Satisfaction and use continuity in a virtual learning environment/Satisfacao e continuidade de uso em um ambiente virtual de aprendizagem/Satisfaccion y continuidad de uso en un ambiente virtual de aprendizaje.

Pereira, Fernando Antonio de Melo ; Ramos, Anatalia Saraiva Martins ; das Chagas, Marcio Marreiro 等

1. INTRODUCAO

A expansao da Internet tem tomado populares diversas plataformas virtuais aplicadas em servicos eletronicos. Um desses servicos e o elearning, voltado para a aprendizagem em meio virtual atraves de um ambiente virtual de aprendizagem (Virtual Learning Environment--AVA), como o sistema Moodle, um dos sistemas mais utilizados em servicos de e-learning (CARVALHO, 2009). Os AVAs "sao ferramentas ou ambientes de softwares desenvolvidos em uma linguagem de programacao para web" (SILVA, 2009:53). Estudos anteriores enfatizam a importancia de mensurar os fatores que influenciam a intencao do usuario em continuar usando o servico de e-learning (BOLLIGER; MARTINDALE, 2004; LIAO et al., 2011; CHEN, 2011; LIN, 2011). Embora o uso inicial (aceitacao) seja um passo importante, o sucesso do servico de e-learning ainda depende do uso continuado (CHIU et al., 2005; LIN, 2011).

Embora sejam encontradas pesquisas sobre os fatores que afetam o uso de AVAs, poucas delas buscaram mensurar o impacto da qualidade da informacao sobre a satisfacao e a intencao de continuar utilizando servicos de e-learning no cenario internacional, destacando-se os trabalhos de Chiu et al. (2005) e de Lankton e McKnight (2006). No Brasil, a escassez e ainda maior. Sao poucas as pesquisas que investigam a relacao entre essas variaveis no contexto dos AVAs (SILVA, 2010; OLIVEIRA, 2011). Portanto, e necessario intensificar os estudos que buscam avaliar a eficiencia dos AVAs com foco no uso e na satisfacao do usuario, assim como identificar quais fatores comportamentais levam ao uso continuado.

Diante do exposto, o estudo tem por objetivo investigar os fatores que influenciam a satisfacao e a continuidade de uso dos usuarios do sistema Moodle em um curso de Administracao oferecido na modalidade a distancia. O objeto de pesquisa inclui aspectos referentes a utilizacao do AVA pelos usuarios, nao agregando aspectos pedagogicos do curso a distancia.

Para atingir o objetivo da pesquisa, sao propostas sete hipoteses, com o intuito de investigar se, em um ambiente de servico de ensino virtual, as dimensoes facilidade de uso percebida e percepcao de utilidade, do Modelo de Aceitacao da Tecnologia (TAM) de Davis (1989), e a dimensao qualidade da informacao, do Modelo de Sucesso de Sistemas de Informacao (SI) de DeLone e McLean (2003), estao relacionadas com a satisfacao do aluno, bem como se a satisfacao e determinante da intencao do aluno em continuar a realizar cursos a distancia por meio de aprendizagem via web.

Esta pesquisa pretende gerar um modelo estrutural que determine a relacao dos constructos com as variaveis dependentes de satisfacao e de intencao de continuidade de uso, alem de entregar um instrumento validado que atenda as logicas de replicacao para avaliacao em outros cursos a distancia por meio de aprendizagem via web. Os resultados da investigacao desta pesquisa podem ser fonte de informacoes para pesquisadores e profissionais da area, por fornecerem estrategias de melhorias no processo de aprendizado (OLIVEIRA, 2011). Alem disso, a avaliacao de um AVA e fundamental em acoes de gestao e investimentos, pelo valor e eficacia que um sistema de informacao pode ter para uma organizacao e para os usuarios do sistema, razao pela qual os AVAs devem ser avaliados e aprimorados continuamente (DeLONE; McLEAN, 2003).

Este artigo esta dividido em seis secoes, incluindo esta introducao. Para a segunda e terceira secao, empreende-se uma sucinta abordagem sobre diversos modelos teoricos aplicados ao e-learning, com foco nos constructos utilizados na pesquisa. A secao 4 e referente aos procedimentos metodologicos e a apresentacao do modelo de pesquisa. Na secao 5, de analise dos dados, sao apresentados os principais resultados obtidos mediante a analise do modelo estrutural, a fim de testar as hipoteses de pesquisa. Ao final, constam as consideracoes finais do estudo, incluindo limitacoes deste estudo e sugestoes de pesquisas futuras.

2. MODELOS E TEORIAS COM APLICABILIDADE A SERVICOS DE ELEARNING

Grande parte dos modelos que estudam a adocao de tecnologias, tais como os AVAs, tem origem nos estudos sobre comportamento do consumidor. A Escala de Prontidao Tecnologica (Technology Readiness Index--TRI) e um dos modelos que se adequam a esse perfil. Desenvolvido por Parasuraman (2000), mede a disposicao que o consumidor tem em consumir determinada tecnologia, avaliando basicamente quatro caracteristicas comportamentais: otimismo, inovatividade, desconforto e inseguranca (ERDOGMUS; ESEN, 2011). No contexto do elearning, o TRI vem sendo aplicado para verificar a disposicao tecnologica dos alunos na escolha dos cursos on-line, avaliando os fatores determinantes da satisfacao (RHEE et al., 2007; NASCIMENTO; RAMOS; OLIVEIRA, 2011).

Paralelo a avaliacao da disposicao tecnologica, outro modelo foca a experiencia do usuario, por meio da avaliacao do desempenho percebido trata-se da Teoria da Desconfirmacao da Expectativa (Expectancy Disconfirmation Theory --EDT). Desenvolvido por Oliver (1980), o EDT mensura o grau de satisfacao dos consumidores mediante um processo com cinco passos, que consiste primeiramente na expectativa inicial antes da compra e, depois, na aceitacao em usar o produto ou servico. "Apos o segundo passo, que determina um periodo de consumo inicial, eles formam percepcoes sobre o desempenho pelos atributos mais importantes" (CHIU et al, 2005:402). O uso do modelo EDT tem confirmado seu sucesso em predizer a intencao do usuario em continuar o uso de tecnologias da informacao (CHIU et al, 2005; BHATTACHERJEE, 2001), fornecendo contribuicoes para a questao da confianca do usuario na tecnologia (LANKTON; MCKNIGHT, 2006; OLIVER; SWAN, 1989).

Outros estudos, alem de mensurarem a intencao de uso, direcionam a compreensao dos resultados para a potencializacao da eficacia das tecnologias utilizadas, seguindo, contudo, sempre, o caminho da satisfacao. O Modelo de Sucesso de Sistemas de Informacao (DeLone & McLean IS Success Model--IS), de DeLone e McLean (2003), utiliza como antecedentes da satisfacao a qualidade do sistema e a qualidade da informacao. O objetivo principal de DeLone e McLean (2003: 10) foi propor um "modelo abrangente e multidimensional do sucesso de sistemas de informacao", sucesso medido atraves da satisfacao dos usuarios e do impacto organizacional proporcionado pelo uso do sistema.

