Determinant elements of the effectiveness=
of
the electronic information system in the public sector
|
Diego de Oliveira da Cunha |
=
Douto=
r em
Administração. Universidade do Grande Rio (Unigranrio-Afya)
– Brasil. diego.cunha@unir.br |
|
Josir Simeone Gomes |
Doutor em Administração.
Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ) – Brasil. josirsgomes@gmail.com |
|
Sylvio
Augusto De Mattos Cruz |
Doutor em Ciência Política.
Universidade Candido Mendes (UCAM) – Brasil. sylvio.cruz@ifrj.edu.br |
RESUMO
No setor público, o emprego de tecnologias digi=
tais
tem proporcionado melhorias significativas na eficiência dos processos,
reduzindo a burocracia e aprimorando a qualidade dos serviços prestados à
população. Entender os fatores que influenciam a adoção dessas tecnologias é
essencial para o desenvolvimento de uma cultura organizacional mais inovado=
ra e
ágil. Nesse contexto, o Modelo de Aceitação de Tecnologia (TAM) destaca-se =
como
uma ferramenta eficaz para avaliar a aceitação de novas Tecnologias da Info=
rmação
e Comunicação (TIC) por usuários finais. Esse modelo enfatiza aspectos
comportamentais e psicológicos fundamentais que determinam como as tecnolog=
ias
são recebidas e implementadas. Esta pesquisa teve como objetivo principal
analisar fatores que influenciam diretamente a adoção do Sistema Eletrônico=
de
Informações (SEI) na administração pública. Foi adotada uma abordagem
quantitativa, utilizando-se um questionário eletrônico para coletar as
percepções de 1248 profissionais do setor público. A análise utilizou a
Modelagem de Equações Estruturais (SEM) e concentrou-se nos construtos do T=
AM:
Intenção de Uso, Atitude em Relação ao Uso, Utilidade Percebida, Facilidade=
de
Uso Percebida, Suporte Técnico e Capacitação/Treinamento. Todas as seis
hipóteses formuladas foram confirmadas, demonstrando que esses elementos são
cruciais para promover atitudes positivas em relação à tecnologia.
Destacaram-se especialmente o suporte técnico eficaz e a capacitação contín=
ua
como fundamentais para ampliar a familiaridade, confiança e, consequentemen=
te,
maximizar a adoção efetiva e sustentável das tecnologias na administração
pública. No setor público, recomenda-se, portanto, políticas estratégicas c=
om
foco em treinamento e suporte técnico contínuo.
Palavras-chave:
sistema
eletrônico de informações; modelo de aceitação de tecnologia; modelagem de =
equaçõese
estruturais; administração pública.
ABSTRACT
In the public sector, the us=
e of
digital technologies has led to significant improvements in process efficie=
ncy,
reducing bureaucracy and enhancing the quality of services provided to the
population. Understanding the factors that influence the adoption of these
technologies is essential for the development of a more innovative and agile
organizational culture. In this context, the Technology Acceptance Model (T=
AM)
stands out as an effective tool for evaluating the acceptance of new
Information and Communication Technologies (ICTs) by end users. This model
emphasizes key behavioral and psychological aspects that determine how
technologies are received and implemented. The main objective of this resea=
rch
was to analyze the factors that directly influence the adoption of the
Electronic Information System (SEI) in public administration. A quantitative
approach was adopted, using an electronic questionnaire to collect the
perceptions of 1,248 public sector professionals. The analysis applied
Structural Equation Modeling (SEM) and focused on the TAM constructs: Inten=
tion
to Use, Attitude Toward Use, Perceived Usefulness, Perceived Ease of Use,
Technical Support, and Training/Education. All six hypotheses formulated we=
re
confirmed, demonstrating that these elements are crucial for fostering posi=
tive
attitudes toward technology. In particular, effective technical support and continuous train=
ing
were highlighted as essential for increasing familiarity, building trust, a=
nd
ultimately maximizing the effective and sustainable adoption of technologie=
s in
public administration. Therefore, in the public sector, strategic policies
focusing on continuous training and technical support are recommended.
Keywords<=
/span>: electronic inform=
ation
system, technology acceptance model, structural equation modeling, public a=
dministration.
Recebido
em 19/05/2025. Aprovado em 03/12/2=
025.
Avaliado pelo sistema double blind
https://doi.org/10.22279/navus.v16.190=
3
1 INTRODUÇÃO
O advento dos computadores e os avanços na tecnologia=
da
informação (TI) tiveram impacto significativo nos processos organizacionais,
substituindo procedimentos manuais por outros mais eficientes e colaborativ=
os, além
de aumentar a velocidade e a flexibilidade das atividades administrativas e
organizacionais (Silva; Procópio; Mello, 2019). Nas organizações
governamentais, a TI também exerceu grande influência em seu desenvolvimento
nas últimas décadas (JUKIĆ et al., 2019). Segundo esses =
autores,
a tecnologia tem sido utilizada pelos governos para tornar os processos púb=
licos
mais transparentes e eficazes, tornando-se elemento estratégico e provocado=
r de
mudanças organizacionais. Silva et al. (2022) complementam que essa
oferta de serviços digitais tornou-se ainda mais relevante em função da
pandemia de COVID-19. Dessa forma, a TI passa a ser uma ferramenta essencia=
l para
que serviços possam continuar a ser ofertados sem o atendimento presencial.=
Ao longo da última década, o sistema judiciário
brasileiro tem sido o ponto de origem de diversas propostas para melhoria da
gestão de processos no setor público por meio de sistemas computacionais
voltados à virtualização de procedimentos e à interligação dos atores do si=
stema
judicial, como advogados, cartórios, varas de justiça, tribunais e juizados
especiais (Botelho, 2016; Castro; Guimarães, 2020).
Devido ao sucesso na implementação do processo judici=
al
eletrônico na maior parte da administração judicial do Brasil (Kern, 2011;
Lourenço, 2019), foi criado o Processo Eletrônico Nacional (PEN). O PEN tem
como objetivo reduzir a lentidão na prestação dos serviços relacionados a
problemas de gestão de processos administrativos por meio do Sistema Eletrô=
nico
de Informações (SEI). O SEI foi desenvolvido pelo Tribunal Regional Federal=
4ª
região em código aberto e disponibilizado para uso em todo o setor público =
(Amaral;
Uchoa, 2014).
O SEI busca proporcionar maior transparência, agilida=
de
no trâmite processual e segurança por meio da utilização de assinatura
eletrônica, na máquina administrativa estatal. Uma das principais vantagens=
do
SEI é a sua capacidade de digitalizar e armazenar documentos eletronicament=
e,
eliminando a necessidade de arquivos em papéis, reduzindo custos e tornando=
o
processo mais sustentável. Além disso, a digitalização possibilita o acesso
remoto aos processos, facilitando o trabalho colaborativo entre os diferent=
es
setores e unidades administrativas (Nogueira; Costa; Saraiva, 2017).
