um curso. Qual meta de sucesso é mais importante depende das percepções dos
usuários.
Neste estudo, são investigados os efeitos da infraestrutura do sistema de informação no
sistema de gerenciamento de aprendizagem, sucesso acadêmico, qualidade dos materiais do
curso e preferência. Também foi realizada uma ampla revisão da literatura sobre o assunto. Na
primeira parte, essas questões foram discutidas e essas abordagens foram testadas com
hipóteses. A ênfase do estudo é que o efeito mediador do desempenho acadêmico sobre o efeito
positivo da infraestrutura de sistemas de informação na preferência não é mencionado na
literatura. Neste estudo, a análise da variável mediadora foi realizada para enriquecer e
esclarecer ainda mais a relação entre a infraestrutura do sistema de informação e a preferência.
Teoria
Infraestrutura do Sistema de Informação
Os componentes básicos dos sistemas de informação são hardware, software, banco de
da
dos, redes de comunicação de dados, modelos de processamento de dados, usuários etc.
Dentre esses componentes, hardware de computador e redes de computadores são elementos de
infraestrutura. Além disso, as tecnologias de transmissão de dados e os sistemas de segurança
de dados são elementos importantes que compõem a infraestrutura de processamento da
informação. Os critérios mais importantes usados na avaliação do sucesso total dos sistemas de
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Mehmet Sinan BAŞAR
e
Fatma SÖNMEZ ÇAKIR
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informação são o sucesso físico e a satisfação do usuário. A realização física é alcançada usando
escalas padrão (largura de banda, número de sinais etc.). Rockart (1982) definiu o sucesso como
a implementação real de um sistema que foca nos aspectos técnicos da tecnologia. Como o
sucesso total é determinado pelo elemento mais fraco do sistema, o sucesso da infraestrutura
do sistema de informação é tão importante quanto todos os elementos do modelo. A satisfação
do usuário é outro método utilizado para avaliar o sucesso total do sistema de informação. A
satisfação do usuário é um método de avaliação em que o grau de atendimento às expectativas
dos usuários é mais significativo do que as medidas de sucesso físico. Portanto, o sucesso do
sistema pode ser medido pela satisfação do usuário alcançada como resultado do uso eficiente
(RAYMOND, 1990; DELONE, 1988; IGBARIA
et al.
, 1998; RAYMOND, 1985; YAP
et al.
,
1992).
Ives e Olson (1984) examinam o sucesso do sistema em termos de qualidade do sistema,
uso do sistema, comportamento do usuário e satisfação do usuário. DeLone e McLean (2003),
DeLone (1988) e Seddon
et al.
(1999) sugeriram o uso de qualidade do sistema, qualidade da
informação, qualidade do serviço, satisfação do usuário e benefícios percebidos pelo usuário
para medir o sucesso do sistema. Existem muitos outros modelos comportamentais
desenvolvidos para medir o sucesso do sistema. A teoria básica na qual esses modelos se
baseiam é a teoria do comportamento planejado (AJZEN, 1991). De acordo com essa teoria,
que modela como atitudes e comportamentos afetam a intenção, a qualidade da informação é
medida pela completude, oportunidade, precisão, relevância e continuidade da saída da
informação (DELONE, 1988; DELONE; MCALEAN, 2003; PETTER
et al.
, 2008). A
frequência de uso de um sistema de informação é medida pelo número real de acessos aos
sistemas durante um determinado período de tempo (DAVIS, 1989; DELONE; MCLEAN,
2003; URBACH
et al.
, 2010).
Outro modelo amplamente utilizado discute o sucesso do sistema como duas partes:
qua
lidade do sistema e qualidade do serviço. A qualidade do sistema é medida por variáveis
como funcionalidade, facilidade de uso, confiabilidade, qualidade dos dados, portabilidade,
integração, usabilidade, confiabilidade, adaptabilidade e tempo de resposta (DELONE;
MCLEAN, 2003; PETTER
et al.
, 2012). A teoria do sucesso dos sistemas de informação afirma
que um dos critérios de sucesso é a satisfação dos indivíduos com o uso de um sistema. A
qualidade do serviço enfoca o efeito da satisfação do usuário na melhoria da qualidade das
interações futuras (PITT
et al.
