ธัญวรัตม์ สิงห์จู

จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย

ปุณทิศา กลัดทอง

จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย

พิชญาภัค ประจวบกลาง

จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย

วนัชพร ถาวรสมสุข

จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย

วัชรสินธุ์ เพ็งบุบผา

จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย

บทคัดย่อ

การวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์การวิจัย คือ 1) เพื่อวิเคราะห์ระดับการรับรู้ความง่ายในการใช้งาน การรับรู้ประโยชน์ในการใช้งาน ทัศนคติต่อการใช้งาน และความตั้งใจเชิงพฤติกรรมการใช้งานแอปพลิเคชัน Zoom 2) เพื่อพัฒนาและตรวจสอบความสอดคล้องของโมเดลเชิงสาเหตุความตั้งใจเชิงพฤติกรรมในการเรียนออนไลน์โดยใช้แอปพลิเคชัน Zoom ของนิสิตคณะครุศาสตร์ที่สร้างขึ้นกับข้อมูลเชิงประจักษ์ และ 3) เพื่อวิเคราะห์อิทธิพลของตัวแปรสาเหตุที่ส่งผลต่อความตั้งใจเชิงพฤติกรรมในการเรียนออนไลน์โดยใช้แอปพลิเคชัน Zoom ตัวอย่างวิจัย คือ นิสิตคณะครุศาสตร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย จำนวน 152 คน เก็บรวบรวมข้อมูลโดยใช้แบบสอบถามจำนวน 20 ข้อ วิเคราะห์ข้อมูลด้วยสถิตบรรยาย และวิเคราะห์อิทธิพลโมเดลความสัมพันธ์เชิงสาเหตุโดยใช้โปรแกรม LISREL 10.2 ผลการวิจัยสรุปได้ดังนี้ 1. ผลการวิเคราะห์ระดับการรับรู้ความง่ายในการใช้งานมีค่าเฉลี่ยมากที่สุด (M = 4.04) รองลงมาคือ การรับรู้ประโยชน์ (M = 3.51) ความตั้งใจเชิงพฤติกรรมในการใช้งาน (M = 3.41) และทัศนคติ (M = 3.34) ตามลำดับ 2. โมเดลความสัมพันธ์เชิงสาเหตุความตั้งใจเชิงพฤติกรรมในการใช้งาน มีความสอดคล้องกับข้อมูลเชิงประจักษ์ (ไค-สแควร์(23, N=150) = 31.978, df=23, p = .100, GFI = .962, AGFI = .909, RMSEA =.058) 3. อิทธิพลของตัวแปรที่มีผลต่อความตั้งใจเชิงพฤติกรรมการใช้งาน พบว่า การรับรู้ประโยชน์และทัศนคติมีอิทธิพลทางตรงต่อความตั้งใจเชิงพฤติกรรมการใช้งานอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ (DE = .569, .092) ตามลำดับ นอกจากนี้ การรับรู้ประโยชน์มีอิทธิพลทางอ้อมต่อความตั้งใจเชิงพฤติกรรมการใช้งาน โดยส่งผ่านตัวแปรทัศนคติ (IE = .090) และความง่ายในการใช้งาน (EASE) มีอิทธิพลทางอ้อมต่อความตั้งใจเชิงพฤติกรรมการใช้งาน (IE = .487)

