Technology implementation success model designed for educational organizations

Simeon Arnaudov, Hyenyoung Yoon, 황준석 (2016) · Portland International Conference on Management of Engineering and Technology (PICMET)

불가리아 교육부 (Ministry of Education and Science) 가 dispatch 한 초·중·고교 교장 설문 N=225 (배포 285, 회수 230, 유효 225) 로 DeLone & McLean IS Success + Davis 기술수용모형 을 확장한 모형을 확인적 요인분석 + 구조방정식 모형 로 검증. Collaboration 과 task-technology fit 두 외생 요인이 모두 Project Implementation Success (β=0.276, 0.417, p<0.001) 와 Organization Implementation Success (β=0.358, 0.328, p<0.001) 에 양 유의, Net Benefits 로 이어짐 (β=0.394, 0.440, p<0.001). 모형 적합도 χ²/df=1.819, CFI=0.95, GFI=0.914, RMSEA=0.06.

• RQ: 교육 조직의 cloud 기술 implementation 프로젝트 성공을 결정하는 요인은 무엇이며, collaboration 과 task-technology fit 이 project · organization · net benefit 경로에 어떻게 작용하는가
• 방법론: 구조방정식 모형 (Amos v.20), 확인적 요인분석, principle component exploratory factor analysis (SPSS v.22), Likert 5-point scale
• 데이터: 불가리아 정부 지원 초·중·고교 교장 설문, Google Form 배포 285 / 회수 230 / 유효 N=225 (zero-mean 5 건 제외); 16 개 문항·5 잠재변수
• 주요 발견: H1a TTF→ProIS β=0.417***, H1b Coll→ProIS β=0.276***, H2a Coll→OrgIS β=0.358***, H2b TTF→OrgIS β=0.328***, H3 OrgIS→NetB β=0.440***, H4 ProIS→NetB β=0.394*** (모두 p<0.001); 모형 적합도 GFI 0.914 / CFI 0.95 / RMSEA 0.06 / χ²/df 1.819
• 시사점: 공공 교육 조직의 IT 도입 성공은 외부 IT 공급자와의 communication channel (Collaboration) 및 조직 mission 과의 task-technology fit 이 결정적; 단순 기술 quality 가 아닌 collaboration governance 가 net benefit 의 lever

요약

공공 교육 조직의 IT 도입 프로젝트는 기술 vendor 와 internal user (교사·학생) 간의 경험 격차 와 소통 부재 로 자주 실패한다 (Nikolaeva 2011 의 Comenius 1 분석). 기존 DeLone & McLean (1992, 2003) IS Success Model 과 Davis (1989) 기술수용모형 은 기술 차원 의 success factor 에 집중하고 organizational dynamics — 특히 외부 expert 와의 collaboration — 을 부분적으로만 다뤘다. Wixom and Watson (2001) 이 data warehousing 도메인에서 project implementation 을 IS Success 의 antecedent 로 추가했고, Goodhue and Thompson (1995) 가 task-technology fit 을 individual performance 측면에서 도입했지만, 두 요인을 교육 cloud 도메인의 organizational success path 위에 통합한 모형은 미비.

Simeon Arnaudov · Hyenyoung Yoon · 황준석 은 불가리아 교육부 (MOES) 의 협조로 초·중·고교 교장에게 16 문항 Likert 5 설문을 dispatch (배포 285, 유효 N=225). 5 잠재변수 — Collaboration / Task-Technology Fit / Project Implementation Success (PS) / Organization Implementation Success (OS) / Net Benefits (NB). SPSS v.22 로 EFA 후 Amos v.20 로 확인적 요인분석 와 구조방정식 모형. 4 가설 — H1 (Coll·TTF → ProIS), H2 (Coll·TTF → OrgIS), H3 (OrgIS → NetB), H4 (ProIS → NetB) — 모두 p<0.001 유의. 모형 적합도 GFI 0.914 / CFI 0.95 / RMSEA 0.06 / χ²/df 1.819 로 conventional threshold (Hu and Bentler 1999) 통과.

