Một số ảnh hưởng mang tính kỹ thuật và xã hội lên thành quả đội ảo

MỘT SỐ ẢNH HƯỞNG MANG TÍNH KỸ THUẬT VÀ XÃ HỘI 
LÊN THÀNH QUẢ ĐỘI ẢO 
Huỳnh Thị Minh Châu(1), Nguyễn Mạnh Tuân(1), Trương Thị Lan Anh(1)
 (1) Trường Đại học Bách Khoa (VU-HCM)
Ngày nhận bài 9/4/2018; Ngày gửi phản biện 9/5/2018; Chấp nhận đăng 30/5/2018
Email: htmchau@hcmut.edu.vn
Tóm tắt 
Bài báo này sử dụng góc nhìn kỹ thuật - xã hội để tổng hợp lý thuyết và đề xuất một mô hình khái niệm về ảnh hưởng của một số tiền tố kỹ thuật và một số tiền tố xã hội lên thành quả đội ảo. Sau đó, một nghiên cứu định lượng trên 226 mẫu hợp lệ được tiến hành với các phân tích EFA, CFA và SEM, thu được: (1) một mô hình nghiên cứu về ảnh hưởng của hai nhóm tiền tố kỹ thuật-xã hội lên thành quả đội ảo, và (2) một bộ thang đo gồm 25 biến đảm bảo độ tin cậy và độ giá trị. Trong mô hình nghiên cứu, (i) kỳ vọng thành quả và sự sẵn sàng công nghệ có ảnh hưởng tích cực lên ý định tiếp tục sử dụng công nghệ; (ii) sự tin cậy trong đội có ảnh hưởng tích cực lên hành vi học tập theo đội và thành quả đội ảo; (iii) ý định tiếp tục sử dụng công nghệ, hành vi học tập theo đội và sự tin cậy trong đội đều ảnh hưởng tích cực lên thành quả đội ảo; và (iv) ba tiền tố kỹ thuật - xã hội được xem xét (ý định tiếp tục sử dụng công nghệ, hành vi học tập theo đội, sự tin cậy trong đội) giải thích được 62,4% phương sai của thành quả đội ảo. 
Từ khóa: đội ảo, thành quả đội, kỹ thuật - xã hội, tiền tố
Abstract
SOME TECHNICAL AND SOCIAL EFFECTS ON VIRTUAL TEAM PERFORMANCE 
This article uses socio-technical perspective in reviewing literature to propose a conceptual framework about the effects of some technical antecedents and some social antecedents on virtual team performance. Afterthat, a quantitative research is conducted on a sample of 226 respondents and EFA, CFA and SEM are used to achieve: (1) a research model about socio-technical antecedents on virtual team performance, and (2) a 25-item measuring scale satisfied reliability and validity. In the research model, (i) both performance expectancy and technology readiness have positive effects on technology continuance intention; (ii) team trust has positive effect on both team learning behavior and virtual team performance; (iii) technology continuance intention, team learning behavior and team trust have positive effects on virtual team performance; and (iv) three considered socio-technical antecedents (technology continuance intention, team learning behavior, team trust) account for 62.4% variance of virtual team performance. 
1. Giới thiệu
Lý thuyết về hệ thống kỹ thuật-xã hội của Trist et al. (1963) thịnh hành trong các nghiên cứu về phát triển tổ chức, khi mà cả hai khía cạnh kỹ thuật và xã hội đều cần thiết và hoạt động như một hệ thống tương tác trong một tổng thể là tổ chức (Patnayakuni & Ruppel, 2010). Trong khi đó, nhiều bằng chứng cho thấy đội ảo là một trong những loại hình tổ chức hấp dẫn nhất hiện nay (Dube & Marnewick, 2016; Friedrich, 2017). Đội ảo được định nghĩa là cách sắp xếp công việc mà các thành viên trong đội phân tán về mặt địa lý, hạn chế tiếp xúc trực tiếp và làm việc phụ thuộc lẫn nhau thông qua việc sử dụng phương tiện truyền thông điện tử để đạt được các mục tiêu chung (Dulebohn & Hoch, 2017). Áp dụng lý thuyết về hệ thống kỹ thuật-xã hội để nghiên cứu về quá trình hoạt động của đội ảo là hợp lý, bởi: (1) xét ở khía cạnh kỹ thuật, chính sự phụ thuộc vào công nghệ mang đến cho đội ảo nhiều cơ hội lẫn thách thức (như: sự ngừng sử dụng công nghệ, sự bài trừ công nghệ, sự thiếu phù hợp của công nghệ) (Breuer et al., 2016; Cheng et al., 2016; CultureWizard, 2016); (2) xét ở khía cạnh xã hội, do sở hữu các thành viên phân tán về mặt địa lý nên đội ảo có nhiều lợi thế lẫn bất lợi hơn so với đội truyền thống (như: đa dạng nguồn lực, tăng sự tự chủ và linh hoạt, giảm thời gian, hoặc thiếu thông tin phản hồi, bị cách ly xã hội, thiếu chiếu cố từ lãnh đạo, thiếu niềm tin) (Ellwart et al., 2015; Pyoria, 2011; Taskin & Bridoux, 2010).