, 1995). Quando os usuários avaliam a qualidade do serviço, eles
comparam suas expectativas e os efeitos reais de seu uso do sistema (CONRATH; MIGNEN,
1990). A qualidade do serviço pode ser medida pela concretude, confiabilidade, sensibilidade
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e empatia. O suporte dado ao usuário é um importante indicador da qualidade do sistema
(DELONE; MCLEAN, 2003).
Qualidade dos materiais do curso
Qualidade da informação é a capacidade de um sistema distribuir informações úteis
(APARICIO
et al.
, 2016). A qualidade da informação depende da qualidade da saída do sistema,
ou seja, da qualidade da informação que o sistema produz principalmente na forma de relatórios.
Nos sistemas de
e-learning
, as informações são coletadas na forma de materiais do curso e
distribuídas aos alunos. A qualidade dos materiais do curso está relacionada com a exatidão,
precisão, integridade, compreensibilidade, significância, relevância, adequação,
comparabilidade, oportunidade e confiabilidade do conteúdo existente (DELONE; MCLEAN,
1992; PETTER
et al.
, 2008; RAI
et al.
, 2002; SWAID; WIGAND 2009). As técnicas de ensino
e as tecnologias de informação usadas para preparar os materiais do curso também afetam a
qualidade. O conteúdo que os alunos utilizarão nas atividades de sala de aula ou aprendizagem
individual (vídeos, slides, guias, fóruns, links etc.) deve ser compreensível e adequado às suas
necessidades. Materiais e mídias digitais fornecem um suporte valioso no processo de
aprendizagem (PICCOLI
et al.
, 2001; SUN
et al.
, 2008). Portanto, o presente estudo assume
que:
H1: A qualidade da infraestrutura do sistema de informação afeta positivamente a
qualidade dos materiais do curso.
Sistema de Gestão de Aprendizagem
Ao avaliar a qualidade do sistema de sistemas de gerenciamento de aprendizagem, é
muito importante que os materiais do curso e os usuários do sistema de informação sejam
voluntários. Se o aluno usar o sistema por necessidade, critérios como continuidade e frequência
de uso serão insuficientes para medir a satisfação. Nesse caso, a relação entre frequência de uso
e satisfação não pode ser considerada, pois o aumento do uso não é resultado da satisfação do
aluno, mas porque é exigido pelo conteúdo do curso (BAROUDI
et al.
, 1986; CHENEY;
DICKSON, 1982; SRINIVASAN, 1985; LAWRENCE; LOW, 1993).
A qualidade dos sistemas de gestão da aprendizagem está relacionada a como a função
e
o desempenho do sistema nos processos de aprendizagem são percebidos (SAKAGUCHI;
FROLICK, 1997). Embora algumas características notáveis, como escalabilidade,
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e
Fatma SÖNMEZ ÇAKIR
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padronização e segurança, que são válidas para outros sistemas, sejam mencionadas, o sucesso
do Sistema de Gestão de Aprendizagem é avaliado de forma mais descritiva pela atividade de
aprendizagem (SAKAGUCHI; FROLICK, 1997). Para contribuir com os propósitos da
atividade de aprendizagem, é importante que as informações e metodologia fornecidas pelos
materiais do curso, bem como os elementos de hardware e rede que fornecem acesso à
informação, atendam às necessidades. A facilidade de uso do sistema e sua eficácia em fornecer
feedback útil aos alunos são características que dão suporte à satisfação do usuário e à qualidade
do sistema. Neste estudo, serão testadas as seguintes hipóteses sobre o sucesso dos sistemas de
gestão da aprendizagem: A relação entre a qualidade do sistema e a satisfação do usuário é
amplamente utilizada para medir o sucesso do sistema (RAI
et al.
, 2002; GUIMARAES
et al.
,
2003; GUIMARAES
et al.
, 2002; GUIMARAES
et al.
, 2003; al., 2006). A qualidade do sistema
é avaliada em função da percepção do usuário sobre o uso da tecnologia da informação
(DELONE e MCLEAN 2003). A satisfação do usuário é o resultado da interação bem-sucedida
entre um sistema de informação e seus usuários. Ao mesmo tempo, avalia-se que os alunos
estão satisfeitos na medida em que acreditam que suas necessidades de informação são
atendidas pelo sistema (IVES
et al.
, 1983).
Neste estudo, a seguinte suposição sobre o sucesso dos sistemas de gerenciamento de
aprendizagem será testada:
H2: A qualidade dos sistemas de informação afeta positivamente a qualidade do sistema
de gestão da aprendizagem.
