Fatores antecedentes da satisfação do aluno e do uso de sistemas virtuais de aprendizagem

A educação a distância tem passado por grandes transformações, principalmente após o advento da internet e das tecnologias de informação e comunicação (TICs). Inúmeras perguntas sobre qualidade e resultados de aprendizagem em ambientes virtuais foram geradas com o crescimento da modalidade. Pesquisadores têm investigado métodos de avaliação dos benefícios promovidos pelo e-learning sob um número diversificado de perspectivas. O objetivo desta pesquisa é avaliar o impacto dos construtos qualidade do sistema, qualidade da informação e qualidade do serviço na satisfação do aluno e no uso de Sistemas Virtuais de Aprendizagem em ambientes de e-learning, utilizando como base teórica o modelo de Sucesso de e-learning, adaptado do modelo de Delone e McLean por Holsapple e Lee-Post. A metodologia de pesquisa tipo survey foi administrada por meio de um curso on-line ofertado a 291 estudantes de instituições públicas e privadas de todas as regiões do Brasil. Para o tratamento e análise dos dados, utilizaram-se técnicas de modelagem de equações estruturais e análise fatorial confirmatória. Os resultados demonstram que o uso do sistema é impactado pela variação dos construtos qualidade do sistema, qualidade da informação e qualidade dos serviços, já a satisfação do aluno é antecedida pela qualidade percebida da informação e do serviço. Muitos dos benefícios gerados pela educação a distância são causados pela satisfação do aluno e pela intensidade com que este utiliza o sistema de aprendizagem. Ao identificar os indicadores que antecedem estas variáveis, os gestores educacionais podem planejar seus investimentos visando atender às demandas mais importantes, além de utilizar a informação para lidar com um dos maiores problemas em EaD: a evasão.

Learning-by-employing: the value of commitment

We analyze a dynamic principal–agent model where an infinitely-lived principal faces a sequence of finitely-lived agents who differ in their ability to produce output. The ability of an agent is initially unknown to both him and the principal. An agent’s effort affects the information on ability that is conveyed by performance. We characterize the equilibrium contracts and show that they display short–term commitment to employment when the impact of effort on output is persistent but delayed. By providing insurance against early termination, commitment encourages agents to exert effort, and thus improves on the principal’s ability to identify their talent. We argue that this helps explain the use of probationary appointments in environments in which there exists uncertainty about individual ability.

Learning in peer-to-peer markets: evidence from Airbnb

Peer-to-peer markets are highly uncertain environments due to the constant presence of shocks. As a consequence, sellers have to constantly adjust to these shocks. Dynamic Pricing is hard, especially for non-professional sellers. We study it in an accommodation rental marketplace, Airbnb. With scraped data from its website, we: 1) describe pricing patterns consistent with learning; 2) estimate a demand model and use it to simulate a dynamic pricing model. We simulate it under three scenarios: a) with learning; b) without learning; c) with full information. We have found that information is an important feature concerning rental markets. Furthermore, we have found that learning is important for hosts to improve their profits.