No entanto, uma característica marcante do setor públ=
ico
é a resistência às mudanças. Isso ocorre, porque a força de trabalho é
geralmente estável. Assim, os gestores que precisam compreender e gerenciar
tais situações podem enfrentar dificuldades ao utilizar habilidades de
negociação (Souza et. al., 2020). O
uso de sistemas de informação (SI) adotados pelas organizações públicas pod=
e alcançar maior eficiência e
efetividade. Seus benefícios são percebidos principalmente pelos gestores q=
ue
entendem os fatores que levam os usuários a aceitar e utilizar os SI. Para =
que
a tecnologia gere as mudanças e benefícios oferecidos, os usuários precisam
realmente adotá-la e utilizá-la no dia a dia (Soliman<=
/span>
et. al., 2019; Raza et. al., 2021=
).
Nesse contexto, surgiu a teoria da aceitação e uso
individual de TI, atualmente reconhecida como uma das correntes de pesquisa
mais maduras e estabelecidas em sistemas de informação (SI) (Venkatesh; Thong; Xu, 2016). Entre essas abordagens, destaca-se o Model=
o de
Aceitação de Tecnologia (Technology Acceptance
Model - TAM) (Davis; Bagozzi; Warshaw,
1989), que identifica os principais fatores que determinam o uso de uma
tecnologia e a intenção do indivíduo em utilizá-la (Davis, 1989; Dillon;
Morris, 1996; Lee; Kozar; Larsen, 2003; Rogers,=
2003;
Silva, 2005; Cunha; Zouain, 2023). Portanto, há
necessidade de compreender os fatores que determinam ou regulam a intenção =
de
um indivíduo em adotar e usar tecnologia, pois na Administração Pública, po=
dem
indicar as suas diferenças em relação às organizações privadas e com isso,
compreender as necessidades dos usuários, aumento da satisfação, redução da
resistência à mudança, maior eficiência e produtividade, e promoção da
integração e colaboração entre as equipes.
2 REFERENCIAL TEÓRICO
2.1.
Reforma Gerencial da Administração Pública Brasileira: Um Marco na Moderniz=
ação
do Estado
A Reforma Gerencial da Administração Pública
brasileira é amplamente reconhecida como um marco transformador na gestão e=
statal.
Sua principal meta foi promover maior eficiência e eficácia nos serviços
públicos, além de ampliar a responsabilização dos gestores públicos. Como
observam Brulon<=
/span>, Ohayon e Rosenberg
(2014), a reforma surgiu como resposta às falhas de eficiência, ao excesso =
de burocracia
e a falta de transparência que marcaram a administração pública brasileira =
por
décadas.
Inspirada em reformas
gerenciais implementadas em países como Reino Unido, Nova Zelândia e Austrá=
lia,
a administração pública brasileira passou a incorporar princípios da gestão
privada, especialmente o foco em resultados e a busca por eficiência
operacional (Mulgan, 2008; Brulon;
Ohayon; Rosenberg, 2014). Embor=
a a
Constituição Federal de 1988 já previsse diretrizes como eficiência e
legalidade, foi apenas na década de 1990 que as mudanças estruturais começa=
ram
a ser efetivamente implementadas (Brasil, 1988).
Embora a Constituição Federal de 1988 já previsse diretrizes como
eficiência e legalidade, foi apenas na década de 1990 que as mudanças
estruturais começaram a ser efetivamente implementadas.
Outra medida fundamental f=
oi a
implementação de práticas de gestão focadas em resultados, como o uso de
planejamento estratégico, indicadores de desempenho e a avaliação de
resultados. Essas ferramentas contribuíram a otimizar o uso dos recursos
públicos e a ampliar a prestação de contas à sociedade, como reforça
Bresser-Pereira (2022). A digitalização dos processos e a adoção de sistemas
informatizados também foram pilares importantes acelerando o atendim=
ento
aos cidadãos e aumentaram a transparência nas atividades governamentais. Ag=
uiar
(2019) destaca que a transparência é um valor central na administração públ=
ica
moderna, essencial para promover a confiança e da legitimidade do governo.<=
o:p>
No campo da gestão de pess=
oas,
a reforma introduziu políticas voltadas à capacitação contínua dos servidor=
es, à
meritocracia e a avaliação de desempenho, promovendo a valorização do
funcionalismo público (Brulon; Ohayon;
Rosenberg, 2014; Machado et. al., 2018). No entanto, nem todas as
mudanças foram recebidas sem críticas. Alguns especialistas questionaram a
ênfase na eficiência, que, segundo eles, poderia comprometer a equidade no
acesso aos serviços públicos. Autores como Depieri,
Bataglia e Farranha (2022) alertam que a
administração pública deve equilibrar a busca por eficiência com a garantia=
de
justiça social e inclusão.
Apesar desses desafios, a Reforma Gerencial representou um importante
passo para a modernização do Estado brasileiro. Os princípios e ferramentas
implementados desde então continuam a guiar a formulação de políticas públi=
cas
e a estruturação da administração pública no Brasil.
2.2 Sistemas de Informações
Gerenciais (SIG) na Administração Pública
Os Sistemas de Informações Gerenciais (SIG) desempenham um papel central na modernização da Administração Pública, promovendo eficiência, transparência= e melhoria na prestação de serviços à sociedade. No Brasil e no mundo, o uso de SIG vem transformando a forma como os governos operam, permitindo um gerenciamento = mais adequado dos recursos e uma prestação de contas mais eficaz (Silva; Procópi= o; Mello, 2019). Com o avanço da tecnologia da informação, a Administração Púb= lica passou por uma revolução, superando processos manuais e a dependência de documentos em papel (Viana, 2021; Barros Júnior; Santa Rita; Silva, 2022).<= o:p>
A
introdução de sistemas de informação no setor público trouxe maior agilidad=
e à
tomada de decisões” e na prestação de serviços eletrônicos aos cidadãos (Fe=
liciano
et. al., 2019; Bresser-Pereira, 2022). Em diversos países, esses
sistemas modernizaram processos governamentais e simplificaram a interação =
com
a população. No entanto, sua implementação não está isenta de desafios, sen=
do a
resistência à mudança por parte dos servidores públicos um dos principais
obstáculos, uma vez que esses profissionais precisam se adaptar a novas
ferramentas e procedimentos (Maciel, 2020; Viana, 2021).
A
resistência à mudança constitui um obstáculo significativo para o sucesso na
adoção de SIG, exigindo estratégias adequadas de adaptação. Nesse
contexto, a capacitação dos servidores públicos torna-se essencial, pois
fornece as competências necessárias para a utilização eficaz dos sistemas e=
para
lidar com a digitalização da administração (Moreira; Freitas, 2019; Farias;
Resende, 2020). Além disso, a segurança dos dados representa outro aspecto
crítico, que demanda atenção constante no uso de sistemas eletrônicos.
