How to raise technology acceptance: User experience characteristics as technology-inherent determinants

Mlekus L, Bentler D, Paruzel A, Kato-Beiderwieden A-L, Maier GW. How to raise technology acceptance: User experience characteristics as technology-inherent determinants. Gruppe. Interaktion. Organisation. Zeitschrift für Angewandte Organisationspsychologie (GIO). 2020;51(3):273-283.This paper in the journal Gruppe. Interaktion. Organisation. (GIO) presents a study that investigated user experience characteristics as determinants of technology acceptance. Organizations planning to implement new technologies are confronted with the challenge to ensure user acceptance. Barely accepted technologies are used less often, result in lower job satisfaction, and ultimately lead to performance losses. The technology acceptance model (Venkatesh and Bala 2008) incorporates determinants of information technology use. The model’s predictors have a strong focus on interindividual user characteristics (such as computer self-efficacy) and the job context (e.g., voluntariness). Yet, what is lacking in the model, are characteristics of the technology itself that can be used as starting points to design better technologies. To bridge this gap, we introduce the User Experience Technology Acceptance Model, and provide a first test of this model. In our online survey (N = 281), we investigated how technological determinants, more specifically user experience characteristics, affected technology acceptance. Except for two paths of our proposed model, all path coefficients were significant with small to large effect sizes (f² = 0.02 – 0.66). User experience predictors resulted in 60.6% of explained variance in perceived ease of use, 38.2% of explained variance in perceived usefulness, and 25.8% of explained variance in behavioral intention. Our results provide mostly support for our extension of the technology acceptance model. The technology-inherent characteristics output quality, perspicuity, dependability, and novelty were significant predictors of technology acceptance. We discuss theoretical and practical implications with the focus on technology designers, change managers, and users.Dieser Beitrag in der Zeitschrift Gruppe. Interaktion. Organisation. (GIO) stellt eine Studie vor, in der User Experience-Merkmale als Einflussfaktoren auf Technologieakzeptanz untersucht wurden. Bei der Einführung neuer Technologien sehen sich Unternehmen vor der Herausforderung, dass Benutzer diese akzeptieren. Wenig akzeptierte Technologien werden seltener eingesetzt, stehen in Verbindung mit einer geringeren Arbeitszufriedenheit und wirken sich schlecht auf die Leistung aus. Das Technology Acceptance Model (Venkatesh und Bala 2008) umfasst Faktoren, die die Nutzung von Informationstechnologien vorhersagen. Diese beinhalten vornehmlich interindividuelle Benutzermerkmale (z. B. Computer-Selbstwirksamkeit) und den beruflichen Kontext (z. B. Freiwilligkeit). Was jedoch im Modell fehlt, sind Merkmale der Technologie selbst, die als Ausgangspunkt für das Design besserer Technologien dienen können. Um diese Lücke zu schließen, präsentieren und testen wir das User Experience Technology Acceptance Model. In unserer Online-Umfrage (N = 281) haben wir untersucht, wie technologische Faktoren, insbesondere User Experience-Merkmale, die Technologieakzeptanz beeinflussen. Mit Ausnahme von zwei Pfaden waren alle Pfadkoeffizienten unseres Modells bei kleinen bis großen Effektstärken (f² = 0,02 - 0,66) signifikant. Die User Experience-Prädiktoren klärten 60,6% der Varianz der wahrgenommenen Einfachheit der Nutzung, 38,2% der Varianz der wahrgenommenen Nützlichkeit und 25,8% der Varianz der Nutzungsabsicht auf. Unsere Ergebnisse unterstützen größtenteils die Erweiterung des Technology Acceptance Models. Die technologiebezogenen Merkmale Output-Qualität, Durchschaubarkeit, Zuverlässigkeit und Neuartigkeit waren signifikante Prädiktoren für die Technologieakzeptanz. Wir diskutieren theoretische und praktische Implikationen mit dem Fokus auf Technologiegestaltern, Change-Managern und Anwendern

