Post on 31-Oct-2015
7/16/2019 A disseminação da aprendizagem com mobilidade (M-learning)
http://slidepdf.com/reader/full/a-disseminacao-da-aprendizagem-com-mobilidade-m-learning 1/25
DataGramaZero - Revista de Informação - v.13 n.4 ago12 ARTIGO 02
--------------------------------------------------------------------------------
A disseminação da aprendizagem com mobilidade (M-learning)
The dissemination of learning with monility,(M-learning)
por Jorge Brantes Ferreira e Jorge Ferreira da Silva e Helga Campos e Maria Luíza A. de
Carvalho e Angilberto Sabino de Freitas e Amarolinda Saccol e Eliane Schlemmer
Resumo: Este artigo revisa a literatura de aprendizagem com mobilidade (m-learning) e de
modelos de aceitação e adoção de tecnologia com o objetivo de identificar a situação atual
acerca dos estudos sobre a adoção do m-learning, almejando propor um modelo para avaliar a
intenção de uso do m-learning no contexto brasileiro. O artigo aprofunda a compreensão daliteratura acerca das teorias e fatores relacionados à adoção do m-learning. Ao modelo
proposto, adaptado do Modelo de Aceitação de Tecnologia (TAM), foram introduzidos dois
construtos, compatibilidade e autoeficácia, com o intuito de melhor avaliar a intenção de uso
dessa tecnologia.
Palavras-chaves: Modelos de aceitação de tecnologia; Aprendizagem com mobilidade; M-
learning
.
Abstract: This paper reviews the present m-learning and technology acceptance literature in
order to portrait the current state of mobile learning (m-learning) research. This work
ultimately aims propose an extended model to evaluate users’ intentions to accept m-learning
in the Brazilian higher education context. The paper offers an in-depth evaluation of the
literature reviewed, related to the theories and factors impacting upon m-learning adoption.
The proposed model, an extension of the Technology Acceptance Model (TAM), introduces
two constructs, compatibility and self-efficacy, with the goal to better assess users’ intentions
regarding the adoption of the evaluated technology.
7/16/2019 A disseminação da aprendizagem com mobilidade (M-learning)
http://slidepdf.com/reader/full/a-disseminacao-da-aprendizagem-com-mobilidade-m-learning 2/25
Keywords: Technology acceptance models; Mobile learning; M-learning
Introdução
As mais recentes tecnologias móveis e sem fio (como telefones celulares, smartphones,
tablets, notebooks) oferecem um conjunto de possibilidades para a aprendizagem. Elas
permitem trocar informações, compartilhar idéias, experiências, resolver dúvidas, acessar uma
vasta gama de recursos e materiais didáticos, incluindo texto, imagens, áudio, vídeo, e-books,
artigos, notícias online, conteúdos de blogs, microblogs e jogos no exato momento em que se
faz necessário. Por causa do potencial de uso generalizado desses dispositivos móveis,
argumenta-se que o mobile learning (m-learning) seja a próxima onda dentre os novos
ambientes de aprendizagem (Goh e Kinshuk, 2004;. Hsu, 2006).
De acordo com a empresa de consultoria Teleco , o Brasil fechou o ano de 2011 com 242
milhões celulares, sendo que desses, 44 milhões (18,2%) são de assinantes na modalidade pós-
pago. Já em nível global, a consultoria MobiThinking apontou em dezembro de 2011 já
existirem quase 6 bilhões de assinaturas de telefones celulares, o que representa, em uma
conta crua, um número de celulares equivalente à aproximadamente 85% da população
mundial. Sem entrar na discussão de que algumas pessoas possam possuir mais de umaassinatura, o que diminuiria esses percentuais, o fato é que uma parcela considerável da
população hoje possui acesso a esses serviços tanto no modelo pós-pago quanto no modelo
pré-pago, o que torna essa arena um ambiente bastante promissor para a prática de ensino e
aprendizagem. Nesse contexto, o m-learning se apresenta como uma nova forma de ensino,
capaz de ajudar as pessoas a adquirirem conhecimento e habilidade de forma ubíqua com o
apoio das diversas tecnologias móveis.
Entretanto, a despeito de existir um discurso eufórico em relação ao m-learning, o
conhecimento sobre a sua prática e utilização ainda está em fase embrionária, e seus
7/16/2019 A disseminação da aprendizagem com mobilidade (M-learning)
http://slidepdf.com/reader/full/a-disseminacao-da-aprendizagem-com-mobilidade-m-learning 3/25
fundamentos teóricos ainda não amadureceram (Muyinda, 2007). Apesar do alto grau de
inserção dos dispositivos móveis na sociedade atual, a simples disponibilidade dessa
tecnologia por si só não garante que o seu potencial será utilizado em termos de
aprendizagem, nem aceito de forma homogênea por todos. Isso se traduz na percepção de
que, até agora, o m-learning ainda não tem causado grande impacto no contexto educacional
(Liu, Han & Li, 2010). No Brasil, em particular, quase não há relatos na literatura acerca de
experiências com o uso de m-learning.Por outro lado, apesar de já existirem alguns estudos
que buscam entender que fatores influenciam a intenção de uso e o uso efetivo pelos usuários
em relação ao m-learning (Huang, 2007; Phuangthong & Malisawan, 2005; Wang, 2009), ainda
é incipiente o entendimento sobre a questão da adoção de tecnologias móveis em ambientes
educacionais (Pozzi, 2007). Em particular, as questões a respeito de como promover a
aceitação do m-learning pelos usuários ainda se encontram em grande parte sem solução. A
luz desse argumento, acreditamos que uma revisão da literatura relevante sobre a adoção de
tecnologia e, em particular, sobre a adoção do m-learning é essencial para que possamos
ampliar o âmbito do nosso entendimento teórico afim de identificar os possíveis fatores queinfluenciam os indivíduos a adotarem o m-learning.
Nesse contexto postula-se a seguinte questão de pesquisa: Que fatores podem influenciar os
usuários a adotarem o m-learning? Ao pesquisar a literatura pertinente, os objetivos deste
trabalho são dois: (1) identificar a situação atual acerca dos estudos sobre adoção do m-
learning e (2) propor um modelo para avaliar a intenção de uso ou uso efetivo do m-learning.
Busca-se então caracterizar a aceitação dos usuários em relação ao m-learning, conformeestipulado por modelos de aceitação de tecnologia existentes. O artigo está estruturado da
seguinte forma. Inicia-se com esta introdução, que contextualiza o problema de pesquisa e
expõe os objetivos do trabalho. Em seguida, conceitua-se o que é o m-learning para então
revisar modelos de adoção de tecnologia existentes na literatura e a aplicação desses na
avaliação da adoção do m-learning. Por fim, propõem-se, para futuro teste empírico, um
modelo para avaliar a intenção de uso do m-learning e sua aceitação no ambiente brasileiro. O
trabalho encerra-se com as considerações finais do artigo.
Mobile Learning (M-learning) ou Aprendizagem com Mobilidade
Com recursos cada vez mais avançados presentes nos dispositivos móveis, abre-se um leque
de oportunidades para que as instituições de ensino passem a aplicar essas tecnologias ao
processo de ensino, tanto em suporte ao ambiente presencial quanto para públicos localizados
em áreas remotas. Por meio do m-learning, indivíduos podem realizar atividades de
aprendizagem utilizando dispositivos para acessar material didático e para se comunicar, a
qualquer hora e em qualquer lugar (Clyde, 2004; Gay, 2001;. Hill & Roldan, 2005).
7/16/2019 A disseminação da aprendizagem com mobilidade (M-learning)
http://slidepdf.com/reader/full/a-disseminacao-da-aprendizagem-com-mobilidade-m-learning 4/25
Geddes (2004, p.1) define o m-learning (Mobile Learning) ou Aprendizagem com Mobilidade
como a ‘aquisição de conhecimento e habilidades por meio de tecnologia móvel em qualquer
lugar e em qualquer tempo’. Para Geddes, o m-learning tem potencial para iniciar uma nova
era de treinamentos e educação. Segundo Saccol et al. (2010), é possível usar as tecnologias
móveis e sem fio para acessar um ambiente virtual de aprendizagem com diversos objetivos
como a de realizar um curso, interagir com colegas, buscar ou postar materiais em qualquer
lugar ou momento. Os recursos permitem interagir com colegas e professores, enviando e
recebendo mensagens sobre atividades educacionais (por meio de SMS ou chats), receber ou
enviar lembretes de naturezas distintas, participar de fóruns, entregar trabalhos, fazer
reuniões de estudo, tirar dúvidas (Motiwalla, 2007), responder a um “quiz” pelo celular,
acessar um vídeo ou áudio (Gjedde, 2008) e aprender por meio do uso de jogos móveis (Ardito
, 2008). Além do mais, facilita o processo de captar e organizar informações em processos de
aprendizagem que podem ocorrer em lugares específicos, como por exemplo, um museu ou
uma visita a um ambiente de trabalho (Vavoula, 2009). Outros recursos incluem ouvir um
podcast em MP3 com comentários ou sínteses de um professor ou colegas após uma aula,realização de encontros para trabalho e estudo de forma síncrona (webconferências) com
vídeo, chat, áudio, texto e câmera, de onde quer que os participantes estejam, mesmo que
esses se encontrem em situação de trânsito (Evans, 2008). Por fim, trabalhadores podem
participar de um processo de capacitação ou treinamento em campo sobre um novo processo
ou produto (Brown & Metcalf, 2008; Peters, 2005).
