A tecnologia pode resumir-se em um processo imaginativo no qual a sociedade pode utilizar-se de recursos materiais e imateriais, ou criá-los a partir do que está disponível na natureza e nas suas circunstâncias possíveis, com a finalidade de encontrar respostas para os problemas de sua composição. É indiscutível a importância da tecnologia para as pessoas em vários aspectos, pois com ela, ganhamos tempo e eficiência em diversas atividades rotineiras (Lin & Lu, 2011).

Neste processo de mudança, a Internet das Coisas surge para facilitar várias atividades, como agilidade “no processo de coleta e processamento de dados em informações úteis para a tomada de decisões” (Hatane et al., 2019, p. 273). Por conseguinte, a IoT representa uma visão em que a internet se estende para o mundo real envolvendo objetos do cotidiano. Os itens físicos não são mais desconectados do mundo virtual, mas podem ser controlados remotamente e podem atuar como pontos de acesso físico aos serviços de internet. Além disso, a IoT torna a computação verdadeiramente onipresente. A origem do nome Internet das Coisas é atribuída a Kevin Ashton que a definiu como uma ideia de embutir sensores em objetos do dia a dia (Abdel-Basset et al., 2018).

De forma geral, a IoT pode se definir como a arte que protagoniza a interação entre o mundo físico e o digital, na qual os dispositivos e objetos com a capacidade de interceptar, analisar e processar dados que estão conectados de alguma forma à internet, podem se comunicar em tempo real e reagir de forma autêntica, de acordo com certos questionamentos realizados (Abdel-Basset et al., 2018).

No que tange ao uso de tecnologias sob o viés acadêmico, por exemplo, em sala de aula, cada vez mais estão sendo criados e aperfeiçoados dispositivos e recursos para aproximar a educação da realidade dos alunos (Silva & Szesz Junior, 2018). Neste processo de transição os sistemas informacionais ou mesmo a tecnologia 4.0 (exemplo IoT), que atinge a área contábil, exige assim profissionais que atentem para as exigências do mercado (Ghani & Muhammad, 2019).

Com a aplicação da tecnologia na educação nota-se como característica general, a utilização de uma grande diversidade de recursos tecnológicos para fins pedagógicos, com a finalidade de facilitar o aprendizado. Por médio de esta podem se obter mais conhecimentos e uma capacidade de rendimento maior (Tachizawa & Andrade, 2003). Outrossim, essa situação precisa, segundo os autores, ser absorvida pelas universidades para formar novos profissionais que saibam lidar com esta nova realidade. Assim, o processo pelo qual um indivíduo possa obter conhecimento de forma mais simples e completa, passa pela busca, acesso, seleção e aplicação das informações (Lin & Lu, 2011).

Uma das conjecturas que se pode traçar ao relacionar a IoT aplicada à educação tange à tentativa das instituições de ensino de se adaptar frente à inserção de novos dispositivos no campo educacional. Além disso, este processo de adaptação implica para os estudantes um maior engajamento quando estes forem entrar no mercado de trabalho (Cornel, 2015).

Para Wu et al. (2019) “a IoT é uma instalação de rede dinâmica e global com recursos de autoconfiguração baseados em padrões e protocolos de comunicação interoperáveis” (p. 100090). Assim, a existência de canais de comunicação, apoiados na tecnologia presente nos mais variados meios, e que conectam os atores educacionais (estudantes, professores, instituição), torna-se de uma relevância significativa para o desenvolvimento do ensino e aprendizagem. Para Hatane et al. (2019) ao inserir a IoT no âmbito educacional, e mais especificamente na área das Ciências Contábeis, têm-se a capacidade de instigar docentes e discentes à busca pelo aprimoramento de informações, além de server como um estímulo para o desenvolvimento tanto de habilidades criativas como sociais. Igualmente, este processo estimula aos estudantes a descobrir novas habilidades que os possibilite tornarem-se profissionais adaptáveis aos mecanismos tecnológicos.

Hatane et al. (2019) e Ghani e Muhammad (2019) realizaram os primeiros estudos empíricos aplicados a estudantes, avaliando o uso da IoT na área das ciências sociais aplicadas e particularmente no campo da contabilidade. Hatane et al. (2019) objetivaram verificar a aceitação do uso da IoT por parte de discentes em contabilidade de universidades públicas e privadas da Indonésia. A partir do retorno de 306 respondentes puderam constatar, por meio da técnica quantitativa de análise fatorial, que o nível de confiança para com o uso da tecnologia é similar entre homens e mulheres.