O Modelo de Aceitacao de Tecnologia (Theory Acceptance Model--TAM), dentre os varios modelos de adocao e aceitacao de tecnologia, configura-se como um dos mais utilizados na literatura (PIRES; COSTA, 2008). Juntamente com o modelo de sucesso de SI, ambos figuram nos quadros teoricos que explicam a aceitacao e continuidade de uso de uma tecnologia (PREMKUMAR; BHATTACHERJEE, 2008). Proposto por Davis (1989), o modelo foi adaptado de uma teoria ja existente, a Teoria da Acao Racionalizada (Theory of Reasoned Action TRA), apresentada originalmente por Fishbein e Ajzen (1975), que consiste na previsao do comportamento dos individuos em uma dada situacao.

A adaptacao de Davis, voltada para a tecnologia da informacao, busca explicar o que leva um individuo a rejeitar ou aceitar determinada tecnologia, seja ela imposta, seja voluntaria. Portanto, o modelo TAM busca identificar o impacto de fatores externos nos fatores pessoais, como a percepcao de utilidade ou beneficio e a facilidade de uso ou usabilidade (PREMKUMAR; BHATTACHERJEE, 2008; PIRES; COSTA, 2008). As variaveis externas podem incluir fatores relacionados com a qualidade e a utilidade do sistema, que sao muito utilizados em modelos de qualidade para sites (HEIDJEN, 2000).

O modelo TRA, que deu origem ao modelo TAM, foi estendido dez anos mais tarde para a Teoria do Comportamento Planejado (Theory of Planned Behavior--TPB) por Ajzen (1985). Do mesmo modo, o modelo TAM foi estendido por Venkatesh e Davis (2000) para o modelo TAM2, que adiciona mais constructos aos ja existentes, como a influencia social e a imagem (PIRES; COSTA, 2008). Do TAM e do TAM 2 surgiu o TAM 3 (VENKATESH; BALA, 2008), como uma proposta de extensao dos modelos anteriores para agregar mais servicos de base tecnologica.

Diante de tantos modelos e adaptacoes ao longo do tempo, Venkatesh, Morris e Davis (2003) realizaram uma revisao da literatura comparando diversos modelos teoricos. O resultado dessa pesquisa e a proposta da Teoria Unificada de Aceitacao e Uso da Tecnologia (Unified Theory Acceptance and Use of Technology--UTAUT), que engloba quatro constructos determinantes da qualidade: expectativa de desempenho, expectativa de esforcos, influencias sociais e condicoes facilitadoras (ERIK et al., 2008). Anos mais tarde, Venkatesh, Thong e Xu (2012) propuseram uma extensao do UTAUT, o UTAUT 2, adicionando 3 constructos ao modelo tradicional: motivacao hedonica, preco e habito.

Outra vertente de estudo do tema baseia-se na qualidade de servicos, com grande aplicabilidade em servicos de e-learning, ja que as plataformas virtuais de aprendizagem sao espacos de entrega de informacoes em tempo real (LEE, B. C.; YOON; LEE, I., 2009). Dentre os modelos de qualidade de servicos, destacam-se o SERVPERF (CRONIN; TAYLOR, 1992) e o SERVQUAL (PARASURAMAN; ZEITHAML; BERRY, 1988), que descrevem o desenvolvimento de modelos por meio das percepcoes dos clientes sobre a qualidade de um servico. O carater generalista do conceito de qualidade permite grande aplicabilidade do constructo em diversos tipos de servicos e contribui para a formacao de constructos aplicados em servicos de e-learning (CHIU et al, 2005).

Na busca pela satisfacao dos clientes, e imprescindivel entender quais os requisitos que vao ao encontro das necessidades implicitas que determinam a satisfacao, como afirma Carvalho (2009). Uma das classificacoes encontradas na literatura e a do Modelo Kano de Qualidade Atrativa e Obrigatoria (KANO et al., 1984), que classifica os requisitos como unidimensionais, atrativos, obrigatorios e indiferentes. A abordagem do Modelo Kano elimina o debate em torno da aplicacao de modelos de qualidade de servicos em sistemas de informacao, pois se apresenta de maneira mais precisa na determinacao de atributos de qualidade (CARVALHO, 2009).

Alguns modelos de adocao de tecnologia sao adequados para explicar decisoes de adocao voluntaria de uma tecnologia (CARVALHO, 2009). E o exemplo da Teoria da Difusao de Inovacao (Innovation Diffusion Theory--IDT) proposta por Rogers (1995). O modelo considera cinco atributos essenciais para a difusao de inovacoes: valor do usuario, complexidade da tecnologia, beneficios percebidos, observabilidade da testagem e o grau em que o sistema pode ser testado antes da adocao consolidada (ROGERS, 1995; MELVILLE; RAMIREZ, 2007).

O modelo IDT tem sido operacionalizado de forma similar a do modelo TAM (CARVALHO, 2009). A combinacao de modelos entre IDT, TAM e EDT poderia trazer maior capacidade de previsao em estudos como o de Chiu et al. (2011). Alem disso, tais modelos alicercam estudos que focam as inovacoes ou apenas as caracteristicas de sistemas web, e sao utilizados ate mesmo em avaliacoes de sites (ABDALLA, 2005; HEIDJEN, 2000).

3. ATRIBUTOS LIGADOS A SATISFACAO E INTENCAO DE CONTINUIDADE DE USO DOS AVAs

Os constructos formadores do modelo TAM sao: facilidade de uso percebida e a percepcao de utilidade. O modelo TAM busca determinar e explicar a aceitacao de novas tecnologias por meio da influencia desses dois constructos pessoais e seus efeitos em variaveis externas, como a intencao de continuidade de uso (DAVIS, 1989; PREMKUMAR; BHATTACHERJEE, 2008).

A utilidade percebida e descrita como o sentimento individual do usuario de acreditar que a utilizacao de um SI ira melhorar seu desempenho (DAVIS, 1989). De acordo com Ifinedo (2006:3), "a utilidade percebida descreve as percepcoes dos usuarios em relacao aos beneficios esperados derivados do uso de um sistema de informacao". Nessa perspectiva, Chiu et al. (2005) descrevem a utilidade como valor, mantendo as mesmas variaveis que formam o constructo formador do modelo TAM, porem enfatizando a geracao de valor obtida com o uso da ferramenta tecnologica. Ja a facilidade de uso e definida como "o grau em que uma pessoa acredita que a utilizacao de um sistema particular estaria livre de esforco" (DAVIS, 1989:320), ou seja, e a medida em que o usuario se sente a vontade em utilizar determinada tecnologia (ROCA; CHIU; MARTINEZ, 2006).

O TAM e aplicado em diversos estudos que relacionam seus constructos a satisfacao e a continuidade de uso em servicos de e-learning (IFINEDO, 2006; ROCA; CHIU; MARTINEZ, 2006; TUNG; CHANG, 2007), alem de ser aplicado com diversos outros constructos, incluindo a percepcao de qualidade de um AVA (ROCA; CHIU; MARTINEZ, 2006; HUNG; CHO, 2008; LEE, 2010). Oliveira e Ramos (2009) realizaram uma pesquisa com estudantes de graduacao a distancia em Administracao, com o intuito de identificar o padrao de uso do elearning e sua influencia a partir do modelo TAM, na intencao de continuar com a utilizacao da plataforma de ensino Moodle. Os resultados apontaram que existe influencia dos constructos tradicionais do TAM e, como extensao ao TAM, do constructo autoeficacia na intencao de continuar a utilizar o sistema.