Sucesso acadêmico
Os resultados de aprendizagem explicam os principais objetivos do curso, e o sucesso
do curso e dos alunos é medido pelo fato de esses resultados terem sido alcançados. O modelo
mais utilizado para explicar o sucesso dos sistemas de informação no contexto do
e-learning
é
o modelo de sucesso do sistema de informação desenvolvido por DeLone e McLean. Este
modelo leva em consideração os benefícios líquidos ao medir a qualidade do aprendizado, e os
elementos que compõem a qualidade são definidos como qualidade do sistema, qualidade da
informação e qualidade do serviço. (DELONE; MCLEAN 1992; APARICIO
et al.
, 2016; HEO;
HAN, 2003; MOHAMMADI, 2015; WANG
et al.
, 2007).
Quando a literatura é examinada, vê-se que os estudos sobre o sucesso da aprendizagem
s
e concentram nos sistemas de gerenciamento de cursos, e o efeito dos professores na
aprendizagem está em primeiro plano. A principal área de aplicação desses estudos são as aulas
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de tecnologia equipadas com ferramentas digitais em vez da web. Esses estudos têm pontos em
comum muito fortes com a educação aberta e o ensino a distância. Estes são o sucesso
acadêmico, o aprendizado avançado e a capacitação dos alunos. Em termos de sucesso do
e-
learning
, para além do planeamento dos processos de ensino e atuação dos formadores, os
métodos e ferramentas oferecidos ao utilizador são fatores importantes que determinam a
satisfação (PAYNE
et al.
, 2011; BUZZARD
et al.
, 2011; HOLLENBECK
et al.
, 2011).
Ao medir o sucesso acadêmico, não é suficiente, por si só, avaliar a eficiência na
aprendizagem. O sucesso do aluno na aprovação do curso é também um fator importante que
aumenta a satisfação e apoia a frequência de utilização das tecnologias de
e-learning
. A
qualidade do sistema e a qualidade dos materiais do curso têm um impacto no sucesso. O
sucesso dos alunos nos exames é uma variável importante que mede se os sistemas de
e-
learning
podem atingir seus objetivos. O sucesso no exame é considerado um resultado comum
do uso do material do aluno, do uso do sistema e do sucesso no aprendizado. O fato de os alunos
perceberem que os sistemas de
e-learning
facilitam o acesso ao conteúdo, a plataforma é bem
estruturada e os auxilia na aprovação do curso, pode ser um fator de incentivo ao uso do sistema
de
e-learning
(RAI
et al.
2002; PETTER
et al.
, 2008). O sucesso na aprovação em cursos pode
ser medido e avaliado mais facilmente do que outros efeitos dos processos de
e-learning
. Como
o sucesso da aprovação no curso pode mostrar claramente o resultado líquido, é uma escala
eficaz para a avaliação custo-benefício dos processos de
e-learning
. Pode dar pistas importantes
para medir a satisfação, principalmente nos casos em que a participação no sistema é
obrigatória. Portanto, as seguintes premissas serão usadas neste estudo:
H3: A qualidade dos materiais do curso afeta positivamente o sucesso acadêmico
H4: A qualidade do sistema de gestão da aprendizagem afeta positivamente o sucesso
acadêmico.
H5: A qualidade da infraestrutura do sistema de informação afeta positivamente o
sucesso acadêmico.
Preferência
Existem duas dimensões para a preferência por sistemas de educação aberta ou a
d
istância: preferência em relação a outros sistemas de educação e preferência em relação a
outros sistemas de educação aberta. Em ambas as dimensões, entre os motivos de preferência,
destacam-se a qualidade do sistema, a satisfação e o cumprimento das necessidades. O uso das
mídias digitais é inevitável quando o instrutor e o aluno não podem se encontrar no mesmo
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Fatma SÖNMEZ ÇAKIR
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local e/ou no mesmo horário. O usuário deve primeiro saber usar a tecnologia digital
(alfabetização) nos processos de aprendizagem e ser persuadido (adotar e aceitar) a usá-la
(DAVIS, 1989). Quando os estudos na literatura são examinados, vê-se que os fortes
indicadores de satisfação percebida pelo usuário são qualidade do sistema, uso do sistema,
comportamentos e atitudes dos usuários, e há uma relação muito forte entre satisfação e sucesso
do sistema (IVES; OLSON, 1984). A satisfação dos alunos é baseada em sua experiência
positiva de uso do sistema. As experiências positivas dos alunos podem ter um efeito positivo
nos resultados individuais percebidos em termos de correspondência das necessidades dos
alunos com sua autoeficácia (PICCOLI
et al.
