Indikator Self Efficacy [PDF]

Citation preview

Tabel 1. Kisi-kisi Angket Kepercayaan diri Dimensi Kepercayaan diri



Tingkatan



Kekuatan



Secara Umum



Indikator



Peserta didik memiliki pandangan positif tentang tugas yang dikerjakan Peserta didik memiliki keyakinan akan kemampuannya dalam mengatasi rintangan di tingkat kesulitan tugas yang dihadapi Peserta didik memiliki keyakinan akan kemampuannya untuk mengambil tindakan yang diperlukan untuk mencapai tujuan Peserta didik menggunakan pengalaman hidup sebagai langkah untuk mencapai kesuksesan Peserta didik menunjukkan sikap kepercayaan diri dalam seluruh proses pembelajaran Peserta didik dapat mengatasi berbagai masalah dengan sikap positif Peserta didik memiliki keyakinan yang kuat tentang kemampuannya dalam menyelesaikan tugas Peserta didik berkomitmen untuk menyelesaikan tugas akademik dengan baik Peserta didik memiliki semangat juang dan tidak menyerah ketika mengalami hambatan untuk menyelesaikan tugas



Prediktor Eng ag ement dan Partisipasi dalam On-Line Course



Marc D. Miller, Ph.D. Universitas Negeri Augusta, [email protected]



R. Kelly Rainer, Jr., Ph.D. Universitas Auburn



J. Ken Corley, Universitas Auburn



pengantar



Penggunaan materi pembelajaran online meningkat baik dalam pengaturan akademik dan pelatihan industri. Sementara keuntungan dari pembelajaran online menarik dan banyak, masalah yang terkait dengan keberhasilan pelaksanaan program pembelajaran online dapat mengurangi pengalaman pendidikan bahkan siswa yang paling termotivasi. Masalahmasalah ini termasuk faktor-faktor seperti kehadiran yang buruk, penundaan, perasaan terisolasi, dan kurangnya struktur dalam kursus (Brown, 2001; Kulik, 1991; Fishman, 1999; Oliver, 1999; Olugbemiro et al., 1999; Young- Ju Joo dkk., 2000, Wang dan Newlin, 2000). Masalah-masalah ini dapat membatasi jumlah partisipasi dan keterlibatan dengan materi kursus yang ditawarkan di lingkungan online.



Selain itu, kurangnya kontak tatap muka dapat menciptakan kurangnya kontrol dalam lingkungan pengajaran. Kurangnya kontrol ini menimbulkan pertanyaan: Dapatkah instruktur memprediksi jumlah waktu yang harus dihabiskan siswa di ruang belajar lingkungan online agar berhasil? Hiltz (1994) menunjukkan bahwa siswa dapat menarik diri dari kursus online karena mereka tidak mengatur waktu yang dibutuhkan untuk berhasil dalam kursus. Artinya, mereka menunda melakukan kegiatan online sampai mereka tidak dapat menyelesaikan kelas dalam kerangka waktu yang ditentukan.



Masalah manajemen waktu ini mungkin dipengaruhi oleh media secara keseluruhan. Artinya, jika siswa merasa tidak nyaman dengan mekanisme penyampaian (yaitu komputer), maka siswa dapat menghabiskan lebih sedikit waktu untuk terlibat dalam pembelajaran online. Dua aliran penelitian utama telah mengeksplorasi penggunaan dan non-penggunaan teknologi komputer: model penerimaan teknologi (TAM) (Davis et al., 1989; Davis, 1989) dan berbagai penafsiran konstruksi efikasi diri komputer (CSE) (Compeau dkk., 1995, 1999; Intisari, 1989; Intisari dkk., 1989; Murphy dkk., 1989)



Jika model ini dapat memprediksi penggunaan dan kepuasan komputer, mereka mungkin juga dapat memprediksi dan menjelaskan partisipasi dan keterlibatan dengan kursus pembelajaran online yang menggunakan komputer sebagai media akses utamanya. Oleh karena itu, tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengeksplorasi secara empiris konstruk TAM dan CSE yang terkait dengan penggunaan komputer dalam penyampaian pembelajaran online. Memahami faktor-faktor ini dapat membantu perancang kursus, pendidik, dan direktur pelatihan dan pengembangan perusahaan mengembangkan dan menerapkan program pembelajaran dan pelatihan online yang lebih efektif.



Prediktor Model Penerimaan Teknologi Penggunaan Komputer



Davis dkk. (1989) pertama kali memperkenalkan TAM sebagai perluasan teoritis dari Theory of Reasoned Action (TRA) (Ajzen & Fishbein, 1980). TAM (lihat Gambar 1) terdiri dari tiga faktor utama yang memprediksi penggunaan komputer: Perceived Usefulness, Perceived Ease of Use, dan Intention to Use.



Gambar 1: Model Penerimaan Teknologi



Perceived Usefulness (USE) mengacu pada persepsi individu bahwa teknologi atau aplikasi komputer akan membantu mereka melakukan pekerjaan mereka dengan lebih baik (Davis, 1989). Artinya, aplikasi menghasilkan hubungan penggunaan-kinerja yang positif. Dalam konteks pembelajaran online, definisi ini dapat diartikan sebagai apakah berpartisipasi aktif dalam kursus online akan membantu siswa mencapai hasil terkait pekerjaan atau sekolah atau tidak.