Trong bài báo này, dựa trên lý thuyết về hệ thống kỹ thuật-xã hội, một mô hình nghiên cứu gồm các tiền tố kỹ thuật, các tiền tố xã hội và thành quả đội ảo được đề xuất. Trong đó, các tiền tố kỹ thuật được xem xét bao gồm ý định tiếp tục sử dụng công nghệ, kỳ vọng thành quả, sự sẵn sàng công nghệ; các tiền tố xã hội được xem xét bao gồm hành vi học tập theo đội, sự tin cậy trong đội. Sau đó, một nghiên cứu định lượng sẽ được tiến hành để kiểm tra cấu trúc và thang đo của mô hình. 
2. Cơ sở lý thuyết
2.1. Các khái niệm trong mô hình
Ở khía cạnh kỹ thuật, kỳ vọng thành quả đề cập đến mức độ mà một cá nhân tin rằng bằng cách sử dụng hệ thống sẽ giúp đạt được hiệu quả trong công việc (Venkatesh et al., 2003), là kỳ vọng về mức độ sử dụng một công nghệ sẽ mang lại lợi ích cho người dùng khi thực hiện các hoạt động nhất định (Venkatesh et al., 2012). Khái niệm kỳ vọng thành quả tương đồng với khái niệm lợi ích cảm nhận trong TAM/TAM2 và C-TAM-TPB, động cơ bên ngoài trong MM, sự phù hợp với công việc trong MPCU, lợi thế tương đối trong IDT và kỳ vọng kết quả trong SCT (Venkatesh et al., 2003). Trong khi đó, sự sẵn sàng công nghệ là một khái niệm tâm lý đa chiều, đề cập đến sự sẵn sàng của con người để nắm bắt và sử dụng các công nghệ mới để hoàn thành các mục tiêu cá nhân và công việc (Parasuraman, 2000) và được phát triển để đo lường niềm tin chung của người dân về công nghệ (Chen & Li, 2010). Ý định tiếp tục sử dụng công nghệ là ý định tiếp tục sử dụng một loại công nghệ nào đó (Bhattacherjee, 2001) hoặc các tính năng trong tương lai của một công nghệ nào đó (Hong et al., 2011).
Ở khía cạnh xã hội, sự tin cậy trong đội là kết quả của việc đánh giá thận trọng các đặc điểm của nhau và cân nhắc lợi ích so với rủi ro (Hung et al., 2004), là niềm tin của một thành viên trong đội dựa trên các bằng chứng về độ tin cậy và năng lực làm việc của các thành viên còn lại (Rusman et al., 2010). Trong khi đó, theo Bresó et al. (2008), hành vi học tập theo đội là tập hợp các hành vi được thực hiện thường xuyên bởi các thành viên trong đội nhằm nâng cao khả năng thu nhận và phát triển năng lực và giúp đội hoạt động tốt hơn theo thời gian. 
Dựa trên nguyên tắc tối ưu hóa cái chung của lý thuyết về hệ thống kỹ thuật-xã hội, thành quả đội ảo được hiểu là những gì mà các thành viên đạt được khi hướng tới các mục tiêu của đội (Dube & Marnewick, 2016), được tổng hợp từ mối quan hệ phức tạp giữa các tiền tố kỹ thuật và xã hội. Để đo lường, tham khảo thang đo lợi ích cảm nhận trong TAM của Davis (1989), kỳ vọng thành quả (PE) được đo bằng 06 biến; tham khảo TRI 2.0 của Parasuraman & Colby (2015), sự sẵn sàng công nghệ (TR) được đo bằng 16 biến; tham khảo thang đo sự tin cậy nhận thức của McAllister (1995), sự tin cậy trong đội (TT) được đo bằng 06 biến; tham khảo thang đo của Edmondson (1999), hành vi học tập theo đội (TL) được đo bằng 07 biến; tham khảo thang đo thành quả chung của Hoegl et al. (2004), thành quả đội ảo (TP) được đo bằng 05 biến.