No estudo de Teo (2010), junto a facilidade de uso e a utilidade foi incluida a qualidade dos tutores dos cursos a distancia. Tanto a qualidade do tutor quanto os constructos pessoais preconizados pelo TAM apresentaram relacoes positivas entre si e se mostraram determinantes para a intencao de continuidade de uso. Ja no estudo de Almahamid e Rub (2011), a facilidade de uso e a utilidade sao testadas em conjunto com constructos ligados a qualidade, tais como: qualidade do sistema, qualidade do servico e qualidade da informacao. Os resultados demonstraram que existe relacao entre os constructos e tambem entre estes e a satisfacao do usuario de e-learning.

O constructo qualidade da informacao faz parte do modelo SI de DeLone e McLean (2003), que mede influencias diretas na satisfacao dos usuarios. DeLone e McLean (2003) testam a relacao entre qualidade da informacao e impactos individuais, encontrando uma relacao positiva. As variaveis que formam o constructo buscam medir possiveis beneficios trazidos com o uso do AVA em servicos de e-learning (KIM et al., 2012).

No estudo de Chiu et al. (2005), a intencao de continuar com o servico de e-learning e determinada pela satisfacao do usuario, que por sua vez e determinada por um conjunto de variaveis, incluindo as que medem beneficios do sistema para os usuarios, representado pelo constructo qualidade. Os resultados da pesquisa foram validados empiricamente por meio de um survey on-line e demonstraram uma relacao significativa do constructo com a satisfacao.

Ja na pesquisa de Kim et al. (2012) os beneficios sao determinados pela satisfacao, para capturar aspectos da gestao de sistemas utilizados em cursos a distancia, e os esforcos sao concentrados em tres dimensoes que emergem da experiencia dos usuarios: qualidade do sistema, qualidade instrucional e qualidade da informacao. Kim et al. (2012), diferentemente de DeLone e McLean (2003), assumem que nao apenas a qualidade da informacao mas tambem outros atributos ligados a qualidade do sistema sao direcionadores dos beneficios percebidos pelos usuarios. Os atributos de qualidade traduzem um sentimento de confianca dos usuarios em relacao ao sistema e permitem a organizacao e desenvolvimento de estrategias de gestao (KIM et al, 2012).

A luz dessa revisao bibliografica, a pesquisa utiliza os constructos formadores do TAM, adicionando a qualidade da informacao, em razao da relevancia desses constructos teoricos em ambientes de ensino a distancia baseados em sistemas web, para determinar a satisfacao e a intencao de continuidade de uso em um servico de e-learning.

4. PROCEDIMENTOS METODOLOGICOS E MODELO DA PESQUISA

O estudo desenvolvido caracteriza-se como descritivo, com enfoque analitico quantitativo. Foi empregada a coleta de dados do tipo Survey online. O modelo de analise adotado para a construcao do instrumento de pesquisa foi baseado no modelo TAM (DAVIS, 1989) e no Modelo de Sucesso de SI (DeLONE; McLEAN, 2003). O estudo sugere que esses componentes se inter-relacionam, mas que podem ser medidos como tres constructos distintos (CHIU et al, 2005). O modelo adotado para a pesquisa pode ser observado na Figura 1.

[FIGURE 1 OMITTED]

Do exposto na Figura 1, observa-se que os componentes (retangulos) sao operacionalizados de forma a culminarem na satisfacao e na consequente intencao de continuar utilizando o AVA (elipses). Portanto, as seguintes hipoteses sao propostas:

* H1: A Facilidade de uso percebida e associada com a percepcao de Qualidade da informacao.

* H2: A percepcao de Qualidade da informacao e associada com a percepcao de Utilidade.

* H3: A percepcao de Utilidade e associada com a Facilidade de uso percebida.

* H4: A Facilidade de Uso percebida e positivamente relacionada com a Satisfacao do Usuario.

* H5: A percepcao de Utilidade e positivamente relacionada com a Satisfacao do Usuario.

* H6: A percepcao de Qualidade da informacao e positivamente relacionada com a Satisfacao do Usuario.

* H7: A Satisfacao do Usuario e positivamente relacionada com a Intencao de Continuidade de Uso do servico de E-learning.

As hipoteses H1, H2 e H3 contemplam correlacoes entre si, que sao os antecedentes da satisfacao. Ja as hipoteses H4, H5 e H6 contemplam as relacoes causais dos constructos qualidade da informacao, usabilidade e facilidade de uso para a satisfacao. Na H7, a satisfacao assume carater de constructo formador da continuidade de uso. As variaveis e hipoteses selecionadas para a composicao dos componentes da pesquisa foram baseadas em Bhattacherjee (2001), Mathieson (1991), Davis (1989), McKinney, Yoon e Zahedi (2002), DeLone e McLean (2003), Chiu et al. (2005) e Liao et al. (2011), entre outros. O questionario foi disposto em uma escala metrica de dez (10) pontos, sendo [01] o valor referente a menor avaliacao de cada variavel e [10] a maior.

A populacao compreendeu os 405 alunos do curso piloto de Administracao Publica, na modalidade a distancia, da Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN), que utiliza o Moodle como AVA. O Moodle e um dos AVAs mais utilizados no mundo. Estima-se que atualmente seja usado em 236 paises, nao apenas em universidades, mas tambem em escolas primarias e secundarias, alem de em empresas privadas. O Brasil ocupa o 3 lugar em utilizacao do Moodle, ficando atras apenas da Espanha e dos EUA (MOODLE, 2014).

O processo amostral foi probabilistico, e a escolha dos respondentes foi realizada de modo aleatorio simples. Antes da aplicacao, conduziu-se um estudo piloto com 15 observacoes da mesma populacao. Varios itens foram reformulados para melhorar a compreensao e clareza do instrumento de pesquisa. O questionario foi hospedado na ferramenta Form do GoogleDrive e o envio do link se deu por e-mail gerado por meio do sistema Moodle. O processo de coleta durou 30 dias, foi iniciado no dia 15 de fevereiro de 2012 e finalizado no dia 15 de marco do mesmo ano. Para a composicao da amostra, utilizou-se a formula de calculo amostral de populacao finita (HAIR et al., 2009), demonstrado pela formula matematica a seguir:

n = [[[sigma].sup.2] x p x q x N]/[[e.sup.2] (N-1) + [[sigma].sup.2] p x q]

Para um nivel de confianca ([[sigma].sup.2]) de 95%, com um erro maximo permitido ([e.sup.2]) de 5%, a amostra requerida foi de 180 observacoes. A amostra da pesquisa compreendeu 192 alunos. Nao foram identificados missing values no processo de coleta, ja que a submissao do questionario so e aceita mediante o preenchimento de todas as questoes. Dessa forma, foi alcancada a amostra necessaria para o desenvolvimento da pesquisa.