Tarifpolitik in den 90er [neunziger] Jahren: Ergebnisse und Forderungen der tarifpolitischen Bundestagung ; 13./14. Oktober 1989 in Hamburg

Available from Bibliothek des Instituts fuer Weltwirtschaft, ZBW, Duesternbrook Weg 120, D-24105 Kiel A 184111 / FIZ - Fachinformationszzentrum Karlsruhe / TIB - Technische InformationsbibliothekSIGLEDEGerman

"Fit for Practice" - Lehrpraxisprojekt Trainings für Auszubildende

Kato-Beiderwieden A-L. "Fit for Practice" - Lehrpraxisprojekt Trainings für Auszubildende. Presented at the Wirtschaftspsychologisches Symposium der Technischen Hochschule Ostwestfalen-Lippe 2023 – Thema: Onboarding, Mentoring, Coaching, Lemgo

Ein Praxisbericht zur Prospektiven Kompetenzanalyse (ProKA) in drei KMUs

Schulte J, Kato-Beiderwieden A-L, Maier GW. Welche Kompetenzen benötigen Mitarbeitende für den Einsatz von Augmented Reality in Logistik und Produktion? Gruppe. Interaktion. Organisation. Zeitschrift für Angewandte Organisationspsychologie (GIO). 2023.Dieser Praxisbericht der Zeitschrift Gruppe. Interaktion. Organisation. (GIO) stellt dar, wie die Prospektive Kompetenzanalyse in kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) eingesetzt wurde, um die Einführung von Augmented Reality Systemen zu begleiten und damit einhergehende Kompetenzveränderungen aufzuzeigen. Der Einsatz neuer Technologien, wie Augmented Reality Systeme, stellt eine tiefgreifende Veränderung für Unternehmen dar, welche nicht nur mit einem intensiven arbeitsbezogenen Lernprozess einhergeht, sondern auch das Kompetenzprofil von Arbeitstätigkeit grundlegend verändern kann. Dies ist insbesondere in KMUs herausfordernd, wo vergleichsweise nur wenig personelle Ressourcen zur Verfügung stehen diese Prozesse zu begleiten. Eine Möglichkeit diese arbeitsbezogene Veränderung erfolgreich zu bewältigen besteht darin wissenschaftlich fundierte Methoden einzusetzen, welche bereits vorab präzise Abschätzungen der sich verändernden Kompetenzen ermöglichen können, sodass der Schulungsbedarf und die Handlungsempfehlungen bereits vor der Technologieeinführung erarbeitet werden können. Eine solche Methode ist die . Im Rahmen dieses Praxisberichts skizzieren wir die Umsetzung der Prospektive Kompetenzanalyse in einem Verbundprojekt, in welchem ein audiovisuelles Assistenzsystem auf Basis eines Augmented Reality Systems für verschiedene Anwendungsszenarien in drei KMUs entwickelt wurde. Zusätzlich beschreiben und reflektieren wir eine methodische Anpassung der Prospektive Kompetenzanalyse, die den Einsatz des quantitativen Verfahrens auch bei KMUs ermöglicht.This practical report from the journal Gruppe. Interaktion. Organisation. (GIO) presents how the prospective competence analysis was used in small and medium-sized enterprises (SMEs) to accompany the introduction of augmented reality systems and to highlight associated competence changes. The use of new technologies, such as augmented reality systems, represents a profound change for companies, which is not only accompanied by an intensive work-related learning process, but can also fundamentally change the competence profile of the work itself. This is particularly challenging in small and medium-sized enterprises (SMEs), where few human resources are available to accompany these processes. One way to successfully manage this work-related change is to use scientifically based methods that can provide precise estimates of the changing competencies in advance, so that training needs and recommendations for action can be developed before the technology is introduced. One such method is Prospective Competence Analysis. In this practical report, we outline the implementation of Prospective Competence Analysis in a collaborative project in which an audiovisual assistance system based on an augmented reality system was developed for various application scenarios in three SMEs. In addition, we describe and reflect on a methodological adaptation of Prospective Competence Analysis that enables the use of the quantitative method also in SMEs