2.2. Các giả thuyết trong mô hình
Ảnh hưởng của kỳ vọng thành quả lên ý định sử dụng công nghệ đã được kiểm chứng trong nhiều nghiên cứu ứng dụng các lý thuyết về sự chấp nhận và sử dụng công nghệ (như TRA, TPB, TAM, UTAUT, MPCU, DOI, MM, SCT) (ví dụ: Gruzd et al., 2012; Guo & Barnes, 2012; Hong et al., 2011; Lian & Yen, 2014; Oliveira et al., 2014; Pynoo et al., 2011; Venkatesh et al., 2003; Venkatesh et al., 2011; Workman, 2014; Yoo et al., 2012). Mặt khác, các lý thuyết về chấp nhận và sử dụng công nghệ nói trên cũng được sử dụng rộng rãi để kiểm tra ý định và hành vi của người dùng đối với công nghệ (Godin & Leader, 2013), theo đó, ý định sử dụng công nghệ được chứng minh là một dự báo quan trọng của hành vi sử dụng công nghệ và từ đó dẫn đến hiệu quả sử dụng công nghệ (Liao et al., 2009; Venkatesh et al., 2012). Để phát triển lý thuyết về chấp nhận và sử dụng công nghệ, Venkatesh et al. (2016) đề nghị nghiên cứu ảnh hưởng của ý định sử dụng công nghệ lên hiệu quả sử dụng công nghệ ở nhiều cấp độ. Vì vậy, có căn cứ để đề xuất các giả thuyết: (H1) Kỳ vọng thành quả có ảnh hưởng tích cực lên ý định tiếp tục sử dụng công nghệ của các thành viên trong đội ảo, và (H3) Ý định tiếp tục sử dụng công nghệ của các thành viên trong đội ảo có ảnh hưởng tích cực lên thành quả đội ảo. 
Hình 1. Mô hình khái niệm về một số tiền tố kinh tế - xã hội và thành quả đội ảo
Trong khi đó, sự sẵn sàng công nghệ là một dự đoán mạnh mẽ cho các ý định hành vi liên quan đến công nghệ (Parasuraman & Colby, 2015). Hầu hết các nghiên cứu về sự sẵn sàng công nghệ đều cho thấy các cá nhân có mức độ sẵn sàng công nghệ cao thì có xu hướng chấp nhận và sử dụng công nghệ cao (ví dụ: Larasati & Santosa, 2017; Martens et al., 2017; Wang et al., 2017; Windasari, 2014). Sự sẵn sàng công nghệ được chứng minh là có ảnh hưởng tích cực lên ý định khám phá công nghệ (Maruping et al., 2008; Maruping & Magni, 2012). Vì vậy, có căn cứ để đề xuất giả thuyết: (H2) Sự sẵn sàng công nghệ có ảnh hưởng tích cực lên ý định tiếp tục sử dụng công nghệ của các thành viên trong đội ảo.
Lý thuyết về học tập theo đội phát triển đan xen với lý thuyết về đội (Bunderson & Sutcliffe, 2003; Edmondson et al., 2007; Gibson & Vermeulen, 2003). Học tập theo đội thường được nghiên cứu theo ba quan điểm: (1) cải thiện kết quả; (2) làm chủ nhiệm vụ; và (3) quá trình (Edmondson et al., 2007). Trong đó, nhiều nghiên cứu theo quan điểm quá trình đã kiểm chứng mối quan hệ tích cực giữa hành vi học tập theo đội và thành quả đội (Silva et al., 2016; Sim, 2018; Wagner, 2016). Vì vậy, có căn cứ để đề xuất giả thuyết: (H4) Hành vi học tập theo đội có ảnh hưởng tích cực lên thành quả đội ảo. 
Sự xuất hiện của các hiện tượng phát sinh là một đặc thù quan trọng của đội ảo (Carter et al., 2015; Dulebohn & Hoch, 2017; Friedrich, 2017), trong đó, sự tin cậy trong đội là một hiện tượng phát sinh quan trọng đã được chứng minh là có ảnh hưởng lên các hoạt động vận hành của đội ảo (Buvik & Tvedt, 2017; Lankton et al., 2014; Lynn et al., 2016; Peñarroja et al., 2015), và có ảnh hưởng lên thành quả đội ảo (Alsharo, 2013; Brahm & Kunze, 2012; Fulmer & Gelfand, 2012). Vì vậy, có căn cứ để đề xuất các giả thuyết: (H5) Sự tin cậy trong đội có ảnh hưởng tích cực lên hành vi học tập theo đội; và (H6) Sự tin cậy trong đội có ảnh hưởng tích cực lên thành quả đội ảo.