Abstract

The objective of this research were: 1) to analyze the perceived ease of use, the perceived of usefulness in use, attitude toward using, and the behavioral intention to use the Zoom application, 2) to develop and validate the coherence of the causal model, behavioral intention to use the Zoom application for university students’ online class from faculty of Education, Chulalongkorn university, and 3) to analyze the influence of causal variables affecting the level of behavioral intention to use the Zoom application. The samples were 152 university students’ online class from faculty of Education, Chulalongkorn university. Data collected by using a questionnaire with 20 items and then analyzed with descriptive statistics and the influence of the causal relationship model was analyzed by LISREL 10.2. The research findings were as followed: 1. The perceived ease of use is the highest mean (Mean = 4.04), followed by perceived usefulness (Mean = 3.51), perceived the behavioral intention to use (Mean = 3.41) and the attitude (Mean = 3.34) respectively. 2. The coherence examination of the causal relationship model of the behavioral intention to use the Zoom application. It was found that the model fit the empirical data (χ2 (23, N=150) = 31.978, df=23, p = .100, GFI = .962, AGFI = .909, RMSEA =.058) 3. The influence of causal variables affecting behavioral intention to use the Zoom application was found that the perceived usefulness and attitude directly influenced the behavioral intention to use the Zoom application at a .05 level of significance (DE = .569, .092) respectively. Moreover, the perceived usefulness in use indirectly influenced the behavioral intention to use the Zoom application through attitude (IE = .090) and the perceived of ease of use indirectly influenced the behavioral intention to use the Zoom application (IE = .487).

คำสำคัญ

ความตั้งใจเชิงพฤติกรรม, แอปพลิเคชัน Zoom, โมเดลเชิงสาเหตุ

Keywords

behavioral intention, Zoom application, a causal model

เอกสารอ้างอิง

ชนินทร์ ตั้งพานทอง. (2560). ปัจจัยที่มีผลต่อผลสัมฤทธิ์ทางการเรียนออนไลน์เพื่อเสริมการเรียนการสอน. วิทยานิพนธ์หลักสูตรปริญญาวิทยาศาสตรมหาบัณฑิต, จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
วาเลน ดุลยากร. (2560). การพัฒนารูปแบบวิดีทัศน์สะท้อนคิดออนไลน์ในกระบวนการพัฒนาบทเรียนร่วมกันตามกรอบแนวคิดทีแพคเพื่อส่งเสริมความสามารถการบูรณาการไอซีทีในการสอน. วิทยานิพนธ์หลักสูตรครุศาสตรดุษฎีบัณฑิต, จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
Alavi, M., & Henderson, J. C. (1981). “An evolutionary strategy for implementing a decision support system”, Management Science, 27(11). 1309-1323.
Bandura, A. (1982). Self-efficacy mechanism in human agency. American Psychologist, 37(2), 122–147. https://doi.org/10.1037/0003-066X.37.2.122
Carle, A. C., Jaffee, D., & Miller, D. (2009). Engaging college science students and changing academic achievement with technology: A quasi-experimental preliminary investigation. Computers & Education, 52(2), 376–380. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2008.09.005
Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS quarterly, 13(3), 319-340. https://doi.org/10.2307/249008
Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J. & Anderson, R. E. (2010). Multivariate Data Analysis (7th ed.). Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall
Harryanto, Mucharan, M., & Ahmar, A. S. (2018). Application of TAM model to the use of information technology. International journal of engineering & technology, 7(2.9), 37-40. https://doi.org/10.14419/ijet.v7i2.9.13341
Novet J. (2020). Zoom CFO explains how the company is grappling with increased demand.
CNBC.
Schweppe, J., Eitel, A., & Rummer, R. (2015). The multimedia effect and its stability over time. Learning and Instruction, 38, 24-33. https://doi.org/10.1016/j.learninstruc.2015.03.001
Shih, Y. Y., & Chen, C. Y. (2013). The study of behavioral intention for mobile commerce: via
integrated model of TAM and TTF. Quality & Quantity, 47(2), 1009-1020. https://doi.org/10.1007/s11135-011-9579-x
Sivo A. S., Ku C., & Acharya P. (2018). Understanding how university student perceptions of resources affect technology acceptance in online learning courses. Australasian Journal of Educational Technology, 34(4), 72-91. https://doi.org/10.14742/ajet.2806
Venkatesh. (2003). User acceptance of information technology: Toward a unified view. MIS Quarterly, 27(3), 425-478. https://doi.org/10.2307/30036540
Yang, H. C., & Zhou, L. (2011). Extending TPB and TAM to mobile viral marketing: An exploratory study on American young consumers’ mobile viral marketing attitude, intent and behavior. Journal of Targeting, Measurement and Analysis for Marketing, 19(2), 85-98. https://doi.org/10.1057/jt.2011.11