• Home
  • Ismael Ahangari

    List of Articles Ismael Ahangari


  • Article

    1 - بررسی نقش تعدیل کننده ارتباط شغلی در توسعه مدل پذیرش فن‌آوری اطلاعات در بین مروجان کشاورزی استان آذربایجان غربی
    Information and Communication Technology in Educational Sciences , Issue 2 , Year , Autumn 2014
    فن‌آوری اطلاعات و الگوهای مؤثر بر پذیرش آن یکی از موضوعات فراگیر در حوزه مطالعات سازمانی محسوب می‌ شود که در این رابطه مدل پذیرش فن‌آوری دیویس چارچوب مناسبی را برای شناسایی مهم‌ترین متغیرهای اثرگذار بر پذیرش آن فراهم می‌آورد. با این رویکرد، تحقیق حاضر با هدف شناسایی متغ More
    فن‌آوری اطلاعات و الگوهای مؤثر بر پذیرش آن یکی از موضوعات فراگیر در حوزه مطالعات سازمانی محسوب می‌ شود که در این رابطه مدل پذیرش فن‌آوری دیویس چارچوب مناسبی را برای شناسایی مهم‌ترین متغیرهای اثرگذار بر پذیرش آن فراهم می‌آورد. با این رویکرد، تحقیق حاضر با هدف شناسایی متغیرهای بیرونی مؤثر بر دو بعد سودمندی درک شده و سهولت استفاده به عنوان دو بعد از مدل پذیرش فن‌آوری و به روش همبستگی انجام شد. از آنجا که این مدل کمتر در بسترهای سازمانی مورد توجه قرار گرفته است، تمرکز اصلی برای توسعه مدل، توجه بر نقش متغیر ارتباط شغلی به عنوان متغیر تعدیل‌گر در بین اثر سهولت درک‌شده بر نیت پذیرش و اثر سودمندی درک‌ شده بر سهولت استفاده بود. هم‌چنین، متغیر تجربه به عنوان یک متغیر بیرونی مورد توجه قرار گرفت. جامعه آماری، مروجان کشاورزی استان آذربایجان غربی در سال 1392 به تعداد 180 نفر بود. از میان جامعه مذکور، با استفاده از جدول کرجسی و مورگان، 120 نفر به‌عنوان نمونه به روش تصادفی با انتساب متناسب انتخاب شدند. داده‌های مورد نیاز از طریق پرسش‌نامه گردآوردی شد. روایی صوری ابزار توسط پانل متخصصان تأیید شد. مقادیر آلفای کرونباخ برای ابعاد مختلف پرسشنامه بین 730/0 تا 816/0 قرار داشتند. به منظور پردازش و تحلیل داده‌ها از روش حداقل مربعات جزیی به عنوان رویکردی نوین در مدل‌سازی معادلات ساختاری استفاده شد. نتایج تحقیق نشان داد متغیر تجربه اثر معنی‌ داری بر سودمندی درک شده دارد و قادر است تا 77 درصد تغییرات سودمندی درک شده را پیش‌ بینی کند. هم‌چنین، مدل ارایه شده قادر است تا 71 درصد تغییرات استفاده واقعی را پیش ‌بینی کند. Manuscript profile

  • Article

    2 - Technology Acceptance Model (TAM) As a Predictor Model for Explaining Agricultural Experts Behavior in Acceptance of ICT
    International Journal of Agricultural Management and Development , Issue 2 , Year , Spring 2016
    This study aimed to develop TAM model to explain adoption of information technologies process .Descriptive – correlation study was conducted and data were collected through a survey. Statistical population was West Azerbaijan Agricultural extension agents who 120 More
    This study aimed to develop TAM model to explain adoption of information technologies process .Descriptive – correlation study was conducted and data were collected through a survey. Statistical population was West Azerbaijan Agricultural extension agents who 120 of them were selected randomly using the krejcie and Morgan table. A questionnaire was employed to measure the variables in the model. Its validity was confirmed by a panel of experts. The Cronbach's alpha coefficient ranged between from 0.704 to 0.816 show satisfied reliability. For data processing, partial least squares (PLS) method as a new approach to structural equation modeling was used. The results showed that among three variables for development of technology acceptance model including Job relevance, experience and organization willingness to invest, the first and second show significant effects. Thus Job relevance and experience as an external variable was added to the basic TAM. Other relations between variables in basic technology acceptance model in current study were also seen significant. Our developed TAM can explain 64% of the actual behavior of employee in information technology utilization. TAM is one of the most influential extensions of Ajzen and Fishbein’s theory of reasoned action (TRA) in the literature. The theories behind it assume that when a person forms an intention to act, that s/he will be free to act without limitation. While In the real world there will be many constraints, such as limited freedom to act. For example, people in organized working environments are forced to use most of the relevant applications irrespective of their opinion or attitude. In this research mentioned model was used as a strong model to predict actual use behavior that affected by three variables namely Job relevance, experience and organization willingness to invest. Manuscript profile