การวิเคราะห์องค์ประกอบเชิงสำรวจของการยอมรับเทคโนโลยีใหม่
คำสำคัญ:
การยอมรับเทคโนโลยีใหม่, ความพร้อมและการสนับสนุนในการใช้เทคโนโลยีใหม่, ประสิทธิภาพและการใช้เทคโนโลยีใหม่, ความซับซ้อนของเทคโนโลยีใหม่บทคัดย่อ
งานวิจัยชิ้นนี้ศึกษาการยอมรับเทคโนโลยีใหม่ ซึ่งเป็นระดับที่ผู้ใช้งานเต็มใจที่จะใช้เทคโนโลยีใหม่ ๆ เช่น ปัญญาประดิษฐ์ บล็อกเชน อินเทอร์เน็ตของสรรพสิ่ง ความจริงเสมือนและความจริงเสริม ควอนตัมคอมพิวติ้งและอื่น ๆ ในการทำงาน โดยมีความเชื่อว่าการใช้เทคโนโลยีดังกล่าวจะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงาน ซึ่งมีวัตถุประสงค์ 1. เพื่อสำรวจองค์ประกอบของปัจจัยการยอมรับเทคโนโลยีใหม่ 2. เพื่อวิเคราะห์องค์ประกอบของปัจจัยการยอมรับเทคโนโลยีใหม่ และพัฒนาตัวแบบการยอมรับเทคโนโลยีใหม่ในพื้นที่กรุงเทพมหานคร โดยมีแบบแผนการวิจัยเชิงปริมาณ ตัวอย่างที่ใช้ในการวิจัยคือ ผู้ใช้เทคโนโลยีทั้งนักเรียน นิสิต นักศึกษาและผู้ที่ทำงาน ในพื้นที่กรุงเทพมหานคร จำนวน 385 คน ทำการสุ่มตัวอย่างแบบง่าย เครื่องมือที่ใช้ในการศึกษาคือ แบบสอบถาม สถิติที่ใช้ ได้แก่ ค่าความถี่ ค่าเฉลี่ย ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน และการวิเคราะห์องค์ประกอบเชิงสำรวจ ผลการศึกษา พบว่า องค์ประกอบเชิงสำรวจของการยอมรับเทคโนโลยีใหม่ แบ่งออกเป็น 3 มิติ ได้แก่ มิติที่หนึ่ง มิติด้านความพร้อมและการสนับสนุนในการใช้เทคโนโลยีใหม่ ประกอบด้วยปัจจัย 4 ปัจจัย ได้แก่ 1.1 ความเชื่อมั่นในผู้บริหาร 1.2 การฝึกอบรม 1.3 การมีส่วนร่วมในการตัดสินใจ 1.4 ความพร้อมด้านเทคโนโลยี และ มิติที่สอง มิติด้านประสิทธิภาพและการใช้เทคโนโลยีใหม่ ประกอบด้วย 5 ปัจจัย ได้แก่ 2.1 การรับรู้ประโยชน์ 2.2 การรับรู้ความง่ายในการใช้ 2.3 ทัศนคติในการใช้งาน 2.4 ความได้เปรียบเชิงเปรียบเทียบ 2.5 การเห็นผลที่ชัดเจน และมิติที่สามมิติด้านความซับซ้อนของเทคโนโลยีใหม่ มีปัจจัยเดียวคือความซับซ้อน
References
ธานินทร์ ศิลป์จารุ. (2555). การวิจัยและการวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติด้วย SPSS และ AMOS. สามัญบิสซิเนสอาร์ แอนด์ดี.
Bartlett, M. S. (1950). Tests of significance in factor analysis. British Journal of Psychology, 3(2), 77–85. https://doi.org/10.1111/j.2044-8317.1950.tb00285.x
Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS Quarterly, 13(3), 319-340.
Eisenberger, R., Huntington, R., Hutchison, S., & Sowa, D. (1986). Perceived organizational support. Journal of Applied Psychology, 71(3), 500-507. http://dx.doi.org/10.1037/0021-9010.71.3.500
Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., Anderson, R. E., & Tatham, R. L. (2010). Multivariate data analysis (7th ed.). Pearson Prentice Hall.
Hiatt, J. M. (2006). ADKAR: A model for change in business, government, and our community. Prosci Research.
Kaiser, H. F. (1970). A second generation little jiffy. Psychometrika, 35(4), 401–415. https://doi.org/10.1007/BF02291817
Rogers, E. M. (2003). Diffusion of innovations (5th ed.). Free Press.
Russell, S. J., & Norvig, P. (2021). Artificial intelligence: A modern approach (4th ed.). Pearson.
Thurstone, L. L. (1931). Multiple factor analysis. Psychological Review, 38(5), 406-427. https://psycnet.apa.org/doi/10.1037/h0069792
Venkatesh, V., Morris, M. G., Davis, G. B., & Davis, F. D. (2003). User acceptance of information technology: Toward a unified view. MIS Quarterly, 27(3), 425-478. https://doi.org/10.2307/30036540
West, S. G., Finch, J. F., & Curran, P. J. (1995). Structural equation models with nonnormal variables: Problems and remedies. In R. H. Hoyle (Ed.), Structural equation modeling: Concepts, issues, and applications (pp. 56-75). Sage.
Downloads
เผยแพร่แล้ว
How to Cite
ฉบับ
บท
License
Copyright (c) 2024 มหาวิทยาลัยธุรกิจบัณฑิตย์
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
เนื้อหาและข้อมูลในบทความที่ลงตีพิมพ์ในวารสารสุทธิปริทัศน์ ถือเป็นข้อคิดเห็นและความรับผิดชอบของผู้เขียนบทความโดยตรงซึ่งกองบรรณาธิการวารสาร ไม่จำเป็นต้องเห็นด้วย หรือร่วมรับผิดชอบใดๆ
บทความ ข้อมูล เนื้อหา รูปภาพ ฯลฯ ที่ได้รับการตีพิมพ์ในวารสารสุทธิปริทัศน์ ถือเป็นลิขสิทธิ์ของวารสารสุทธิปริทัศน์หากบุคคลหรือหน่วยงานใดต้องการนำทั้งหมดหรือส่วนหนึ่งส่วนใดไปเผยแพร่ต่อหรือเพื่อกระทำการใด ๆ จะต้องได้รับอนุญาตเป็นลายลักษณ์อักษรจากวารสารสุทธิปริทัศน์ก่อนเท่านั้น