, 2001). Embora a relação entre a satisfação e o
uso do sistema seja vista como controversa nos casos em que o uso do sistema é obrigatório,
isso não afeta negativamente a relação entre a satisfação do aluno e a preferência pelo sistema
de
e-learning
. Quando os sistemas abertos ou
e-learning
são avaliados quanto à sua adequação
ao uso pretendido, pode-se argumentar que tanto a realização da aprendizagem quanto o
benefício dos conhecimentos e competências adquiridos são eficazes na satisfação e na escolha.
Neste estudo, pretende-se analisar o efeito de outros fatores além da satisfação na preferência.
O efeito da Infraestrutura do Sistema de Informação no sucesso acadêmico foi testado com a
hipótese H5. O efeito do desempenho acadêmico na preferência foi testado com H6. Nesse caso,
seria apropriado investigar se o sucesso acadêmico tem um efeito variável de mediação entre a
infraestrutura do sistema de informação e a preferência. Portanto, as seguintes suposições serão
usadas para preferência:
H6: O sucesso acadêmico afeta positivamente a preferência.
H7: A infraestrutura do sistema de informação tem um efeito positivo na preferência.
H8: O sucesso acadêmico tem um efeito de mediação entre a infraestrutura do sistema
de informação e a preferência.
Método
A população do estudo é composta por estudantes do ensino superior matriculados em
um
curso superior e cursando disciplinas na modalidade
E-learning
. No período de 2019-2020,
o ensino de graduação em instituições de ensino superior na Turquia conta com
aproximadamente 4,5 milhões de estudantes. Durante o período da pandemia, quase todos esses
alunos passaram a receber uma educação com o sistema de
e-learning
. Um pré-teste de 45
unidades foi realizado para determinar se a escala criada era compreensível. Como resultado
deste teste, 3 afirmações foram excluídas por não apresentarem a carga fatorial adequada. O
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Alfa de Cronbach para toda a escala foi de 0,903. Após a elaboração da escala, um formulário
de pesquisa foi enviado para 700 alunos matriculados em diferentes universidades selecionados
aleatoriamente, e a análise dos dados foi feita a partir das respostas. Os dados dos 568 alunos
que responderam ao questionário foram submetidos a processos de limpeza de dados e redução
de ruído. De acordo com Yazıcıoğlu
e Erdoğan (2004), uma amostra de 384 alunos no nível de
significância de 5% é suficiente se o tamanho da população for de 10 milhões. A escala foi
incluída na análise de dados com os dados de 561 participantes. A participação na pesquisa foi
feita de forma voluntária e as informações dos participantes foram coletadas anonimamente. Os
participantes, que tiveram tempo suficiente para evitar que o problema de viés de método
comum ocorresse, foram solicitados a responder às declarações demográficas e 1-5 Likert
(discordo totalmente-concordo totalmente) do questionário. Para determinar se há um problema
de CMB no programa Smart PLS, os valores de valor VIF do modelo interno foram verificados.
Se esses valores forem menores que 3,3, pode-se decidir que não há problema de CMB. Para
dados atuais, os valores do VIF interno são menores que 3,3. Primeiro, as informações
demográficas são fornecidas na parte do aplicativo. De acordo com o modelo de pesquisa
apresentado na Figura 1, as variáveis foram incluídas no programa SmartPLS 3.2. Depois que
as informações de confiabilidade e validade da escala e cargas fatoriais foram dadas, a análise
de caminho foi realizada para testar as hipóteses.
Medidas
Ao medir as abordagens do usuário em relação à qualidade dos materiais do curso
usados no sistema de
e-learning
, foram usadas as questões da escala no estudo de Mtebe e
Raisamo (2014; Cronbach Alpha: 0,937). Para medir as abordagens do usuário em relação aos
Sistemas de Gerenciamento de Aprendizagem usados no
e-learning
, Kim
et al.
(2012; Alfa de
Cronbach: 0,930) e Cidral
et al.
(2018; Cronbach Alpha: 0,939) utilizaram as escalas. Ao medir
as abordagens dos usuários em relação aos sistemas de sucesso acadêmico usados no
e-learning
,
Cidral
et al.