Perceived Ease of Use (EOU) mengacu pada "sejauh mana seseorang percaya bahwa menggunakan sistem tertentu akan bebas dari usaha" (Davis, 1989 hal. 320). Artinya, dapatkah aplikasi tersebut dengan mudah digunakan untuk tujuan yang dimaksudkan? Kemudahan Penggunaan, dalam konteks pembelajaran online, dapat diartikan sebagai



mudah atau tidaknya perangkat pembelajaran dan modul pembelajaran online untuk digunakan agar siswa dapat berpartisipasi dan terlibat dalam materi pelajaran.



Di dalam TAM, konstruksi kegunaan dan kemudahan penggunaan memprediksi komponen sikap dari Intention to Use. Niat untuk melakukan perilaku tertentu telah terbukti menjadi prediktor yang efektif dari perilaku yang sebenarnya itu sendiri (Ajzen & Fishbein, 1980). Dalam konteks kursus online, niat untuk menggunakan diterjemahkan langsung menjadi niat untuk berpartisipasi dan terlibat dalam kursus online.



TAM telah diuji dalam berbagai pengaturan komputer dan telah terbukti menjadi prediktor kuat penggunaan komputer (Szajna, 1996; Taylor & Todd, 1995; Thomson, et al., 1991; Venkatesh, 2000; Venkatesh & Davis , 1996, 2000). TAM juga harus menjadi prediktor sukses penggunaan kursus online. TAM menunjukkan bahwa salah satu alasan (di antara banyak alasan lainnya) seseorang mengikuti kursus online berbasis komputer, adalah karena dia merasa bahwa kendaraan (komputer) untuk kursus tersebut mudah digunakan dan berguna. Oleh karena itu, TAM harus memprediksi niat untuk berpartisipasi dalam kursus online dan selanjutnya perilaku yang sebenarnya.



Teori Perilaku yang Direncanakan



Model lain yang telah terbukti berguna dalam memprediksi penggunaan komputer adalah Theory of Planned Behavior (TPB). TPB ditunjukkan pada gambar 2 dan termasuk konstruksi yang tidak muncul di TAM. Mathieson (1991) dan Taylor & Todd (1995) menunjukkan bahwa perbedaan utama antara TPB dan TAM adalah norma subjektif dan konstruk kontrol perilaku yang dirasakan (Mathieson et al., 2001).



Gambar 2: Teori Perilaku Terencana



Norma Subjektif (SN) mengacu pada persepsi individu tentang pendapat orang lain tentang perilaku mereka. SN telah terbukti menjadi prediktor perilaku (Bagozzi et al., 1992; Fishbein & Ajzen, 1975; Mathieson, 1991). Dalam konteks kursus online, norma subjektif adalah besarnya pengaruh yang dimiliki atasan seseorang (yaitu majikan, orang tua, atau pasangan) dalam mempengaruhi pilihan untuk mengikuti kursus atau pelatihan online.



Perceived Behavioral Control (PBC) mengacu pada persepsi individu tentang apakah dia dapat melakukan perilaku tertentu atau tidak. Oleh karena itu, PBC akan menjadi konstruksi yang mirip dengan Computer Self Efficacy (CSE) (Bagozzi et al., 1992). Dalam konteks kursus online, PCB akan didefinisikan sebagai apakah seseorang dapat menggunakan alat online untuk berpartisipasi dan terlibat dalam kursus dengan sukses atau tidak. Konstruksi CSE dibahas di bagian selanjutnya dari makalah ini.



Dua model sikap (TAM dan TPB) menggunakan beberapa konstruksi untuk memprediksi dan menjelaskan perilaku. Kegunaan, Kemudahan Penggunaan, Norma Subyektif, dan Perceived Behavioral Control harus memiliki hubungan positif dengan perilaku individu dalam kursus online. Perilaku yang menarik dalam penelitian ini adalah apakah seseorang berpartisipasi dan terlibat dalam kursus online atau tidak. Perilaku individu dalam kursus online dioperasionalkan oleh jumlah waktu yang dia habiskan untuk mengerjakan modul kursus. Oleh karena itu, proposisi berikut ditawarkan:



Proposisi 1: Kemudahan Penggunaan yang Dirasakan akan berdampak positif pada jumlah waktu yang dihabiskan dalam kursus online.



Proposisi 2: Perceived Usefulness akan berdampak positif pada jumlah waktu yang dihabiskan dalam kursus online.



Proposisi 3: Norma Subjektif akan berdampak positif pada jumlah waktu yang dihabiskan dalam kursus online.



Kemanjuran Komputer Sendiri



Bandura (1986) mendefinisikan self-efficacy sebagai "Penilaian orang-orang tentang kemampuan mereka untuk mengatur dan melaksanakan tindakan yang diperlukan untuk mencapai jenis kinerja yang ditentukan. Hal ini tidak berkaitan dengan keterampilan yang dimiliki seseorang tetapi dengan penilaian tentang apa yang dapat dilakukan seseorang dengan apa pun. keterampilan yang dimiliki seseorang." (hal. 391) Self-efficacy, kemudian, adalah keyakinan individu bahwa dia dapat melakukan tugas atau perilaku tertentu.



Computer self-efficacy (CSE) didefinisikan sebagai penilaian kemampuan seseorang untuk menggunakan teknologi informasi (Agarwal et al., 2000; Compeau et al., 1995; Gist, 1989; Gist et al., 1989). Marakas dkk. (1998) mengemukakan bahwa CSE dapat didefinisikan dengan dua sub-konstruksi: General Computer Self-Efficacy (GCSE) dan Task-Specific Computer Self-Efficacy (TCSE).



