Untersuchung der Wirkung von Training auf die Technologieakzeptanz von medizinischem Personal

Hintergrund

In Deutschland erfährt die Implementierung von e-health-Systemen oftmals generellen Widerstand, weshalb die Adaption von e-health-Innovationen im internationalen Vergleich hierzulande über fünf Jahre zurückliegt (Vgl. Dünnebeil et al., 2012). Es konnte außerdem gezeigt werden, dass Training einen positiven Einfluss auf die Techonologieakzeptanz haben kann (Vgl. Venkatesch et al., 2002; Venkatesh & Bala, 2008; Hu et al., 2003; Bedard et al., 2003).

Zielsetzung der Arbeit

Mit Hilfe einer Studie soll untersucht werden, ob Training auch bei medizinischem Personal einen positiven Effekt auf die Technologieakzeptanz hat. Der Ansatz wird an einer Web-Anwendung getestet, die als Kommunikationsmodul zwischen Arztpraxen und einem externen Telefonservice dient. Durch diesen Service ist es Arztpraxen möglich, ihr Telefon umzuleiten und sich somit intensiver den Patienten in der Praxis zu widmen. Um den Forderungen von Hornbaek & Hertzum (2017) zu folgen, erfolgt die Erhebung der Technologieakzeptanz task-basiert. Hornbaek & Hetzum (2017) kritisierten in ihrer Meta-Analyse, dass relevante Einflussfaktoren wie die Nutzergruppe, die konkrete Technik und damit verbundene Aufgaben oftmals weder erhoben noch absolviert werden. In einem Between-Groups Design wird die Technologieakzeptanz zwei Mal erhoben: Bevor die Teilnehmer Tasks bearbeitet haben und danach. Eine Gruppe erhält zusätzlich zu den Tasks ein Video-Tutorial, das als Training dient.

Konkrete Aufgaben

Literaturrecherche zu Technologieakzeptanz, Training, Determinanten der TA, Einfluss der Usability auf TA

Implementierung des Kommunikationstools zwischen Telefonservice & Arztpraxen

Vorbereitung der Trainings-Intervention (Video-Tutorial)

Erstellen eines Fragebogens mit passenden Konstrukten

Studiendesign, Durchführung & Auswertung der Studie

schriftliche Ausarbeitung

Erwartete Vorkenntnisse

Umgang mit einem Frontend-Framework (Vue.js, React, Angular)

Kenntnisse node.js

Weiterführende Quellen

Bedard, J. C., Jackson, C., Ettredge, M. L., & Johnstone, K. M. (2003). The effect of training on auditors' acceptance of an electronic work system. International Journal of Accounting Information Systems, 4(4), 227-250.

Dünnebeil, S., Sunyaev, A., Blohm, I., Leimeister, J. M., & Krcmar, H. (2012). Determinants of physicians’ technology acceptance for e-health in ambulatory care. International journal of medical informatics, 81(11), 746-760.

Hornbæk, K., & Hertzum, M. (2017). Technology acceptance and user experience: a review of the experiential component in HCI. ACM Transactions on Computer-Human Interaction (TOCHI), 24(5), 1-30.

Hu, P. J. H., Clark, T. H., & Ma, W. W. (2003). Examining technology acceptance by school teachers: a longitudinal study. Information & management, 41(2), 227-241.

Venkatesh, V., & Bala, H. (2008). Technology acceptance model 3 and a research agenda on interventions. Decision sciences, 39(2), 273-315.

Venkatesh, V., Speier, C., & Morris, M. G. (2002). User acceptance enablers in individual decision making about technology: Toward an integrated model. Decision sciences, 33(2), 297-316.