As a result of introducing robot assisted learning which utilizes social robots or telepresence robots in language learning or special education, research on technology acceptance model for robot-assisted learning is also being conducted. The unified theory of acceptance and use of technology (UTAUT) model of intelligent robot has been studied, but of tele-operated robot is insufficient. The purpose of this paper is to estimate the UTAUT model by pre-service teachers who experienced telepresence robot-assisted learning that can be done in future school. It is found that the estimated UTAUT model consists of more concise factors than social robots, and the importance of perceived enjoyment is higher. In other words, the pre-service teachers showed significant acceptance of tele-operated robots with enhanced enjoyment composed of its mobility, communication, and touchable appearance of the face and body.
This study was to identify the factors affecting nurses' use intention of digital healthcare and the moderating effect of clinical career based on the UTAUT model. The items were composed by performance expectancy 3 items, facilitation condition 3tiems, and perceived risk 3 items. CFA was performed to verify the construct validity. As a results, average variance extracted (AVE) was .5 or higher, and construct reliability (CR) was .7 or higher. Model fit was confirmed as CMIN/df=1.797, GFI=.955, CFI=.979, TLI=.968, IFI=.979, and RMSEA=.063. The internal reliability was .93 for performance expectancy, .84 for facilitating conditions, and .64 for perceived risk. Performance expectancy, facilitating condition, and perceived risk had a significant effect on use intention, and clinical career showed a moderating effect(t=-2.159, p=.032). Therefore, in order to enhance the use intention of digital health care, performance expectancy, and facilitating conditions should be raised and perceived risk should be reduced.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.7
no.12
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pp.711-720
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2020
This research aims to analyze the factors affecting the acceptance of social commerce, including performance expectancy, effort expectancy, social support, facilitating conditions, hedonic motivation, habitability, price saving orientation, and privacy concerns using the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT2). UTAUT2 has been examined and modified in various contexts. The research model studies the acceptance and use of technology in the context of customers. This study adopts a quantitative method using the partial least squares regression (PLS) approach involving 244 respondents. The respondents are users of social commerce in Indonesia. The result of this research indicates that social influence, facilitating conditions, hedonic motivation, habit, price value orientation, and privacy concerns have a significant effect on behavioral intention. On the other hand, performance expectancy and effort expectancy does not affect behavioral intention. Furthermore, price value has a significant effect on social commerce user behavior. Lastly, facilitating conditions and habits does not affect social commerce user behavior. This research contributes to the development of theory by examining an additional variable, which is privacy concern. This study is significant since social media and social commerce have grown exponentially nowadays. Implications of the results for the development of the theory (UTAUT2) and practice are discussed in the article.
Recently, the use of serving robots has been increasing due to the increase in preference for non-face-to-face services and the rise in the minimum wage due to the coronavirus. When analyzing previous studies related to serving robots, it was confirmed that most of the studies on the functions and technologies of serving robots were conducted. Therefore, this study analyzed the factors affecting the attitude and customer satisfaction of restaurant consumers toward serving robots by adding performance expectations, effort expectations, and speed factors among the UTAUT2 models. The survey period was conducted from July 28, 2021 to September 9, 2021, and 306 out of a total of 310 surveys were used for analysis, excluding 4 unfaithful surveys. For the analysis, exploratory factor analysis, reliability analysis, confirmatory factor analysis, and hypothesis test were performed using SPSS 20.0 and AMOS 20.0, and the research results are as follows. First, it was found that performance expectation, effort expectation, and speed had a significant positive (+) effect on attitudes. Second, it was found that attitude had a significant positive (+) effect on customer satisfaction. This study researched customer selection attributes of robot service restaurants using the UTAUT2 model, and also provided academic and practical implications.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.26
no.2
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pp.1-11
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2019
Recently, mobile and smart devices are rapidly spreading. As a result, financial settlement services, which were formerly face-to-face and PC-based, have now been replaced by mobile environments. One of the business areas that utilize FinTech is focused on the easy payment services. The main purpose of this study is to analyze empirically the factors affecting the acceptance of the easy payment services. To achieve this purpose, we surveyed the individuals who have some understanding about the easy payment services. The collected 206 data were used for statistical analysis. The results of the hypotheses test using structural equation model are summarized as follows. First, performance expectancy, social influence, and security perceived by users of the easy payment services have positive influence on positive attitude, but effort expectancy does not. Second, facilitating conditions and positive attitude of easy payment services have positive effects on service adoption. Based on the results of the analysis, it provided meaningful implications for practitioners and researchers in related fields.