Com esse conjunto de possibilidades de aplicação das tecnologias móveis e sem fio, na medida
em que nos deslocamos, podemos ter acesso a elementos que podem enriquecer a
aprendizagem em contato com o mundo. Assim, Saccol, (2010) propõem uma definição mais
ampla de m-learning como sendo: “processos de aprendizagem apoiados pelo uso de
tecnologias da Informação ou comunicação Móveis e Sem Fio, e que tem como característica
fundamental a mobilidade dos aprendizes, que podem estar fisicamente/geograficamente
distante uns dos outros e também de espaços formais de educação, tais como salas de aula,
salas de formação, capacitação e treinamento ou local de trabalho” (Saccol, 2010, p. 25)
Segundo Mallat, (2006), o principal aspecto do m-learning é a mobilidade. De acordo com
Kakihara & Sørensen (2001), o conceito de mobilidade consiste de três dimensões distintas dainteração humana: (1) a dimensão temporal, (2) a dimensão espacial, e (3) a mobilidade
contextual. Assim, para a devida compreensão do conceito de m-learning, é necessário
compreender que a mobilidade pode ser entendida de diversas formas (Kakihara & Sørensen,
2002; Kukulska-Hulme et al., 2009; Lyytinen & Yoo, 2002; Saccol, 2010; Sharples, 2000; Sherry
& Salvador, 2002, Sorensen, 2008): (1) há a mobilidade física dos aprendizes, ou seja, durante
os deslocamentos das pessoas elas podem querer aproveitar oportunidades para aprender; (2)
há a mobilidade da tecnologia que significa que diversos dispositivos móveis podem ser
utilizados quando o aprendiz está em movimento, ex: smartphone, tablet, etc; (3) já a
mobilidade conceitual propõe que estamos sempre aprendendo, e a nossa atenção tem que
ser compartilhada entre os diferentes conceitos e conteúdos com os quais temos contato
7/16/2019 A disseminação da aprendizagem com mobilidade (M-learning)
http://slidepdf.com/reader/full/a-disseminacao-da-aprendizagem-com-mobilidade-m-learning 5/25
diariamente; (4) no que se refere a mobilidade social/interacional argumenta-se que
aprendemos em contato com diferentes grupos sociais, incluindo família, colegas de trabalho,
etc; (5) e por fim há a mobilidade temporal, em que se pode aprender em diferentes
momentos.
Entretanto, é importante fazer uma distinção acerca do m-learning por aquilo que o diferencia
de outras práticas, como o e-learning. Segundo Wagner & Wilson (2005), a aprendizagem
móvel não deve ser vista como e-learning transferido para dispositivos móveis. Em vez disso,
eles afirmam que o valor dos dispositivos móveis como ferramentas de aprendizagem
encontra-se na sua capacidade de permitir às pessoas conectarem-se a materiais previamente
baixados a qualquer momento em qualquer local, além de facilitar a conexão entre todos em
qualquer hora e lugar. Assim, o m-learning oferece maior controle e autonomia sobre a própria
aprendizagem. Além do mais, possibilita a aprendizagem em contexto, ou seja, no local,
horário e nas condições que o aprendiz julgar mais adequadas. Possibilita também acontinuidade e conectividade entre contextos. Por exemplo, enquanto o aprendiz se move em
determinada área ou ao longo de um evento pode estar em constante contato e conectado
com seus pares e com conteúdos didáticos. E por fim, colabora para a espontaneidade e o
oportunismo no processo de aprendizagem, uma vez que o aprendiz pode aproveitar tempos,
espaços e quaisquer oportunidades para aprender de forma espontânea, de acordo com seus
interesses e necessidades (Kukulska-Hulme, 2009; Sharples, 2000; Traxler, 2009; Winters,
2007). Então, se o e-learning leva o aluno para além da sala de aula tradicional, o m-learning o
leva para além da sala de aula e também para além de um local fixo (Cmuk, 2007).
Apesar do imenso potencial e benefícios que podem ser proporcionados pelo uso dessa
tecnologia, diversas limitações têm sido apontadas. Do ponto de vista tecnológico, muitos
pesquisadores argumentam que há muitas restrições técnicas que podem impedir a adoção do
m-learning. Wang, (2009) apontam que os desafios técnicos em fazer a adaptação dos serviços
existentes de e-learning para m-learning são grandes, e que os usuários podem ainda não estar
inclinados a aceitar o m-learning. Essas restrições, como discutido por Maniar e Bennett
(2007), incluem aspectos como o tamanho pequeno da tela e sua pouca resolução; falta de
capacidade para entrada de dados; baixa capacidade de armazenamento de dados; baixa
largura de banda; a velocidade limitada do processador; curta duração da bateria; problemasde software e interoperabilidade e falta de padronização. Entretanto, com o avanço dos atuais
smartphones, alguns desses problemas já estão em vias de solução. Dispositivos como os
aparelhos de celular mais modernos já possuem boa capacidade de processamento e de
armazenamento de dados, tamanho e resolução de tela mais adequados, acesso mais rápido a
internet e baterias de duração mais longa, o que parece fazer desses aparelhos ferramentas
promissoras para o m-learning, se comparadas aos celulares de três ou quatro anos atrás,
quando foi publicada essa pesquisa. Além do mais, os tablets parecem surgir como um
dispositivo propício para a prática do m-learning. Diante desse cenário, o quadro 1 contrapõe
uma série de benefícios e limitações que também precisam ser consideradas em relação às
práticas de m-learning.
7/16/2019 A disseminação da aprendizagem com mobilidade (M-learning)
http://slidepdf.com/reader/full/a-disseminacao-da-aprendizagem-com-mobilidade-m-learning 6/25
Quadro 1: Benefícios e limitações do m-learning
Fonte: Saccol et al. (2010, p. 34-35)
Percebe-se que o sucesso do m-learning pode depender ou não dos usuários estarem
dispostos a adotar a nova tecnologia que é diferente do que eles estão acostumados. Éimportante notar que nos contextos de m-learning é exigido dos alunos um grande grau de
autonomia, repassando a eles grande responsabilidade pela sua própria aprendizagem. Ao
contrário da aprendizagem em contextos convencionais, como o presencial, o uso do m-
learning postula a ser uma nova opção ao invés de uma responsabilidade obrigatória. Assim, as
questões-chave para o sucesso do m-learning estão na vontade subjetiva e cognitiva do
indivíduo em se engajar em atividades de m-learning. Para compreender como um tecnologia
pode ser disseminada, apresenta-se o arcabouço teórico para avaliar a aceitação de tecnologia
e algumas pesquisas que já aplicaram essa teoria ao m-learning.
Modelos e teorias sobre aceitação de tecnologia
Historicamente, o foco principal das diversas linhas de pesquisa sobre aceitação de tecnologia
esteve na implementação e utilização de novas tecnologias de informação (computadores
pessoais, processadores de texto, planilhas eletrônicas, internet, vídeo conferência, e-mail,
pacotes de software e etc) no ambiente de trabalho e para tarefas produtivas, buscando
analisar os fatores que influenciavam a utilização ou a intenção de uso das tecnologias
(Agarwal & Prasad, 1999; 2000; Davis, 1989; Hendrickson, 1993; Igbaria, 1995; Igbaria, 1996;
Mathieson, 1991; Venkatesh, 1999; Venkatesh & Davis, 2000; Venkatesh, 2003). Entretanto, autilização desses modelos tem sido estendida para outros contextos fora do ambiente
organizacional, como os trabalhos de Childers, (2001), avaliando o uso de internet por
consumidores, de Suh e Han (2003) sobre o uso de comunidades virtuais, ou o artigo de
Devraj, (2002) sobre compras pela internet.
A base teórica para estes estudos se desenvolveu a partir da Teoria da Ação Intencional (do
inglês Theory of Reasoned Action - TRA) de Fishbein e Ajzen (1975), da qual derivaram, entre
outros, o Modelo de Aceitação de Tecnologia (Technology Acceptance Model - TAM) de Davis
(1989) e Davis, (1989), o Modelo do Processo de Difusão de Tecnologia da Informção (Straub,
1994), a Teoria do Comportamento Planejado (Theory of Planned Behaviour - TPB) de Ajzen
7/16/2019 A disseminação da aprendizagem com mobilidade (M-learning)
http://slidepdf.com/reader/full/a-disseminacao-da-aprendizagem-com-mobilidade-m-learning 7/25
(1991) e a Teoria Unificada de Aceitação e Uso de Tecnologia (Unified Theory of Acceptance
and Use of Technology - UTAUT) de Venkatesh, (2003), que é uma tentativa de unificar
diversos modelos anteriores.