(2018), Mtebe e Raisamo (2014) utilizaram as escalas. No estudo, as escalas
utilizadas por Freeze
et al.
(2010), Cidral
et al.
(2018) foram usadas para medir a preferência.
Para medir as abordagens dos usuários em relação à Infraestrutura do Sistema de Informação
usada no
e-learning
, Freeze
et al.
(2010; Cronbach Alpha: 0,950) utilizaram as escalas.
Como o estudo foi realizado em estudantes universitários, a faixa etária dos participantes
e
stava entre 18 e 25 anos. Dos alunos que responderam ao questionário, 217 (38,6%) são do
sexo feminino e 344 (61,4%) do sexo masculino. Todos os participantes estão estudando na
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universidade. Desses alunos, 70% estão matriculados na educação formal e 30% na educação a
distância. Uma vez que as mudanças nos horários de aula podem afetar as decisões,
primeiramente, foi testado se há diferença entre as notas médias atribuídas pelos alunos da
educação formal e a distância à escala com o teste t para amostras independentes. Sig. calculado
com base no resultado obtido (0,000 <0,05), foi decidido que não havia diferença entre as
pontuações médias dadas no nível de significância de 5%. Da mesma forma, o efeito do gênero
nas pontuações dadas também foi examinado. O resultado do teste t de amostra independente,
desde que valor de Sig. seja (0,000 <0,05), foi determinado que não há diferença entre as
pontuações médias atribuídas por sexo. Por esses motivos, não houve prejuízo em analisar
coletivamente os dados.
Quadro de investigação
O modelo de pesquisa apresentado na Figura 1 foi estabelecido de acordo com as
expressões da escala e hipóteses obtidas como resultado da pesquisa bibliográfica. Nesse
modelo, os efeitos positivos da variável independente sobre a variável dependente foram
testados nas hipóteses entre H1 e H7. A hipótese H8 é estabelecida para a análise do efeito da
mediação.
Figura 1 –
Modelo de pesquisa
Fonte: Elaborado pelos autores
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Exame dos fatores que afetam a preferência de educação aberta e e-learning com o modelo de equações estruturais
RPGE
– Revista on line de Política e Gestão Educacional, Araraquara, v. 26, n. 00, e022159, 2022. ISSN: 1519-9029
DOI: https://doi.org/10.22633/rpge.v26i00.17468
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Achados
Foram testadas as relações das variáveis Infraestrutura do Sistema de Informação (ISI),
Qualidade dos Materiais do Curso (CMQ), Sistema de Gestão da Aprendizagem (LMS),
Sucesso Acadêmico (AS), Preferência (P) apresentadas na Figura 1. Além disso, foram também
examinados os valores do efeito de mediação entre as variáveis Infraestrutura do Sistema de
Informação e Preferência da variável Sucesso Acadêmico.
O resultado do teste Kaiser Mayer Olkin no programa SPSS foi 0,895 e o valor p do
resultado do Teste de Bartlett foi obtido como 0,000. Esses resultados mostraram que os dados
são adequados para a análise fatorial. Após esses processos, o programa SmartPLS foi utilizado
para obter pesos fatoriais e medir a confiabilidade e validade do modelo. Os resultados da
Análise Fatorial Confirmatória realizada para revelar a relação entre expressões e variáveis são
apresentados na Figura 2. O modelo de pesquisa apresentado na Figura 1 foi expresso de forma
diferente para que as variáveis e expressões não sejam confundidas. Os valores inscritos nos
círculos mostram os valores de R ao quadrado. A seta entre os dois círculos mostra a direção
da relação e o valor escrito nela é o valor do Coeficiente de Caminho entre as duas variáveis. A
seta entre cada círculo e as caixas ao seu redor indicam as expressões da variável e os valores
acima dessas setas fornecem os valores da carga fatorial. Para SmartPLS, os valores de carga
fatorial devem estar acima de 0,70. Detalhes dos valores dados na Figura 2 são mostrados no
Quadro 1.