The purpose of this study was to examine the intention of consumer acceptance of technology in agricultural production by applying the unified theory of acceptance and use of technology (UTAUT) to smart farm. In particular, this study analyzed the intention to accept the technology of agricultural students, farmers, start-up farmers, returning farmers, and returnees in the general manufacturing industry and high-tech industries, and in agricultural sectors corresponding to primary industries. The results showed that performance expectancy, social influence, facilitating conditions, IT development level, and reliability had a significant influence on the intention to use smart farm technology. However, effort expectancy and price value were rejected because no significant impact on use intention was tested. In addition, the influences of the variables showing their influence were reliability (β=.569) > IT development level (β=.252) > social influence (β=.235) > performance expectancy (β=.182) > facilitating conditions (β=.134).
Journal of Agricultural Extension & Community Development
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v.30
no.1
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pp.15-29
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2023
Recently, there has been increasing interest in renewable energy in the agricultural sector. Agrophotovoltaics, producing electricity while farming, has attracted much attention. This study aims to identify the factors influencing the acceptance intention of Agrophotovoltaics. Using the UTAUT2 model, we designed a research model to examine the impact of performance expectancy, effort expectancy, facilitating conditions, social influence, and investment utility on the intention to adopt Agrophotovoltaics through the mediation effect of the user's innovativeness. We conducted a survey on farmers and obtained 212 responses for the final analysis. The results showed that effort expectancy and innovativeness significantly positively affected the intention to adopt Agrophotovoltaics. Furthermore, innovativeness was found to fully mediate the relationship among performance expectancy, facilitating conditions, investment utility, and acceptance intention. This suggests that focusing supportive measures on innovative groups could promote the adoption of Agrophotovoltaics.
Sung Rae KANG;Sang Ho HAN;So Hye BAE;Yeo Hyun YOON
The Korean Journal of Franchise Management
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v.15
no.2
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pp.57-75
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2024
Purpose: Nowadays, many restaurants use serving robots. Initially, many people thought that Covid-19 caused the spread of serving robots. However, even as the endemic, many restaurants still use serving robots. Therefore, this study examines why many customers choose restaurants with serving robots, using the UTAUT2 framework. Additionally, this study explores whether shyness has a moderating effect on these factors. Research design, data and methodology: Data were collected from 307 consumers who had visited a restaurant using a serving robot and analyzed using SmartPLS 4.0 software. A total of 286 datasets were analyzed. Result: We found that the precedence factors of UTAUT2 (Performance Expectancy, Effort Expectancy, Social Influence, Facilitating Condition, Hedonic Motivation) had a positive effect on attitude. Furthermore, attitude had a significant positive effect on Behavioral Intention. However, shyness did not appear to have a moderating effect among these factors. This is likely due to customers using serving robots for very short time, as identified in the literature review. Conclusions: As a result of this study, it was explained that Hedonic Motivation had the most significant positive effect on shaping attitudes toward restaurants using serving robots through the UTAUT2 model.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.29
no.7
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pp.53-71
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2024
Generative Artificial Intelligence (AI) has become the focus of societal attention due to its wide range of applications and profound impact. This paper constructs a comprehensive theoretical model based on the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology 2 (UTAUT2), integrating variables such as Personal Innovativeness and Perceived Risk to study the key factors influencing enterprises' adoption of Generative AI. We employed Structural Equation Modeling (SEM) to verify the hypothesized paths and used the Bootstrapping method to test the mediating effect of Behavioral Intention. Additionally, we explored the moderating effect of Perceived Risk through Hierarchical Regression Analysis. The results indicate that Performance Expectancy, Effort Expectancy, Social Influence, Price Value, and Personal Innovativeness have significant positive impacts on Behavioral Intention. Behavioral Intention plays a significant mediating role between these factors and Use Behavior, while Perceived Risk negatively moderates the relationship between Behavioral Intention and Use Behavior. This study provides theoretical and empirical support for how enterprises can effectively adopt Generative AI, offering important practical implications.
Arun T M;Shaili Singh;Sher Jahan Khan;Manzoor Ul Akram;Chetna Chauhan
Asia pacific journal of information systems
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v.31
no.1
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pp.17-42
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2021
This study examines the adoption of subscription-based video on demand (SVOD) streaming services among consumers. Primarily, we explore the moderating effect of the two models of streaming services, standalone streaming services and bundled streaming services, on the users' adoption. We employ the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT2) model in this study. We utilize the data collected from 337 Indian respondents and find that all constructs of the UTAUT2 model act as motivators of adoption. Gender, age, and experience of the respondent also play a moderating role in the adoption of streaming services. We also find that providing bundled streaming service positively moderates price-value and hedonic motivation of adoption. The study is perhaps the first of its kind that aims to understand the motivations for adoption of SVOD services, particularly in the Indian context, which has the fastest-growing base of internet users in the world.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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