Estes estudos ressaltam que as habilidades (criativas, sociais e tecnológicas) não são determinadas pelo nível de inteligência. De forma geral, todos os estudantes são capazes de impulsionar suas próprias habilidades para compreender a IoT, de maneira que esta possa auxiliá-los a otimizar seu tempo, trabalho, bem como suas necessidades profissionais (Hatane et al., 2019).

Já o estudo de Ghani e Muhammad (2019) buscou “examinar as expectativas dos empregadores quanto ao conhecimento e habilidades em graduandos de contabilidade antes de contratá-los” (p. 19). Tais conhecimentos e habilidades sob a ótica da indústria 4.0 convergem para a temática IoT. Os autores realizam uma pesquisa qualitativa por meio de entrevistas tendo como participantes 1 contador, 1 auditor e 2 acadêmicos de contabilidade de uma universidade pública localizada na Malásia.

Os resultados apontaram que os profissionais percebem que a tecnologia vem tomando espaço em todas as atividades humanas. Esta percepção é também compartilhada pelos acadêmicos, o que abre espaço à ideia de que os estudantes precisam prepararem-se para essas mudanças no mercado do trabalho. Nesse sentido, há uma necessidade de que as tecnologias possam ser instrumentalizadas no ambiente acadêmico para que dessa forma haja um aprimoramento dos futuros contadores frente as necessidades do mercado.

Com o avanço das tecnologias e o alcance da internet, informações são pesquisadas na rede para a realização das mais rotineiras atividades. Quando surgem dúvidas sobre determinados assuntos ou é preciso resolver algum problema, lá está o Google para trazer as respostas que precisamos (Watty et al., 2014). Assim, ao pesquisar estamos buscando subsídios que possam fomentar as mais diversas necessidades sejam elas pessoais e/ou profissionais. Nesse sentido, ao relacionar os avanços tecnológicos com os recursos interativos que viabilizem a aprendizagem pode-se mencionar que, segundo Watty et al. (2014) estes recursos referem-se a acessibilidade, envolvimento e tempo.

Para Conforto e Santarosa (2002) ter acesso a tecnologia é quebrar barreiras nos ambientes virtuais. Tornar uma página acessível é permitir que diferentes tipos de pessoas, com deficiência ou não, possam chegar aos conteúdos e compreendê-los com autonomia. A democratizando da acessibilidade à tecnologia permite, principalmente nas universidades, desenvolver as habilidades dos discentes.

É, por tanto, necessária uma atenção especial à acessibilidade quando se pretende aplicar algum recurso tecnológico a estudantes, de modo que todos possam realmente ver-se beneficiados. Abdel-Basset et al. (2018) ainda arguem que, intrínseca à educação, a IoT pode servir para a inserção de “aplicativos educacionais, livros eletrônicos, sistemas de rastreamento de presenças” etc. (p. 9).

A pesquisa realizada por Hatane et al. (2019) verificou que 86% dos respondentes buscavam acesso a internet por smartphones em vez do computador. Dai que o acesso a dispositivos móveis “tem o potencial de não apenas afetar como vivemos, mas também como podemos trabalhar de forma prático e útil” (p. 273).

A acessibilidade compreende um elemento importante quando se trata da interação de estudantes e dos meios tecnológicos. No entanto, em países que possuem um desenvolvimento crescente em dispositivos tecnológicos, esse fator (acessibilidade) não apresenta evidências consolidadas do seu papel na preocupação com recursos interativos na aprendizagem (Kanwal & Rehman, 2017). Nesse aspecto, formulou-se a seguinte hipótese:

H_1A: A Acessibilidade influencia positivamente a preocupação com recursos interativos da aprendizagem.

A forma como nos envolvemos com esses novos recursos gera, na maioria das vezes, benefícios. Com a internet, por exemplo, temos acesso a um volume de informações incalculáveis e de forma quase instantânea. Com isso, esse envolvimento com a rede nos expõe a uma enorme gama de benefícios na aprendizagem, como por exemplo, o fortalecimento de um engajamento entre estudantes (Schwab & Freitas, 2016).

Para Warren, Sulaiman e Jaafar (2014) o envolvimento é uma das formas que mais estimula a troca de ideias. Isto acontece porque as pessoas tornam-se mais engajadas a partir do momento em que percebem que outros também se mostram interessados em determinados assuntos, como por exemplo, a imersão em um novo aparato tecnológico. Já Astin (1984) mostra a importância de analisar o desenvolvimento de estudantes por meio de seu envolvimento diante de experiências acadêmicas que possam propiciar sua participação ativa, ou seja, instigar uma relação diante dos recursos interativos promovidos pelos docentes.