Teorias que deram origem aos modelos de aceitação de tecnologia
A Teoria da Ação Intencional (TRA) (figura 1) é originária da psicologia social e foi desenvolvida
para explicar o comportamento humano, não sendo um modelo proposto exclusivamente para
avaliar o processo de aceitação de tecnologia. Estabelece que o desempenho de um
determinado comportamento de um indivíduo é determinado por suas intenções
comportamentais e esta intenção comportamental, por sua vez, é determinada por dois
aspectos: a sua atitude e as normas subjetivas em que operam.
Figura 1: Teoria da Ação Intencional (TRA)
Fonte: Adaptado de Fishbein & Ajzen (1975).
Segundo Fishbein e Ajzen (1975), a atitude pode ser definida como os sentimentos, positivos
ou negativos, que um indivíduo possui em relação a um comportamento alvo e reflete sua a
disposição pessoal em se engajar em um comportamento, representando sua avaliação
pessoal de acordo com suas crenças que, favorável ou desfavoravelmente, influenciam essa
intenção. O outro componente, normas subjetivas, se refere à percepção que um indivíduo
tem sobre a opinião de pessoas que lhe são importantes a respeito do fato de que ele deva ou
não adotar o comportamento em questão, isto é, está calcado na percepção de uma avaliação
externa a respeito de adotar ou não determinado comportamento (Fishbein & Ajzen, 1975).
Ajzen (1991) estende o modelo Teoria da Ação Intencional com o objetivo de fazer umapredição da intenção do comportamento e do comportamento em situações no qual um
indivíduo possui controle incompleto. Assim, um terceiro construto é introduzido
independente da atitude a das normas subjetivas: o controle comportamental percebido, e o
modelo resultante foi chamado de Teoria do Comportamento Planejado (TPB) (figura 2).
Figura 2: Teoria do Comportamento Planejado (TPB)
7/16/2019 A disseminação da aprendizagem com mobilidade (M-learning)
http://slidepdf.com/reader/full/a-disseminacao-da-aprendizagem-com-mobilidade-m-learning 8/25
Fonte: Ajzen (1991).
O controle comportamental percebido reflete a crença que um indivíduo detém sobre a
disponibilidade de recursos e de oportunidades (ou fatores que dificultam ainda mais o
desempenho do comportamento). Em conjunto, a atitude, as normas subjetivas e a percepção
de controle comportamental contribuem diferentemente para a formação da intenção
comportamental que se presume ser o antecedente do comportamento. Com base nesses
modelos, foram desenvolvidos diversos outros para avaliar particularmente o uso de
tecnologias associadas a sistemas de informação e comunicação. Dois modelos tem se
destacado nessa literatura e serão discutidos mais a fundo a seguir, juntamente com seus
respectivos construtos e estruturas: o Modelo de Aceitação de Tecnologia (TAM) de Davis
(1989) e Davis et al. (1989) e a Teoria Unificada de Aceitação e Uso de Tecnologia (UTAUT) de
Venkatesh et al. (2003).
O modelo de aceitação de tecnologia (TAM)
O Modelo de Aceitação de Tecnologia (TAM) (Davis, 1989), derivado da Teoria da Ação
Intencional (TRA), foi concebido como um modelo parcimonioso, desenvolvido
especificamente para avaliar a adoção de tecnologia de computadores e tecnologiasrelacionadas. O argumento teórico do modelo enfatiza duas variáveis que influenciam a
atitude: a utilidade percebida e a percepção de facilidade de uso. Ajzen e Fishbein (1980)
afirmam que a atitude em relação a um objeto influencia as intenções de uso de tal objeto,
consequentemente, influenciando o comportamento em relação ao objeto (isto é, ao seu uso).
Assim, dentro do modelo, a utilidade percebida significa a medida pela qual as pessoas
acreditam que a tecnologia vai ajudá-las a fazer um trabalho melhor. Para Davis, (1989), a
utilidade percebida era caracterizada como a probabilidade de melhoria de desempenho em
tarefas relacionadas ao seu trabalho que o indivíduo enxergava ser possível por meio do uso
de uma dada tecnologia.Posteriormente, essa definição foi ampliada para contextos fora do
ambiente de trabalho, com a utilidade vindo a significar simplesmente as melhorias percebidaspor um indivíduo em sua produtividade ou eficiência em qualquer tarefa, proporcionadas pelo
uso de determinada tecnologia. Já a percepção de facilidade de uso representa a percepção
que o indivíduo possui acerca do esforço que terá que despender para usar a nova tecnologia.
Essas duas variáveis espelham duas das características da inovação descritas no modelo de
difusão de Rogers: vantagem relativa e complexidade. Posteriormente, Davis. (1989)
expandiram o modelo, chamado de Modelo de Aceitação de Tecnologia 2 ou Modelo de
Aceitação de Tecnologia "estendido", sugerindo a inclusão de variáveis externas a ele (Figura
3).
7/16/2019 A disseminação da aprendizagem com mobilidade (M-learning)
http://slidepdf.com/reader/full/a-disseminacao-da-aprendizagem-com-mobilidade-m-learning 9/25
Figura 3 – O Modelo de Aceitação de Tecnologia (TAM)
Fonte: Davis, (1989)
No entanto, os próprios autores do Modelo de Aceitação de Tecnologia original (Davis, 1989),
ao testar o modelo sem o construto atitude, em ambientes onde a escolha do uso da
tecnologia era mandatória (por exemplo, em empresas que adotam um novo sistema que deve
ser obrigatoriamente usado por todos os funcionários), perceberam que o modelo se
comportava igualmente bem com ou sem a atitude mediando a intenção de uso. Em cenáriosonde o uso da tecnologia é voluntário, a atitude se mostrou relevante e um fator determinante
do uso, apesar de sua relação direta com a intenção de uso não ficar comprovada (Jackson,
1997). Uma possível explicação para a conclusão de que a atitude não é um construto
essencial para o Modelo de Aceitação de Tecnologia, de acordo com Taylor e Todd (1995b), é o
fato de que, para ambientes de trabalho, o desempenho da tecnologia é o fator mais
importante, com os gostos ou sentimentos pessoais dos possíveis usuários não exercendo
influência significativa sobre a intenção de uso ou o uso concretizado. Davis, (1989) destacam
também que, para aplicar esses construtos na compreensão da aceitação de tecnologia, é
necessário medir atitudes e crenças em relação ao uso da tecnologia e não à tecnologia em si
(simplesmente como conceito ou idéia, desligada do uso prático), uma vez que indivíduospodem possuir visões positivas sobre tecnologias novas, mas não estarem dispostos a adotá-
las ou utilizá-las.
Testado exaustivamente ao longo dos anos no campo de sistema de informações (Legris, 2003;
Yousafzai, 2007) e tendo servido de base para a criação e teste de vários modelos posteriores
(Kulviwat, 2007), Yousafzai (2007) atestam que a grande popularidade do Modelo de Aceitação
de Tecnologia pode estar associada ao fato de o modelo ser parcimonioso, específico para o
contexto de inovações tecnológicas e capaz de produzir explicações e predições adequadaspara a aceitação de diversas tecnologias em diferentes ambientes. Além disso, o Modelo de
Aceitação de Tecnologia possui uma base teórica sólida e várias escalas validadas para a
medição de seus construtos, o que facilita a sua aplicação e replicação nas mais distintas
condições e contextos.
Teoria Unificada de Aceitação e Uso de Tecnologia (UTAUT)
Em uma tentativa de propor um modelo de aceitação, uso e difusão de tecnologia mais
abrangente, Venkatesh (2003) propõem o modelo UTAUT, Teoria Unificada de Aceitação eUso de Tecnologia, no qual integra elementos de oito teorias diversas. Os oito modelos
7/16/2019 A disseminação da aprendizagem com mobilidade (M-learning)
http://slidepdf.com/reader/full/a-disseminacao-da-aprendizagem-com-mobilidade-m-learning 10/25
consistem da Teoria da Ação Intencional (TRA) (Fishbein & Ajzen, 1975), o Modelo de
Aceitação de Tecnologia (TAM) (Davis, 1989), o Modelo Motivacional (MM) (Davis, 1992), a
Teoria do Comportamento Planejado (TPB) (Ajzen, 1991), o Modelo de Aceitação de
Tecnologia combinado com o Teoria do Comportamento Planejado (C-TAM-TPB) (Taylor &
Todd, 1995a), o Modelo de Utilização de PC (MPCU) (Triandis, 1977; Thompson, 1991), a teoria
da difusão da inovação (Rogers, 2003; Moore & Benbasat, 1991) e a teoria cognitiva social
(Bandura, 1986; Compeau & Higgins, 1995).