GCSE "mengacu pada penilaian individu di beberapa domain komputer" (Marakas, et al., 1998; p. 129). Artinya, GCSE mengacu pada perasaan kompetensi umum dengan komputer. GCSE mengacu pada persepsi individu untuk dapat menggunakan komputer tanpa memperhatikan tugas, aplikasi, atau perangkat lunak tertentu. Dalam konteks kursus pembelajaran online, GCSE akan mengacu pada kemampuan umum untuk menggunakan komputer untuk terlibat dan berpartisipasi dalam kursus.



TCSE "mengacu pada persepsi individu tentang efikasi diri dalam melakukan tugas-tugas terkait komputer tertentu dalam domain komputasi umum" (Marakas et al., 1998; hal. 128). Artinya, TCSE mengacu pada persepsi individu dalam melakukan perilaku komputasi terkait tugas tertentu. Oleh karena itu, agar seorang individu untuk terlibat dan berpartisipasi dalam kursus online, dia harus memiliki perasaan self-efficacy terhadap mekanisme pengiriman utama, komputer. Mereka harus merasa yakin bahwa mereka akan mampu memanipulasi dan menggunakan mekanisme yang mengontrol jalannya (Chau et al., 2001; Hill et al., 1987; Martocchio, 1993, 1994; Thompson et al., 1996; Webster & Martocchio. , 1996; Muda et al., 2000).



Efikasi diri komputer telah terbukti menjadi prediktor penggunaan komputer dan pendidikan jarak jauh berbasis web. Marakas dkk. (1998) meninjau 40 studi tentang CSE dan



menemukan bahwa sebagian besar penelitian menunjukkan hubungan antara CSE dan beberapa perilaku yang berhubungan dengan komputer. Selain itu, Agarwal et al. (2000) menemukan bahwa baik TCSE dan GCSE memiliki hubungan yang kuat dengan keyakinan Kemudahan Penggunaan terhadap berbagai paket perangkat lunak. Studi ini menunjukkan bahwa TCSE dan GCSE akan memiliki hubungan dengan keseluruhan keterlibatan dan partisipasi dalam kursus online. Akhirnya, Lim (2001) menemukan bahwa CSE secara efektif memprediksi kepuasan dalam kursus online berbasis web. Oleh karena itu, proposisi berikut ditawarkan:



Proposisi 4: Kemanjuran Komputer Umum akan berdampak positif pada jumlah waktu yang dihabiskan dalam kursus online.



Proposisi 5: Kemanjuran Komputer Khusus Tugas akan berdampak positif pada jumlah waktu yang dihabiskan dalam kursus online.



Pengaturan dan Mata Pelajaran



Setting studi adalah kursus online tentang Aplikasi Mikrokomputer. Kursus ini mencakup paket lengkap Microsoft Office (Windows, Word, Excel, Powerpoint dan Access), selain konsep dasar komputer tentang Perangkat Keras, Perangkat Lunak, Data, Komunikasi, Orang, dan Prosedur. Kursus ini disampaikan sepenuhnya secara online melalui modul interaktif yang dikembangkan menggunakan Authorware. Para siswa memiliki pilihan untuk mengambil kursus dari rumah atau dari laboratorium komputer di kampus. Kursus ini juga memiliki lab opsional di mana siswa dapat menerima bantuan dari instruktur atau asisten lulusan. Setiap kali siswa masuk ke modul kursus, sistem akan melacak waktu yang dihabiskan dalam kursus. Oleh karena itu, siswa' Total waktu yang dihabiskan untuk bekerja di modul interaktif dicatat dan dikompilasi. Para siswa diberitahu di awal semester bahwa waktu mereka dalam modul kursus akan diukur sepanjang semester.



Untuk menguji lima proposisi yang dikembangkan dalam penelitian ini, instrumen survei diberikan kepada enam puluh enam (66) mahasiswa yang mengambil mata kuliah tersebut. Pada akhir semester, para siswa diberikan sebuah survei yang mencakup langkah-langkah untuk Perceived Ease of Use, Perceived Usefulness (Davis, 1989), Subyektif Norm



(Mathieson, 1991), Task Specific Computer Self Efficacy (Murphy, Coover, & Owen , 1988), dan Kemanjuran Komputer Umum (Compeau dan Higgins, 1995). Instrumen-instrumen ini disajikan dalam Lampiran.



Variabel bebas dalam penelitian ini adalah konstruk engagement dan partisipasi. Untuk penelitian ini ukuran pengganti waktu yang dihabiskan dalam kursus digunakan. Ini adalah ukuran jumlah menit aktual yang dihabiskan untuk mengerjakan modul online kursus. Meskipun ukuran ini bukan ukuran yang sempurna, ini adalah ukuran yang menunjukkan intensitas dan durasi waktu yang dihabiskan untuk melakukan tugas menggunakan modul online. Ukuran ini berkorelasi dengan nilai yang diberikan dalam kursus dan korelasi yang signifikan (.91 p=.0001) ditemukan.



Analisis data



Data dianalisis dengan terlebih dahulu memeriksa statistik deskriptif dan reliabilitas skala pengukuran. Tabel 1 menunjukkan statistik deskriptif untuk sampel ini. Data tersebut kemudian dianalisis dengan model regresi berganda, menggunakan indikator rata-rata dari masing-masing konstruk. Tabel 2 menunjukkan hasil ini. Terakhir, hasil dari setiap proposisi disajikan pada Tabel 3.