Adiciona-se que para que o critério envolvimento seja favorável à ocorrência do recurso interativo o “professor precisa ter uma variedade de habilidades e conhecimentos em TI, a fim de adaptar e usar a TI para (ajudar ao estudante) no processo de ensino e aprendizagem”. (Ghani & Muhammad, 2019, p. 24). Isto principalmente quando se busca concatenar o envolvimento aos meios tecnológicos em prol da aprendizagem (Heiberger & Harper, 2008, p. 22).

Kanwal e Rehman (2017) mencionam que dependendo do tipo de ferramenta tecnológica a ser inserida no processo de ensino e aprendizagem, se faz necessário que esta forneça “funções de entretenimento interativo junto com salas de bate-papo e painéis de mensagens”. “Isso pode levar ao envolvimento do usuário.” (p. 10971). Além disso, Northey, Bucic, Chylinski et al. (2015) expõem que

o envolvimento dos alunos é uma preocupação constante dos educadores, devido à sua associação positiva com a aprendizagem. (Para tanto) a abordagem de aprendizagem centrado no aluno é essencial nessa transição, porque propicia engajamento dos alunos, situando-os como parceiros instrumentais no processo de aprendizado. (Northey et al., 2015, p. 1)

Assim, elabora-se a seguinte hipótese:

H_1B: O Envolvimento influencia positivamente a preocupação com recursos interativos da aprendizagem.

Apesar de vivermos em uma era digital, nem todos possuem tempo necessário para desenvolver ou aprender novas tecnologias, bem como conseguir ampliar os seus conhecimentos e habilidades com as novidades que surgem (Watty et al., 2014). Peleias, Guimarães, Chan e Carlotto (2018) acrescentam que estudantes costumam ter “dupla jornada o que pode levar o trabalho a concorrer com a vida acadêmica” (p. 31). Assim, os autores aduzem que “estudantes brasileiros de contabilidade normalmente trabalham de dia e estudam a noite” caracterizando assim a dupla jornada (Peleias et al., 2018, p. 32).

O gerenciamento do tempo, principalmente para estudantes universitários, é um fator a ser observado, pois estes necessitam de orientações que possam fazer com que desenvolvam suas habilidades, bem como conseguir otimizar seu tempo. Isto pode refletir na aprendizagem ao passo que exista a adoção por parte dos docentes de introduzir o uso de aparatos tecnológicos em suas aulas (David, Helou & Rahim, 2012).

Argumenta-se, ainda, que o uso de tecnologia baseada na IoT no processo de ensino e aprendizagem diz respeito aos

ambientes híbridos de aprendizado que são criados através da fusão do tempo formal de aprendizado com atividades informais fora da sala de aula. (No presente século) os materiais para o processo de aprendizado tornaram-se centralizados e personalizados, removendo as fronteiras entre o aprendizado, vida profissional e privada. (Abdel-Basset et al., 2018, p. 9).

Ghani e Muhammad (2019) afirmam que em um horizonte temporal expressado por meio da evolução tecnológica, o tempo é um dos principais elementos para que os futuros contadores e consequentemente as práticas contábeis ganhem “precisão e pontualidade na melhoria da eficiência e garantia de dados, além de outros fins de tomada de decisão... (Como consequência) os contadores precisam ser versados nas novas tecnologias para permanecerem” (Ghani e Muhammad, 2019, p. 20) firmes e atuantes ao entrarem no mercado de trabalho.

Por tanto, a maximização do tempo, como um fator de pertinência relacionado a aprendizagem a partir do uso de tecnologia, surge no sentido de que quanto mais os usuários perceberem que tais mecanismos estão satisfazendo suas necessidades, maior será, segundo os autores, o envolvimento destes não somente em nível pragmático como de sociabilidade (Warren, Sulaiman, & Jaafar, 2014).

Nesse sentido, define-se a seguinte hipótese:

H_1C: O Tempo influencia positivamente a preocupação com recursos interativos da aprendizagem.

Como potenciais influenciadores dos benefícios percebidos, encontram-se as externalidades de rede que são conceitos usados para compreender as evoluções da sociedade, assim certas ideias que foram sendo induzidas a determinados grupos e que foram aumentando o número de indivíduos que a elas foram gradualmente inclusos.

À medida que os serviços de redes sociais, como o twitter aumentam sua popularidade eles acabam por tornarem-se cada vez mais importantes para os usuários. Um dos principais fatores a se levar em conta na hora de escolher entre duas redes sociais seja o facebook ou twitter é procurar saber em qual está à maior parte de seus amigos (Chiu, Ramirez & Ruiz, 2013).