Venkatesh (2003) teorizam que quatro construtos, expectativa de desempenho, expectativa de
esforço, influencia social, condições facilitadoras, todos moderados pela idade, experiência,
sexo e voluntariedade de uso teriam influência direta sobre a intenção de uso e o uso efetivo
da tecnologia. O modelo (Figura 4) foi elaborado e testado para modelar a adoção de novos
sistemas e tecnologias da informação em ambientes de trabalho, na mesma linha do Modelo
de Aceitação de Tecnologia original. No entanto, a Teoria Unificada de Aceitação e Uso deTecnologia possui uma sólida base teórica e sugere construtos que poderiam ser utilizados e
testados também para a adoção de tecnologias em outros contextos, como no caso de
Vasconcelos (2008) e Brauer (2008), que usaram o modelo para avaliar o e-learning no
ambiente corporativo.
Figura 4 – A Teoria Unificada de Aceitação e Uso da Tecnologia (UTAUT)
Fonte: Venkatesh, (2003)
Segundo Venkatesh, (2003), a expectativa de desempenho é definida como o grau em que um
indivíduo acredita que usar uma tecnologia irá ajudá-lo a alcançar níveis superiores de
desempenho em suas tarefas de trabalho. É baseado no construto utilidade percebida do
Modelo de Aceitação de Tecnologia (Davis, 1989) e no construto vantagem relativa da teoria
de difusão de inovações de Rogers (2003). Já a expectativa de esforço é definida como o grau
de facilidade associado ao uso de uma tecnologia e é similar a construtos presentes em outros
modelos, como a facilidade de uso percebida ou o construto complexidade, também presente
na teoria de difusão de inovações de Rogers. Venkatesh, (2003) afirmam que o construto
expectativa de esforço (e seus similares em outros modelos) é significante na previsão daintenção de uso, particularmente nos primeiros estágios da adoção (Thompson, 1994).
7/16/2019 A disseminação da aprendizagem com mobilidade (M-learning)
http://slidepdf.com/reader/full/a-disseminacao-da-aprendizagem-com-mobilidade-m-learning 11/25
Por sua vez, o construto influência social representa o grau de percepção de um indivíduo
sobre o quão importante é, para pessoas próximas e relevantes, que ele utilize a tecnologia. É
similar ao construto normas subjetivas presente na Teoria da Ação Intencional de Fishbein e
Ajzen (1975) e na Teoria do Comportamento Planejado de Ajzen (1991). Venkatesh e Davis(2000) sugerem, no entanto, que os efeitos da influência social são mais relevantes em
ambientes onde a adoção é mandatória, mas apontam para o fato de que, em ambientes onde
a adoção é voluntária, pode existir necessidade de conformação com a opinião de pessoas
próximas ou com grupos de referência, o que tornaria a influência social um construto
igualmente significativo na determinação da aceitação de novas tecnologias. Por fim, o
construto condições facilitadoras mede até que ponto um indivíduo acredita que a
infraestrutura organizacional e técnica existente na empresa permite e suporta a utilização da
tecnologia a ser adotada. Esse construto é similar ao construto controle percebido da Teoria
do Comportamento Planejado (Ajzen, 1991) e ao construto compatibilidade da teoria de
difusão de inovações de Rogers (2003).
Venkatesh et al. (2003) testaram a Teoria Unificada de Aceitação e Uso de Tecnologia
empiricamente e os resultados apresentaram forte suporte para as relações e construtos
propostos no modelo, com efeitos diretos significativos sobre a intenção de uso da tecnologia
sendo verificados para os seguintes construtos: expectativa de desempenho, expectativa de
esforço e influência social. Além disso, foram confirmados efeitos diretos da intenção de uso e
do construto condições facilitadoras sobre o uso concretizado da tecnologia. Venkatesh et al.
(2003) ainda testaram e verificaram efeitos significativos de variáveis moderadoras como sexoe idade. O modelo foi capaz de explicar 70% da variância presente na intenção de uso de uma
tecnologia, representando uma melhora substancial sobre os outros modelos de aceitação de
tecnologia. O Modelo de Aceitação de Tecnologia, por exemplo, segundo Venkatesh, (2003),
para os mesmos dados, só foi capaz de explicar 38% do variância. O arcabouço teórico
apresentado descreve a origem e dois dos principais modelos encontrados na literatura para
analisar o comportamento e a intenção de uso de tecnologia em geral. A seguir são
apresentadas aplicações desses modelos ao m-learning.
Aplicações dos modelos de aceitação de tecnologia ao ambiente de ensino
Por considerar que as tecnologias de informação e comunicação usadas para o processo de
ensino e aprendizagem são, de fato, tecnologias da computação ou relacionadas, diversos
pesquisadores tem usado esse arcabouço teórico para investigar o processo de aceitação e
difusão das tecnologias digitais no ambiente de ensino
No que diz respeito ao e-learning, o uso desses modelos tem sido amplamente documento na
literatura (Arbaugh, 2005; Cheng, 2011; Hong, 2011; Huang, 2012; Kiraz & Ozdemir, 2006;Martins & Kellermanns, 2004; Pituch & Lee, 2006; Sanchez-Franco, 2010; Sugar, 2005; Teo &
7/16/2019 A disseminação da aprendizagem com mobilidade (M-learning)
http://slidepdf.com/reader/full/a-disseminacao-da-aprendizagem-com-mobilidade-m-learning 12/25
Noyes, 2011; Zayim,). Já em relação ao m-learning, apesar de já existirem trabalhos relatados
tanto usando o modelo Modelo de Aceitação de Tecnologia (Huang, 2007; Liu, Han & Li, 2010;
Liu, Li & Carlsson, 2010; Lu & Viehland, 2009; Park, 2011; Suki & Suki, 2011) quanto o modelo
da Teoria Unificada de Aceitação e Uso de Tecnologia (Wang, 2009), ainda é incipiente a
pesquisa e os resultados são inconclusivos, principalmente pelo fato do m-learning ainda ser
um fenômeno relativamente recente e ainda pouco conhecido.
Aplicações dos modelos de aceitação de tecnologia ao Mobile Learning
Liu, Han & Li (2010) fizeram uma ampla revisão da literatura sobre Modelo de Aceitação de
Tecnologia e a Teoria Unificada de Aceitação e Uso de Tecnologia e adaptaram as estruturas
básicas do Modelo de Aceitação de Tecnologia para propor um modelo para avaliar a adoção
do m-learning sob a ótica de serviços, do aprendiz e da perspectiva de consumidor. Segundo o
framework proposto, a adoção do m-learning é influenciada pela percepção de mobilidade(Kaigin & Basoglu; 2006; Mallat, 2008) que o indivíduo possui acerca de seu uso. Outro
construto que influencia a decisão do indivíduo, sob a ótica do m-learning como serviço
oferecido, é a percepção de qualidade (Chiu, 2005; Liaw, 2008), separada em duas dimensões:
percepção da qualidade do conteúdo e da qualidade do sistema. Derivado da teoria da
expectativa de valor (Eccles, 1983), também influenciariam o indivíduo em direção a adotar o
m-learning a sua percepção do valor intrínseco, o valor de utilidade e o custo. Por fim, com
base na proposta de Warner, (1998) para a prontidão para o e-learning, os autores
argumentam que a capacidade de auto-gestão do aprendizado e o conforto com o m-learning
afetariam positivamente a decisão de usá-lo (Wang, 2009).
O modelo não foi testado empiricamente. Entretanto, os autores argumentaram que, apesar
de possuir grande potencial, a absorção dos serviços de m-learning é em geral muito mais
lenta do que o esperado (Liu, Han & Li, 2010). Para eles, a adoção da tecnologia móvel é mais
individual, mais personalizada e focada sobre os serviços disponibilizados pela tecnologia.
Além disso, um usuário de m-learning se comporta como um aluno em vez de um empregado.
Posteriormente, Suki & Suki (2011) confirmaram empiricamente a influência positiva da
percepção de mobilidade na intenção de comportamento, o que dá suporte a um dos
constutos do modelo inicial proposto porLiu, Han & Li (2010). Huang, (2007) estenderam oModelo de Aceitação de Tecnologia e propuseram um estudo com o objetivo de verificar se
ele seria capaz de prever a aceitação do m-learning em atividades em que os usuários
utilizassem material de aprendizagem via dispositivos móveis. O modelo introduz duas
variáveis externas para explicar as diferenças individuais de uso: a percepção do valor de
mobilidade (Seppälä & Alamäki, 2003) e a percepção de diversão (Davis, 1992; Teo and Lim,
1997).