Hasil



Tabel 1 menunjukkan bahwa masing-masing dari lima konstruksi menunjukkan keandalan internal yang dapat diterima. Semua alfa Cronbach berada di atas nilai yang dapat diterima yaitu 0,70 (Nunnally, 1967). Oleh karena itu, lima skala dianggap sebagai ukuran yang dapat diandalkan dari konstruksi yang dimaksud. Tabel 2 menunjukkan bahwa model regresi umum adalah signifikan (F = 6.94, p F 0,0000 Std. Kesalahan Taks.



380.1079



Statistik Durbin-Watson



1.9753



Tabel 3. Apakah Analisis Data Mendukung Proposisi?



Dalil



0,000



Ukuran



Koefisien (nilai-p)



Didukung



Proposisi 1: Kemudahan Penggunaan yang Dirasakan akan berdampak positif pada jumlah waktu yang dihabiskan dalam kursus online.



Kemudahan Penggunaan (Davis, 1989)



421,40 (0,0002)



ya



Proposisi 2: Perceived Usefulness akan berdampak positif pada jumlah waktu yang dihabiskan dalam kursus online.



Kegunaan (Davis, 1989)



333,36 (0,0005)



ya



Proposisi 3: Norma Subjektif akan berdampak positif pada jumlah waktu yang dihabiskan dalam kursus online.



Norma Subyektif (Mathieson, 1991)



-13,51 (0,7642)



Tidak



Proposisi 4: Kemanjuran Komputer Umum akan berdampak positif pada jumlah waktu yang dihabiskan dalam kursus online.



GCSE (Compeau & Higgins, 1995)



91,90 (0,2172)



Tidak



Proposisi 5: Kemanjuran Komputer Khusus Tugas akan berdampak positif pada jumlah waktu yang dihabiskan dalam kursus online.



TSCSE (Murphy, Coover & Owen, 1987)



15,031 (0,9197)



Tidak



Kesimpulan



Data mendukung proposisi yang berpusat pada TAM. Perceived Ease of Use dan Usefulness keduanya memiliki hubungan positif yang signifikan pada jumlah waktu yang dihabiskan dalam kursus. Artinya, jika seorang siswa merasakan mekanisme penyampaian (komputer pribadi) menjadi Mudah Digunakan dan Berguna maka mereka lebih mungkin untuk terlibat dalam kursus yang diukur dengan waktu yang dihabiskan dalam modul online. Penelitian sebelumnya telah menemukan bahwa Perceived Ease of Use and Usefulness dapat dipengaruhi oleh pelatihan. Oleh karena itu, instruktur pembelajaran online mungkin menemukan bahwa pelatihan di PC sebelum memulai kursus online dapat membantu siswa menjadi lebih terlibat dalam kursus online. Selain itu, jika seorang siswa menilai kegunaan PC yang dirasakan relatif rendah,



Proposisi berpusat pada TPB dan TRA tidak didukung. Konstruk Norma Subyektif, Kemanjuran Komputer Umum, dan Kemanjuran Komputer Khusus Tugas tidak memiliki dampak yang signifikan terhadap keterlibatan dalam kursus online. Salah satu penjelasan yang mungkin untuk hasil ini adalah bahwa siswa tidak punya pilihan lain selain memiliki beberapa tingkat aktivitas komputer dalam kursus. Oleh karena itu, perasaan mereka tentang apakah pendapat orang lain tentang keterlibatan mereka dalam kursus online tidak relevan dengan keseluruhan waktu yang mereka habiskan untuk kursus tersebut. Selain itu, apakah siswa percaya atau tidak tingkat efikasi diri mereka tinggi atau rendah, mereka harus menggunakan komputer pribadi untuk menyelesaikan kursus.



Salah satu keterbatasan penelitian ini adalah bahwa ukuran keterlibatan yang digunakan dalam kursus ini terbatas pada waktu yang dihabiskan di depan komputer. Meskipun ini merupakan ukuran penting, ini bukan satu-satunya ukuran keterlibatan. Langkah-langkah lain seperti kuantitas dan kualitas tulisan papan buletin, umpan balik, dan kepuasan umum dengan kursus online mungkin menjadi jalan penting untuk penelitian masa depan. Selain itu, hasil akhir dari nilai dalam kursus harus diperhitungkan dalam kutipan pertunangan. Menemukan hubungan dengan ukuran keterlibatan lainnya dapat memberikan dukungan untuk proposisi yang tidak didukung dalam penelitian ini. Artinya, ukuran keterlibatan yang lebih spesifik dapat membantu untuk menentukan dengan lebih jelas faktor-faktor yang mengarah pada partisipasi yang lebih aktif di kelas virtual.



Referensi



Agarwal, R., Sambamurthy, V., & Tangga, R. (2000). Laporan penelitian: Hubungan yang berkembang antara efikasi diri komputer umum dan khusus - Sebuah penilaian empiris. Penelitian Sistem Informasi , 11(4), 418-430.



Ajzen, I. & Fishbein, M. (1980). Memahami sikap dan memprediksi perilaku sosial . Englewood Cliffs, NJ: PrenticeHall.