Programas
contínuos de treinamento são essenciais para preparar os servidores para en=
frentar
essas mudanças, promovendo uma compreensão mais profunda dos impactos e
benefícios da modernização tecnológica (Rodrigues; Pet=
ine;
Rodrigues, 2020; Bezerra et. al., 2022). A capacitação não apenas
aprimora as habilidades técnicas, mas também fortalece o entendimento acerca
das transformações da gestão pública em um contexto digital.
Em
suma, os SIG são vitais para o avanço da Administração Pública, mas sua
implementação depende de uma estratégia sólida para enfrentar resistências e
garantir a capacitação adequada dos servidores. O sucesso da digitalização =
no
setor público requer a combinação de modernização tecnológica e desenvolvim=
ento
contínuo de habilidades (Mendes; Souza, 2020; Bezerra et. al., 2022)=
.
2.3. Processo Administrativo Eletrônico
O Processo Eletrônico Nacional
(PEN) e o Sistema Eletrônico de Informações (SEI) representam marcos
importantes na modernização da administração pública brasileira, facilitand=
o a
transição de sistemas analógicos para plataformas digitais mais eficientes e transparentes (Amaral; Uchoa,
2014; Saraiva, 2018). Essas iniciativas visam otimizar os processos
administrativos, promovendo maior agilidade e padronização entre órgãos
governamentais em diferentes níveis.
O PEN foi concebido para gara=
ntir a
interoperabilidade entre os
sistemas de processos eletrônicos no Brasil. Inspirado pela experiência do
Judiciário, sua padronização busca facilitar a troca de informações e a
colaboração entre diversas esferas governamentais (Brasil, 2017; Saraiva, 2=
018).
Um exemplo de sucesso dessa integração é a conexão entre o PEN e o S=
EI,
que fortalece a interoperabilidade e amplia a eficiência administrativa (
Desenvolvido
pelo Tribunal Regional Federal da 4ª Região, o SEI tem transformado a gestã=
o de
documentos e processos no setor público. Suas funcionalidades, como assinat=
ura
digital e tramitação simultânea entre várias unidades, possibilitam uma ges=
tão
mais eficiente e segura, eliminando o uso de papel e reduzindo prazos
administrativos (Saraiva, 2018). O sistema oferece acesso remoto, controle =
de
sigilo e integração entre múltiplas unidades, tornando-se um recurso altame=
nte
adaptável às necessidades do governo (Totti; Anjo, 2022).
Os
benefícios do SEI e do PEN incluem economia de recursos, maior transparênci=
a e
melhoria dos serviços oferecidos aos cidadãos. No entanto, desafios como a
resistência à mudança e a necessidade de capacitação dos servidores público=
s ainda
precisam ser enfrentados para garantir a plena adoção dessas ferramentas (P=
aes;
Marques; Parreira, 2022; Totti; Anjo, 2022).
Em
síntese, o SEI e o PEN são fundamentais para a modernização da administração
pública no Brasil, promovendo avanços significativos na eficiência e na tra=
nsparência
dos processos governamentais. Esses sistemas não apenas simplificam o
gerenciamento de documentos, mas também contribuem para um serviço público =
mais
ágil e sustentável.
As teorias de adoção de tecnologia têm suas raí=
zes
nas áreas de psicologia, sociologia e sistemas de informação (Venkatesh et. al., 2003). O estudo desse fenôm=
eno
começou na década de 1980, quando as organizações começaram a investir recu=
rsos
significativos em tecnologias. Entretanto, a baixa adesão de muitos
funcionários às inovações levou pesquisadores a investigar os fatores que
influenciam esse processo (Davis; Bagozzi; Warshaw, 1989). A partir dessas investigações, emergi=
ram
questionamentos sobre quais variáveis determinam a decisão de um indivíduo =
em
aceitar ou rejeitar novas tecnologias.
Os estudos sobre adoção de tecnologia evoluíram
para duas principais correntes de pensamento: uma focada na intenção de
comportamento do usuário e a outra na atitude em relação às novas tecnologi=
as (Davis;
Bagozzi; Warshaw, 1=
992).
Essas perspectivas deram origem a diversos modelos teóricos que, embora
concorrentes, buscam explicar a aceitação tecnológica a partir de diferentes
determinantes. Entre os modelos mais influentes, destaca-se o Modelo de
Aceitação da Tecnologia (TAM), proposto por Davis (1989), que integra a Teo=
ria
da Aceitação da Tecnologia (TAT) e a Teoria do Comportamento Planejado (TPB=
).
O TAM demonstrou capacidade de explicar 70% da
variação na intenção comportamental, representando um avanço significativo =
em
comparação aos modelos anteriores, que alcançavam cerca de 40% (Venkatesh et. al., 2003). A confiabilidade e a=
validade
das medições do TAM foram confirmadas em estudos subsequentes, consolidando=
-o
como um modelo amplamente reconhecido e utilizado na pesquisa sobre adoção =
de
tecnologias (Barbosa; Mota, 2022).
Para compreender o TAM, é fundamental analisar a
evolução dos modelos que o fundamentam, bem como os construtos dependentes e
independentes que auxiliam na previsão e explicação da adoção de inovações.=
Na
seção seguinte, são apresentados os oito modelos que compõem sua base teóri=
ca,
culminando em um resumo que destaca as principais diferenças entre eles.=
2.6. O mode=
lo
de pesquisa proposto
Com base na literatura
apresentada, propõe-se a utilização do Modelo de Aceitação da Tecnologia (T=
AM),
incluindo o construto externo compatibilidade, conforme sugerido por
Davis, Bagozzi e Warshaw
(1989). A Figura 1 ilustra o modelo conceitual adotado. As justificativas d=
as
hipóteses e da escolha da compatibilidade como variável externa são
apresentadas na sequência.
Figura 1 – Modelo
conceitual proposto baseado em Davis, Bagozzi e=
Warshaw (=
1989).
Uso Efetivo do Sistema<=
o:p> H5 H6 H3 H4 H2 Utilidade Percebida Facilidade de Uso Perce=
bida Suporte Técnico H1 Atitude em Relação ao U=
so Intenção Comportamental=
de
Uso Capacitação/ Treinamento
Fonte: Modelo conceitual
proposto baseado em Davis et al., (1989).