Os resultados corroboram as relações de causalidade básicas do Modelo de Aceitação de
Tecnologia. Em relação às novas variáveis introduzidas, a percepção de valor de mobilidade e
7/16/2019 A disseminação da aprendizagem com mobilidade (M-learning)
http://slidepdf.com/reader/full/a-disseminacao-da-aprendizagem-com-mobilidade-m-learning 13/25
de diversão foram capazes de prever a intenção de uso dos usuários, sendo a percepção de
diversão o preditor mais forte do modelo. Os autores concluíram que os usuários têm atitudes
positivas em relação ao m-learning, isto é, eles vêem o m-learning como uma ferramenta
eficiente. Por outro lado, Suki & Suki (2011) não confirmaram a influência positiva da
percepção de diversão na intenção de comportamento, o que denota ainda resultados
conflitantes sobre que fatores efetivamente influenciam a adoção da tecnologia.
Já o modelo de Liu, Li & Carlsson (2010), também com base no Modelo de Aceitação de
Tecnologia , introduz dois construtos ao modelo. O primeiro é a utilidade de curto e longo
prazo (Thompson, 1991) e é definida como sendo a medida em que um indivíduo acredita que
utilizando uma tecnologia poderá melhorar o desempenho de seu trabalho. Liu, Li & Carlsson
(2010) seguiram o argumento de Chau (1996), que postulou que a percepção de utilidade se
dividia em curto e longo prazo, os quais foram entendidos como geradores de impactos
significativos sobre a intenção de utilizar tecnologias da informação. O longo prazo de utilidadereflete os resultados futuros. Já o curto prazo de utilidade evidencia os resultados imediatos
percebidos pelo indivíduo que podem influenciar as consequências de longo prazo. Um
sistema educacional pode ter tanto percepções de curto quanto de longo prazo de utilidade.
O segundo construto é a inovatividade pessoal (Agarwal & Prasad, 1998) e é definida como
sendo a disposição dos indivíduos em experimentar qualquer nova tecnologia da informação.
Indivíduos com níveis mais elevados de inovação estão mais propensos a desenvolver crenças
positivas sobre novas inovações, comparados com aqueles que possuem níveis mais baixos.Os resultados indicaram que o longo e o curto prazo de utilidade e a inovatividade pessoal tem
influência significativa sobre a intenção de adotar o m-learning. A inovatividade pessoal é
preditora tanto da facilidade de uso percebida quanto do longo prazo de utilidade. De todos os
construtos utilizados na pesquisa, o longo prazo de utilidade foi visto como o preditor mais
significativo para a aceitação do m-learning, sendo um fator chave para prever o uso e adoção
do m-learning. Entretanto, ao contrário de estudos anteriores, o facilidade de uso não teve
qualquer efeito na intenção de uso do m-learning.
Para entender a aceitação da utilização do m-learning por estudantes universitários coreanos
Park, (2011) adaptaram o Modelo de Aceitação de Tecnologia , incluindo quatro variáveis
exógenas: a auto-eficácia, a relevância para disciplinas, a acessibilidade do sistema e normas
subjetivas. Pelo modelo proposto, a atitude é afetada pela utilidade percebida e esta pela
facilidade de uso percebida. A atitude se mostrou como a variável mais importante entre as
endógenas para influenciar a intenção de uso da tecnologia. O modelo proposto apresentou
bom grau de ajuste para as variáveis propostas na finalidade de explicar a intenção de uso do
m-learning. Park (2011) justificaram esse bom resultado ao fato da adição dos fatores sociais
(normas subjetivas) e organizacionais (acessibilidade do sistema), além de fatores individuais
(auto-eficácia e relevância para disciplinas). Ainda, de forma geral, os construtos do modelotiveram tanto influências diretas quanto indiretas na intenção de uso.
7/16/2019 A disseminação da aprendizagem com mobilidade (M-learning)
http://slidepdf.com/reader/full/a-disseminacao-da-aprendizagem-com-mobilidade-m-learning 14/25
O construto acessibilidade do sistema, como um fator organizacional, foi um dos construtos
exógenos dominantes com relação à intenção de uso do m-learning, além de influenciar a
facilidade de uso percebida. Tal resultado pode ser encarado como esperado, dado que o m-
learning requer um ambiente wireless ao invés de conexões com fios e cabos. No contexto dosconstrutos endógenos, nem a utilidade percebida nem a facilidade de uso percebida tiveram
efeitos diretos significativos na intenção de uso do m-learning. No modelo original do Modelo
de Aceitação de Tecnologia , a utilidade percebida afetaria diretamente a intenção de uso da
tecnologia. enquanto que a facilidade de uso percebida teria somente efeitos indiretos
mediados pela atitude.
Wang, (2009) utilizaram o modelo da Teoria Unificada de Aceitação e Uso de Tecnologia para
avaliar a intenção de uso do m-learning com efeitos moderadores de gênero e idade. Porém,Wang et al. argumentaram que os construtos fundamentais da Teoria Unificada de Aceitação e
Uso de Tecnologia, UTAUT não refletiam completamente as influências específicas do m-
learning, o que os levou a incorporar novos construtos no modelo proposto: a diversão
percebida e a auto-gestão do aprendizado. O estudo realizado em cinco organizações em
Taiwan por amostragem não-aleatória teve como resultado que todos os fatores do modelo
apresentaram efeitos significativos sobre a intenção de uso da tecnologia. Consistente com
Venkatesh, (2003), os construtos derivados da Teoria Unificada de Aceitação e Uso de
Tecnologia tiveram uma influência positiva significativa no comportamento de intenção de uso
do m-learning. A expectativa de desempenho apresentou o impacto de maior magnitude.
Os dois novos construtos adicionados ao modelo tiveram um alto grau de influência na
intenção de uso, maior do que os fatores básicos da Teoria Unificada de Aceitação e Uso de
Tecnologia. Segundo Wang, isto pode ser explicado pelo caráter voluntário da utilização do m-
learning, com a criação de um sistema divertido e agradável, podendo ser crucial na atração de
participantes, facilitando a sua auto-gestão do aprendizado. Assim, um indivíduo com grande
capacidade de aprendizado autônomo tem mais chances de começar a utilizar o sistema.
Ainda, a medida do efeito da moderação das variáveis pode ser vista como determinante na
intenção de uso com relação ao gênero. Com exceção da influencia social para mulheres, todosos outros fatores apresentaram efeitos significativos sobre a intenção de uso do m-learning
para ambos os gêneros. Ainda, para os dois grupos de idade (superior a 30 anos e inferior a 30
anos), todos os fatores apresentaram efeitos significativos, com exceção de expectativa de
esforço e influência social para o grupo dos mais jovens. Mesmo com os efeitos de moderação
sendo significantes, estes não demonstraram diferenças significativas nos fatores expectativa
de desempenho e diversão percebida. O que mostra que, independente do gênero e idade, os
que tinham maior expectativa de desempenho e maior diversão percebida tinham uma maior
intenção de uso do sistema.
7/16/2019 A disseminação da aprendizagem com mobilidade (M-learning)
http://slidepdf.com/reader/full/a-disseminacao-da-aprendizagem-com-mobilidade-m-learning 15/25
Por fim, Lu & Viehland (2008) adaptaram o Modelo de Aceitação de Tecnologia introduzindo
quatro variáveis externas: autoeficácia, normas subjetivas, experiência prévia com e-learning
(Nagy 2005), significando que o indivíduo que tem experiência previa com o aprendizado
eletrônico estaria mais propenso a aceitar o m-learning, e a percepção de recursos financeiros
(Mathieson, 2001), que indica a medida em que uma pessoa acredita ter os recursos
financeiros para usar um sistema de informação. Destes, apenas experiência previa com e-
learning não teve influencia sobre a intenção de uso do m-learning.
Um modelo para avaliação do m-learning
Com base na literatura apresentada, adaptamos o Modelo de Aceitação de Tecnologia para
avaliar a intenção de uso do m-learning no ambiente do ensino superior brasileiro. Sugere-se a
introdução de dois construtos externos: a compatibilidade (Moore & Benbasat, 1991;
Venkatesh, 2003) e autoeficácia (Compeau & Higgins, 1995; Pituch & Lee; 2006). Acompatibilidade representa o grau com que uma inovação percebida pelo indivíduo é
consistente com seus valores, necessidades e experiências prévias. Acredita-se que esse
construto é importante para os indivíduos adotarem o m-learning, pois para que possam
perceber vantagens em usá-lo como instrumento de ensino-aprendizagem os adotantes
devem percebê-lo compatível com o processo de ensino a que estão acostumados, levando-se
em conta suas crenças e valores. Por sua vez, a autoeficácia (Compeau & Higgins, 1995; Pituch
& Lee; 2006) representa o julgamento de uma pessoa sobre sua própria capacidade de
organizar e executar um curso de ação necessário para atingir tipos designados de
desempenho. Ainda, conforme descreve Bandura (1977), a autoeficácia reflete a crença sobre
a capacidade do indivíduo em executar certas tarefas com sucesso.