Bagozzi, RP, Davis, FD, & Warshaw, PR (1992). Pengembangan dan pengujian teori pembelajaran dan penggunaan teknologi. Hubungan Manusia , 45, 659-686.



Bandura, A. (1977). Teori belajar sosial . Englewood, NJ: Prentice-Hall.



Bandura, A. (1982). Mekanisme self-efficacy dalam agensi manusia. Psikolog Amerika , 37, 122-147.



Coklat, KG (2001). Menggunakan komputer untuk memberikan pelatihan: Karyawan mana yang belajar dan mengapa? Psikologi Personalia , 54(5), 271-296.



Chau, P. (2001). Pengaruh sikap komputer dan self-efficacy pada perilaku penggunaan TI. Jurnal Komputasi Pengguna Akhir , 13(1), 26-34.



Compeau, DR & Higgins, CA (1995). Efikasi diri komputer: Pengembangan ukuran dan tes awal. MIS Triwulanan , 19(2) 189-211.



Davis, FD (1989). Kegunaan yang dirasakan, kemudahan penggunaan yang dirasakan, dan penerimaan pengguna terhadap teknologi informasi. MIS Triwulanan , 13(3) 319-340.



Davis, FD, Bagozzi, RP, & Warshaw, PR (1989). Penerimaan pengguna terhadap teknologi komputer: Perbandingan dua model teoretis. Ilmu Manajemen , 35(8), 982-1003.



Fishbein, M. & Ajzen, I. (1975). Keyakinan, sikap, niat dan perilaku: Pengantar teori dan penelitian . Membaca, MA: Addison-Wesley.



Manusia Ikan, BJ (1999). Karakteristik siswa terkait dengan aktivitas komunikasi yang dimediasi komputer. Jurnal Penelitian Komputasi dalam Pendidikan , 32(1), 73-77.



Inti M. (1989). Pengaruh metode pelatihan pada self-efficacy dan ide generasi antara manajer. Psikologi Personalia , 42, 787-805.



Intisari, ME, Schwoerer, CE, & Rosen, B. (1989). Pengaruh metode pelatihan alternatif pada self-efficacy dan kinerja dalam pelatihan perangkat lunak komputer. Jurnal Psikologi Terapan , 74, 884-891.



Hill, T., Smith, ND, & Mann, MF (1987). Peran harapan kemanjuran dalam memprediksi keputusan untuk menggunakan teknologi canggih: Kasus komputer. Jurnal Psikologi Terapan , 72(2), 307-313.



Hiltz, SR (1994). Kelas virtual: Belajar tanpa batas melalui jaringan komputer . Norwood NJ: Ablex Publishing Corp., Seri Interaksi Manusia-komputer.



Kulik CC, Kulik JA. (1991). Efektivitas instruksi berbasis komputer: Sebuah analisis diperbarui. Komputer dalam Perilaku Manusia , 7, 75-94.



Lim, CK (2001). Efikasi diri komputer, konsep diri akademik, dan prediktor lain dari kepuasan dan partisipasi masa depan pelajar jarak jauh dewasa. Jurnal Pendidikan Jarak Jauh Amerika , 15,2, 41-51.



Marakas, G., Yi, M., & Johnson, R. (1998). Karakter multilevel dan multifaset dari efikasi diri komputer: Menuju klarifikasi konstruk dan kerangka kerja integratif untuk penelitian. Penelitian Sistem Informasi , 9(2), 126-163.



Martocchio JJ (1993). Keputusan karyawan untuk mengikuti pelatihan komputer mikro. Pengembangan Sumber Daya Manusia Triwulanan , 4, 51-69.



Martocchio JJ (1994). Pengaruh konsepsi kemampuan pada kecemasan, self-efficacy, dan pembelajaran dalam pelatihan. Jurnal Psikologi Terapan , 79, 819-825.



Mathieson, K, Merak, E., & Chin, W. (2001). Memperluas model penerimaan teknologi: Pengaruh sumber daya pengguna yang dirasakan. Database untuk Kemajuan Sistem Informasi , 32(3), 86-112.



Mathieson, K. (1991). Memprediksi niat pengguna: Membandingkan model penerimaan teknologi dengan teori perilaku terencana. Penelitian Sistem Informasi , 2(3) 173-191.



Murphy, CA, Coover, D., & Owen, SV (1989). Pengembangan dan validasi skala efikasi diri komputer. Pengukuran Pendidikan dan Psikologis , 49, 893-899.



Nunnally, J. (1967). Teori Psikometri . New York: McGraw-Hill.



Oliver, R. (1999). Menjelajahi strategi untuk pengajaran dan pembelajaran online. Pendidikan Jarak Jauh , 19(1), 81-88.



Olugbemiro J., Taplin, M., Fan, R., Chan, M. & Yum, J. (1999). Perbedaan antara pembelajar jarak jauh berprestasi rendah dan tinggi dalam locus of control dan metakognisi. Pendidikan Jarak Jauh , 20(2), 255-269.



Szajna, B. (1996). Evaluasi empiris dari model penerimaan teknologi yang direvisi. Ilmu Manajemen , 42, 85-92.



Taylor, S. & Todd, PA (1995). Memahami penggunaan teknologi informasi: Sebuah tes model bersaing. Penelitian Sistem Informasi , 6(2), 144-176.



Thompson, RL, Higgins, CA, & Howell, JM (1991). Komputasi pribadi: Menuju model konseptual pemanfaatan. MIS Triwulanan , 14, 125-143.