Nesse contexto, as externalidades de rede podem ser divididas entre diretas e indiretas. Para exemplificar, nas externalidades de rede direta, aqui se faz a seguinte análise com base em dois tipos, números de serviços de IoT e massa crítica percebida de usuários (Gupt & Mela, 2008).

Quanto ao número de serviços de IoT, ele acaba por definir o lado da oferta da rede, já que o número de pessoas acaba por definir o lado da demanda (Hsu & Lin, 2016). Com o aumento da demanda, o número crescente fez com que novos pontos de serviços e recursos de IoT sejam adicionados em uma variedade de locais. Por exemplo, ela pode ser encontrada em fechaduras inteligentes, drones, carros automáticos, aplicativos para controlar o sono, caminhadas/corridas, venda/compras de produtos, entre outros (Katz & Shapiro, 1985).

Para Hatane et al. (2019) a combinação dos termos inovação e serviços criativos podem fornecer aos profissionais contábeis habilidades criativas, sociais, móveis e de navegação na busca de informações. No entanto, se tais habilidades forem operacionalizadas na academia as chances dos futuros profissionais alocarem-se, não somente no mercado de trabalho, mas nas atividades que desejam, tornam-se possíveis.

Outrossim, a evolução tecnológica propicia mais possibilidades de conectividade “e ambientes inteligentes para melhorar a qualidade de vida e a produtividade no trabalho cita-se por exemplo, dispositivos de economia como o termostato Nest que são uma extensão do smartphone, chamadas de serviços automáticos, informações de trânsito em tempo real, etc.” (Hatane et al., 2019, p. 517).

Northey et al. (2015) acrescentam que ao

fornecer aos alunos recursos, como conteúdo, ideias, tarefas de aprendizagem e apoiá-los através de sistemas ativados por ferramentas interativas, os educadores concedem oportunidades de interações assíncronas para a apoiar a aprendizagem relacionada ao curso. (No uso de) métodos de entrega de serviços educacionais, (os docentes podem) utilizar efetivamente as ferramentas disponíveis para envolver os alunos. (Northey et al., 2015, pp. 4-7)

Por tanto, cria-se a seguinte hipótese:

H_2A: O Número de serviços de IoT influencia positivamente os benefícios percebidos pelos estudantes de contabilidade.

Em relação à massa crítica de usuários, quando um determinado aplicativo começa a ganhar cada vez mais notoriedade seu valor aumenta. Sendo assim, surgem avaliações, sejam elas positivas ou negativas em que sua popularidade aumenta porque há uma massa crítica de usuários desse modelo (Lou, Luo & Strong, 2000).

Além disso, Hsu e Lin (2016) arguem que a massa crítica percebida compreende que quanto mais pessoas utilizarem determinados recursos e/ou dispositivos tecnológicos maior será o aceite dos usuários. Isto faz com que estes percebam a possibilidade de benefícios com o uso de ferramentas tecnológicas. Lin e Bhattacherjee (2008), por sua parte, afirmam que o termo massa crítica denota uma interatividade do número de usuários adotantes de tecnologias de informação.

No meio acadêmico, quanto maior o nível de interação do estudante com a IoT, mais favorável será a conectividade entre os estudantes. Por tanto, ao parecer existe uma relação entre o nível de interatividade e a integração social. Tão logo possam os benefícios ser percebidos com maior intensidade para fins acadêmicos do que para entretenimento, percebe-se que “a eficácia educacional relaciona-se à capacidade de aumentar a participação” dos estudantes, e logo, a massa crítica pode influenciar os benefícios percebidos (Heibergert & Harper, 2008, p. 24).

Tem-se assim a hipótese H_2B: A massa crítica percebida influencia positivamente os benefícios percebidos pelos estudantes de contabilidade.

Destaca-se também a parte indireta na qual se encontram a compatibilidade percebida e a complementaridade percebida. A primeira preocupa-se com a compatibilidade que determinado produto poderá oferecer para aumentar sua demanda. Além disso, para que uma rede social (ex.: Instagram) ou um aplicativo de estudos alcance um alto nível de popularidade, precisa-se oferecer um serviço compatível com a vontade de seu usuário para que ele continue a usa-lo e assim ajudar na sua popularização (Chiu et al., 2013).

Para Hsu e Lin (2016) a compatibilidade consiste no usuário perceber que determinado recurso tecnológico irá suprir sua necessidade, ou seja, provocará impactos positivos (benefícios). Assim, percebe-se que a existência de compatibilidade no uso de tecnologias associa-se a intenção de conectividade, pelo usuário de tal meio/ aparato (Abdel-Basset et al., 2018).

