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The authors propose a model of technology commitment that describes individual differences in the willingness of technology use in terms of three facets: technology acceptance, technology competence, technology control. It is assumed that technology commitment predicts adaptive technology use especially in old age. Data from three studies (N = 825 participants) support the conceptual distinction of the constructs and confirm the psychometric properties of the newly constructed scale. Construct validity was established via correlations with theoretically related constructs (technology use, personality, successful aging, health) as well as concurrently vis-a-vis other measures of technology acceptance.
Der technologische Wandel stellt Organisationen vor die Herausforderung, Innovationen möglichst schnell produktiv zu nutzen und damit einen Wettbewerbsvorteil zu erzielen. Der Erfolg der Technologieeinführung hängt stark mit der Schaffung von Akzeptanz bei den Mitarbeitern zusammen. Bestehende Ansätze wie die Diffusionstheorie (Rogers, 2003) oder das Technology Acceptance Model (Davis, 1989; Venkatesh und Davis, 1996; Venkatesh und Davis, 2000; Venkatesh, Morris u. a., 2003) widmen sich dem Organisationskontext jedoch nur am Rande. Ihre Modelle zielen auf die Übernahme einer Technologie in freier Entscheidung und im Marktkontext ab. Weiterhin beleuchten sie den Widerstand gegen Neuerungen nicht, welcher sich bei der verpflichtenden Übernahme bilden kann. Zur Untersuchung der Technologieeinführung und von Akzeptanzbildungsprozessen in Organisationen sind sie daher nur begrenzt nutzbar.
Das Ziel dieser Arbeit ist es daher, den spezifischen Einfluss des Kontextes Organisation auf die Akzeptanz und das Nutzungsverhalten herauszuarbeiten. Konkreter soll die Forschungsfrage geklärt werden, welchen Einfluss unterschiedliche Organisationstypen auf die Akzeptanz- und Nutzungsdynamik innerhalb von Organisationen haben. Hierfür wird die Erweiterung und Synthese bestehender Modelle der Akzeptanzforschung um organisationsspezifische Attribute vorgenommen. Das resultierende Modell erfasst die dynamische Entwicklung innerhalb der Organisation und ermöglicht damit die Beobachtung des Wandels. Die Funktionsweise des entwickelten Modells soll in einem Simulationsexperiment demonstriert und die Wirkung unterschiedlicher Organisationsformen verdeutlicht werden.
Das Modell vereint daher zwei Perspektiven: Die personale Perspektive fasst Akzeptanz als kognitiv-psychischen Prozess auf individueller Ebene. Dieser basiert auf den Kalkülen und Entscheidungen einzelner Personen. Zentral sind hierfür die Beiträge der Diffusionstheorie (Rogers, 2003) sowie das Technology Acceptance Model in seinen diversen Weiterentwicklungen und Veränderungen (Davis, 1989; Venkatesh und Davis, 1996; Venkatesh und Davis, 2000; Venkatesh, Morris u. a., 2003). Individuelle Faktoren aus unterschiedlichen Fit-Theorien (Goodhue und Thompson, 1995; Floyd, 1986; Liu, Lee und Chen, 2011; Parkes, 2013) werden genutzt, um diese Modelle anzureichern. Neben der Entwicklung
einer positiven, förderlichen Einstellung muss jedoch auch die Ablehnung und das offene Opponieren gegen die Innovation berücksichtigt werden (Patsiotis, Hughes und Webber, 2012).
Die organisatorische Perspektive hingegen sieht Akzeptanzentscheidungen eingebettet in den sozialen Kontext der Organisation. Die gegenseitige Beeinflussung basiert auf der Beobachtung der Umgebung und der Internalisierung sozialen Drucks. Dem steht in Organisationen die intendierte Beeinflussung in Form von Steuerung gegenüber. Beide Vorgänge formen das Akzeptanz- oder das Nutzungsverhalten der Mitarbeiter. Ausgehend von einem systemtheoretischen Organisationsbegriff werden unterschiedliche Steuerungsmedien (Luhmann, 1997; Fischer, 2009) vorgestellt. Diese können durch Steuerungsakteure
(Change Agents, Management) intendiert eingesetzt werden, um den Akzeptanz- und Nutzungsprozess über Interventionen zu gestalten.
Die Wirkung der Medien unterscheidet sich in verschiedenen Organisationstypen. Zur Analyse unterschiedlicher Organisationstypen werden die Konfigurationen nach Mintzberg (1979) herangezogen. Diese zeichnen sich durch unterschiedliche Koordinationsmechanismen aus, welche wiederum auf dem Einsatz von Steuerungsmedien beruhen.
Die Demonstration der Funktionsweise und Analysemöglichkeiten des entwickelten Modells erfolgt anhand eines Simulationsexperiments mittels der Simulationsplattform AnyLogic. Das Gültigkeitsspektrum wird anhand einer Sensitivitätsanalyse geprüft.
In der Simulation lassen sich spezifische Muster der Nutzung und Akzeptanzentwicklung nachweisen. Die Akzeptanz ist durch ein initiales Absinken und ein anschließendes gedämpftes Wachstum gekennzeichnet. Die Nutzung wird in der Organisation hingegen schnell durchgesetzt und verharrt dann auf einem stabilen Niveau. Für die Organisationstypen konnten unterschiedliche Effekte beobachtet werden. So eignet sich die bürokratische Steuerungsform zur Nutzungserhöhung, schafft es jedoch nicht, die Akzeptanz zu steigern. Organisationen, welche eher auf gegenseitige Abstimmung zur Koordination ausgelegt sind, erhöhen die Akzeptanz, jedoch nicht die Nutzung. Weiterhin ist die Entwicklung der Akzeptanz in diesem Organisationstyp sehr unsicher und weist einen hohen Schwankungsbereich auf.
In response to the impending spread of COVID-19, universities worldwide abruptly stopped face-to-face teaching and switched to technology-mediated teaching. As a result, the use of technology in the learning processes of students of different disciplines became essential and the only way to teach, communicate and collaborate for months. In this crisis context, we conducted a longitudinal study in four German universities, in which we collected a total of 875 responses from students of information systems and music and arts at four points in time during the spring–summer 2020 semester. Our study focused on (1) the students’ acceptance of technology-mediated learning, (2) any change in this acceptance during the semester and (3) the differences in acceptance between the two disciplines. We applied the Technology Acceptance Model and were able to validate it for the extreme situation of the COVID-19 pandemic. We extended the model with three new variables (time flexibility, learning flexibility and social isolation) that influenced the construct of perceived usefulness. Furthermore, we detected differences between the disciplines and over time. In this paper, we present and discuss our study’s results and derive short- and long-term implications for science and practice.
In response to the impending spread of COVID-19, universities worldwide abruptly stopped face-to-face teaching and switched to technology-mediated teaching. As a result, the use of technology in the learning processes of students of different disciplines became essential and the only way to teach, communicate and collaborate for months. In this crisis context, we conducted a longitudinal study in four German universities, in which we collected a total of 875 responses from students of information systems and music and arts at four points in time during the spring–summer 2020 semester. Our study focused on (1) the students’ acceptance of technology-mediated learning, (2) any change in this acceptance during the semester and (3) the differences in acceptance between the two disciplines. We applied the Technology Acceptance Model and were able to validate it for the extreme situation of the COVID-19 pandemic. We extended the model with three new variables (time flexibility, learning flexibility and social isolation) that influenced the construct of perceived usefulness. Furthermore, we detected differences between the disciplines and over time. In this paper, we present and discuss our study’s results and derive short- and long-term implications for science and practice.