Para a analise dos dados, foi utilizado o software Statistical Package for the Social Sciences (SPSS v. 17), com o objetivo de obter analises estatisticas em um primeiro momento. Em seguida, o banco de dados foi importado para o pacote estatistico Analysis of Moment Structures (AMOS v. 18), com o fim de validar empiricamente as hipoteses da pesquisa, dispostas em multiplas relacoes por meio da Analise de Equacoes Estruturais (AEE), pois esta "fornece ao pesquisador a habilidade de acomodar multiplas relacoes de dependencia inter-relacionadas em um so modelo" (HAIR et al., 2009:471). O uso da AEE e adequado em investigacoes empiricas complexas que tratam de aspectos teoricos e de mensuracao (BREI; LIBERALI, 2006). A estrategia de analise com uso da AEE seguiu as recomendacoes de Hair et al. (2009), Maroco (2010) e Brei e Liberali (2006), conforme e mostrado no Quadro 1.

A estrategia de analise utilizada foi a two-step, que consiste na AEE dividida em duas etapas. A Analise Fatorial Confirmatoria (AFC) e o primeiro estagio no processo da AEE, que apresenta como resultado o modelo de mensuracao. O segundo passo e o teste do modelo teorico ou causal, tambem denominado de modelo estrutural. Cabe ressaltar que a estrategia de analise utilizada tambem e adotada em outros estudos sobre o tema (LIN; 2011; CHIU et al., 2005).

5. ANALISE E DISCUSSAO DOS RESULTADOS

Este topico apresenta os principais resultados obtidos, necessarios para atingir o objetivo proposto. O capitulo inicia com a analise das variaveis do estudo, incluindo o teste de variancia MANOVA e as cargas fatoriais das variaveis. Em seguida, sao apresentados os resultados do modelo de medida e do modelo estrutural, com a avaliacao das hipoteses da pesquisa.

5.1. Analise das variaveis da pesquisa

A amostra compreendeu 192 casos. Apos verificacao de outliers, oito casos foram retirados da amostra, totalizando 184 casos validos para o estudo. Em seguida, o banco de dados foi submetido a AEE two step pelo metodo da maxima verossimilhanca (Maximum Likelihood--ML), metodo tradicional e mais utilizado em AEE, ja que "este metodo estima os parametros que maximizam a verossimilhanca de observar a matriz S" (JORESKOG; SORBOM, 1996:20). O ML "produz estimativas dos parametros centradas e consistentes, e a medida que a dimensao da amostra aumenta, as estimativas aproximam-se do verdadeiro valor do parametro populacional" (MAROCO, 2010:41).

Para o metodo ML, Hair et al. (2009) sugerem um tamanho de amostra entre 150 e 400 casos, contendo entre dez e quinze observacoes por variavel manifesta. A partir da analise dos parametros, a amostra se revelou adequada as especificacoes exigidas para aplicacao da AEE.

A Tabela 1 apresenta o perfil da amostra. Evidenciou-se uma maior representatividade de homens, totalizando 60,3% da amostra. Quanto a faixa etaria, os respondentes com idades entre 26 e 35 anos compreenderam 34,3% da amostra, seguidos pelos alunos com idades entre 18 e 25 anos (29,3%). Em relacao ao estado civil, mais de 90% dos respondentes eram solteiros ou casados. Em relacao a renda, mais de 50% dos respondentes recebia de 1 a 3 salarios minimos, seguidos de 30,4% que recebiam de 4 a 6 salarios minimos. Por fim, a grande maioria dos alunos trabalhava em organizacoes publicas, e uma menor parte deles nao trabalhava (21,7%).

No estudo, as cinco variaveis demograficas foram testadas com as variaveis dependentes de intencao de continuidade de uso, para verificar a ordem de importancia da influencia de cada variavel demografica nas variaveis dependentes. Para tanto, fez-se uso da analise multivariada de variancia. Hair et al. (2009: 303) explicam que a analise multivariada de variancia (MANOVA) "e uma extensao da analise de variancia (ANOVA) por acomodar mais de uma variavel dependente". E uma tecnica de dependencia que mede as diferencas para duas ou mais variaveis dependentes metricas. De acordo com a Tabela 2, e possivel verificar que o poder observado do modelo atinge 0,899, que indica a normalidade das variaveis dependentes e confirma a significancia dos resultados (HAIR et al., 2009).

De acordo com a Tabela 2, variacoes no Estado Civil exercem maior influencia na intencao de continuidade de uso do servico de e-learning do que as demais variaveis demograficas. A variavel apresentou os maiores indices de Criterio de Pillai (0,156), Lambda de Hotelling (0,169) e Maior Raiz de Roy (0,100); alem disso, teve o menor indice de Lambda de Wilks (0,850), o unico dos quatro testes em MANOVA que, quanto menor, mais representativo e (HAIR et al., 2009). Alem do estado civil, a segunda variavel que exerceu maior influencia foi a faixa etaria, com um poder observado de 0,080, seguida de genero e renda. A variavel que exerceu menor influencia nas variaveis dependentes foi o tipo de trabalho. Esses resultados sugerem que o publico mais jovem e solteiro tende a continuar realizando cursos a distancia.

Antes de submeter os dados a AEE, calculouse para cada constructo o indice Alpha de Cronbach, que mede a confiabilidade do constructo como conjunto das variaveis manifestas, sendo 0,7 o valor minimo de aceitacao, segundo recomendacoes de Hair et al. (2009) e de Corrar, Paulo e Dias (2007). Apos a insercao dos dados no software AMOS, as variaveis foram submetidas a AFC, gerando cargas fatoriais para cada variavel. Os resultados que apresentam as variaveis que compoem o modelo de medida constam na Tabela 3.

De acordo com a Tabela 3, os indices de confiabilidade excederam o minimo de 0,7, o que demonstra grau de confiabilidade adequado para todos os constructos. Quanto as cargas fatoriais, tal aspecto e determinante para decidir se a variavel deve permanecer no modelo de medida. Sendo assim, as variaveis que obtiveram cargas abaixo de 0,5, segundo recomendacoes de Maroco (2010), demonstraram pouca representatividade no modelo de medida, prejudicando os indices de qualidade de ajustamento: a U3--Usando o Moodle posso melhorar meu aprendizado durante as disciplinas--e a U4--Usando o Moodle posso simplificar meu processo de aprendizagem nas disciplinas.

No entanto, pelo carater confirmatorio, as variaveis que apresentaram cargas baixas foram invalidadas nao apenas estatisticamente, mas tambem por justificativa teorica. Diante do exposto, a variavel U3 no estudo de Chiu et al. (2005) foi a variavel manifesta com menor carga fatorial entre as que compuseram o constructo facilidade de uso. Alem disso, em certos estudos tal constructo tem apresentado resultados inferiores comparativamente a outros constructos utilizados para determinar a satisfacao dos usuarios (LIAO et al, 2011). Diante disso, evidencia-se a necessidade de correcao teorica das variaveis manifestas que hao de compor tal constructo.