A conectividade permeia o nível de aceitação por parte dos estudantes, já que a partir da interação de tarefas de aprendizagem por vias tecnológicas é possível obter benefícios (melhorar suas competências e fomentar o autoaprendizado) (Lim, 2017). A “compatibilidade percebida é o grau em que a IoT é percebida como consistente com valores, necessidades e experiências passadas.” (Hsu & Lin, 2016, p. 519).

Infere-se assim a hipótese H_2C: A compatibilidade percebida influencia positivamente os benefícios percebidos pelos estudantes de Contabilidade.

De outra parte, entende-se como complementaridade percebida a forma como determinado produto pode alcançar uma melhor análise dos usuários no momento de escolha para usufruí-lo. Isto é, quais serviços ele irá prestar? O que tornaria produto X melhor que Y na hora da escolha? Ou se o primeiro produto irá oferecer mais serviços complementares do que o segundo? Este tipo de questões foram algo muito comum no final da década de 80 quando os consumidores decidiam qual computador comprar (Hsu & Lin, 2016).

Segundo Chiu et al. (2013), os recursos tecnológicos propiciam um complemento para que os estudantes possam engajar-se de forma mais interativa com seus colegas e professores.

Postula-se, por tanto, a hipótese H_2D: A complementaridade percebida influencia positivamente os benefícios percebidos pelos estudantes de Contabilidade.

As novas tecnologias na educação podem tornar-se uma importante ferramenta para dinamizar o processo de ensino-aprendizagem. Se aplicada de modo responsável e criativo, a tecnologia pode apresentar diferentes benefícios para os alunos e até mesmo para a equipe de educadores. Sendo assim, o uso de equipamentos como softwares e mídias podem contribuir para o desenvolvimento dos alunos e auxiliar os professores no despertar da curiosidade dos estudantes (Silva, Samá & Lunardi, 2017).

De outra parte, a preocupação com a privacidade das informações faz com que seus usuários usufruam de meios tecnológicos levando-se em consideração que tais dispositivos atuam como promotores de divulgação de informações. Deste modo, contribuem a que haja uma rede de massa usuária na qual podem compartilhar as informações em qualquer momento. Nesse sentido, menciona-se a existência de um impacto quando se aborda a ideia dos benefícios obtidos a partir da preocupação dos estudantes com as informações disponibilizas em rede (Hsu & Lin, 2016).

Postula-se, então a hipótese H.: A preocupação com recursos interativos na aprendizagem influencia positivamente os benefícios percebidos pelos estudantes de Contabilidade.

A partir das hipóteses construídas na revisão da literatura, elaborou-se o modelo teórico (figura 1) a ser testado nesta investigação.

Figura 1 Figura 1 Modelo teórico Fonte: adaptado de Hsu & Lin (2016) e Watty et al. (2014).

A população (N) compreende 107 discentes, os quais estão regularmente matriculados na disciplina de contabilidade intermediária, situada no segundo semestre da grade curricular do curso de graduação em Ciências Contábeis, de uma IES Federal da região Sul do Brasil. O curso compõe-se por oito semestres, além de configurar-se exclusivamente no período noturno.

A aplicação do questionário in loco ocorreu nos dias 30 de setembro e 01 de outubro de 2019, resultando em uma amostra (n) de 85 respondentes, o que corresponde a 80% da população. No entanto, destes, em dois questionários houve missings, abrangendo um total de cinco assertivas. Para garantir a preservação da maior quantidade de dados possíveis, observando que os missings correspondem a menos de 5%, tratou-se os dados ausentes inserindo a média dos demais respondentes na mesma assertiva (Nascimento & Macedo, 2016; Siska, 2018).

No que concerne à idade, a asmotra apresenta um mínimo de 18 e um máximo de 50 anos, com média de 25 anos, moda de 19 anos (10 respondentes) e mediana de 23 anos, o que demonstra que a maior parte da amostra possui idade inferior à média aritmética, isto é, existe a predominância de um público jovem. No que tange ao período letivo, apesar do questionário ter sido aplicado em uma disciplina do segundo semestre, houve discentes que apontaram estar matriculados em mais disciplinas de outro semestre. Este caso aconteceu em aproximadamente 24% dos casos, nos quais os alunos comentaram estar predominantemente no terceiro, quarto ou quinto semestre.