Estudos apontam que uma atitude positiva em rel=
ação
ao uso de sistemas influencia diretamente a intenção comportamental de uso
(Martins e Kellermanns, 2004; Yoshino e R=
amos,
2015). Além disso, essa atitude pode mediar os efeitos da utilidade percebi=
da e
da facilidade de uso percebida sobre a intenção de uso. Assim, formula-se a
seguinte hipótese:
·&nb=
sp;
Hipótese 1:
A Atitude em Relação ao Uso (ATT) influencia positivamente a Intenção
Comportamental de Uso (INT) do Sistema Eletrônico de Informações (SEI) (Mar=
tins
e Kellermanns, 2004; Yoshi=
no
e Ramos, 2015).
Pesquisas indicam que a
Facilidade de Uso Percebida afeta diretamente a atitude do usuário em relaç=
ão
ao uso da tecnologia (Davis; Bagozzi; Warshaw, 1989; Hung e Cho, 2008; Yoshino
e Ramos, 2015; Vieira e Corbin, 2021). Portanto,
propõe-se:
·&nb=
sp;
Hipótese 2:
A Facilidade de Uso Percebida (EASE) influencia positivamente a Atitude em
Relação ao Uso (ATT) do SEI (Davis; Bagozzi;
A Utilidade Percebida tamb=
ém é
considerada um fator determinante para a formação de atitudes positivas em
relação ao uso de sistemas de informação (Martins e Ke=
llermanns,
2004; Davis e Wong, 2007; Hung e Cho, 2008; Yoshino e
Ramos, 2015). Assim, formula-se:
·&nb=
sp;
Hipótese 3:
A Utilidade Percebida (USE) influencia positivamente a Atitude em Relação ao
Uso (ATT) do SEI (Martins e Kellermanns, 2004; =
Davis e
Wong, 2007; Hung e Cho, 2008; Yoshino e Ramos, =
2015).
Autores como Davis, Bagozzi e Warshaw (1989) =
e Yoshino e Ramos (2015) apontam que a Facilidade de Uso
Percebida possui influência direta sobre a Utilidade Percebida, uma vez que
sistemas mais fáceis de utilizar tendem a ser considerados mais úteis pelos
usuários. Dessa forma, propõe-se:
·&nb=
sp;
Hipótese 4:
A Facilidade de Uso Percebida (EASE) influencia positivamente a Utilidade
Percebida (USE) do SEI (Davis; Bagozzi; Warshaw, 1989; Yoshino e =
Ramos,
2015).
Estudos sobre mudança
organizacional e adoção tecnológica destacam que o suporte técnico adequado=
é
essencial para reduzir resistências e facilitar a percepção de facilidade de
uso por parte dos usuários (Martins e Kellermanns,
2004; Freitas et al., 2017; Mensah, Luo e Thani, 2021). Assim, tem-se:
·&nb=
sp;
Hipótese 5:
O Suporte Técnico (ST) influencia positivamente a Facilidade de Uso Percebi=
da
(EASE) do SEI (Martins e Kellermanns, 2004; Fre=
itas et
al., 2017; Mensah, Luo=
e
Thani, 2021).
Por fim, a literatura
demonstra que ações de capacitação e treinamento contínuos fortalecem as
competências dos usuários e ampliam sua percepção sobre os benefícios do
sistema (Moreira e Freitas, 2019; Mendes e Souza, 2020; Bezerra et al.,
2022). Nesse sentido, propõe-se:
·&nb=
sp;
Hipótese 6:
A Capacitação/Treinamento (CT) influencia positivamente a Utilidade Percebi=
da
(USE) do SEI (Bezerra et al., 2022; Moreira e Freitas, 2019; Mendes e
Souza, 2020).
3 MÉTODO
O
presente estudo possui natureza quantitativa e, para testar as hipóteses
propostas, foi realizado um levantamento de corte transversal com uma amost=
ra
não probabilística da população de interesse. A população é composta por
profissionais atuantes no serviço público brasileiro com experiência ou
utilização do Sistema Eletrônico de Informações (SEI).
A
coleta de dados foi realizada por meio de questionário online aplicado via =
“Google
Forms”. O link para participação foi div=
ulgado
por e-mail, redes sociais (LinkedIn e Instagram), aplicativos de mensagens
(WhatsApp e Telegram) e por contatos diretos do
pesquisador. A amostragem seguiu os métodos por conveniência e bola de neve=
(snowball sampling),
resultando em 1248 respostas válidas oriundas de aproximadamente 163
instituições públicas.
Pa=
ra a
mensuração dos construtos presentes no modelo de investigação, utilizaram-se
escalas baseadas no Modelo de Aceitação de Tecnologia (TAM), ampliado com
variáveis externas identificadas na literatura. O instrumento de coleta de
dados foi composto por 33 itens, sendo 25 destinados à medição dos construt=
os
do modelo e 8 relacionados à identificação do perfil dos respondentes e ao =
uso
do SEI. A análise dos dados foi conduzida por meio da Modelagem de Equações
Estruturais (SEM), conforme as diretrizes metodológicas de Hair
et al. (2019), com o objetivo de avaliar as relações causais entre as
variáveis do modelo proposto.
Ta=
bela
1 –
Escalas e medidas operacionais
|
Construto |
Tipo de Escala e Medidas Operacio=
nais |
|
(INT) Intenção =
de Uso |
Venkatesh et al. =
(2003)
composta de 03 itens |
|
Venkatesh e Davis (2000)
composta de 04 itens |
|
|
(USE) Utilidade
Percebida |
Davis (1989) co=
mposta
de 06 itens |
|
(EASE) Facilidade de Uso Percebida |
Davis (1989) composta de 06 itens |
|
(ST) Suporte Té=
cnico |
Martins e Kellermanns (2004) composta de 03 itens |
|
(CT)
Capacitação/Treinamento |
Bezerra et. =
al.
(2022) composta de 03 itens |
Fonte: Elaborado
pelos autores (2025).
Os itens do instrumento de pesquisa foram traduzidos do inglês para o
português por especialistas, seguindo etapas rigorosas de tradução e retradução, visando garantir que as escalas adaptadas=
se
aproximassem ao máximo das
escalas originais (Schaeffer et al., 2019). Para assegurar a validad=
e e
precisão do questionário, foi realizado um pré-teste com 10 participantes da
população-alvo. O pré-teste buscou verificar a clareza e a facilidade de
compreensão dos itens que compõem o instrumento, não havendo necessidade de
ajustes adicionais após essa etapa.
O questionário final foi
elaborado na plataforma Google Forms e distribu=
ído
eletronicamente por e-mail, redes sociais e aplicativos de mensagens (Whats=
App
e Telegram). Todas as questões foram definidas =
como
obrigatórias, resultando em uma amostra final composta por 1248 questionári=
os
válidos, sem dados ausentes.