3. Phương pháp nghiên cứu
Một nghiên cứu định lượng được thực hiện bằng cách phát bảng câu hỏi thuận tiện phi xác suất cho các lập trình viên thuộc các đội gia công phần mềm từ xa trong các doanh nghiệp công nghệ thông tin tại Việt Nam. Bảng câu hỏi gồm 02 biến nhân khẩu (Giới tính, Kích thước đội) và 43 biến đo lường của 06 nhân tố, sử dụng thang đo Likert 5 mức độ (1 = Hoàn toàn không đồng ý; 2 = Không đồng ý; 3 = Trung dung; 4 = Đồng ý; 5 = Hoàn toàn đồng ý). Số bảng câu hỏi đạt chất lượng là 226 (đạt yêu cầu về kính thước mẫu tối thiểu) (Hair et al., 2014), dữ liệu được mã hóa, làm sạch và đưa vào phân tích bằng SPSS và AMOS.
4. Kết quả 
4.1. Thống kê mô tả
Về giới tính: 155 nam (69%), 71 nữ (31%). Về kích thước đội: có 30 đáp viên (13%) cho biết đội có từ 03-06 thành viên, có 149 đáp viên (66%) cho biết đội có từ 07 đến 08 thành viên, có 47 đáp viên (21%) cho biết đội có trên 08 thành viên. 
4.2. Phân tích nhân tố khám phá
Với 38 biến đo lường các tiền tố của thành quả đội ảo, kết quả KMO = 0,785 (p = 0,000), tập dữ liệu thích hợp để phân tích EFA. Chạy lần I cho thấy (TR1) tải thành 02 nhân tố với hệ số tải lần lượt là 0,606 và 0,521, (TR7) tải thành 02 nhân tố với hệ số tải lần lượt là 0,562 và 0,475, (TL7) tải thành 02 nhân tố với hệ số tải lần lượt là 0,412 và 0,405, nên loại 03 biến này khỏi thang đo. Tập dữ liệu còn lại 35 biến, có KMO = 0,847 (p = 0,000). Chạy lần II cho thấy (TR16) tải thành 02 nhân tố với hệ số tải lần lượt là 0,527 và 0,508, (TT4) tải thành 02 nhân tố với hệ số tải lần lượt là 0,611 và 0,535, nên loại 02 biến này khỏi thang đo. Tập dữ liệu còn lại 33 biến, có KMO = 0,741 (p = 0,000). Chạy lần III rút trích được 05 nhân tố gồm 33 biến với tổng phương sai trích bằng 55,92%, giải thích tương đối tốt sự biến thiên của các tiền tố của thành quả đội ảo. Với 05 biến đo lường thành quả đội ảo, kết quả KMO = 0,740 (p = 0,000), tập dữ liệu thích hợp để phân tích EFA. Chạy lần I hình thành duy nhất một nhân tố với với tổng phương sai trích bằng 56,55%, giải thích tương đối tốt sự biến thiên của thành quả đội ảo (xem Bảng 1).
4.3. Phân tích nhân tố khẳng định
Phân tích CFA để kiểm định thang đo. Chạy lần I cho thấy (TP1) có trọng số 0,4120,5 nên loại 03 biến này khỏi thang đo. Chạy lần II cho thấy (PE4) có trọng số 0,4280,6). Phương sai trích trung bình (AVE) có giá trị từ 0,521 đến 0,752 (đều >0,5) nên các thành phần thang đo đạt giá trị hội tụ (xem Bảng 1). Giá trị phân biệt của các khái niệm cũng đạt khi AVE đều lớn hơn bình phương tương quan giữa các khái niệm.