5.2. Analise fatorial confirmatoria e ajustamento do modelo de medida

A validade fatorial do modelo de satisfacao e continuidade de uso do e-learning foi realizada por intermedio do software AMOS v. 18, como descrito em Maroco (2010). Primeiro, verificou-se a existencia de outliers pela Distancia Quadrada de Mahalanobis (D2), e foram excluidas do modelo oito observacoes, adotando-se uma estrategia conservadora de exclusao de outliers. Foram verificados os indices de modificacao que indicavam possiveis relacoes entre as variaveis nao previstas no modelo proposto. Dessa forma, identificou-se a necessidade de estimar tres relacoes entre variaveis manifestas, a constar: (U1 e U2, corr. = 0,77; Q4 e UT4, corr. = 0,30; Q5 e UT6, corr. 0,28).

Realizados os primeiros ajustes no modelo de medida, a qualidade de ajustamento global do modelo fatorial foi feita de acordo com os indices de qualidade de ajustamento. A ideia basica desses indices e "quantificar a qualidade de ajustamento do modelo em face de modelos de referencia que avaliam quer o melhor ajustamento possivel ou com o modelo de pior ajustamento possivel" (MAROCO, 2010:43).

Os indices sao divididos em cinco grandes familias: indices absolutos ([X.sup.2]/gl--estatistica [X.sup.2] --ajustamento bom se for inferior a 2,0); indices relativos (CFI--indice de ajuste comparativo; TLI --indice de Tucker Lewis; NFI--indice de ajuste normal--ajustamento bom acima de 0,9 para os tres); indices de parcimonia (PCFI--CFI parcimonioso; PNFI--NFI parsimonioso--ajustamento bom acima de 0,6 para ambos); indices de discrepancia populacional (RMSEA--raiz do erro quadratico medio de aproximacao--ajustamento bom entre 0,05 e 0,10) e indices baseados na teoria da informacao (ECVI--indice de validacao cruzada esperada; MECVI--indice de ECVI ajustado--quanto menor, melhor).

O modelo trifatorial de satisfacao e continuidade de uso do e-learning ajustado a uma amostra de 184 casos revelou uma qualidade de ajustamento satisfatoria ([X.sup.2]/(gl)= 1,785; CFI=0,962; TLI=0,953; NFI=0,918; PCFI=0,785; PNFI=0,749; RMSEA=0,066; ECVI= 1,371; MECVI=1,414). Apos a verificacao dos indices de qualidade de ajustamento, foram verificados os pressupostos da AEE para avaliar a plausibilidade do modelo teorico, uma vez que "a violacao dos pressupostos associados a AEE pode provocar resultados enviesados em termos das estimativas e da significancia dos parametros" (MAROCO, 2010:57).

O primeiro pressuposto verificado foi o de normalidade multivariada, avaliada pelos coeficientes de assimetria (sk) e curtose (ku) uni e multivariada. Nenhuma variavel apresentou violacoes a distribuicao normal (sk < 3 e ku < 10). O segundo pressuposto foi o de linearidade, que confirma a linearidade do modelo. Para tanto, as estimativas de calculo foram aceitas pelo software, confirmando a linearidade do modelo proposto. Da mesma forma, o pressuposto de covariancias amostrais nao nulas nas variaveis endogenas deve ser zero, como pode ser comprovado no exame do modelo de medida. Tambem pode ser comprovada no modelo de medida a presenca de, no minimo, tres variaveis manifestas para cada variavel endogena, o que atende ao pressuposto de multiplos indicadores.

Para atender ao pressuposto de ausencia de multicolinearidade, foi necessario gerar o teste VIF a partir de uma regressao linear multipla. O indice obtido foi 1,0, consoante ao pressuposto de nao ultrapassar o valor de 5,0. Para atender ao pressuposto de medida forte, o instrumento de pesquisa utilizou questoes em escala metrica acima de cinco pontos. Por fim, para atender ao pressuposto de inexistencia de outliers, foi calculada a Distancia de Mahalanobis (MAROCO, 2010), prevendo-se a exclusao de casos que apresentassem maiores indices. As condicoes do AEE avaliadas pelos pressupostos requeridos tornaram o modelo de medida robusto a violacao de pressupostos. A Figura 2 apresenta os valores dos pesos fatoriais estandardizados de cada um dos itens no modelo de medida.

[FIGURE 2 OMITTED]

A partir dos resultados apresentados na Figura 2 e possivel verificar a validade dos constructos que compoem o modelo de medida, sendo esta a ultima etapa da AFC. Desse modo, "a validade e constituida por tres componentes, que em conjunto, permitem demonstrar a validade do constructo" (ANASTASI, 1997:113). O primeiro componente e a validade fatorial, que e avaliada pela carga fatorial e verifica se a especificacao dos itens e correta. Na Figura 2 e perceptivel que as cargas fatoriais atingiram niveis altos para as variaveis que compoem o modelo. O segundo componente e a validade convergente, atendida quando os constructos apresentam correlacoes positivas entre si e quando os itens que constituem o constructo apresentam correlacoes altas entre si.

As correlacoes entre os constructos se mostraram altas (0,78, 0,63 e 0,74), mas a validade convergente tambem deve ser medida pelo calculo da Variancia Extraida Media (VEM), proposto por Fornell e Larcker (1981).

Para atender ao terceiro componente, a validade discriminante, e necessario mensurar a Confiabilidade Composta (CC) e a VEM. O componente "ocorre quando o construto nao se encontra correlacionado com construtos que operacionalizam fatores diferentes" (MAROCO, 2010:175). O calculo da CC e da VEM deve ser feito manualmente, ja que o software AMOS utilizado na pesquisa nao calcula tais indices. Dessa forma, a CC e a VEM podem ser calculadas da seguinte forma:

CC = [([SIGMA] [lambda]).sup.2] / [([SIGMA] [lambda]).sup.2] + ([SIGMA] [epsilon ] [lambda])

VEM = ([SIGMA] [[lambda].sup.2] / ([SIGMA] [[lambda].sup.2] + ([SIGMA] [epsilon ] [[lambda].sup.2])

onde [SIGMA] [lambda] e o peso fatorial e [SIGMA][epsilon] [lambda] e o erro associado ao peso fatorial. Para tanto, os calculos para o constructo facilidade de uso sao apresentados a seguir.