Os dados coletados =
foram
submetidos à análise estatística por meio da técnica de Modelagem de Equaçõ=
es
Estruturais (SEM), que permite a análise conjunta dos construtos envolvidos=
no
modelo proposto, evitando distorções que poderiam ocorrer caso as variáveis
fossem estudadas separadamente (Hair et. al<=
/i>.,
2019). Os procedimentos adotados incluíram: (i) validação dos
pressupostos da SEM; (ii) validação do modelo de
mensuração por meio de Análise Fatorial Confirmatória (CFA), avaliando a
unidimensionalidade, validade e confiabilidade das escalas; e (iii) validação do modelo estrutural proposto. As anál=
ises
foram realizadas com o auxílio dos softwares SPSS, AMOS e R.
4 ANÁLISE DOS RESULTADOS
4.1. Caracterização da amostra
A amostra final totalizou 1248 res=
postas
válidas.
As quest=
ões
demográficas presentes no questionário permitiram identificar que, do total=
de
respondentes, 571 eram do sexo masculino (45,8%), 674 do sexo feminino (54%=
) e
3 (0,2%) preferiram não informar. Quanto à faixa etária, observou-se que 1
participante tinha menos de 18 anos (0,1%). Na faixa de 18 a 29 anos,
registraram-se 48 respondentes (3,8%). Entre 30 e 39 anos, foram contabiliz=
ados
424 participantes (34,0%). No grupo de 40 a 49 anos, houve a participação de
491 indivíduos (39,3%). Na faixa de 50 a 59 anos, registraram-se 214
respondentes (17,1%). Por fim, 70 participantes tinham 60 anos ou mais (5,6=
%).
Esses resultados indicam que a amostra é composta predominantemente por
adultos.
Também f=
oi
possível identificar, a partir das respostas, os tipos de vínculos
empregatícios dos participantes. Observou-se que os cargos efetivos
representavam a maioria, totalizando 1.167 (93,5%). Em seguida, os contratos
temporários, terceirizados ou bolsistas somavam 41 (3,3%), enquanto os carg=
os
comissionados correspondiam a 30 (2,4%). Por fim, os estagiários ou jovens
aprendizes, bem como outras formas de vínculo, totalizavam 5 participantes =
cada
(0,4%).
Em relaç=
ão
ao quesito escolaridade, os dados revelaram uma distribuição variada. O
doutorado representou (257) respondentes, o que equivale a (20,6%) do total=
. O
mestrado contou com (425) participantes (34,1%). A categoria de
especialização/MBA/residência reuniu (421) entrevistados (33,7%). A graduaç=
ão
foi apontada por (119) pessoas (9,5%). Por fim, o ensino
fundamental/médio/técnico foi mencionado por (26) indivíduos (2,1%).
Ao anali=
sar
o tempo de atuação no serviço público, observa-se a seguinte distribuição: =
86
respondentes (6,9%) possuem entre 0 e 3 anos de experiência; 316 (25,3%) têm
entre 4 e 9 anos; 630 (50,5%) encontram-se na faixa de 10 a 19 anos de atua=
ção;
141 (11,3%) têm entre 20 e 29 anos de serviço; e 75 participantes (6,0%)
acumulam mais de 30 anos de experiência no setor público.
4.2. Validação dos pressupostos do mod=
elo em
Modelagem de Equações Estruturais
Para verificar a validade e
confiabilidade do modelo proposto, algumas análises foram conduzidas.
Inicialmente, realizou-se a verificação dos dados demográficos e o tratamen=
to
de valores ausentes e inconsistentes, excluindo-se respondentes inadequados=
ao
perfil desejado. Em seguida, aplicou-se a Análise Fatorial Confirmatória (C=
FA) para
com o objetivo de avaliar a unidimensionalidade, a validade e a confiabilid=
ade
dos construtos, utilizando-se critérios como Alfa de C=
ronbach
e Confiabilidade Composta, ambos apresentando valores considerados adequado=
s. A
validade convergente foi aferida por meio da Variância Extraída Média (AVE),
que apresentou resultados satisfatórios. Já a validade discriminante foi
avaliada por meio das cargas fatoriais, cujos valores também confirmaram
distinção adequada entre os construtos. Para o teste das hipóteses do modelo
estrutural, aplicou-se a técnica de Modelagem de Equações Estruturais (SEM),
com estimação por Máxima Verossimilhança (MLE). Os resultados demonstraram
ajuste apropriado, conforme indicadores como TLI, CFI e RMSEA, confirmando a
robustez e confiabilidade do modelo adotado.
4.3. Avaliação do Modelo de Mensuração
Pa=
ra
avaliação do modelo de mensuração, foi realizada uma Análise Fatorial
Confirmatória (CFA), com o objetivo de verificar a validade, confiabilidade=
e
unidimensionalidade das escalas utilizadas. A CFA permitiu avaliar se cada =
item
observado se relacionava adequadamente com seu respectivo construto latente
(Ferreira, 2010; Hair et al., 2019).
Fo=
ram
utilizados diversos índices de ajuste para avaliar o modelo, incluindo
indicadores absolutos (χ², SRMR, RMSEA) e incrementais (CFI, IFI, TLI),
conforme recomendado por autores como Hu e Bentler
(1999) e Kline (2023). A literatura destaca que nenhum índice isoladamente é
suficiente para avaliar a qualidade do ajuste, sendo necessário analisar um
conjunto de indicadores para decisões mais robustas (M=
cIntosh,
2007; Hair et al., 2019).
Considerações sobre o tamanho da
amostra e a complexidade do modelo também foram levadas em conta, dado que
alguns índices, como o qui-quadrado, podem ser
sensíveis a esses fatores. Assim, a escolha criteriosa dos indicadores de
ajuste foi fundamental para garantir a adequação do modelo de mensuração, em
linha com os procedimentos adotados em estudos que utilizam Modelagem de
Equações Estruturais (SEM).
Tabela 2 –
Índices de ajuste do modelo de mensuração
|
Índice de |
Modelo |
|
|
<=
b>χ2/d.f. |
<=
span
style=3D'font-family:"Myriad Pro",sans-serif;color:black'>3,38 |
<=
span
style=3D'font-family:"Myriad Pro",sans-serif;color:black'>≤ 3 |
|
|
1,0 |
≥ 0,90 |
|
<=
b>TLI<=
b> |
<=
span
style=3D'font-family:"Myriad Pro",sans-serif;color:black'>1,0 |
<=
span
style=3D'font-family:"Myriad Pro",sans-serif;color:black'>≥ 0,90 |
|
|
1,0 |
≥ 0,90 |
|
<=
b>RMSEA |
<=
span
style=3D'font-family:"Myriad Pro",sans-serif;color:black'>0,04 |
<=
span
style=3D'font-family:"Myriad Pro",sans-serif;color:black'>≤0,08 |
|
|
0,04 |
≤0,08 |
Fonte: Elaborado pelos autores (2025).