Bảng 1: Kết quả phân tích EFA và CFA
Nhân tố
Biến 
Mô tả biến
Hệ số tải 
EFA 
Hệ số tải 
CFA
Kỳ vọng thành quả (PE)
CR = 0,750; AVE = 0,574
PE1
Sử dụng công nghệ giúp hoàn thành nhiệm vụ nhanh hơn
0,841
0,862
PE2
Sử dụng công nghệ giúp cải thiện thành quả làm việc
0,805
0,765
PE3
Sử dụng công nghệ giúp tăng năng suất làm việc
0,775
0,701
PE6
Sử dụng công nghệ hữu ích cho công việc 
0,741
Loại bỏ
PE4
Sử dụng công nghệ giúp nâng cao hiệu quả làm việc
0,688
Loại bỏ
PE5
Sử dụng công nghệ giúp làm việc dễ dàng hơn
0,656
Loại bỏ
Sự sẵn sàng công nghệ (TR)
CR = 0,825; AVE = 0,752
TR4
Công nghệ giúp tăng năng suất trong cuộc sống 
0,833
0,961
TR9
Không cảm thấy bị người hỗ trợ kỹ thuật lợi dụng
0,828
0,833
TR11
Người bình thường có thể sử dụng công nghệ mới
0,819
0,825
TR15
Công nghệ không làm giảm tương tác
0,793
0,787
TR10
Hỗ trợ kỹ thuật là hữu ích
0,768
0,754
TR2
Công nghệ mang đến sự tự do và quyền di động
0,765
0,725
TR3
Công nghệ giúp kiểm soát cuộc sống
0,745
0,724
TR14
Quá nhiều công nghệ không có hại
0,721
0,716
TR12
Ngôn ngữ hỗ trợ kỹ thuật là đơn giản
0,719
0,631
TR13
Con người không quá phụ thuộc vào công nghệ
0,699
Loại bỏ
TR5
Những người khác tìm tới tôi để được tôi tư vấn về công nghệ
0,695
Loại bỏ
TR6
Là một trong những người đầu tiên trong số bạn bè sở hữu công nghệ mới
0,688
Loại bỏ
TR8
Theo kịp sự phát triển công nghệ mới nhất trong các lĩnh vực quan tâm
0,617
Loại bỏ
Ý định tiếp tục sử dụng công nghệ (CI)
CR = 0,719; AVE = 0,521
CI1
Dự định tiếp tục sử dụng công nghệ
0,798
0,833
CI2
Không tìm phương án thay thế công nghệ hiện tại
0,775
0,801
CI3
Không muốn chấm dứt sử dụng công nghệ
0,624
0,628
Sự tin cậy trong đội (TT)
CR = 0,841; AVE = 0,538
TT3
Có thể trông cậy vào đồng nghiệp trong đội
0,801
0,955
TT1
Đồng nghiệp trong đội chuyên nghiệp và cống hiến
0,735
0,916
TT6
Không cần giám sát chặt chẽ đồng nghiệp trong đội
0,725
0,813
TT2
Không có lý do gì để nghi ngờ về khả năng và sự chuẩn bị cho công việc của đồng nghiệp trong đội
0,699
Loại bỏ
TT5
Những đồng nghiệp khác từng tương tác với các thành viên trong đội đều cho rằng họ đáng tin cậy
0,654
Loại bỏ
Hành vi học tập theo đội (TL)
CR = 0,800; AVE = 0,660
TL1
Dành thời gian cải tiến quá trình làm việc đội
0,783
0,822
TL2
Quản lý sự khác biệt ý kiến cá nhân trong đội
0,757
0,744
TL4
Tìm kiếm thông tin mới để tạo nên những thay đổi quan trọng 
0,716
0,717
TL3
Tìm kiếm tất cả thông tin có thể có từ bên ngoài đội
0,689
0,640
TL5
Chắc chắn đội có thể dừng lại để phản ánh về một vấn đề nào đó trong quá trình làm việc 
0,676
Loại bỏ
TL6
Các thành viên thường phát biểu các giả định về các vấn đề khi thảo luận
0,559
Loại bỏ
Thành quả đội ảo (TP)
CR = 0,921; AVE = 0,743
TP2
Tất cả các mục tiêu của đội đều đạt được 
0,667
0,754
TP3
Kết quả của đội có chất lượng cao
0,821
0,719
TP5
Lãnh đạo hài lòng với kết quả của đội
0,820
0,613
TP1
Tiếp tục theo tình trạng hiện tại, đội có thể được coi là thành công
0,686
Loại bỏ
TP4
Các thành viên hài lòng với thành quả đội
0,766
Loại bỏ
4.5. Phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính
Phân tích SEM để kiểm định cấu trúc mô hình bằng ước lượng ML, kết quả cho thấy thang đo sau khi cải thiện đạt được độ tương thích với dữ liệu, với các chỉ số Chi-square (c2)/dF = 1,561; CFI = 0,944; TLI = 0,934; RMSEA = 0,050 (p=0,000) vì vậy mô hình đạt độ phù hợp chung (Byrne, 2010; Hair et al., 2014). Có 05 giả thuyết (H1, H2, H3, H4, H6) được ủng hộ và 01 giả thuyết (H5) không được ủng hộ (xem Bảng 2). Ba tiền tố kỹ thuật-xã hội được xem xét (gồm ý định tiếp tục sử dụng công nghệ, hành vi học tập theo đội, sự tin cậy trong đội) giải thích được 62,4% phương sai của thành quả đội ảo.