Para mensurar os construtos, utilizou-se um questionário estruturado em dois blocos: (i) perfil do respondente, versando a idade e o semestre (apesar de ser em uma disciplina do segundo período, alguns discentes estavam cursando mais disciplinas de outro período); e (ii) construtos e suas assertivas. Neste segundo bloco (tabela 1) utilizou-se uma escala likert de seis pontos: (0) não sei responder; (1) discordo totalmente; (2) discordo parcialmente; (3) não discordo nem concordo; (4) concordo parcialmente; e (5) concordo totalmente.

Tabela 1 Tabela 1 Construtos e assertivas Fonte: adaptado de Hsu e Lin (2016) e Watty et al. (2014).

Os construtos e respectivos itens de números de serviços (A), massa crítica percebida (B), compatibilidade percebida (C), complementariedade percebida (D) e benefícios percebidos (E) foram adaptados de Hsu e Lin (2016). Por suas vezes, os construtos e indicadores de acessibilidade (F), envolvimento (G), tempo (H) e preocupação com recursos interativos na aprendizagem (I) foram adaptados de Watty et al. (2014).

A técnica utilizada para a análise dos dados foi a Modelagem de Equações Estruturais, com estimação por Mínimos Quadrados Parciais, mediante o uso do software SmartPLS 3.0. A justificativa para a escolha desta técnica concerne ao tamanho da amostra (n<100), à ausência da normalidade na distribuição de dados (evidenciada no teste de Kolmogorov–Smirnov (KS), realizado no SPSS 23), bem como à modelagem complexa (diversas variáveis dependentes e independentes) (Bido & Silva, 2019).

Acerca da representatividade do tamanho da amostra, dois aspectos foram levados em consideração. O primeiro tange ao critério de 10 vezes a quantidade de caminhos estruturais, ou seja, 10*8 = 80 respondentes (Wong, 2013). O segundo parâmetro consiste na estimação do poder do tamanho, calculado mediante o software G*Power 3.1.9.4. Pelos pressupostos de Ringle, Silva e Bido (2014) (tamanho do efeito (f.) = 0,15; α de probabilidade de erro = 0,05; poder (1 – β probabilidade de erro) e quatro preditores), a amostra mínima se configura como 85 casos. Desta maneira, a amostra atende aos pressupostos para a rodagem dos dados no SmartPLS.

Referente aos cuidados com o Commom Metod Bias (CMB) realizou-se dois testes para verificar a presença de viés na análise. O primeiro foi o Teste de Fator Único de Harman, no SPSS. Tal teste consiste em uma Análise Fatorial Exploratória (AFE) com todos os construtos, no qual um único fator não deve explicar a maior parte de toda variância do modelo. Na rodagem em questão, um único fator representou 34,83% (Podsakoff, MacKenzie, Lee & Podsakoff, 2003). O segundo teste foi o de Correlação de Pearson entre os construtos, também no SPPS, no qual nenhum r deveria ser maior que 0,90. Foram encontrados valores menores de 0,708, descartando assim a presença de vieses (Pavlou, Liang, Xue, 2007).

Na primeira rodagem dos dados, foi observado a composição das cargas fatoriais dos indicadores, no qual índices inferiores a 0.7 foram excluídos para promover o ajuste do modelo (Hair, Hult, Ringle & Sarstedt, 2016). Nesta perspectiva, excluiu-se as assertivas G22, H23, D11 e D12. No entanto, com a exclusão destas últimas duas, o construto de Complementariedade percebida ficaria com apenas uma variável, sendo assim, optou-se por excluir D13 e consequentemente, o construto.

Partindo do pressuposto da adequação das cargas fatoriais em seus respectivos construtos (todas acima de 0,7), prossegue-se para a tabela 2. Neste momento, leva-se em consideração aspectos no contexto da confiabilidade do modelo, como a Composite Reliability (CR), que deve ser superior a 0,7, assim como o Alpha de Cronbach (α), que também se espera índices superiores a 0,7. Ambos indicadores foram integralmente atendidos.

Tabela 2 Tabela 2 Confiabilidade, validades discriminante e convergente Fonte: dados da pesquisa.

A validade convergente, relativa ao construto e sua capacidade de medir de fato o que deveria, foi averiguada por meio da AverageVariance Extracted (AVE), ou Variância Média Extraída. A AVE deve apresentar valores superiores a 0.5, o que juntamente com a adequada composição de cargas fatoriais na matriz cruzada (tabela 2), confirma a presença da validade convergente (Fornell & Larcker, 1981; Hair et al., 2016).

Por sua vez, a validade discriminante, caracterizada pela condição de exclusividade dos indicadores que compõe seus devidos construtos, foi analisada perante o pressuposto das cargas cruzadas (Hair et al., 2016). Neste panorama, foram observados se as cargas cruzadas estavam maiores em seus próprios construtos, bem como se a raiz quadrada da AVE são superiores as correlações das próprias colunas (Fornell & Larcker, 1981; Hair et al., 2016).