Venkatesh, V. (2000). Penentu kemudahan penggunaan yang dirasakan: Mengintegrasikan kontrol, motivasi intrinsik, dan emosi ke dalam model penerimaan teknologi. Penelitian Sistem Informasi , 11(4), 342-365.



Venkatesh, V. & Davis, FD (1996). Model anteseden kemudahan penggunaan yang dirasakan: Pengembangan dan pengujian. Ilmu Keputusan , 27, 451-481.



Venkatesh, V. & Davis, FD (2000). Perpanjangan teoritis dari model penerimaan teknologi: Empat studi lapangan longitudinal. Ilmu Manajemen , 46, 186-204.



Wang, A. dan Newlin, M. (2002). Karakteristik siswa yang mendaftar dan berhasil di kelas psikologi berbasis web. Jurnal Psikologi Pendidikan, 92.1137-143.



Webster, J., dan Martocchio, JJ (1993). Mengubah Pekerjaan menjadi Bermain: Implikasi untuk Pelatihan Perangkat Lunak Komputer Mikro. Jurnal Manajemen , 19(1), 127-147.



Young-Ju Joo, Mimi Bong, & Ha-Jeen Choi. (2000). Self-efficacy untuk belajar mandiri, akademik self-efficacy, dan internet self-efficacy dalam instruksi berbasis Web. Teknologi Pendidikan, Penelitian dan Pengembangan , 48(2), 5-13.



Lampiran A: Instrumen



Kemanjuran Komputer Khusus Tugas (Murphy, Coover, & Owen, 1988)



Saya merasa percaya diri memasukkan dan menyimpan data (angka atau kata) ke dalam file.



Saya merasa percaya diri memanggil file data untuk dilihat di layar monitor.



Saya merasa percaya diri menyimpan perangkat lunak dengan benar.



Saya merasa percaya diri menangani floppy disk dengan benar.



Saya merasa percaya diri untuk keluar/keluar dari program atau perangkat lunak.



Saya merasa percaya diri membuat pilihan dari menu di layar.



Saya merasa percaya diri menyalin file individual.



Saya merasa percaya diri menggunakan komputer untuk menulis surat atau esai.



Saya merasa percaya diri menggerakkan kursor di sekitar layar monitor.



Saya merasa percaya diri bekerja di komputer pribadi (komputer mikro).



Saya merasa percaya diri menggunakan printer untuk membuat "hardcopy" pekerjaan saya.



Saya merasa percaya diri menyingkirkan file saat tidak lagi dibutuhkan.



Saya merasa percaya diri menyalin disk.



Saya merasa percaya diri menambah dan menghapus informasi dari file data.



Saya merasa percaya diri untuk menjalankan dan menjalankan perangkat lunak.



Saya merasa percaya diri mengatur dan mengelola file.



Saya merasa percaya diri memahami istilah/kata yang berkaitan dengan perangkat lunak komputer.



Saya merasa percaya diri memahami istilah/kata yang berkaitan dengan perangkat keras komputer.



Saya merasa percaya diri menjelaskan fungsi perangkat keras komputer (keyboard, monitor, disk drive, unit pemrosesan komputer).



Saya merasa percaya diri memecahkan masalah komputer.



Saya merasa yakin untuk menjelaskan mengapa suatu program (perangkat lunak) akan berjalan atau tidak pada komputer tertentu.



Saya merasa percaya diri memahami tiga tahap pemrosesan data: input, pemrosesan, output.



Saya merasa percaya diri belajar menggunakan berbagai program (software).



Saya merasa percaya diri menggunakan komputer untuk menganalisis data angka.



Saya merasa percaya diri mempelajari keterampilan tingkat lanjut dalam program (perangkat lunak) tertentu.



Saya merasa percaya diri menggunakan komputer untuk mengatur informasi.



Saya merasa percaya diri menulis program sederhana untuk komputer.



Saya merasa percaya diri menggunakan panduan pengguna saat bantuan diperlukan.



Saya merasa percaya diri mendapatkan bantuan untuk masalah dalam sistem komputer.



Kemanjuran Komputer Umum (Compeau dan Higgins, 1995)



Saya dapat menyelesaikan pekerjaan menggunakan paket perangkat lunak...



... jika saya pernah melihat orang lain menggunakannya sebelum mencobanya sendiri.



... jika saya bisa menelepon seseorang untuk meminta bantuan jika saya terjebak.



... jika orang lain telah membantu saya memulai.



... jika saya punya banyak waktu untuk menyelesaikan pekerjaan yang disediakan perangkat lunak.



... jika seseorang menunjukkan kepada saya bagaimana melakukannya terlebih dahulu.



... jika saya telah menggunakan paket serupa sebelumnya untuk melakukan pekerjaan yang sama.



Perceived Ease of Use (diadaptasi dari Davis. 1989)



Saya merasa mudah untuk mendapatkan komputer pribadi untuk melakukan apa yang saya inginkan.



Interaksi saya dengan komputer pribadi jelas dan dapat dimengerti.



Saya menemukan komputer pribadi untuk menjadi fleksibel untuk berinteraksi dengan.



Mudah bagi saya untuk menjadi terampil dalam menggunakan komputer pribadi.



Perceived Usefulness (diadaptasi dari Davis. 1989)



Menggunakan komputer pribadi dapat meningkatkan kinerja belajar saya.



Menggunakan komputer pribadi dapat mempermudah belajar.