Na sequência, foi avaliada a valida=
de
convergente, calculando-se a variância extraída média (AVE - Average Variance Extracted) para cada construto estudado. De acordo com Valentini e Damásio (2016),
valores de AVE superiores a 0,50 indicam uma validade convergente adequada.
Neste estudo, todas as escalas apresentaram valores de AVE entre 0,79 e 0,9=
1,
conforme a tabela apresentada na tese, atendendo, portanto, aos níveis míni=
mos
exigidos pela literatura.
Identificada a validade convergente,
fez-se necessário verificar a validade discriminante, que mensura a diferen=
ça
entre os construtos analisados. Para isso, utilizou-se a matriz de correlaç=
ão
entre construtos, considerando a comparação entre a AVE e as variâncias
compartilhadas (quadrado dos coeficientes de correlação) entre os pares de
construtos. A validade discriminante é confirmada quando todos os construtos
apresentam AVE maior do que as respectivas variâncias compartilhadas (Valen=
tini
e Damásio, 2016). Os resultados indica=
ram
que quase todas as correlações foram significativas e superiores ao nível
recomendado, exceto pela relação entre os construtos CT e ST, que apresentou
uma validade nomológica mais fraca. Apesar diss=
o, os
construtos foram mantidos no modelo devido aos demais índices satisfatórios
obtidos, seguindo as recomendações de Rahi,
Tabela 3 –
Matriz de validade discriminante
|
Escalas<=
/b> |
C=
T |
S=
T |
E=
ASE |
U=
SE |
A=
TT |
I=
NT |
|
CT |
0,90 |
0,46 |
0,32 |
0,26 |
0,22 |
0,11 |
|
ST |
0,46 |
0,91 |
0,26 |
0,18 |
0,16 |
0,09 |
|
EASE |
0,32 |
0,26 |
0,79 |
0,65 |
0,67 |
0,42 |
|
USE |
0,26 |
0,18 |
0,65 |
0,88 |
0,77 |
0,54 |
|
ATT |
0,22 |
0,16 |
0,67 |
0,77 |
0,90 |
0,71 |
|
INT |
0,11 |
0,09 |
0,42 |
0,54 |
0,71 |
0,80 |
Fonte: Elaborado pelos autores (2025).
A
análise da matriz de validade discriminante demonstrou que todos os constru=
tos
apresentam validade discriminante, uma vez que os valores de Variância Média
Extraída (VME) superam a variância compartilhada entre os construtos. Com b=
ase
nos resultados da análise fatorial confirmatória, infere-se que o modelo de
mensuração proposto atende aos requisitos necessários para sua validação,
permitindo, assim, investigar as relações entre os construtos latentes por =
meio
do modelo estrutural.
4.4. Avaliação do Modelo Estrutural
A
avaliação do modelo estrutural considerou inicialmente a validade nomológica, indicando que quase todas as correlações
obtidas foram significativas, exceto as relações entre os construtos CT e S=
T,
que mostraram uma validade nomológica mais frac=
a em
comparação aos demais. Em seguida, analisou-se a consistência interna das
escalas utilizadas na pesquisa por meio dos coeficientes alfa de Cronbach (α) e da Confiabilidade Composta (CC). =
Os
resultados obtidos revelaram que todas as escalas atenderam aos níveis míni=
mos
de confiabilidade exigidos pela literatura, com coeficientes α variando
entre 0,81 e 0,94, e confiabilidades compostas situando-se entre 0,84 e 0,9=
8.
Al=
ém
disso, a validade convergente foi avaliada com base na Variância Média Extr=
aída
(VME), cujos valores obtidos variaram de 0,79 a 0,91, superando o patamar
mínimo aceitável de 0,50, conforme indicado na literatura. Esses resultados
confirmam a validade convergente dos construtos analisados no estudo. Verif=
icou-se
que todas as escalas utilizadas atendem aos níveis mínimos de confiabilidade
considerados adequados na literatura (Tabela 4).
Tabela 4 – Confiabilidad=
e,
Confiabilidade Composta e Variância Extraída Média
|
Escalas |
Confiabilidade (α) |
Confiabil=
idade
Composta (CC) |
Variância
Média Extraída (VME) |
|
CT |
0,94 |
0,95 |
0,90 |
|
ST |
0,94 |
0,95 |
0,91 |
|
EASE |
0,94 |
0,94 |
0,79 |
|
USE |
0,94 |
0,96 |
0,88 |
|
ATT |
0,90 |
0,98 |
0,90 |
|
INT |
0,81 |
0,84 |
0,80 |
Fonte: Elaborado
pelos autores (2025).
Para análise da validade convergente, também foram calculadas as méd=
ias
da variância extraída para cada construto (Average Variance Extracted - AVE)=
, além
das confiabilidades compostas (CC). De acordo com Ferreira (2010), valores
entre 0,50 e 0,89 (superiores a 0,50) são considerados aceitáveis para
confirmar a validade convergente.
Por fim, o modelo estrutural apresentou índices de ajustes (Tabela 5) adequados no model=
o.
Nota-se que os valores são semelhantes aos resultados obtidos na AFC (Tabel=
a 2),
apontando a consistência do modelo, em conformidade com os valores sugeridos
pela literatura.
Tabela 5 – Índices de =
Ajuste Modelo
Estrutural
|
|
|
|
|
χ2/d.f. |
8,66 |
≤ 3 |
|
CFI |
0,94 |
≥ 0,90 |
|
TLI |
0,93 |
≥ 0,90 |
|
IFI |
0,94 |
≥ 0,90 |
|
RMSEA |
0,08 |
≤0,08 |
|
SRMR |
0,08 |
≤0,08 |
Fonte: Elaborado pelos autores (2025).
Apesar de a razão χ²/g=
.l.
apresentar valor acima de 3, os índices de ajuste incremental atenderam aos
valores propostos pela literatura. De acordo com Carvalho et al. (2014) e <=
span
class=3DSpellE>Hair et al. (2019), os índices CFI, TLI e IFI,
considerados índices de ajuste incremental, com valores acima de 0,90 são
aceitos como satisfatórios.
Em relação aos índices de ajuste absoluto (RMSEA=
e
SRMR), os resultados obtidos na pesquisa também foram satisfatórios, uma vez
que os valores aceitáveis devem variar entre 0,05 a 0,08. Portanto, conclui=
-se
que o modelo proposto é ideal.
A
verificação das hipóteses de pesquisa foi realizada por meio da análise da
magnitude, direção e significância dos coeficientes padronizados estimados =
pela
Modelagem de Equações Estruturais. Os valores de ajuste sugerem um bom ajus=
te
para a predição do modelo (Hair et al., =
2019).
A Tabela 6 apresenta as hipóteses de pesquisa e as significâncias associada=
s.
