Searching reference databases: What students experience and what teachers believe that students experience

Abstract

The Internet has made it possible for students to access a vast amount of high-quality references when writing papers. Yet research has shown that the use of reference databases is poor and the quality of student papers is consequently often below expectation. The objective of this article is twofold. First, it aims to describe the problems students experience when they search for information using a university reference database. Second, it aims to compare the perspective of students of the problems of searching with that of their teachers. As a basis for the study, we used the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) model. A web-based survey was carried out. A total of 150 students at Örebro University in Sweden participated in the survey. The results were analysed by comparison of median values. Results show that students experience problems mostly in the category of efforts expectancy. Differences between the two groups are most significant in the category of effort expectancy and students’ patience in searching. Teachers are more pessimistic about students’ capacity in information searching than the students themselves.

The unified theory of acceptance and use of technology (UTAUT): a literature review

“…van Schaik (2009) Office systems 11 (6%) Accounting Information System (1) Aoun et al (2010) Computer-Assisted Audit Techniques (2) Curtis and Payne (2008), Mahzan and Lymer (2008) Remote Desktop Application (1) Hutchison and Bekkering (2009) Reference Databases (1) Avdic and Eklund (2010) Decision-Making Trial and Evaluation (1) Lee et al (2010b) Computer Graphics Technology (1) Shamsuddin (2009) Peer-to-Peer Academic Networks (1) Tavares and Amaral ( 2010 X illustrates that the UTAUT studies can be divided in four broad categories according to user type or alternative source of data, namely: general users, professionals, students, and literature studies. The studies of Brown et al (2010), McLeod et al (2009a, Tibenderana et al (2010), andZhou et al (2010) used more than one user type for data collection, thus accounting for the total of 178 studies.…”

“…Appendix A. Table 16 Methodological Details (Approach from Legris et al, 2003) Study System/Software/Application Type Sample Size AbuShanab and Pearson (2007) Internet Banking 523 non-Internet banking customers Abu- Shanab and Pearson (2009) Internet Banking 878 bank customers AbuShanab et al (2010) Internet Banking 523 non-Internet banking customers Aggelidis and Chatzoglou (2009) Hospital Information System 283 employees Alapetite et al (2009) Speech Recognition System 39 physicians AlAwadhi and Morris (2011) E-Government Services 880 students Al-Gahtani et al (2007) Information Technology 722 knowledge workers Al-Harby et al (2010) Biometrics Authentication System 306 under/post-graduate students Al-Rajhi et al (2010) Information System Study not validated yet Al-Shafi and E-Government Services 216 citizens Al-Shafi and Weerakkody (2010) E-Government Services 1179 citizens Al-Sobhi et al (2011) E-Government Services 750 citizens Al-Somali et al (2009) Online Banking 202 bank customers Ambali (2009) E-Filing System 300 taxpayers Anderson et al (2006) Tablet PCs 37 faculty members Aoun et al (2010) Accounting Information System 192 accounting practitioners Avdic and Eklund (2010) Reference Databases 150 students Bandyopadhyay and Bandyopadhyay (2010) Information Technology 762, 502 professionals Barati and Mohammadi (2009) Mobile Banking Exploratory Study-data to be collected Barnes and Vidgen (2009) Corporate Intranet 131 sales and marketing professionals BenMessaoud et al (2011) Robotic-Assisted Surgery 21 surgeons Benslimane et al (2004) Web Systems for e-Procurement 136 corporate buyers Biemans et al (2005) Medical Teleconferencing Application 18 nurses Brown and Venkatesh (2005) Information Technology 746 households Brown et al (2010) Collaboration Technology 349 SMS users Butler and Richardson (2008) iBrainz Technology 47 students Cabral et al (2009) Water Treatment Technology No data value collected yet Carlsson et al (2006) Mobile Devices/Services 157 subjects Carter and Schaupp (200...…”

Uso de las bases de datos científicas en estudiantes de enfermería, factores influyentes

“…Desde lo aquí expuesto, si se quiere garantizar la contribución de las bases de datos como herramientas que aportan en el proceso formativo del estudiante de enfermería, es necesario fortalecer la aceptación y uso de estos recursos en los estudiantes, para ello como punto de partida en este estudio se busca identificar los factores influyentes en la aceptación y uso de las bases de datos científicas por parte de los estudiantes de la carrera de enfermería. Uno de los instrumentos altamente probados en predecir el uso de las Tecnologías de Información y Comunicación (TIC), es el TAM o Modelo de Aceptación de Tecnologías (Techonology Acceptance Model) 13 , este modelo considera como factores influyentes las variables de: uso y aceptación de las bases de datos (USO); intención de uso (IUS) entendida como la intención del estudiante de utilizar la base de datos; percepción de utilidad (PU), entendida como el grado en que el estudiante cree que el uso de la base de datos mejora su rendimiento en el trabajo y por la percepción de facilidad de uso (PFUS), o el grado en que el estudiante cree que el uso del sistema en particular se vería libre de esfuerzo (Ver Figura 1), además de la incorporación de doce variables asociadas al uso de las bases de datos científicas y que en este estudio fueron identificadas a través de la revisión de la literatura (Ver Figura 2): habilidades informacionales (HI) 1, 14-17 , o conjunto de conocimientos capacidades y destrezas en el individuo que le permiten reconocer cuando se necesita información y poseer la capacidad de localizar evaluar y utilizar eficazmente la información requerida; necesidad de uso (UN) 18 ; o grado de requerimiento en el uso de BDC para la búsqueda de evidencia; el entrenamiento en TIC (ETIC) 19 , o conjunto de conocimientos capacidades y destrezas que permiten un dominio de alguna o más tecnologías asociadas a la búsqueda de información, cuyo centro es un conocimiento de la tecnología y una utilización gradual y creciente de la misma, la cual se torna amigable y útil convirtiéndose en un apoyo idóneo para las distintas áreas de desarrollo de cada individuo; la difusión (DI) 20 ; o medio que permite divulgar las BDC en el entorno académico para la recuperación de información con evidencia; la accesibilidad (AC) 14,21,22 ,o medio que podría facilitar u obstaculizar el acceso a las BDC; las herramientas alternativas (HA), como motores de búsqueda generales o páginas web, utilizados para la recuperación de información o documentos 23,22 ; las redes sociales de apoyo virtual (RSA) [24][25][26] ; o medio de red social que aunque no haya sido creada con fines académicos o científicos, apoya en la búsqueda y recuperación de documentación científica que reemplaza a las BDC; el Idioma (ID) 27,22 ; o conjunto de códigos lingüísticos utilizado por las BDC en su interfaz o por los documentos recuperados a través de las BDC; la formación académica (FA) 7,16,…”