Menggunakan komputer pribadi dalam pekerjaan saya dapat meningkatkan kinerja belajar saya.



Saya menemukan komputer pribadi pembelajaran yang berguna.



Jurnal Online Administrasi Pembelajaran Jarak Jauh, Volume VI, NumberI, Spring 2003 Universitas Negeri Georgia Barat, Pusat Pendidikan Jarak Jauh Kembali ke Jurnal Online Isi Administrasi Pembelajaran Jarak Jauh



Predictors of Engagement and Participation in an On-Line Course



Marc D. Miller, Ph.D. Augusta State University, [email protected]



R. Kelly Rainer, Jr., Ph.D. Auburn University



J. Ken Corley, Auburn University



Introduction



The use of online learning materials is increasing in both academic and industrial training settings. While the advantages of online learning are exciting and numerous, the problems associated with successful implementation of an online learning program can detract from the educational experience of even the most motivated student. These problems include such factors as poor attendance, procrastination, feelings of isolation, and a general lack of structure in the course (Brown, 2001; Kulik, 1991; Fishman, 1999; Oliver, 1999; Olugbemiro et al., 1999; Young-Ju Joo et al., 2000, Wang and Newlin, 2000). These problems can limit the amount of participation and engagement with the course materials that are offered in the online environment.



In addition, the lack of face-to-face contact can create a lack of control within the teaching environment. This lack of control raises the question: Can instructors predict the amount of time that a student should spend in the learning spaces of the online environment to be successful? Hiltz (1994) points out that students may withdraw from an online course because they do not manage the time required to be successful in the course. That is, they put off performing the online activities until they are not able to complete the class within the allotted time frame.



This problem of time management may be affected by the medium as a whole. That is, if the student is uncomfortable with the delivery mechanism (i.e. the computer), then the student may spend less time engaging in online learning. Two primary research streams have explored the use and non-use of computer technology: the technology acceptance model (TAM) (Davis et al., 1989; Davis, 1989) and various renditions of the computer self-efficacy (CSE) constructs (Compeau et al., 1995, 1999; Gist , 1989; Gist et al., 1989; Murphy et al., 1989)



If these models can predict computer use and satisfaction, they may also be able to predict and explain participation and engagement with an online learning course which uses the computer as its primary access medium. Therefore, the purpose of this research is to empirically explore the constructs of the TAM and CSE as they relate to the use of computers in the delivery of online learning. Understanding these factors can help course designers, educators, and directors of corporate training and development develop and implement more effective online learning and training programs.



Predictors of Computer Use Technology Acceptance Model



Davis et al. (1989) first introduced the TAM as a theoretical extension of the Theory of Reasoned Action (TRA) (Ajzen & Fishbein, 1980). The TAM (see Figure 1) consists of three primary factors that predict computer use: Perceived Usefulness, Perceived Ease of Use, and Intention to Use.



Figure 1: Technology Acceptance Model



Perceived Usefulness (USE) refers to individuals' perceptions that the technology or computer application will help them perform their jobs better (Davis, 1989). That is, the application results in a positive use-performance relationship. In the context of online learning, this definition can be interpreted as whether or not actively participating in the online course would help the student achieve job or school related outcomes.



Perceived Ease of Use (EOU) refers to "the degree to which a person believes that using a particular system would be free of effort" (Davis, 1989 p. 320). That is, can the application be easily used for the intended purpose? Ease of Use, in the context of online learning, can be interpreted as whether or not the learning tools and online learning modules are easy to work with in order for the student to participate and engage in the course materials.



Within the TAM, the constructs of usefulness and ease of use predict the attitudinal component of Intention to Use. Intention to perform a particular behavior has been shown to be an effective predictor of the actual behavior itself (Ajzen & Fishbein, 1980). In the context of online courses, intention to use translates directly into intention to participate and engage in an online course.



The TAM has been tested within a wide variety of computer settings and has been shown to be a robust predictor of computer use (Szajna, 1996; Taylor & Todd, 1995; Thomson, et al., 1991; Venkatesh, 2000; Venkatesh & Davis, 1996, 2000). The TAM should also be a successful predictor of online course use. The TAM suggests that one of the reasons (among many others) that a person takes a computer-based online course, is that he or she perceives that the vehicle (the computer) for the course is both easy to use and useful. Therefore, the TAM should predict the intention to participate in an online course and subsequently the actual behavior.



Theory of Planned Behavior



Another model that has been shown to be useful in predicting computer usage is the Theory of Planned Behavior (TPB). The TPB is shown in figure 2 and includes constructs that do not appear in the TAM. Mathieson (1991) and Taylor & Todd (1995) indicated that the primary differences between the TPB and the TAM are the subjective norm and the perceived behavioral control constructs (Mathieson et al., 2001).



Figure 2: Theory of Planned Behavior



Subjective Norm (SN) refers to individuals' perceptions of others' opinions of their behavior. SN has been shown to be a predictor of behavior (Bagozzi et al., 1992; Fishbein & Ajzen, 1975; Mathieson, 1991). In the context of online courses, subjective norm would be the amount of influence a person's superiors (i.e. employers, parents, or spouse) would have in influencing a choice to take an online course or training.



Perceived Behavioral Control (PBC) refers to an individual's perception of whether or not he or she can perform a particular behavior. Therefore, PBC would be a similar construct to Computer Self Efficacy (CSE) (Bagozzi et al., 1992). In the context of an online course, PCB would be defined as whether or not an individual could use the online tools to successfully



participate and engage in the course. The CSE construct is covered in the next section of this paper.