Destarte, realizada a adequação e conferência dos pressupostos do modelo, inicia-se a avaliação do modelo estrutural, disposto na tabela 3. Ao que tange às definições do bootstrapping (reamostragens aleatórias para o cálculo da significância), utilizou-se como parâmetro a quantidade de 10.000 interações (Streukens & Leroi-Werelds, 2016).

Tabela 3 Tabela 3 Teste de hipóteses Fonte: dados da pesquisa.

No contexto da validade preditiva, foram analisados três indicadores: o coeficiente de determinação de Pearson ao quadrado ajustado (r² Aj.); o tamanho do efeito (f²) e o valor de Stoner-Geisser (Q²). O R. Aj. Para ambas as variáveis dependentes consegue explicar mais de 40% do modelo, o que se caracteriza como grande poder de explicação. Por sua vez, o f² apresenta um forte efeito para H_1B, e de pequeno a médio para as demais hipóteses aceitas (Cohen, 1988). Por fim, o Q. deve ser diferente de zero, o que também foi atendido (Bido & Silva, 2019). Finalmente, analisou-se a possível existência de multicolinearidade (VarianceInflaction Factor - VIF) entre os construtos latentes. Os valores encontrados oscilaram entre 1.086 e 2.010.

Na figura 2 evidenciam-se as significâncias existentes entre os construtos. Estas estão representadas pelas setas contínua (existência de relação significante) e tracejada (não existência de relação significante).

Figura 2 Figura 2 Modelo estrutural Fonte: dados da pesquisa.

De forma a expor as relações existentes entre os construtos (figura 2) menciona-se que a partir da H_{1A não houve relação significativa entre a acessibilidade e a preocupação com recursos interativos na aprendizagem. Isto converge com os argumentos de Kanwal e Rehman (2017), os quais ponderaram que em países com uma tecnologia em crescimento, tal elemento (acessibilidade) torna-se pouco perceptível a influência da tecnologia sobre os estudantes. Para Brennand e Brennand (2012) o Brasil é um dos países que mais tem propiciado a expansão de tecnologias em ambientes educacionais.}

Igualmente, a não relação existente entre a acessibilidade e os recursos interativos para o desenvolvimento da aprendizagem não minimiza a relevância dos canais de comunicação no âmbito educacional. Apenas se ratifica que “as novas tecnologias da informação e da comunicação encerram potencialidades positivas ao contribuírem cada vez mais para a integração de todos os cidadãos.” (Conforto & Santarosa, 2002, p. 89).

No que concerne a H_1B, infere-se que a mesma foi aceita neste estudo, ou seja, o envolvimento influencia positivamente a preocupação com recursos interativos na aprendizagem. Tal constatação converge com Heiberger e Harper (2008), bem como ratifica os pressupostos de Astin (1984) da pertinência da análise do envolvimento quando o assunto contorna a aprendizagem de estudantes universitários.

A promoção de ambientes de aprendizagem utilizando-se de tecnologias acrescenta as interações entre os estudantes. Estes acabam por desenvolver estruturas comportamentais como, por exemplo, a participação ativa com os colegas de aula, assim como com os professores (Northey, Bucic, Chylinski & Govind, 2015).

Nesse sentido, infere-se que a inserção de dispositivos móveis para a interação de estudantes é uma forma de tornar o aprendizado mais envolvente. Tal menção converge com Lim (2017) que constatou que a inserção de mecanismos tecnológicos em uma universidade na Malásia, e a imersão e interação dos estudantes como estes meios acarretou impacto positivo na aprendizagem.

Além disso, a proposição de uma influência significativa entre o envolvimento e os recursos interativos ratificam o estudo realizado por Kanwal e Rehman (2017), no qual se encontrou uma tendência de que quando o processo de ensino e aprendizagem é centrado no aluno, ou seja, há possibilidade de que este demonstre maior interesse quando instigado a alguma descoberta e/ou questionamento.

Com relação a H_1C, não houve uma significância existente entre o tempo e a preocupação com os recursos interativos na aprendizagem. Tal resultado, especificamente, neste estudo condiz com o fato do público em análise ser predominantemente jovem (além de estarem em início do curso), o que faz com que não haja uma dificuldade de adaptação. Dado que, por existir uma facilidade dos jovens com relação ao entendimento de novos meios tecnológicos, este elemento (tempo) não teve um impacto significativo.