Tabela 6 – Coeficientes
padronizados estimados, hipóteses e significâncias
|
|
|
|
|
|
H1: ATT à<=
/span> INT |
0,79 |
<0,01 |
Sim |
|
H2: EASEà<=
/span>ATT |
0,18 |
<0,01=
|
Sim |
|
H3: USE à<=
/span> ATT |
0,80 |
<0,01 |
Sim |
|
H4: EASE à<=
/span> USE |
0,62 |
<0,01=
|
Sim |
|
H5: ST à<=
/span> EASE |
0,39 |
<0,01 |
Sim |
|
H6: CT à<=
/span> USE |
0,41 |
<0,01=
|
Sim |
Fonte: Elaborado
pelos autores (2025).
Os resultados do te=
ste
das hipóteses conforme apresentados na Tabela 6, forneceram suporte empírico
para todas as 6 hipóteses formuladas para esta pesquisa, sendo que todas as
relações foram significativas a um nível de significância de 1% (0,01).
Após constatada a boa qualidade do
modelo, foi possível verificar se as hipóteses de pesquisa eram ou não atendidas. Os resultados do =
estudo
comprovam um bom ajuste do modelo utilizado; dessa forma, pode-se afirmar <=
/span>que
o modelo proposto é adequado para avaliar as características que influencia=
m a
adoção de tecnologias de informação na administração pública.
As hipóteses testadas oferecem uma =
boa
interpretação sobre quais fatores podem influenciar a aceitação do Sistema
Eletrônico de Informações (SEI), bem como a forma como se dá tal
influência. Adiante são discutidos=
os
resultados encontrados.
A hipótese 1 (H1) afirma que "A
Atitude em Relação ao Uso (ATT) afeta significativamente a Intenção
Comportamental de Uso (INT) na utilização do Sistema Eletrônico de Informaç=
ões
(SEI)". Essa hipótese foi confirmada, e a influência identificada é não
apenas significativa (valor p < 0,01), mas também forte (coeficiente
padronizado de 0,79). Esse resultado indica que a atitude em relação ao uso=
é
um fator decisivo na formação da intenção de usar o Sistema Eletrônico de
Informações (SEI); em outras palavras, quanto mais positiva for a atitude do
usuário em relação ao SEI, mais forte será sua intenção de utilizá-lo. Esses achados estão alinhados=
com
os resultados de estudos anteriores sobre a aceitação de sistemas, conforme
relatado na literatura (Martins; Kellermanns, 2=
004; Yoshino; Ramos, 2015).
A
hipótese 2 (H2) afirma que “A Facilidade de Uso Percebida (EASE) afeta
significativamente, a Atitude em Relação ao Uso (ATT) na utilização do Sist=
ema
Eletrônico de Informações”. Ou seja, quanto mais fácil para o usuário for a
percepção do uso do SEI, mais positiva será sua atitude em relação à utiliz=
ação
do mesmo. Apesar de não possuir uma
influência muito forte (coeficiente padronizado de 0,18), esta hipótese tam=
bém
foi confirmada (valor p < 0,01), sendo essa influência positiva e condiz=
ente
com os resultados identificados em pesquisas anteriores (Martins; Kellermanns, 2004; Davis; Wong, 2007; Hung; Cho, 2008=
; Yoshino; Ramos, 2015; Vieira; Co=
rbin,
2021).
Ou=
tra
relação suportada foi a da utilidade percebida sobre a atitude em relação ao
uso, hipótese 3 (H3) "A Utilidade Percebida (USE) afeta significativam=
ente
a Atitude em Relação ao Uso (ATT) por parte do usuário, na utilização do
Sistema Eletrônico de Informações (SEI)", assim como nos estudos (Mart=
ins;
Kellermanns, 2004; Davis; Wong, 2007; Hung; Cho,
2008; Yoshino; Ramos, 2015; Vieira; Corbin, 2021), apresentando um efeito positivo direto considerável, com influência identificada
forte (com coeficiente padronizado de 0,80), ou seja, quanto maior for a
percepção identificada da utilidade do Sistema Eletrônico de Informações (S=
EI), por parte dos profissionais, mais positiva=
será
sua atitude em relação ao uso desse sistema.
Qu=
anto
ao impacto da Facilidade de uso percebida (EASE) sobre a Utilidade percebida
(USE), hipótese 4 (H4) "O construto Facilidade de uso percebida (EASE)
afeta significativamente a Utilidade Percebida (USE) na utilização do Siste=
ma
Eletrônico de Informações (SEI)". Tem-se que tal hipótese foi confirma=
da e
seu respectivo impacto é positivo, com coeficiente padronizado de 0,62, de
forma que, quanto maior a percepção de facilidade do uso do Sistema Eletrôn=
ico
de Informações (SEI), maior a percepção de utilidade do sistema, o que corr=
obora
as relações verificadas (Davis; Bagozzi; Warshaw, 1989; Yoshino; R=
amos,
2015).
Qu=
ando
os usuários percebem uma tecnologia como fácil de usar, eles tendem a ter m=
ais
confiança na sua eficácia e utilidade (Davis; Bagozzi<=
/span>;
Warshaw, 1989). Isso ocorre porque a percepção =
de
facilidade pode reduzir as incertezas e preocupações sobre o uso da tecnolo=
gia,
permitindo que os usuários se concentrem mais na utilidade da tecnologia pa=
ra
alcançar seus objetivos. Essa relação destaca a importância de projetar
sistemas e tecnologias que sejam intuitivos e de fácil manuseio para promov=
er
sua adoção e eficácia (Yoshino; Ramos, 2015).
A hipótese 5 (H5) afirma que “Supor=
te
Técnico (ST) afeta significativamente a Facilidade de Uso Percebida (EASE) =
na
utilização do Sistema Eletrônico de Informações (SEI)”, o que foi confirmado
nesta pesquisa, visto que a carga padronizada é estatisticamente diferente =
de
zero (valor p < 0,01) e igual a 0,39, indicando a relação positiva entre
estes dois construtos, ou seja, quanto maior for o suporte técnico no que se
refere ao uso do Sistema Eletrônico de Informação (SEI), maior será a perce=
pção
da facilidade de uso do mesmo, o que vai de acordo com a literatura (Martins; Ke=
llermanns,
2004).
Ainda=
, Martins
e Kellermanns (2004), um bom suporte técnico po=
de
aumentar a confiança dos usuários na tecnologia. Saber que eles podem obter
ajuda quando necessário reduz a ansiedade e o medo de cometer erros, o que pode fazer com que os
usuários vejam o sistema como mais fácil de usar. A confiança no suporte
técnico pode fazer com que os usuários se sintam mais confortáveis em explo=
rar
e utilizar o sistema.