The two attitudinal models (TAM and TPB) use multiple constructs to predict and explain behavior. Usefulness, Ease of Use, Subjective Norm, and Perceived Behavioral Control should have a positive relationship with the individual's behavior in an online course. The behavior of interest in this research is whether or not an individual participates and engages in an online course. The individual's behavior in the online course is operationalized by the amount of time he or she spends working on the course modules. Therefore, the following propositions are offered:



Proposition 1: Perceived Ease of Use will have a positive impact on the amount of time spent in an online course.



Proposition 2: Perceived Usefulness will have a positive impact on the amount of time spent in an online course.



Proposition 3: Subjective Norm will have a positive impact on the amount of time spent in an online course.



Computer Self Efficacy



Bandura (1986) defined self-efficacy as "People's judgments of their capabilities to organize and execute courses of action required to attain designated types of performances. It is concerned not with the skills one has but with the judgments of what one can do with whatever skills one possesses." (p. 391) Self-efficacy, then, is an individual's belief that he or she can perform a particular task or behavior.



Computer self-efficacy (CSE) is defined as the judgment of one's capability to use an information technology (Agarwal et al., 2000; Compeau et al., 1995; Gist, 1989; Gist et al.,



1989). Marakas et al. (1998) suggested that CSE can be defined with two sub-constructs: General Computer Self-Efficacy (GCSE) and Task-Specific Computer Self-Efficacy (TCSE).



GCSE "refers to an individual's judgment across multiple computer domains" (Marakas, et al., 1998; p. 129). That is, GCSE refers to general feeling of competence with a computer. GCSE refers to an individual's perception of being able to use a computer without regard to a particular task, application, or software. Within the context of an online learning course, GCSE would refer to a general ability to use the computer to engage and participate in the course.



TCSE "refers to an individual's perception of self-efficacy in performing specific computer related tasks within the domain of general computing" (Marakas et al., 1998; p. 128). That is, TCSE refers to an individual's perception of performing specific task related computing behaviors. Therefore, in order for an individual to engage and participate in an online course, he or she must have feelings of self-efficacy toward the primary delivery mechanism, the computer. They must feel confident that they will be able to manipulate and use the mechanisms that control the course (Chau et al., 2001; Hill et al., 1987; Martocchio, 1993, 1994; Thompson et al., 1996; Webster & Martocchio, 1996; Young et al., 2000).



Computer self-efficacy has been shown to be a predictor of computer use and web-based distance education. Marakas et al. (1998) reviewed 40 studies on CSE and found that the majority of the research showed a relationship between CSE and some computer-related behavior. In addition, Agarwal et al. (2000) found that both TCSE and GCSE had a strong relationship with Ease of Use beliefs toward various software packages. These studies suggest that TCSE and GCSE would have a relationship with the overall engagement and participation in an online course. Finally, Lim (2001) found that CSE effectively predicted satisfaction in the web-based on-line course. Therefore, the following propositions are offered:



Proposition 4: General Computer Self-Efficacy will have a positive impact on the amount of time spent in an online course.



Proposition 5: Task Specific Computer Self-Efficacy will have a positive impact on the amount of time spent in an online course.



Study Setting and Subjects



The study setting was an online course on Microcomputer Applications. The course covered the complete Microsoft Office package (Windows, Word, Excel, Powerpoint and Access), in addition to the basic computer concepts of Hardware, Software, Data, Communications, People, and Procedures. The course is delivered completely online through interactive modules that were developed using Authorware. The students have the option of taking the course from home or from on-campus computer labs. The course also has an optional lab where the student can receive help from an instructor or graduate assistant. Each time the student logged into a course module, the system would keep track of the time spent in the course. Therefore, the student's total time spent working in the interactive modules were logged and compiled. The students were informed at the beginning of the term that their time in the course modules would be measured throughout the semester.



To test the five propositions developed in this study, a survey instrument was given to sixtysix (66) students taking the course. At the end of the semester, the students were administered a survey which included measures for Perceived Ease of Use, Perceived Usefulness (Davis, 1989), Subjective Norm (Mathieson, 1991), Task Specific Computer Self Efficacy (Murphy, Coover, & Owen, 1988), and General Computer Self Efficacy (Compeau and Higgins, 1995). These instruments are presented in the Appendix.



The independent variable for this study is the construct of engagement and participation. For this study a surrogate measure of time spent in the course was used. This is a measure of the actual number of minutes spent working on the online modules of the course. While this measure is not a perfect measure, it is one that indicates intensity and duration of time spent performing the task of utilizing the online modules. This measure was correlated with the grade given in the course and a significant correlation (.91 p=.0001) was found.



Data Analysis



The data were analyzed by first examining the descriptive statistics and scale reliabilities of the measures. Table 1 shows the descriptive statistics for this sample. The data were then analyzed with a multiple regression model, using mean indicators of each the constructs. Table 2 indicates these results. Finally, the results of each proposition are presented in Table 3.



Results



Table 1 indicates that each of the five constructs demonstrated acceptable internal reliability. All Cronbach alphas were above the acceptable value of .70 (Nunnally, 1967). Therefore, the five scales were considered reliable measures of the intended constructs. Table 2 indicates that the general regression model is significant (F = 6.94, p