Isto condize com Cole, Feild e Harris (2004), que adicionam que acadêmicos em fase final de curso são mais propensos a sentirem o elemento tempo como algo negativo. Isto é, caso o estudante apresente um baixo desempenho ao longo de sua graduação, a realização de tarefas mesmo com a inserção de meios tecnológicos pode não ser capaz de promover uma interação e aprendizagem eficazes. Isto faz com que o impacto da introdução de um recurso interativo não seja percebido.

Ademais, em âmbito contábil tem-se que o tempo é um dos fatores que, segundo os autores são “residuais de uma cultura mais antiga, tornando-se cada vez mais irrelevante” no sentido, de compartilhamento de informações. Refere-se que em virtude de haver uma otimização do tempo para troca de informações, o impacto deste em âmbito acadêmico não se faz expressivo (Watty, Mckay & Ngo, 2014).

Com referência a H_2A infere-se o aceite da mesma, ou seja, o número de serviços de IoT influencia positivamente os benefícios percebidos. Este achado converge com Katz e Shapiro (1985). Quanto mais recursos forem lançados maiores serão as chances de as pessoas perceberem a existência de benefícios com seu uso. No entanto, diverge dos resultados encontrados por Hsu e Lin (2016), ou seja, no estudo realizado pelos autores não houve uma relação significante entre o número de serviços e os benefícios percebidos.

Além disso, os benefícios percebidos são definidos “como o grau em que uma pessoa acredita que o uso da IoT melhoraria seu desempenho” (Hsu & Lin, 2016, p. 519). Infere-se assim, que neste estudo, especificamente, houve um grau de concordância maior do que o encontrado na pesquisa realizada por Hsu e Lin (2016). Isto é, infere-se que quanto mais recursos tecnológicos forem disponibilizados maiores serão os benefícios percebidos.

Tal achado também converge com Hatane et al. (2019), demonstrando assim uma tendência de que quanto mais ferramentas tecnológicas forem introduzidas no ambiente acadêmico, maiores serão as chances de conectividade entre estudantes e docentes. Deste modo, se propiciam chances de melhorias tanto no que diz respeito ao vínculo entre ambos, bem como uma perspectiva de melhor produtividade dos trabalhos.

No tocante a H_2Bos resultados não suportaram a premissa de que a massa crítica percebida influencia positivamente os benefícios percebidos. Deste resultado pode-se inferir que não há uma percepção de que a maioria dos discentes percebam na mesma intensidade os benefícios promovidos. Estes resultados divergem do encontrado por Hsu e Lin (2016). No entanto, no que tange ao construto compatibilidade percebida (H_2C) os achados convergiram com o encontrado pelos referidos autores.

Assim, infere-se que com referência ao construto massa crítica percebida os estudantes não necessariamente precisam estar, em sua maioria, utilizando os recursos tecnológicos para que percebam a existência de benefícios com seu uso. Ao passo que há uma percepção da existência de benefícios no que compreende o construto compatibilidade. Esta se refere ao aceite de que o recurso a ser utilizado supre o que o usuário necessita. Tal ponderação também foi explicitada nos estudos de Chiu et al. (2013) e Hsu e Lin (2016).

A hipótese H₃, que refere que a preocupação com recursos interativos na aprendizagem influencia positivamente os benefícios percebidos, foi suportada pelos resultados da pesquisa. Isto é, há um impacto positivo ao inserir recursos tecnológicos em sala de aula, e existe a percepção de que com essa inserção benefícios sejam percebidos. Isto confirma a Silva, Samá e Lunardi (2017). Para Warren et al. (2014) a promoção de recursos interativos entre acadêmicos reflete benefícios em virtude de provocar um engajamento entre os mesmos.

Diante do que fora mencionado pode-se perceber que o impacto mais significativo no tocante ao construto preocupação com recursos interativos na aprendizagem foi com relação ao elemento envolvimento. Exprime-se assim que um há uma tendência dos estudantes em atentarem-se quanto ao seu uso devido à interação que esses podem acarretar.

Já com relação ao construto benefícios percebidos os resultados apontaram que os elementos serviços de IoT (intrínseco as externalidades de rede direta) e compatibilidade percebida (intrínseca as externalidades de rede indireta) tiverem um impacto mais expressivo. Neste sentido, no primeiro elemento expressa que quanto mais disponibilidade de ferramentas tecnológicas maiores serão os benefícios para o desenvolvimento da aprendizagem. Já no segundo elemento, este mostra que o aceite de tais ferramentas dependerá do estudante perceber que estas serão indispensáveis para suprir suas necessidades.