Adopting the Integrative Model of Behavior Prediction for eliciting variables affecting teachers’ reluctance to integrate ICT pedagogically in their instruction: An etiologic model Presentatie voor het VOR-ICT symposium Karel Kreijns 23 november 2007

Overzicht Probleem: Terughoudendheid van leraren/docenten om ICT te gebruiken Hoe dit probleem doorgaans wordt ‘opgelost’ Identificatie van relevante variabelen Onderlinge relaties tussen de variabelen Probleem: Geen helderheid Technology Acceptance Model? Nee! Integrated Model of Behavior Prediction? Misschien Toepassing van IMBP op het gebruik van ELO’s Discussie

Het probleem Leraren/docenten tonen zich in het algemeen terughoudend om ICT didactisch in hun instructie te integreren (Ginsberg & McGormack, 1998; Varank & Tozoğlu, 2006; Yang & Huang, in press; Yuen & Ma, 2001) Wat zijn de implicaties wanneer deze leraren/ docenten zich middels online werkplekleren willen/moeten gaan professionaliseren?

‘Oplossing’ tot het probleem Doorgaans worden: trajecten opgezet om leraren/docenten kennis en vaardigheden bij te brengen om met de computer om te gaan. Bv. voor het verkrijgen van het ‘Europees computer rijbewijs’ en wordt de ICT infrastructuur belangrijk opgetuigd en gekoppeld aan het internet. Echter het resultaat blijft uit (zie bv. Cox, Preston, Cox, 1999; Cuban, 2001; Passey & Samways, 1997)

Identificatie van relevante variablen De volgende variabelen worden genoemd: Computer attitude (Loyd and Gressard, 1984; Kay, 1993; Selwyn, 1994) Computer experience – het hebben van computer vaardigheden (Geissler & Horridge, 1993; Hasan, 2003) Computer experience – het hebben van kennis over computers (Levine & Donitsa-Schmidt, 1998) Computer use – duur en frequentie (Bozionelos, 2003; Mahar, Henderson, & Deane, 1997) Computer use – frequentie gebruikte toepassingen (Rosen & Weil, 1995; Tondeur, van Braak, & Valcke, 2007) Computer self-efficacy (Barbeite & Weiss, 2004; Compeau & Higgens, 1995; Potosky, 2002)

Identificatie van relevante variablen Computer anxiety (Beckers, 2001, 2007; Smith & Caputi, 2007,Wilfong, 2006) Computer frustration (Brehm, Kassin, Fein, 2002; Scheier, Fernandez, Klein, & Picard, 2002) Computer knowledge (Geissler & Horridge, 1993; Levine & Donitsa-Schmidt, 1998) Perceived usefulness of computers (Selwyn, 1997) Computer training (Webster & Martocchio, 1992) Computer confidence ( Computer understanding (Potosky & Bobko, 1998) Computer liking (Loyd & Gressard, 1984) Computer access (Smith, Caputi, & Rawstorne, 2000)

Onderlinge relaties tussen de variabelen Doyle, Stamouli, & Huggard, 2005:

Onderlinge relaties tussen de variabelen Wilfong, 2006

Onderlinge relaties tussen de variabelen Barbeite & Weiss, 2004

Onderlinge relaties tussen de variabelen Bozionelos, 2001 Garland & Noyes, 2004

Onderlinge relaties tussen de variabelen Chou, 2001

Tussentijds conclusie Variabelen worden geïsoleerd bestudeerd (bv. Computer anxiety, computer attitude). Nadeel: gerelateerde constructen worden onderliggende constructen. Bv.: Computer attitude = (computer anxiety, computer confidence, computer liking, perceived usefulness of computers) (Loyd & Gressard, 1984, 1985) Computer anxiety = (computer literacy,self-efficacy, physical arousal, computer liking, dehumanizing impact, benefits for society) (Beckers & Schmidt, 2001)

Tussentijds conclusie Relaties tussen de variabelen worden geïsoleerd bestudeerd (bv de relatie tussen computer ervaring en computer anxiety of computer self-efficacy). Nadeel: Het is onduidelijk hoe al die gevonden relaties met elkaar te verbinden zijn Sommige bevindingen spreken elkaar tegen Er wordt impliciet een relatie gelegd tussen de bestudeerde variabelen en het daadwerkelijk gebruik

Tussentijds conclusie Nadruk ligt op het computer gebruik of op het gebruik van office toepassingen, zelden op ‘moderne’ toepassingen zoals het gebruik van YouTube materiaal in een portfolio Verwarring met betrekking tot definities: Bv computer attitude; meer dan 31 verschillende definities! (Shaft, Sharfman, and Wu (2004) Bv computer anxiety; discussie of het een trait is of een state (Beckers, Wicherts, Schmidt, in press); ook verschillende definities

Tussentijds conclusie Schalen voor de verschillende variabelen moeten opnieuw bekeken worden (Garland & Noyes, in press) Het grote overzicht ontbreekt!!