Como argumentamos que o m-learning exige maior autonomia do indivíduo, hipotetizamos
que a autoeficácia é um construto importante e influencia positivamente na intenção de uso,
já tendo sido previamente testado e validada para o e-learning (Pituch & Lee, 2006). Ambos
esses construtos afetariam diretamente a facilidade de uso percebida e a percepção deutilidade de uso e, consequentemente, indiretamente a intenção de uso. Por fim, conforme
argumento de Chau (1996) e os resultados de Liu, Li & Carlsson (2010), propõe-se divisão da
percepção de utilidade em componentes de curto e longo prazo (Thompson, 1991). Conforme
proposto por Cole , (2008) e Eccles & Wigfield (2002), argumenta-se que se o aluno perceber
que a realização de uma tarefa no curto prazo vai lhe ser útil para atender algum objetivo
futuro, isso facilita o seu engajamento no curto prazo em alguma atividade de aprendizagem,
almejando algum objetivo importante no longo prazo, mesmo que haja uma falta de interesse
na atividade de aprendizagem. Assim, a percepção de utilidade de curto prazo influenciaria a
de longo prazo e as duas teriam influência positiva na atitude que influenciaria diretamente a
intenção de uso, juntamente com a facilidade de uso. A figura 10 descreve o modelo proposto
7/16/2019 A disseminação da aprendizagem com mobilidade (M-learning)
http://slidepdf.com/reader/full/a-disseminacao-da-aprendizagem-com-mobilidade-m-learning 16/25
com as relações entre os construtos. De acordo com a revisão da literatura, acreditamos que o
modelo proposto seja adequado para avaliar o m-learning dentro do contexto brasileiro. O
anexo 1 apresenta as escalas, já desenvolvidas e testadas pela literatura, para a medição de
cada construto utilizado no modelo proposto.
Figura 10. Modelo para avaliação de m-learning para o contexto brasileiro
Fonte: adaptado de Davis, 1989.
Considerações Finais
Baseado na revisão de literatura sobre a aprendizagem com moblidade (m-learning) e nos
modelos de aceitação de tecnologia avaliados, este trabalho oferece um modelo abrangente,
ainda que parcimonioso. Dessa forma, contribuímos para aumentar a compreensão acerca da
crescente literatura sobre m-learning, oferecendo um modelo teórico com base no modelo de
aceitação de tecnologia (TAM) com o intuito de aplicá-lo ao ambiente educacional brasileiro.
Busca-se preencher uma lacuna, estendendo o modelo de aceitação de tecnologia a contextos
sociais onde o usuário de tecnologias móveis ganha um novo papel – o de aluno. Além disso, o
artigo fornece várias idéias preliminares para a adoção do m-learning, apontando fatores que
podem influenciar a atitude do indivíduo em direção a aceitar ou não a tecnologia. O fato dos
alunos dos dias de hoje estarem familiarizados com tecnologias móveis, por si só, não garante
a adoção do m-learning. Para assegurar um uso contínuo e eficaz do m-learning, é essencial
que os próprios alunos, que estão no comando de seus problemas de aprendizagem,
percebam que o m-learning está alinhado com suas crenças e valores no que diz respeito aoprocesso de aprendizagem.
O uso de m-learning vai depender de como os alunos avaliam as suas tarefas de aprendizagem
em relação aos benefícios que irão obter no curto e no longo prazo. Uma futura pesquisa
empírica do modelo proposto poderia estender as atuais fronteiras do atual conhecimento
sobre a adoção do m-learning. fortalecendo os fundamentos teóricos aqui apresentados, e,
7/16/2019 A disseminação da aprendizagem com mobilidade (M-learning)
http://slidepdf.com/reader/full/a-disseminacao-da-aprendizagem-com-mobilidade-m-learning 17/25
dessa forma, enriquecendo a nossa compreensão da aceitação do m-learning, oferecendo um
conjunto de possíveis orientações para os profissionais que desejem promover a difusão do m-
learning em suas organizações
Por fim, futuras pesquisas também podem considerar outras duas questões ao avaliarem a
aceitação e difusão do m-learning nas organizações (Saccol, 2010). Primeiramente, existe uma
questão de ordem epistemológica e pedagógica: as práticas de m-learning, assim como outras
práticas que se utilizam de diferentes tecnologias digitais, correm o risco de terem um enfoque
fundamentalmente tecnológico, sem que questões epistemológicas e pedagógicas relevantes
tenham sido pensadas previamente. Assim, outras variáveis ligadas a aspectos sociais
poderiam ser introduzidas no modelo. Em segundo lugar, existem questões de ordem
tecnológica e econômica: as escolhas tecnológicas deverão estar vinculadas às concepções
epistemológicas de quem planeja e implementa atividades educacionais via m-learning. Tais
escolhas também devem estar subordinadas a questões de acessibilidade e adequação datecnologia, bem como de critérios econômicos (custos e benefícios envolvidos).
Bibliografia
AGARWAL, R., & PRASAD, J. A conceptual and operational definition of personal
innovativeness in the domain of information technology. Information Systems Research, v. 9,
n. 2, p. 204 –215, 1998.
AGARWAL, R., & PRASAD, J. Are individual differences germane to the acceptance of new
information technologies? Decision Sciences, v. 30, n. 2, p. 361-91, 1999.
AGARWAL, R., & PRASAD, J. A field study of the adoption of software process innovations by
information system professionals. IEEE Transactions on Engineering Management, v. 47 n. 3, p.
295-308, 2000.
AJZEN, I., & FISHBEIN, M. Understanding Attitudes and Predicting Social Behaviour. Prentice-
Hall, Englewood Cliffs, NJ, 1980.
AJZEN, I. The Theory of Planned Behavior. Organizational Behavior and Human Decision
Processes, v. 50, n. 2, pp. 179-211, 1991.
7/16/2019 A disseminação da aprendizagem com mobilidade (M-learning)
http://slidepdf.com/reader/full/a-disseminacao-da-aprendizagem-com-mobilidade-m-learning 18/25
ARBAUGH, J. B. Is There an Optimal Design for On-Line MBA Courses? Academy of
Management Learning and Education, v. 4, n. 2 p. 135-149, 2005.
ARDITO, C., BUONO, P., COSTABILE, M. F., LANZILOTTI, R., PEDERSON, T., & PICCINNO, A.
Experiencing the past through the senses: an m-learning game at archaeological parks. IEEE
Multimedia, vol. 15, n. 04, p.16-88, 2008.
BANDURA, A. Self-efficacy: toward a unifying theory of behavioral change. Psychological
Review, v. 84, p: 191 –215, 1977.
BANDURA, A. Social foundations of thought and action: a social cognitive theory. Englewood
Cliffs, NJ: Prentice Hall, 1986.
BRAUER, M. Resistência à educação a distância na educação corporativa. Tese de Doutorado,
Fundação Getulio Vargas, Departamento de Administração, 2008.
BROWN, J., & METCALF, D. Mobile Learning Uptade, 2008. Acessado em 19 de dezembro de2011 de www.masie.com.
CHAU, P. Y. K. An empirical assessment of a modified technology acceptance model. Journal of
Management Information Systems, v. 13, n. 2, p. 185 –204, 1996.
CHENG, B., WANG, M., YANG, S.J.H., & PENG, K. J. Acceptance of competency-based workplace
e-learning systems: Effects of individual and peer learning support. Computers & Education,
v.57, n.2, p. 1317-1333, 2011.
CHILDERS, T., CARR, C., PECK, J., & CARSON, S. Hedonic and utilitarian motivations for online
retail shopping behavior. Journal of Retailing, v. 77, n. 4, p. 511-35, 2011.
CHIU, C.M., HSU, M., SUN, S.-Y., LIN, T., & SUN, P.-C. Usability, quality, value and e-learning
continuance decisions, Computer & Education, Vol. 45 No. 4, pp. 399-416.
CLYDE, L.A. “m-learning”, Teacher Librarian, v. 32, n. 1, p. 45-6, 2004.
CMUK, D. Optimization of m-learning and e-learning methods in metrology education, 2007.
Acessado em 19 de dezembro de 2011 de:
http://www.fer.hr/_download/repository/Cmuk_kvalifikacijski.pdf
COLE, J. S., BERGIN, D. A., & WHITTAKER, T. A. Predicting student achievement for low stakes
tests with effort and task value. Contemporary Educational Psychology, v. 33, n. 4, p. 609 –624,
2008.
COMPEAU, D. R., & HIGGINS, C. A. Computer self-efficacy: development of a measure and
initial test. MIS Quarterly, v. 19, n. 2, p. 189 –211, 1995.