CCu =[(0.771 + 0,665 + 0,723 + 0.764).sup.2] /[(0,771 + 0,665 + 0,723 + 0,764.sup.)2] + [(1-0,771)+(1-0,665)+(1-0,723)+(1-0,764)] = 0,915

VEMu = ([0.771.sup.2] + [0.665.sup.2] + [0.723.sup.2] + [0.764.sup.2]) /([0,771.sup.2] + [0,665.sup.2] + [0.723.sup.2] + [0.764.sup.2]) + (0.352 + 0,195 + 0,272 + 0,339) = 0,646

Os valores obtidos para os outros constructos foram: Qualidade da Informacao: CCq= 0,803 VEMq= 0,616; Utilidade: CCut= 0,951 VEMut= 0.703. A validade convergente e adequada quando a VEM apresenta indice acima de 0.5. E perceptivel que os indices VEM para cada constructo ficaram acima de 0.5 e. assim. apresentaram validade convergente adequada. Para verificar a validade discriminante. os valores encontrados na VEM foram comparados as correlacoes entre os constructos. Se VEM>[(corr. C1xC2).sup.2], entao e confirmada a validade discriminante. O quadrado das correlacoes entre os constructos apresentaram tais valores: ([0,78.sup.2]=0,60) facilidade de uso percebida percepcao de utilidade; ([0.74.sup.2] =0.54) facilidade de uso percebida--qualidade da informacao; ([0.63.sup.2]=0.397) percepcao de utilidade--qualidade da informacao. Assim. comparando-se os valores do VEM de cada constructo com o quadrado das correlacoes. evidenciou-se que a validade discriminante foi atendida. Dessa forma. e possivel dizer que o instrumento e confiavel, consistente e reprodutivel. confirmando os resultados de confiabilidade gerados pelo Alpha de Cronbach.

5.3. Analise do modelo estrutural

O modelo de mensuracao da satisfacao e continuidade de uso do e-learning foi avaliado seguindo-se o metodo ML. tal qual o modelo de medida. Para tanto. as relacoes causais de dependencia foram adicionadas ao modelo de medida. compondo o modelo estrutural a ser testado. Dessa forma. foram gerados novos indices de qualidade de ajustamento para o modelo. Os resultados dos testes sao apresentados na Tabela 4.

De acordo com a Tabela 4. os indices denotam uma qualidade de ajustamento adequada e compativel com os indices encontrados no modelo de medida. sendo. portanto. descartada a possibilidade de existencia de relacoes que prejudicassem o ajustamento do modelo. A significancia dos coeficientes estruturais foi avaliada com um teste Z produzido pelo software AMOS (critical ratio e p-value), e consideraramse estatisticamente significativas as estimativas dos parametros com p<0,05. Finalmente. o modelo final encontrado pela pesquisa com os coeficientes na sua forma estandardizada e apresentado na Figura 3.

[FIGURE 3 OMITTED]

Para validar o modelo estrutural, e necessario avaliar a qualidade de ajustamento do modelo estrutural utilizando indices de parcimonia, como o Indice de Ajuste Normal Relativo (RNFI) e o Indice Relativo de Parcimonia (RPR), em adicao aos indices ja calculados. Seguiram-se as especificacoes de Mulaik et al. (1989), tendo em vista que "e possivel que um modelo geral com um bom modelo de medida, mas com relacoes causais incorretamente especificadas, possa ainda apresentar indices de qualidade de ajustamento usuais" (MAROCO, 2010:234). Um modelo com bom ajustamento normalmente apresenta indices de RNFI e RPR acima de 0,8 e proximos de 1,0, que indicam o ajustamento perfeito (MAROCO, 2010).

O RNFI e o RPR nao podem ser calculados pelo software AMOS, mas fornecem os valores necessarios para a estimacao dos indices e, portanto, requerem calculo manual. O RNFI e o RPR devem ser calculados da seguinte forma: (RNFI = [X.sup.2]u--Xf / [X.sup.2]u--[X.sup.2]m--(glf--glm) e (RPR = glf--glm / glu--glm), sendo [X.sup.2]u--estatistica de ajustamento do modelo com os fatores latentes nao relacionados, [X.sup.2]f--estatistica de ajustamento para o modelo estrutural e [X.sup.2]m estatistica de ajustamento do modelo de medida. O "gl" refere-se aos graus de liberdade de cada estatistica de ajustamento. Realizadas as estimativas, foram obtidos os seguintes indices: RNFI=0,92 e RPR=0,97. Dessa forma, pode-se afirmar que o modelo estrutural apresenta um ajustamento adequado e e parcimonioso.

5.4. Discussao dos resultados

As medias de todas as variaveis se mostraram altas, o que demonstra que os alunos avaliaram de forma positiva as variaveis ligadas a facilidade de uso, qualidade da informacao e utilidade do sistema Moodle utilizado no curso a distancia. As medias das variaveis dependentes sobressairam como as mais altas, evidenciando a satisfacao e desejo dos alunos de continuar realizando cursos a distancia. Tais resultados vao ao encontro de outros estudos da area (CARVALHO, 2009; CHIU et al, 2005; CHIU et al, 2011). Os resultados da MANOVA revelam que os solteiros (42,4%) e as faixas mais jovens de 18 a 25 e de 26 a 35 anos (63,5%) representam a parcela de publico com niveis elevados de intencao de continuidade de uso, o que evidencia a necessidade de esforcos direcionados aos casados e ao publico acima de 35 anos.

A partir dos resultados do modelo de medida, mostrado na Figura 2, pode-se afirmar que os pesos fatoriais de todas as variaveis foram satisfatorios, excedendo o minimo de 0,5 sugerido por Hair et al. (2009). O constructo percepcao de qualidade da informacao apresentou variaveis manifestas com melhores pesos fatoriais. Esse resultado e similar ao do estudo de Liao et al. (2011), porem nao confere com o resultado encontrado por Chiu et al. (2011). Evidencia-se que as variaveis UT5 e UT6 apresentaram as menores cargas fatoriais entre as do grupo a que pertencem e entre todas as variaveis do modelo de medida. As mesmas variaveis que avaliaram respectivamente senso de inteligencia e senso de independencia ao realizar um curso a distancia apresentaram resultados semelhantes aos encontrados por Chiu et al. (2005). Contudo, tais comportamentos nao invalidam as variaveis nem os constructos envolvidos.

Quanto as correlacoes entre os constructos, a mais alta ocorre entre os constructos formadores do modelo TAM. A correlacao entre a facilidade de uso e a utilidade tambem demonstra como a experiencia do usuario pode agregar valor ao servico de e-learning, e que esforcos no sentido de tornar o aprendizado do usuario no sistema uma experiencia unica sao cruciais no processo de aprendizagem (KANO et al., 1984).

A partir do modelo estrutural encontrado pelo estudo (Figura 3), todos os constructos apresentaram variancia positiva em relacao a satisfacao. No entanto, a utilidade apresenta um valor estatisticamente mais significativo ([beta]=0,77). Ja a satisfacao apresenta uma variancia alta em relacao a intencao de continuidade de uso do servico de e-learning ([beta]=0,73). As dimensoes em conjunto sao responsaveis por 0,87% da variancia total explicada em relacao a satisfacao; ja em relacao a intencao de continuidade de uso a variancia atingiu um valor mais baixo ([R.sup.2]=0,53). Esses resultados sao significativos e coerentes com os resultados encontrados na literatura (CHIU et al., 2005; LIAO et al, 2011; LANKTON; MCKNIGHT, 2006; CHEN, 2011; VENKATESH; MORRIS; DAVIS, 2003; BHATTACHERJEE, 2001; McKINNEY; YOON; ZAHEDI, 2002; CARVALHO, 2009; ERIK et al, 2008).

