BİLGİ SİSTEMLERİ BAŞARI MODELİ İLE BİR E-ÖĞRENME SİSTEMİ DEĞERLENDİRMESİ

Yıl 2016, Cilt: 2 Sayı: 2, 140 - 149, 19.10.2016

Özlem Efiloğlu Kurt

Öz

Bu çalışma bir e-öğrenme sistemini, öğrenci algıları temelinde, Bilgi Sistemleri Başarı Modeli ile değerlendirmeyi amaçlamaktadır. Çalışma sistem kalitesi ve bilgi kalitesinin, sistem kullanımını ve kullanıcı memnuniyetini ve dolayısıyla sistem başarısını etkilediği varsayımına dayanmaktadır. Sakarya Üniversitesi’nde 257 lisans öğrencisi ile yapılan anket sonucu elde edilen veri Yapısal Eşitlik Modellemesi kullanılarak analiz edilmiştir. Araştırma sonuçlarına göre sistem kullanımının ve kullanıcı memnuniyetinin sistem başarısı üzerinde anlamlı bir etkisi vardır. Buna ek olarak sistem kalitesi kullanıcı memnuniyetini olumlu etkilerken, bilgi kalitesinin hem kullanıcı memnuniyeti hem de sistem kullanımı üzerinde anlamlı bir etkisi vardır. Çalışma yerli literatürde Bilgi Sistemleri Başarı Modeli ile yapılan çalışmaların sınırlı oluşu dikkate alındığında hem bilgi sistemleri hem de e-öğrenme araştırmacılarına yeni çalışmaların yapılması yolunda önemli katkılar sağlayacaktır.

Anahtar Kelimeler: Bilgi Sistemleri Başarı Modeli, E-Öğrenme, Sistem Kalitesi, Bilgi Kalitesi, Sistem Kullanımı, Kullanıcı Memnuniyeti  

Kaynakça

• Anderson, J. C., ve Gerbing, D. W. (1988). Structural equation modeling in practice: A review and recommended two-step approach. Psychological bulletin, 103(3): 411.
• Bharati, P. (2002). People and information matter: task support satisfaction from the other side. The Journal of Computer Information Systems, 43(2): 93.
• Bhuasiri, W., Xaymoungkhoun, O., Zo, H., Rho, J. J., ve Ciganek, A. P. (2012). Critical success factors for e-learning in developing countries: A comparative analysis between ICT experts and faculty. Computers & Education, 58(2): 843-855.
• Chen, H. J. (2010). Linking employees’e-learning system use to their overall job outcomes: An empirical study based on the IS success model.Computers & Education, 55(4): 1628-1639.
• Cheng, Y. M. (2012). Effects of quality antecedents on e-learning acceptance. Internet Research, 22(3): 361-390.
• Dağhan, G., ve Akkoyunlu, B. (2016). Modeling the continuance usage intention of online learning environments. Computers in Human Behavior, 60, 198-211.
• Delone, W. H., ve McLean, E. R. (2003). The DeLone and McLean model of information systems success: a ten-year update. Journal of management information systems, 19(4): 9-30.
• DeLone, W. ve McLean, E (2004). “Measuring E-commerce Success: Applying the DeLone&McLean Information Systems Success Model”, International Journal of Electronic Commerce, 9(1): 31-47.
• DeLone, W., ve McLean, (1992) E. “Information systems success: The quest for the dependent variable”. Information Systems Research, 3(1): 60–95.
• Eom, S., Wen, J., ve Ashil, N. (2006). An Empirical Investigation The Determinants of Students’ Perceived Learning Outcomes and Satisfaction in University Online Education. Decision Sciences Journal of Innovative Education, 4: 215-235.
• Fallon, C. ve Brown, S., 2003. E-Learning Standards: A Guide To Purchasing, Developing And Deploying Standarts-Conformant E-Learning, CRC Press, Florida.
• Freeze, R. D., Alshare, K. A., Lane, P. L., ve Wen, H. J. (2010). IS success model in e-learning context based on students' perceptions. Journal of Information Systems Education, 21(2): 173.
• Guimaraes, T., Armstrong, C. P., ve Jones, B. M. (2009). A new approach to measuring information systems quality. The Quality Management Journal,16(1): 42.
• Gülbahar, Y., (2012). E-Öğrenme. Ankara: Pegem Akademi
• İşman, A., (1998). Uzaktan Eğitim. Adapazarı.
• Jennex, M. E., ve Olfman, L. (2002, January). Organizational memory/knowledge effects on productivity, a longitudinal study. In System Sciences, 2002. HICSS. Proceedings of the 35th Annual Hawaii International Conference on (1029-1038). IEEE.
• Lin, H. F. (2007). Measuring online learning systems success: Applying the updated DeLone and McLean model. Cyberpsychology & behavior, 10(6): 817-820.
• Mohammadi, H. (2015) “Factors affecting the e-learning outcomes: An integration of TAM and IS success model”, Telematics and Informatics, 32: 701–719.
• Nunnally, J.C. (1978) Nunnally, J. C., ve Bernstein, I. (1978). Psychometry theory. Columbus, OH: McGraw-Hill.
• Petter, S, DeLone, W ve McLean, E (2012). “The Past, Present and Future of “IS Success”, Journal of the Association for Information Systems, 13(5): 341-362.
• Petter, S., DeLone, W., ve McLean, E. (2008). “Measuring information systems success: Models, dimensions, measures, and interrelationships”. European Journal of Information Systems, 17: 236–263.
• Roca, J. C., Chiu, C. M., ve Martínez, F. J. (2006). Understanding e-learning continuance intention: An extension of the Technology Acceptance Model.International Journal of human-computer studies, 64(8), 683-696.
• Seddon, P. B. (1997). A respecification and extension of the DeLone and McLean model of IS success. Information systems research, 8(3), 240-253.
• Swaid, S. I., ve Wigand, R. T. (2009). The customer perspective of E-Service quality: An empirical study. In Electronic Markets (36-61). Palgrave Macmillan UK.
• Wang, Y. S., Wang, H. Y., ve Shee, D. Y. (2007). Measuring e-learning systems success in an organizational context: Scale development and validation. Computers in Human Behavior, 23(4), 1792-1808.
• Wu, J. H., ve Wang, Y. M. (2006). Measuring KMS success: A respecification of the DeLone and McLean's model. Information & Management, 43(6), 728-739.
• Yengin, I., Karahoca, A., ve Karahoca, D. (2011). E-learning success model for instructors’ satisfactions in perspective of interaction and usability outcomes. Procedia Computer Science, 3, 1396-1403.
• Zhu, K., ve Kraemer, K. L. (2005). Post-adoption variations in usage and value of e-business by organizations: cross-country evidence from the retail industry. Information systems research, 16(1), 61-84.