DAVIS, F. D. Perceived Usefulness, Perceived Ease of Use, and User Acceptance of Information
Technology. MIS Quarterly, v. 13, n. 3, p. 319-339, 1989.
DAVIS, F. D.; BAGOZZI, R. P., & WARSHAW, P. R. User Acceptance of Computer Technology: A
Comparison of Two Theoretical Models. Management Science, v. 35, n. 8, p. 982-1002, 1989.
7/16/2019 A disseminação da aprendizagem com mobilidade (M-learning)
http://slidepdf.com/reader/full/a-disseminacao-da-aprendizagem-com-mobilidade-m-learning 19/25
DAVIS, F. D., BAGOZZI, R. P., & WARSHAW, P. R. Extrinsic and intrinsic motivation to use
computers in the workplace. Journal of Applied Social Psychology, v.22, n.14, p.1111 –1132,
1992.
DEVRAJ, S., FAN, M., & KOHLI, R. Antecedents of B2C channel satisfaction and preference.
Information Systems Research, v. 13, n. 3, p. 316-333, 2002.
ECCLES, J., ADLER, T., FUTTERMAN, R., GOFF, S., KACZALA, C., MEECE, J., & MIDGLEY, C.
Expectancies, values, and academic behaviors, em Spence, J.T. (Ed.), Achievement and
Achievement Motivation, W.H. Freeman, San Francisco, CA, p. 75-146, 1983.
ECCLES, J. S., & WIGFIELD, A. Motivational beliefs, values, and goals. Annual Review of
Psychology, v. 53, n.1, p. 109 –132, 2002.
EVANS, C. The effectiveness of m-learning in the form of podcast revision lectures in higher
education. Computers & Education, v. 50, p. 491-498, 2008.
FISHBEIN, M., & AJZEN, I. Belief, Attitude. Intention and Behavior: An Introduction to Theory
and Research. Reading, MA: Addison-Wesley Publishing, 1975.
GAY, G., STEFANONE, M., GRACE-MARTIN, M. & HEMBROOKE, H. The effects of wireless
computing in collaborative learning, International Journal of Human-Computer Interaction,
v.13, n. 2, p. 257-76, 2001.
GEDDES, S. J. Mobile learning in the 21st century: benefit for learners. Knowledge Tree e-
journal. 2004. Acessado em 19 de dezembro de 2011 de:
http://knowledgetree.flexiblelearning.net.au/edition06/download/Geddes.pdf 6th ed.
GJEDDE, L. learning on the road – designing for contextual and engaging mobile learning.
Proceedings of Iadis International Conference on Mobile Learning. Algarve, Portugal, 2008.
Anais em CDROM.
GOH, T., & KINSHUK, D. Getting ready for mobile learning, Proceedings of ED-MEDIA 2004 -
World Conference on Educational Multimedia, Hypermedia & Telecommunications, Lugano,
Switzerland, p. 56-63, 2004.
HENDRICKSON, A., MASSEY, P., & CRONAN, T. On the test-retest reliability of perceived
usefulness and perceived ease of use scale. MIS Quarterly, v.17, n.2, p: 227-230, 1993.
HILL, T.R., & ROLDAN, M. Toward third generation threaded discussions for móbile learning:
opportunities and challenges for ubiquitous collaborative environments, Information Systems
Frontiers, v. 7, n.1, p. 55-70, 2005.
HONG, J., HWANG, M., HSU, H., WONG, W., & CHEN, M. Applying the technology acceptance
model in a study of the factors affecting usage of the Taiwan digital archives system.
Computers & Education, v. 57, n. 3, p. 2086-2094, 2011.
HSU, T.Y., KE, H.R., & YANG, W.P. Knowledge-based mobile learning framework for museums.
The Electronic Library, v. 24, n. 5, p. 635-48, 2006.
7/16/2019 A disseminação da aprendizagem com mobilidade (M-learning)
http://slidepdf.com/reader/full/a-disseminacao-da-aprendizagem-com-mobilidade-m-learning 20/25
HUANG, A., Yang, S., & Liaw, S. A study of user’s acceptance on situacional mashups in
situational language teaching. British Journal of Education Technology, v.43, n.1, p.52, 2012.
HUANG, J., LIN, Y., & CHUANG, S. Elucidating user behavior of mobile learning: A perspective of
the extended technology acceptance model. The Electronic Library, v.25, p. 585, 2007.
IGBARIA, M.; GUIMARAES, T., & DAVIS, G. Testing the determinants of microcomputer usage
via a structural equation model. MIS Quarterly, v. 11, n. 4, p. 87-114, 1995.
IGBARIA, M., PARASURAMAN, S., & BAROUDI, J.J. A motivational model of microcomputer
usage. Journal of Management Information Systems, v. 13, n. 1, p. 127 –143, 1996.
JACKSON, C., CHOW, S., & ROBERT, A. Towards an understanding of the behavioural intention
to use an IS. Decision Sciences, v. 28, n. 2, p. 357-89, 1997.
KAIGIN, B., & BASOGLU, N. Adoption factors of mobile services, International Conference on
Mobile Business, Copenhagen, p. 41, 2006.
KAKIHARA, M. & SØRENSEN, C. Expanding the ‘mobility’ concept, ACM SIGGROUP Bull, Vol. 22
No. 3, pp. 33-7. 2001.
KAKIHARA, M. & SØRENSEN, C. Mobility: an extended perspective. In Proceedings of the 35th
Hawaii International Conference on System Sciences, Big Island, Hawaii, IEEE. 2002.
KEIL, M., BERANEK, P., & KONSYNSKI, B. Usefulness and ease of use: field study evidence
regarding task consideration. Decision Support Systems, v. 13, pp. 75-91, 1995.
KIRAZ, E., & OZDEMIR, D. The Relationship between Educational Ideologies and TechnologyAcceptance in Pre-service Teachers. Educational Technology & Society, v. 9, n. 2, p. 152-165,
2006.
KUKULSKA-HULME, A., SHARPLES, M., MILRAD, M., ARNEDILLO-SÁNCHEZ., I., & VAVOULA, G,
Innovation in Mobile Learning: a European Perspective. International Journal of Mobile and
Blended learning, v. 1, n. 1, p. 13-35, 2009.
KULVIWAT, S., BRUNER II, G. C., KUMAR, A., SUZANNE, A. N., & CLARK, T. Toward a Unified
Theory of Consumer Acceptance Technology. Psychology and Marketing, v. 24, n. 12, p. 1059-
1084, dez. de 2007.
LEGRIS, P., INGHAM, J., & COLLERETTE, P. Why do people use information technology? A
critical review of the technology acceptance model. Information and Management, v. 40, p.
191 –204, 2003.
LIAW, S.S. Investigating students’ perceived satisfaction, behavioral intention, and
effectiveness of e-learning: a case study of the Blackboard system”, Computers & Education, v.
51, n. 2, p. 864-73., 2008.
LIU, Y., HAN, S., & LI, H. Understanding the factors driving m-learning adoption: a literature
review. Campus-Wide Information Systems. v. 27, n. 4, p. 210, 2010.
7/16/2019 A disseminação da aprendizagem com mobilidade (M-learning)
http://slidepdf.com/reader/full/a-disseminacao-da-aprendizagem-com-mobilidade-m-learning 21/25
LIU, Y., LI, H., & CARLSSON, C. Factors driving the adoption of m-learning: An empirical study.
Computers & Education, v.55, p. 1211, 2010.
LU, X., & VIEHLAND, D. Factors Influencing the Adoption of Mobile Learning, 19th Australasian
Conference on Information Systems Adoption of Mobile Learning. Christ church Centre for
Mobile Computing and Department of Management and International Business, MasseyUniversity Auckland, New Zealand, 3-5 Dec. 2008.
LYYTINEN, K., & YOO, Y. The next wave of nomadic computing. Information Systems Research,
v. 13, n. 4, p. 377-388, 2002.
MALLAT, N., ROSSI, M., TUUNAINEN, V.K., & OORNI, A. An empirical investigation of mobile
ticketing service adoption in public transportation. Personal and Ubiquitous Computing, v. 12,
n. 1, p. 57-65, 2008.
MANIAR, N., & BENNETT, E. Media influence on m-learning?. Proceedings of VideoFunet
Conference, Tampere, Finland, 2007.
MATHIESON, K. Predicting User Intention: Comparing the Technology Acceptance Model with
the Theory of Planned Behavior. Information System Research, v. 2, p 173-191, 1991.
MARTINS, L.L., & KELLERMANNS, F.W. A Model of Business School Students’ Acceptance of a
Web-Based Course Management System. Academy of Management Learning and Education, v.
3, n. 1, p. 7-26, 2004.
MOORE, G. C., & BENBASAT, I. Development of an instrument to measure the perceptions of
adopting an information technology innovation. Information Systems Research, v.2, n. 3, p.192-222, 1991.
MOTIWALLA, L. Mobile learning: a framework and evaluation. Computers & Education, v.9, p.