Pelas correlacoes entre os constructos obtidas pelo modelo de medida, foram confirmadas as hipoteses H1, H2 e H3, demonstrando que existe uma relacao forte e positiva entre os constructos determinantes da satisfacao. Tais resultados confirmam resultados de outros estudos que encontraram forte relacao entre a facilidade de uso e a utilidade percebida (ALMAHAMID; RUB, 2011; IFINEDO, 2006; ROCA; CHIU; MARTINEZ, 2006). Alem disso, foi percebida forte relacao dos constructos formadores do modelo TAM com a qualidade da informacao, este um constructo formador do modelo de sucesso de SI de DeLone e McLean (2003).

A partir da obtencao do modelo estrutural, foram estimadas as relacoes dos construtos latentes com a satisfacao e a intencao de continuidade de uso, as quais demonstraram ser significantes e assim validaram as hipoteses H4, H5 e H6. Dentre as determinantes estudadas, verificou-se que altos niveis de percepcao de utilidade ou valor do sistema levaram a alta satisfacao do usuario, isso porque os usuarios se sentiram realizados em concluir ou em fazer algo (LIAO et al, 2011; OLIVER, 2009). Esse resultado e similar ao encontrado por Chiu et al. (2005). No estudo de Ifinedo (2006), a utilidade tambem mostrou ser o principal influenciador da satisfacao.

A hipotese H7 e referente a relacao entre a satisfacao e a intencao de continuidade de uso. A partir da AEE, a hipotese final foi testada, revelando uma relacao alta e positiva entre os constructos. Dessa forma, foi aceita a hipotese alternativa de que a satisfacao e associada positivamente com a continuidade de uso do servico de e-learning, o que sugere que existe um sentimento individual de contentamento por parte do usuario, resultante da experiencia vivenciada durante o curso, e que esse sentimento e relacionado positivamente com uma intencao futura de continuar realizando cursos a distancia com uso de plataformas virtuais (KIM et al, 2012; LIAO et al, 2011; LIN, 2011; IFINEDO, 2006; LEE, B. C.; YOON; LEE, I., 2009).

6. CONSIDERACOES FINAIS

A motivacao do estudo foi aplicar os constructos do TAM e de qualidade da informacao e examinar seus efeitos em um curso de Administracao a distancia que utiliza o Moodle como AVA, no que concerne a satisfacao do usuario e a intencao de continuar com o servico de e-learning. Pelos resultados obtidos, e possivel afirmar que as hipoteses da pesquisa foram suportadas e clarificaram a facilidade de uso, a qualidade da informacao e a percepcao de utilidade como fatores que influenciam a percepcao de satisfacao e intencao de continuidade de uso do sistema Moodle.

Apesar de os indices dos constructos facilidade de uso e qualidade da informacao terem se mostrado baixos, e importante enfatizar que os constructos apresentaram fortes correlacoes entre si e que, por isso, influenciaram a percepcao de utilidade, dimensao influenciadora mais forte da satisfacao encontrada pelo estudo. Os determinantes sao responsaveis pela variancia expressiva da satisfacao encontrada pelo estudo ([R.sup.2]=0,87).

O estudo contribui para fortalecer a importancia do Moodle como um dos principais AVAs no mundo e da suporte a tomada de decisao no ambito da continuidade do servico de elearning, fornecendo subsidios para o desenvolvimento de estrategias e a obtencao de um servico de excelencia que potencialize a aprendizagem dos alunos com foco na satisfacao. Alem disso, apresenta um instrumento capaz de medir de forma confiavel a satisfacao do usuario a partir da avaliacao de suas proprias experiencias. Para os gestores, a decisao de continuar investindo em cursos a distancia com uso de plataformas virtuais e sustentada pelos resultados da pesquisa. Particularmente, este estudo pode direcionar o gestor a investir em ferramentas que facilitem a utilizacao do AVA para os publicos que ainda nao manifestaram o desejo de continuar realizando cursos a distancia.

O estudo fornece a pesquisadores um modelo adaptado que integra constructos do modelo TAM e do Modelo de Sucesso em SI nao encontrados antes na literatura no contexto do e-learning. Alem disso, as variaveis demograficas podem ser analisadas com as variaveis dependentes, identificando-se grupos de individuos com opinioes discrepantes das amostra da pesquisa e gerando novas percepcoes sobre o que deve ser especulado acerca da satisfacao no contexto de aplicacoes baseadas na web (CHEUNG; LEE, 2011). No contexto brasileiro, novos questionamentos se abrem para a melhoria no uso de servicos de e-learning no pais, que a cada dia intensifica a utilizacao do Moodle para realizacao de cursos a distancia.

Podem-se apontar algumas limitacoes do estudo. Em primeiro lugar, os resultados nao podem ser generalizados (HAIR et al., 2009) porem, garantem a logica de reprodutibilidade do modelo teorico, sem a qual nao haveria razao para a elaboracao do estudo. O estudo nao contempla constructos igualmente significativos, pois seria inviavel tornar o modelo mais complexo. Chiu et al. (2005) e Hung e Cho (2008) tambem apontam essa limitacao, encorajando estudos futuros que contemplem outros constructos. Outra limitacao refere-se a taxa de variancia da continuidade de uso ([R.sup.2]=0,53). Estudos recentes demonstram que essa taxa pode ser maior e que o constructo ainda merece um aprimoramento (HUNG; CHO; 2008; CHEUNG; LEE, 2011).

E recomendado que em futuras pesquisas sejam adicionados direcionadores que surtam efeitos na continuidade de uso dos usuarios de elearning. Dessa forma, encorajam-se pesquisas que avaliem modelos em conjunto ou como concorrentes, alem de se proporem novos modelos resultantes da fusao de modelos ja existentes. Tambem e recomendado o aprofundamento em direcionadores com pequenos grupos, extrapolando-se a visao minimalista de um constructo teorico.

DOI: 10.5700/rege555

Recebido em: 11/7/2013

Aprovado em: 14/3/2014

Fernando Antonio de Melo Pereira

Doutorando em Administracao na area de Metodos Quantitativos e Informatica da Faculdade de Economia, Administracao e Contabilidade da Universidade de Sao Paulo (FEA-USP)--Sao Paulo-SP, Brasil Mestre em Administracao pelo Programa de Pos-Graduacao em Administracao da Universidade Federal do Rio Grande do Norte (PPGA-UFRN) Bacharel em Administracao pela mesma instituicao

E-mail: fernandopcmm@gmail.com

Anatalia Saraiva Martins Ramos

Professora Titular da Universidade Federal do Rio Grande do Norte--Natal-RN, Brasil Pos-doutora em Gestao pela Universite Pierre Mendes-France (UPMF), Franca Mestre e doutora em Engenharia de Producao pela COPPE, Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ)

E-mail: anataliaramos@gmail.com

Marcio Marreiro das Chagas

Coordenador da Graduacao Tecnologica em Gestao de Turismo do Instituto Federal de Educacao, Ciencia e Tecnologia do Rio Grande do Norte (GESTUR-IFRN Canguaretama)--Canguaretama-RN, Brasil Professor do curso de Gestao de Turismo e Tecnico Subsequente em Eventos do IFRN Canguaretama. Doutorando em Administracao no Programa de Pos-Graduacao em Administracao da Universidade Federal do Rio Grande do Norte (PPGA-UFRN) Mestre em Turismo pelo Programa de Pos-Graduacao em Turismo da UFRN (PPGTUR-UFRN). Bacharel em Turismo pela mesma instituicao