해석상 강한 결과 두 가지. 첫째, TTF → ProIS (β=0.417) 가 가장 큰 표준 회귀계수로, 기술이 조직 mission 과 일상 work objective 를 이해하고 implementation 과정에서 better 로 진화 한다는 인식이 프로젝트 성공의 가장 큰 lever. 둘째, Collaboration → OrgIS (β=0.358) 가 Collaboration → ProIS (0.276) 보다 큼 — collaboration 의 효과는 project 단계 보다 organization 변화 단계에서 더 결정적. 종합하면 공공 학교는 internal IT capability 가 약하므로 외부 IT expert 와의 collaboration 채널 구축이 technology customization 의 실질 조건이 되며, 이것이 net benefit 으로 connect. 한계는 (i) 단일 시장 (불가리아), (ii) 교장 응답만 (교사·학생 시각 누락), (iii) 자기보고 cross-section 으로 동적 implementation 추적 불가. 황준석 · Hyenyoung Yoon 의 3 기 (2014-2019) ICT4D / IS Success Model 라인이 동유럽 교육 도메인으로 확장.

핵심 결과

Table 2, SEM regression weight (N=225):

가설	경로	Std. β	Reg. weight	S.E.	C.R.	p
H1a	TTF → ProIS	0.417	0.448	0.64	7.013	***
H1b	Coll → ProIS	0.276	0.240	0.052	4.640	***
H2a	Coll → OrgIS	0.358	0.425	0.071	5.983	***
H2b	TTF → OrgIS	0.328	0.481	0.088	5.479	***
H3	OrgIS → NetB	0.440	0.309	0.036	8.478	***
H4	ProIS → NetB	0.394	0.377	0.050	7.601	***

*** p<0.001. Model fit (Table 1): RMS 0.041, SRMR 0, RMSEA 0.06, GFI 0.914, AGFI 0.876, NFI 0.898, CFI 0.95, IFI 0.951, χ²/df 1.819, PNFI 0.703, PGFI 0.632.

방법론 노트

5 잠재변수의 indicator 적재 후 확인적 요인분석 로 측정모형 타당성을 확인, 구조방정식 모형 로 4 경로의 동시 추정. 핵심 식별 idea 는 외생 잠재변수 (Coll, TTF) 가 project-단계 매개 (ProIS) 와 organization-단계 매개 (OrgIS) 를 거쳐 net benefit 에 도달하는 mediated path 의 동시 추정 — 단변량 회귀로는 매개 효과의 sign·magnitude 분리 불가.

$$\eta_{NetB} = \beta_3 \eta_{OrgIS} + \beta_4 \eta_{ProIS} + \zeta, \quad \eta_{ProIS} = \gamma_{1a} \xi_{TTF} + \gamma_{1b} \xi_{Coll} + \zeta', \quad \eta_{OrgIS} = \gamma_{2a} \xi_{Coll} + \gamma_{2b} \xi_{TTF} + \zeta''$$

여기서 $\xi$ 는 외생 잠재변수 (Coll, TTF), $\eta$ 는 내생 잠재변수 (ProIS, OrgIS, NetB), $\zeta$ 는 구조 오차. Identification 은 model fit 통계 (CFI, RMSEA, χ²/df) 로 확인하고, 잠재변수 신뢰성은 common variance test (단일요인 적재 0.5 threshold) 로 점검.

연구 계보

DeLone and McLean (1992, 2003) IS Success Model 본가, Davis (1989) 기술수용모형, Wixom and Watson (2001) data warehousing implementation success — 본 paper 가 직접 확장하는 framework. Task-Technology Fit 토대는 Goodhue and Thompson (1995), Gattiker and Goodhue (2005) post-ERP 라인. Collaboration 토대는 Katz (1982) group longevity & communication, Mumford et al. (2002) leading creative people. 교육 cloud 도메인 선행은 Selim (2007) e-learning critical success factors CFA, Ruiz et al. (2006) e-learning in medical education. 황준석 · Hyenyoung Yoon 의 3 기 (2014-2019) ICT4D / IS Success Model 라인 — sibling 으로 Success factors of online services in Kathmandu, Nepal: an empirical analysis 와 같은 framework 의 다른 국가·도메인 적용.

See also

• 황준석
• Hyenyoung Yoon
• Simeon Arnaudov
• Portland International Conference on Management of Engineering and Technology (PICMET)
• 구조방정식 모형
• 확인적 요인분석
• task-technology-fit
• 클라우드 컴퓨팅
• 기술 채택
• Success factors of online services in Kathmandu, Nepal: an empirical analysis

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이 문서를 가리키는 페이지

논문 (1)

• Understanding user acceptance of electric motorcycles in Southeast Asia: a study using the unified theory of acceptance and use of technology

인물 (1)

• Simeon Arnaudov

수록처 (1)

• Portland International Conference on Management of Engineering and Technology (PICMET)

주제 (1)

• 클라우드 컴퓨팅