581-596, 2007.
MUYINDA, P.B. MLearning: pedagogical, technical and organizational hypes and realities.
Campus-Wide Information Systems, v. 24, n. 2, p. 97-104, 2007.
NAGY, A. The Impact of E-learning. Database, v. 12, n. 3, p. 79-96, 2005.
PARK, S. U., NAM, M. W., & CHA, S. B. University students’ behavioral intention to use mobilelearning: Evaluating the technology acceptance model. British Journal of Educational
Technology, 2011.
PETERS, K. Learning on the move: mobile technologies in business and education. Report.
Australian Government, 2005.
PHUANGTHONG, D., & MALISAWAN, D. A study of behavioral intention for 3G mobile internet
technology: preliminary research on mobile learning. Proceedings of the Second International
Conference on eLearning for Knowledge-Based Society, Bangkok, Thailand, August 4 –7, 2005.
PITUCH, K. A., & LEE, Y. The influence of system characteristics on e-learning use. Computer &Education, v. 47, n. 2, p. 222-244, 2006.
7/16/2019 A disseminação da aprendizagem com mobilidade (M-learning)
http://slidepdf.com/reader/full/a-disseminacao-da-aprendizagem-com-mobilidade-m-learning 22/25
POZZI, F. The impact of m-learning in school contexts: an ‘inclusive’ perspective, em
Stephanidis, C. (Ed.), Universal Access in HCI, HCII, LNCS 4556, Springer-Verlag, Berlim, 2007.
ROGERS, E. Diffusion of Innovations. 5 ed. New York: Free Press, 2003.
SACCOL, A. Z., SCHLEMMER, E., & BARBOSA, J., Hahn, R. M-learning e U-learning: novasperspectivas da aprendizagem móvel e ubíqua. São Paulo: Pearson Education, 2010.
SANCHEZ-FRANCO, M.J. WebCT – The quasimoderating effect of perceived affective quality on
an extending Technology Acceptance Model. Computers & Education, v.54, n.1, p: 7-46, 2010.
SEPPÄLÄ, P., & ALAMÄKI, H. Mobile learning in teacher training, Journal of Computer Assisted
Learning, v.19, n.3, p. 330-5, 2003.
SHARPLES, M. The design of personal mobile Technologies for lifelong learning. Computers &
Education, v.34, p. 177-193, 2000.
SHERRY, J., & SALVADOR, T. Running and grimacing: the struggle for balance in mobile work.
In: Brown et al. (eds). Wireless World – Social and interactional aspects of mobile age. London:
Springer-Verlag, 2002.
SORENSEN, C., AL-TAITOON, A., & KIETZMANN, J. Exploring enterprise mobility: Lessons from
the field. Information Knowledge Systems Management v.7, p. 243 –271, 2008.
SUGAR, W., CRAWLEY, F., & FINE, B. Critiquing Theory of Planned Behaviour as a method to
assess teachers’ technology integration attitudes. British Journal of Educational Technology,
v.36, n.2, p. 331-334, 2005.
SUH, B., & HAN, I. The impact of customer trust and perception of security control on the
acceptance of electronic commerce. International Journal of Electronic Commerce, v.7, n.3, p.
135-61, 2003.
SUKI, N., & SUKI, N. User’s behaviour towards Ubiquitous m-learning, Turkish Online Journal of
Distance Education, v.12, n.3, 2011.
STRAUB, D. W. The effect of culture on IT diffusion: e-mail and fax in Japan and the US.
Information Systems Research, v. 5, n. 1, p. 23 –47, 1994.
TAYLOR, S., & TODD, P. A. Assessing IT Usage: the role of prior experience. MIS Quarterly, v.
19, n. 2, p. 561 –570, 1995a.
TAYLOR, S., & TODD, P. A. Understanding Information Technology Usage: A Test of Competing
Models. Information Systems Research, v. 6, n. 4, p. 144-176. 1995b.
TEO, T., & LIM, V.K.G. Usage patterns and perceptions of the internet: the gender gap”, Equal
Opportunities International, v. 16, n. 6/7, p. 1-8, 1997.
TEO, T., & NOYES, J. An assessment of the influence of perceived enjoyment and attitude on
the intention to use technology among pre-service teachers: A structural equation modeling
approach. Computers & Education, v. 57, n. 2, p. 1645-1653, 2011.
7/16/2019 A disseminação da aprendizagem com mobilidade (M-learning)
http://slidepdf.com/reader/full/a-disseminacao-da-aprendizagem-com-mobilidade-m-learning 23/25
THOMPSON, R., HIGGINS, C., & HOWELL, J. Personal computing: toward a conceptual model of
utilization. MIS Quarterly, v. 15, n. 1, p. 125 –143, 1991.
THOMPSON, R., HIGGINS, C., & HOWELL, J. Influence of Experience on Personal Computer
Utilization: Testing a Conceptual Model. Journal of Management Information Systems, v. 11, n.
1, p. 167-187, 1994.
TRAXLER, J. The Evolution of mobile learning. In: Guy, Retta. The Evolution of Mobile Teching
and Learning. Santa Rosa: Informing Science Press, v.1, 103-118, 2009.
TRIANDIS, H. C. Interpersonal behavior. Monterey, Canada: Brooke/Cole, 1977.
VASCONCELLOS, L. Adoção de inovações: o uso do e-learning por colaboradores de uma
empresa de telecomunicações. Tese de Doutorado, Universidade de São Paulo, Departamento
de Administração, 2008.
VAVOULA, G., SHARPLES, M., RUDMAN, P., MEEK, J., & LONSDALE, P. Myartspace: design andevaluation of support for learning with multimedia phones between classrooms and museums.
Computers & Education, v. 53, n. 2, p. 286-299, 2009.
VENKATESH, V. Creation of favorable user perceptions: exploring the role of intrinsic
motivation. MIS Quarterly, v. 23, n. 2, p. 239-60, 1999.
VENKATESH, V. & DAVIS, F. D. A theoretical extension of the technology acceptance model:
Four longitudinal field studies. Management Science, v. 46, p. 186 –204, 2000.
VENKATESH, V., MORRIS, M. G., DAVIS, G. B., & DAVIS, F. D. User Acceptance of Information
Technology: Toward a Unified View. MIS Quarterly, v.27, n.3, p.425-478, 2003.
WARNER, D., CHRISTIE, G., & CHOY, S. The Readiness of the Vet Sector for Flexible Delivery
Including On-line Learning, Australian National Training Authority, Brisbane, 1998.
WAGNER, E., & WILSON, P. Why learning professionals need to care about móbile learning.
American Society of Training and Development, p. 40 –41, 2005.
WANG, Y-S. WU, M-C., & WANG, H-Y. Investigating the determinants and age and gender
differences in the acceptance of mobile learning. British Journal of Educational Technology, v.
40, n. 1, p. 92-118, 2009.
WINTERS, N. What is mobile learning. em: SHARPLES, Mike (editor). Big issues in Mobile
Learning. Report. University of Nottingham. 2009. Acessado em 18 de deembro de 2011 em:
<http://www.lsri.nottingham.ac.uk/Publications_PDFs/BIG_ISSUES_REPORT_PUBLISHED.pdf>
YOUSAFZAI, S.Y., FOXALL, G.R., & PALLISTER, J.G. Technology Acceptance: a Meta-Analysis of
the TAM: Part 1. Journal of Modeling in Management, v.2, n.3, p. 251-280, 2007.
ZAYIM, N., YILDIRIM, S., & SAKA, O. Technology Adoption of Medical Faculty in Teaching:
Differentiating Factors in Adopter Categories. Educational Technology & Society, v. 9, n.2, p.
213-222, 2006.
7/16/2019 A disseminação da aprendizagem com mobilidade (M-learning)
http://slidepdf.com/reader/full/a-disseminacao-da-aprendizagem-com-mobilidade-m-learning 24/25
Anexo 1: escalas do modelo proposto:
Sobre os autores / About the Author:
1) Jorge Brantes Ferreira e 2) Jorge Ferreira da Silva e 3) Helga Campos e 4) Maria Luíza A. de
Carvalho e 5) Angilberto Sabino de Freitas e 6)Amarolinda Saccol e 7) Eliane Schlemmer
Email de referência: angilberto.freitas@gmail.com
1) Doutor em Administração pelo COPPEAD/UFRJ. Professor do PPGA do IAG PUC-Rio. 2)
Doutor em Engenharia de Produção pela PUC-Rio. Professor do PPGA do IAG PUC-Rio. 3)
Mestranda em Administração do PPGA do IAG PUC-Rio. 4) Mestranda em Administração do
PPGA do IAG PUC-Rio. 5) Doutor em Administração pela PUC-Rio. Professor do PPGA da
Universidade do Grande Rio. 6) Doutora em Administração pela FEA-USP. Professora do PPGA