E-mail: marcio.marreiro@ifrn.edu.br

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Tabela 1--Perfil demografico dos respondentes

Genero           Freq.   Freq.(%)   Faixa etaria     Freq.   Freq.(%)

Masculino         111      60,3     18 - 25           54       29,3

Feminino          73       39,7     26 - 35           63       34,2

Estado civil     Freq.   Freq.(%)   36- 45            31       16,8

Solteiro          78       42,4     46 - 55           32       17,4

Casado            94       51,1     Acima de 55        4       2,2

Divorciado         6       3,3      Renda            Freq.   Freq.(%)

Outro              4       2,2      1 a 3 s.m         94       51,1

Viuvo              2       1,1      De 4 a 6 s.m      56       30,4

Trabalho         Freq.   Freq.(%)   De 7 a 9 s.m      21       11,4

Org. Publica      115      62,5     Acima de 9 s.m    13       7,1

Org. Privada      22       12,0     N - 184

Nao trabalho      40       21,7

Org. Terceiro      7       3,8
Setor

Fonte: Dados da pesquisa, 2013.

Tabela 2--MANOVA entre variaveis demograficas
e intencao de continuidade de uso

Variavel             Criterio     Lambda    Lambda de
demografica         de Pillai    de Wilks   Hotelling

Genero                0,057       0,943       0,060
Faixa Etaria          0,139       0,866       0,148
Renda                 0,069       0,932       0,072
Estado Civil          0,156       0,850       0,169
Tipo de Trabalho      0,065       0,936       0,068

Variavel            Maior Raiz     Sig.       Poder
demografica           de Roy                observado

                                              0,899
Genero                0,060       0,092       0,057
Faixa Etaria          0,086       0,052       0,080
Renda                 0,055       0,109       0,052
Estado Civil          0,100       0,029       0,091
Tipo de Trabalho      0,042       0,201       0,040

Fonte: Dados da pesquisa, 2013.

Tabela 3--Variaveis da pesquisa

Cod.    Variavel                         Media   Desvio    Carga
                                                          Fatorial

Facilidade de uso percebida (U)
Alpha de Cronbach = 0,850

U1      Aprender a trabalhar com o       8,65    1,837      0,77
        Moodle e facil para mim
U2      E facil para mim tornar-me       8,55    1,840      0,66
        habilidoso no uso do Moodle
U5      Estudar pelo Moodle se           7,70    2,216      0,73
        encaixa bem na forma
        pela qual eu aprendo
U6      Os recursos e atividades         7,64    2,272      0,76
        (foruns, questionarios, etc.)
        do Moodle estao de acordo com
        a maneira pela qual eu
        aprendo

Percepcao de qualidade da informacao (Q)
Alpha de Cronbach = 0,904

Q1      O layout e a interface do        7,82    2,080      0,74
        usuario do Moodle sao
        amigaveis
Q2      E facil navegar pelo Moodle      8,35    2,093      0,72
Q3      O Moodle oferece os servicos     7,74    2,079      0,85
        que eu preciso
Q4      Eu me sinto confortavel em       7,74    2,332      0,76
        utilizar os servicos
        oferecidos pela plataforma
        virtual
Q5      O Moodle oferece informacoes     7,20    2,363      0,81
        completas
Q6      O Moodle oferece informacoes     7,86    1,997      0,82
        que sao faceis de serem
        compreendidas

Percepcao de utilidade percebida (UT)
Alpha de Cronbach = 0,872

UT1     Realizar um curso a distancia    8,45    2,013      0,93
        me traz uma sensacao
        de realizacao
UT2     Realizar um curso a distancia    8,39    2,045      0,94
        me traz uma sensacao de estar
        suprindo minhas necessidades
UT3     Realizar um curso a distancia    8,13    2,299      0,75
        me traz uma sensacao de estar
        seguindo uma tendencia
UT4     Realizar um curso a distancia    7,97    2,506      0,72
        me traz uma sensacao de
        contentamento e prazer
UT5     Realizar um curso a distancia    7,46    2,872      0,55
        me traz uma sensacao de me
        sentir inteligente
UT6     Realizar um curso a distancia    7,73    2,871      0,53
        me traz uma sensacao de
        independencia

Satisfacao do usuario (S) Alpha de
Cronbach = 0,915

S1      Estou satisfeito com o           8,33    1,962      0,92
        desempenho do curso a
        distancia da UFRN
S2      Estou satisfeito com a           8,60    2,033      0,92
        experiencia de realizar
        um curso a distancia
S3      Minha decisao em realizar um     8,55    2,295      0,82
        curso superior a distancia
        foi uma decisao sabia

Intencao de continuidade de uso (US)
Alpha de Cronbach = 0,920

US1     Eu pretendo continuar            8,59    2,257      0,82
        realizando cursos na
        modalidade a distancia
        no futuro
US2     Eu vou continuar realizando      8,38    2,411      0,94
        cursos na modalidade a
        distancia no futuro
US3     Eu vou realizar regularmente     8,12    2,581      0,91
        cursos na modalidade
        a distancia no futuro

Fonte: Dados da pesquisa, 2013.

Tabela 4--Indices do modelo estrutural

Indices         Resultados                 Diagnostico

Qui-quadrado      1,852             ] 1;2 [ - ajustamento bom
[x.sup.2]\gl
TLI               0,949             > 0,90 - ajustamento bom
CFI               0,951          > 0,95 - ajustamento muito bom
NFI               0,896      ] 0,90; 0,80 [ - ajustamento aceitavel
PCFI              0,817           > 0.8 - ajustamento muito bom
PNFI              0,771          ] 0.6; 0.8 [ - ajustamento bom
RMSEA             0,068         ] 0,05; 0,10 [ - ajustamento bom
ECVI              2,605              Quanto menor. melhor...
MECVI             2,689              Quanto menor. melhor...

Fonte: Dados da pesquisa. 2013.

Quadro 1--Estrategia de analise da pesquisa

                                            Analise de equacoes
                                        estruturais (AEE)--Two step

Tecnicas        Estatistica basica           Analise fatorial
                                               confirmatoria

Funcao        Estatistica descritiva,       Validacao do modelo
                 investigacao das                de medida
                     variaveis

Software            SPSS v. 17                  AMOS v. 18

Principais     Frequencias do perfil       Escores fatoriais das
resultados     demografico, medias,        variaveis latentes e
                desvios, testes de        endogenas, correlacoes
               normalidade e MANOVA         entre constructos,
                                           testes de ajustamento
                                                e validacao

                  Analise de equacoes
              estruturais (AEE)--Two step

Tecnicas         Modelagem de equacoes
                      estruturais

Funcao            Validacao do modelo
                      estrutural

Software              AMOS v. 18

Principais      Avaliacao das relacoes
resultados    causais, taxas de variancia
              explicada, confirmacao das
                 hipoteses, testes de
                ajustamento e validacao

Fonte: Os autores.