Technology Acceptance Model Binnen Information Systems Research wordt het Technology Acceptance Model (TAM) (Davis, 1986, 1989) veelvuldig gebruikt om adoptie van technologie te beschrijven, te verklaren en te voorspellen. TAM is gebaseerd op de Theory of Reasoned Action (TRA) (Fishbein & Ajzen, 1975, 1980). Wordt mondjesmaat ook gebruikt door onderwijskundige onderzoekers om de terughoudendheid van ICT van docenten te onderzoeken (Aditiwarman and Hussein, 2007; Teo, Lee, and Chai, in press; Saadé, Nehebe, and Tan, 2007)

Technology Acceptance Model Theory of Reasoned Action (Fishbein & Ajzen, 1977, 1980)

Technology Acceptance Model TAM is een aanpassing van TRA om recht te doen aan het veld van Information Systems Research: Subjective norm wordt niet beschouwd Perceived usefulness & perceived ease of use vormen de believe variabelen Toevoeging van externe variabelen

Technology Acceptance Model Davis, 1986, 1989

Technology Acceptance Model Echter de literatuur vermeldt enkele nadelen: TAM veronderstelt dat de effecten van de externe variabelen worden gemedieerd door de beide belief variabelen. Dit blijkt niet zo te zijn. (Hubona & Kennick, 1996; Argawal & Prasad, 1999) TAM is ‘too parsimonious’ (Legris, Ingham, & Collerette, 2003). Gevolg: IS onderzoekers breiden TAM uit door (Wixom & Todd, 1995): Variabelen op te nemen afkomstig van gerelateerde modellen Toevoeging van alternatieve belief factoren Toevoeging antecedenten van perceived usefulness en perceived ease of use

Technology Acceptance Model TAM gaat ervan uit dat wanneer iemand de intentie heeft bepaald gedrag te vertonen, dit gedrag uitgevoerd kan worden zonder enige hindering (Bagozzi, Davis, & Warschaw, 1992). In de praktijk zijn er altijd hindernissen die de daadwerkelijke uitvoering van gedrag belemmeren. TAM legt te veel nadruk op technologische varabelen en verwaarloost de menselijke factoren (Malhothra & Galetta, 1999)

Technology Acceptance Model Vraag: Kan TAM functioneren als etiologisch model? Antwoord: Nee!

Integrative Model of Behavior Prediction Het Integrative Model of Behavior Prediction (IMBP) (Fishbein, 1999; Fishbein & Yzer, 2003) wordt vooral gebruikt in het domein van Health Education. IMBP is een uitbreiding van TRA IMBP bevat verder elementen van andere modellen: Health Believe Model (Janz & Becker, 1984) Social Cognitive Theory (Bandura, 1977, 1986) Haalt de nadelen van TAM weg

Integrative Model of Behavior Prediction Fishbein, 2000; Fishbein & Yzer, 2003

Integrative Model of Behavior Prediction Volgens Fishbein (1999): In IMBP zijn er slechts drie variabelen die intentie determineren: attitude, subjective norm en self-efficacy De intentie-behavior relationship wordt gemodereerd door: de op dat moment aanwezige kennis en vaardigheden de omgevingseigenschappen die bevorderend of hinderend kunnen werken. De effecten van externe (distale) variabelen worden gemedieerd door attitude, subjective norm en self-efficacy

Integrative Model of Behavior Prediction IMBP is een relatief ‘jong’ model Binnen het onderwijskundig onderzoek wordt het (nog) niet toegepast

Integrative Model of Behavior Prediction IMBP toegepassen op specifiek gedrag, niet op algemeen computer gebruik. Dus IMBP toepassen om het gebruik te bestuderen van bv: discussiegroepen voor leerling-leerling communicatie videoconferencing voor samenwerkend leren internet om Webquests te ontwerpen YouTube om videoclips te laten opnemen in een portfolio educatieve games iPods voor vod- en podcasting

Integrative Model of Behavior Prediction

Integrative Model of Behavior Prediction Vraag: Kan IMBP functioneren als etiologisch model? Antwoord: Misschien

Bedankt voor de aandacht Discussie! Karel.kreijns@ou.nl