A
hipótese 6 (H6), que afirma que “A Capacitação/Treinamento (CT) afeta
significativamente a Utilidade Percebida (USE) na utilização do Sistema
Eletrônico de Informações (SEI)”, também foi suportada. A relação apresentou
influência significativa (valor p < 0,01) e positiva (coeficiente
padronizado =3D 0,41), indicando que quanto maior a capacitação e o treinam=
ento
no uso do SEI, maior será a percepção de sua utilidade, em conformidade com=
a
literatura (Bezerra et al., 2022).
A
capacitação e o treinamento ajudam os usuários a se sentirem mais competent=
es
no uso de novas tecnologias. Esses programas informam os usuários sobre as
funcionalidades e recursos disponíveis, permitindo que reconheçam como a
tecnologia pode beneficiar suas tarefas diárias e melhorar seu desempenho. =
Como
resultado, aumenta-se a percepção de utilidade da tecnologia. Portanto,
investir em programas de capacitação e treinamento pode aprimorar
significativamente a percepção dos usuários sobre a utilidade de uma tecnol=
ogia
e favorecer sua adoção bem-sucedida (Bezerra et al., 2022).
6 CONCLUSÕES E
RECOMENDAÇÕES
Esta pesquisa teve como objetivo identificar e analisar
fatores que influenciam a aceitação do sistema eletrônico de informações (S=
EI)
na administração pública. Para isso, foi inicialmente, foi construíd=
o e
validado um modelo para analisar esses fatores à luz do estado da arte sobr=
e o tema.
Compreender o comportamento dos profissionais da administração pública é
essencial para as instituições governamentais, pois permite conquistar a
confiança desses profissionais e manter-se atualizadas no contexto
administrativo. Isso contribui para a melhoria dos processos de trabalho e =
da
qualidade das informações. Portanto, os estudos sobre aceitação do uso de
sistemas de informações na administração pública são de grande interesse, u=
ma
vez que estão uma vez que estão diretamente relacionados à disposição dos
profissionais em utilizar esses sistemas.
A
revisão da literatura sobre o uso de tecnologias e sistemas de informações =
em
instituições públicas, bem como sobre modelos de aceitação de tecnologia
aplicados ao contexto público, permitiu identificar construtos e modelos
propostos e testados para compreender os fatores que influenciam a adoção de
tecnologias pelos indivíduos.
Ap=
ós analisar
diversos modelos e teorias, foi proposto um modelo mais abrangente, baseado=
no
modelo TAM de Davis (1989) e Davis; Bagozzi;
Pa=
ra o
teste do modelo e das hipóteses, o instrumento de pesquisa aplicado contou =
com
33 perguntas em relação à dados demográficos e de categorização da amostra,=
e
25 itens referentes aos construtos mencionados, sendo escalas já existentes=
e
testadas em estudos anteriores (Venkatesh et=
al.,
2003; Venkatesh; Davis, 2000; Davis, 1989; Mart=
ins; Kellermanns, 2004; Bezerra et al., 2022). A fo=
rmulário
do Google Forms online foi distribuída por meio=
de
links em redes sociais e e-mail, contando, inicialmente, com 1248 responden=
tes.
O modelo de mensuração ajustado comprovou a validade e confiabilidade dos
construtos, apresentando resultados consistentes com estudos anteriores que
utilizaram as mesmas escalas.
Os
resultados indicaram que o modelo de medição utilizado teve índices de ajus=
te
que foram aceitos como satisfatórios para os padrões estabelecidos. Isso su=
gere
que o modelo foi considerado adequado para medir as relações entre as variá=
veis
observadas (aceitação periférica) e para entender a estrutura subjacente ao
fenômeno estudado (modelo estrutural).
A mensuração e validação do modelo de pesquisa foram conduzidas utilizando a técnica de Modelagem de Equações Estruturais (SEM) em dois estágios, confor= me recomendado por Hair (2019). Primeiramente, realizou-se a análise fatorial confirmatória (CFA) para verificar a confiabilidade, unidimensionalidade, validade de face, validade nomológica, validade convergente e validade discrimin= ante das escalas adotadas no modelo proposto. Os resultados indicaram que o mode= lo atendeu aos requisitos mínimos estabelecidos para cada uma dessas medidas.<= o:p>
A
aplicação da técnica de modelagem de equações estruturais – SEM para valida=
ção
das escalas e hipóteses deste estudo permitiu a comprovação do objetivo
proposto. Tendo suportando seis das seis hipóteses testadas. assim, o modelo
final apresentado resultado na direção das hipóteses formuladas.
O modelo estrutural atendeu aos critérios de robustez, e as hipóteses =
da
pesquisa foram confirmadas (Tabela 19), sustentando as relações propostas c=
om
base na literatura existente (Davis; Bagozzi; <=
span
class=3DSpellE>Warshaw, 1989; Martins; Kellerma=
nns,
2004; Davis; Wong, 2007; Hung; Cho, 2008; Yoshino;
Ramos, 2015; Vieira; Corbin, 2021; Bezerra e=
t al.,
2022).
A pesquisa confirmou que a atitude =
em
relação ao uso do Sistema Eletrônico de Informações (SEI) é um influenciador
significativo na intenção de uso. Quanto mais positiva a atitude do usuário=
em
relação ao SEI, mais forte será sua intenção de usá-lo. Esse resultado está
alinhado com diversos estudos sobre aceitação de sistemas. Além disso, a
facilidade de uso percebida também afeta positivamente a atitude em relação=
ao
uso do SEI. Embora essa influência seja moderada, ela é consistente com
pesquisas anteriores, indicando que quanto mais fácil o usuário perceber o =
uso
do sistema, mais positiva será sua atitude em relação a ele.
A utilidade percebida do SEI tem um
impacto considerável na atitude em relação ao uso, confirmando que quanto m=
aior
a percepção de utilidade do sistema, mais positiva será a atitude dos
profissionais em relação ao seu uso. Esse achado é coerente com estudos
anteriores que mostram a importância da utilidade percebida na aceitação de
sistemas.
A facilidade de uso percebida também
influencia positivamente a percepção de utilidade do SEI. Isso significa qu=
e,
quanto mais fácil for o uso do sistema, maior será a percepção de sua utili=
dade
pelos usuários, o que corrobora as relações verificadas na literatura.
As variáveis externas adicionadas ao
modelo TAM confirmaram suas relações de maneira significativa. A relação en=
tre
o Suporte Técnico (ST) e a Facilidade de Uso Percebida (EASE) foi corrobora=
da,
indicando que uma maior disponibilidade de suporte técnico aumenta a percep=
ção
de facilidade de uso do Sistema Eletrônico de Informações (SEI). Da mesma
forma, a relação entre a Capacitação/Treinamento (CT) oferecida e a Utilida=
de
Percebida (USE) também se mostrou positiva, demonstrando que um maior nível=
de
treinamento resulta em uma percepção mais favorável da utilidade do sistema.
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