Figure 2 –
Resultado da Análise Fatorial
Fonte: Elaborado pelos autores
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Mehmet Sinan BAŞAR
e
Fatma SÖNMEZ ÇAKIR
RPGE
– Revista on line de Política e Gestão Educacional, Araraquara, v. 26, n. 00, e022159, 2022. ISSN: 1519-9029
DOI:
https://doi.org/10.22633/rpge.v26i00.17468
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Quadro 1 –
Carregamentos de Fatores (FL), Pesos de Fatores (FW), Valores t e Valores de
Fator de Inflação de Variância (VIF)
Itens
FL
FW
R Square
Valor
T
VIF
IS1:
O sistema fornece acesso à informação em alta
velocidade.
0,785 0,247 18,841 1,891
IS2: Não tenho problemas para visualizar ou baixar
os materiais do curso.
0,825 0,261 24,267 2,285
IS3: Acho que o sistema é seguro.
0
,
812
0
,
202
17
,
436
3
,
466
IS4: Posso acessar facilmente o sistema de
qualquer dispositivo.
0,902 0,233 39,001 4,555
IS5: Consigo acessar facilmente o sistema a partir
de qualquer aplicativo.
0,888 0,243 33,305 3,241
CM1: Materiais digitais no conteúdo do sistema
são úteis.
0,908 0,261
0,286
37,053 3,414
CM2: Os materiais digitais no conteúdo do sistema
estão atualizados.
0,866 0,301 28,605 2,845
CM3: Os materiais digitais no conteúdo do sistema
são suficientes para o processo de aprendizagem.
0,949 0,334 87,232 4,223
CM4: Os materiais digitais no conteúdo do sistema
são um suporte em termos de
técnicas de
aprendizagem.
0,808 0,229 13,210 2,403
LM1: O sistema está bem configurado.
0
,
809
0
,
173
0,350
12
,
029
2
,
405
LM2: O sistema é fácil de usar.
0
,
860
0
,
203
26
,
072
2
,
890
LM3: O sistema suporta a comunicação com
tutores e outros alunos.
0,788 0,192 13,266 2,121
LM4: O sistema participa ativamente do processo
de aprendizagem
0,903 0,222 36,314 4,467
LM5: O sistema me ajuda a acompanhar os
processos de aprendizagem.
0,902 0,196 31,204 4,463
AS1: Se eu aprendo os assuntos da aula, o
sucesso
de passar na tarefa vem automaticamente.
0,839 0,207
0,594
21,734 2,764
AS2: Prefiro trabalhar com questões de avaliação
e testes experimentais enquanto me preparo para o
exame.
0,849 0,199 24,704 3,653
AS3: Se o conteúdo do curso me
interessa, posso
estudar com mais regularidade e eficácia e terei
sucesso.
0,820 0,196 21,189 3,342
AS4: O sucesso no curso é uma meta que pode ser
alcançada com estudo e não com inteligência e
talento.
0,814 0,216 15,751 2,841
AS5: O ambiente
digital tem um efeito positivo no
meu rendimento escolar.
0,717 0,225 12,838 2,558
AS6: Eu gosto da experiência de aprendizado
digital.
0,719 0,222 13,024 2,557
P1: Prefiro o sistema de ensino a distância ou
e
-
learning
, pois as disciplinas educacionais atendem
às minhas necessidades.
0,760 0,266
0,563
14,545 1,908
P2: Prefiro sistemas a distância ou
e
-
learning
, pois
eles me fornecem conhecimentos/habilidades novs
e úteis.
0,795 0,261 16,242 1,800
P3: Eu preferiria sistemas a distância ou
e
-
learning
, pois vão ajudar no desenvolvimento da
minha carreira.
0,741 0,198 12,725 1,971
P4: Tenho uma atitude e avaliação positiva do
funcionamento dos sistemas a distância ou
e-
learning
0,817 0,277 15,899 2,207
P5: Gostaria de estudar em outras áreas com
sistemas a distância ou
e
-
learning
.
0,773 0,281 13,375 1,818
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Exame dos fatores que afetam a preferência de educação aberta e e-learning com o modelo de equações estruturais
RPGE
– Revista on line de Política e Gestão Educacional, Araraquara, v. 26, n. 00, e022159, 2022. ISSN: 1519-9029
DOI: https://doi.org/10.22633/rpge.v26i00.17468
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Fonte: Elaborado pelos autores
Os valores dessas variáveis e suas expressões de medição são fornecidos no Quadro 1.
As cargas fatoriais mostram a relação das expressões com os fatores durante a realização da
análise fatorial. Pesos de fator mostra os pesos de expressões em variáveis. Os pesos dos fatores