Examine Behavioral Intention to Use Internet of Thing into TRAM

Kritiya Rangsom, Wasun Khan-Am

Abstract


บทคัดย่อ บทความนี้นำเสนอการสำรวจความตั้งใจในการนำอินเตอร์เน็ตของสรรพสิ่งไปใช้งานด้วยโมเดลความพร้อมและการยอมรับเทคโนโลยี กลุ่มตัวอย่างที่ใช้ในการตรวจสอบครั้งนี้ คือ กลุ่มตัวอย่างที่เป็นอาสาสมัครที่มีประสบการณ์ในการใช้งานระบบอินเตอร์เน็ตผ่านอุปกรณ์ชาญฉลาดต่าง ๆ ได้แก่ โทรศัพท์เคลื่อนที่ แท็บเล็บ หรือทั้งอุปกรณ์ทั้งสองประเภท กลุ่มตัวอย่างจะต้องยินดีที่จะให้ข้อมูลเพื่อนำมาใช้ในงานวิจัยจำนวนกลุ่มตัวอย่าง คือ 39 คน ผลการทดสอบพบว่า โมเดลที่สร้างมีความสอดคล้องกับข้อมูลที่ได้รับมาจากผู้ตอบแบบสอบถาม โดยมีค่าสถิติของโมเดลที่ผ่านการปรับแต่งแล้วดังต่อไปนี้ ค่าไคสแควร์ 13.07 ค่าองศาของความเป็นอิสระ 8 ค่าไคสแควร์สัมพัทธ์ 1.634 ค่าความน่าจะเป็นของระดับนัยสำคัญ เท่ากับ .109 ค่าสัมประสิทธิ์กำหนดของความตั้งใจในการใช้งานอินเตอร์เน็ตของสรรพสิ่ง คือ .354 ค่าสัมประสิทธิ์กำหนดของการรับรู้ประโยชน์ที่ได้รับ คือ .591 และค่าสัมประสิทธิ์กำหนดของ การรับรู้ความง่ายต่อการใช้งาน คือ .464 สมการที่ได้จากโมเดลมี 3 สมการ สมการที่ 1 คือ BI  = .300PEU + .837PU  สมการที่ 2 คือ PEU  = -.421INS - .387DIS  และสมการสุดท้ายสมการที่ 3 คือ PU  = .510OPT + .308INN

 

คำสำคัญ: โมเดลความพร้อมและการยอมรับเทคโนโลยี, ไอโอที, อินเตอร์เน็ตของสรรพสิ่ง

 

Abstract—This article present an examination of behavioral intention of Internet of Thing into Technology Readiness and Acceptance Model (TRAM). The sample is a volunteer who used to use internet on smart devices such as mobile phone or tablet or both devices; and has a willingness to answer a questionnaire. The finding demonstrate that structural model derives from Technology Readiness and Acceptance Model is consistent with collected data. (c2 = 13.07, df = 8, c2 /df = 1.634, p = .109) R2 of this model was .354. R2 of Perceived of Usefulness was .591. R2 of Perceived of Ease of Use was .464. There are three equations were generated from structural model as BI= .300PEU + .837PU (1), PEU=-.421INS - .387DIS (2) and PU = .510OPT +.308INN (3)

 

Keywords: TRAM;  IoT;  Internet of Thing


Full Text:

PDF

References


P.R. Warshaw, F.D. Davis, “Disentangling behavioral intention and behavioral ecpectation,” Journal of Experimental Social Psychology, Vol. 21, pp. 213-228. 1985.

A. Parasuramen, “Technology readiness Index(TRI): A multiple-item scale to measure readiness to embrace new techologies,” J. Serv. Res., Vol. 2, No. 4, pp. 307-320, 2000.

C. Lin, H. Shih, and P.J. Sher, “Integrating technology readiness into technology acceptance: The TRAM model,” Phychol. Mark., Vol. 24, 2007.

F.D. Davis, A technology acceptance model for empirically testing new end-user information system: theory and results, (Unpublished doctoral dissertation), Sloan School of Management, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge., 1986.

F.D. Davis, “Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology,” MIS Quarterly., Vol. 13, No. 3, pp. 319-340, 1989.

M. Fishbein, and I. Ajzen, Belief, Attitude, Intention, and Behavior: An Introduction to Theory and Research, Reading, MA: Addison-Wesley, 1975.

I. Ajzen, M. Fishbein.,Understanding attitudesand predicting social behavior, Prentice Hall, Englewood Cliffs, NJ, 1980.

K.M. Kuo, F.F. Liu, C.C. Ma, “An investigation of the effect of nurses’ technology readiness on the acceptance of mobile electronic medical record systems,” BMC Med. Inform. Decis. Mak., Vol. 13, No. 1, pp. 88-102, 2013.

A. Parasuraman, C.L. Colby, “Technology Readiness Index (TRI) a multiple-item scale to measure readiness to embrace new technologies,” J. Serv. Res., Vol. 18, No 1, pp. 59-74, 2014.

N. Larasati, Widyawan, and P.I. Santosa, “Technology Readiness and Technology Acceptance Model in New Technology Implementation Process in Low Technology SMEs,” International Journal of Innovation, Management and Technology, Vol. 8, No. 2, April 2017.


Refbacks

  • There are currently no refbacks.