Akzeptanz und Nutzung von E-Learning-Elementen
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Erhebung zur <strong>Nutzung</strong> <strong>und</strong> <strong>Akzeptanz</strong><br />
Tabelle 56: Regressionsanalyse: Abhängigkeit der <strong>Nutzung</strong> <strong>von</strong> Studienmerkmalen<br />
138<br />
Hypothese: R R-Quadrat Signifikanz<br />
Studienfortschritt � Intensität d. <strong>Nutzung</strong> 0,110 0,12 > 0,1<br />
Studienerfolg � Intensität d. <strong>Nutzung</strong> 0,008 0,000 0,879<br />
Allgemeine Vorerfahrung � Intensität d. N. 0,044 0,002 0,390<br />
Vorerfahrung an der Hochsch. � Intensität d.N. 0,104 0,011 0,04<br />
Studienfortschritt � Häufigkeit d. <strong>Nutzung</strong> 0,117 0,014 0,022<br />
Studienerfolg � Häufigkeit d. <strong>Nutzung</strong> 0,006 0,000 0,905<br />
Vorkenntnisse E-<strong>Learning</strong> � Häufigkeit d. N. 0,38 0,001 0,456<br />
Vorkenntnisse Hochschule � Häufigkeit d. N. 0,185 0,034 < 0,01<br />
Hypothese 8 wird somit verworfen, die Studienmerkmale haben keinen nennenswerten<br />
Einfluss auf die <strong>Nutzung</strong> des E-<strong>Learning</strong>-Angebotes.<br />
Auch ein Vergleich der Mittelwerte der Studienmerkmale, aufgeschlüsselt nach<br />
der zeitlichen Verteilung der <strong>Nutzung</strong> wie in Tabelle 57 dargestellt, zeigt keine<br />
gröberen Auffälligkeiten:<br />
Tabelle 57: Vergleich der Mittelwerte der Studienmerkmale nach der zeitlichen<br />
Verteilung der <strong>Nutzung</strong><br />
Studienfortschritt<br />
Studienerfolg Vorkenntnisse<br />
mit E-<strong>Learning</strong><br />
Konkrete Vorerfahrungen<br />
Vormittag 3,33 2,35 1,95 2,30<br />
Nachmittag 3,33 2,29 2,09 2,21<br />
Abend 3,15 2,35 2,05 2,23<br />
Wochenende 3,34 2,36 2,14 2,28
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