Bảng 2. Kết quả phân tích SEM
Giả thuyết
Quan hệ
Uớc lượng (Estimate - γ)
Mức ý nghĩa (p-value)
Kết quả
H1
CI
ß
PE
0,251
0,001
Ủng hộ
H2
CI
ß
TR
0,271
***
Ủng hộ
H3
TP
ß
CI
0,390
***
Ủng hộ
H4
TP
ß
TL
0,384
0,008
Ủng hộ
H5
TL
ß
TT
0,346
0,209
Bác bỏ
H6
TP
ß
TT
0,242
0,005
Ủng hộ
5. Kết luận
Sau khi tổng hợp lý thuyết và tiến hành nghiên cứu định lượng trên 226 mẫu hợp lệ với các phân tích EFA, CFA và SEM, kết quả của bài báo này là: (1) một mô hình nghiên cứu về ảnh hưởng của hai nhóm tiền tố kỹ thuật-xã hội lên thành quả đội ảo, và (2) một bộ thang đo gồm 25 biến đảm bảo độ tin cậy và độ giá trị. Trong mô hình nghiên cứu, (i) kỳ vọng thành quả và sự sẵn sàng công nghệ có ảnh hưởng tích cực lên ý định tiếp tục sử dụng công nghệ; (ii) sự tin cậy trong đội có ảnh hưởng tích cực lên hành vi học tập theo đội và thành quả đội ảo; (iii) ý định tiếp tục sử dụng công nghệ, hành vi học tập theo đội và sự tin cậy trong đội đều ảnh hưởng tích cực lên thành quả đội ảo; và (iv) ba tiền tố kỹ thuật-xã hội được xem xét (gồm ý định tiếp tục sử dụng công nghệ, hành vi học tập theo đội, sự tin cậy trong đội) giải thích được 62,4% phương sai của thành quả đội ảo. Kết quả này có thể là một tham khảo hữu ích cho những đối tượng quan tâm đến việc cải thiện thành quả đội, đặc biệt là trong bối cảnh đội ảo tại Việt Nam. Hướng nghiên cứu tiếp theo là tiếp cận các khái niệm liên quan một cách đa chiều, giúp có cái nhìn sâu hơn trong việc xem xét ảnh hưởng của các tiền tố kỹ thuật-xã hội đối với thành quả đội ảo. Có thể bổ sung thêm các nhân tố mới vào mô hình và bổ sung các biến đo lường mới vào thang đo, thực hiện thêm bước nghiên cứu định tính trước khi nghiên cứu định lượng và lấy mẫu có xác suất trong nghiên cứu định lượng để thu được mô hình và thang đo phù hợp hơn nữa với bối cảnh đội ảo tại Việt Nam. 
TÀI LIỆU THAM KHẢO
Alsharo, M. K. (2013). Knowledge sharing in virtual teams: The impact on trust, collaboration, and team effectiveness. University of Colorado Denver, 
Bhattacherjee, A. (2001). Understanding information systems continuance: an expectation-confirmation model. MIS quarterly, 351-370. 
Brahm, T. & Kunze, F. (2012). Increasing the performance of virtual teams: The context role of trust climate. 
Bresó, I., Gracia, F. J., Latorre, F. & Peiró, J. M. (2008). Development and validation of the team learning questionnaire. Comportamento Organizacional e Gestão, 14(2), 145-160. 
Breuer, C., Hüffmeier, J. & Hertel, G. (2016). Does trust matter more in virtual teams? A meta-analysis of trust and team effectiveness considering virtuality and documentation as moderators. Journal of applied psychology, 101(8), 1151. 
Bunderson, J. S. & Sutcliffe, K. M. (2003). Management team learning orientation and business unit performance. Journal of applied psychology, 88(3), 552. 
Buvik, M. P. & Tvedt, S. D. (2017). The Influence of Project Commitment and Team Commitment on the Relationship Between Trust and Knowledge Sharing in Project Teams.
Byrne, B. M. (2010). Structural Equation Modeling with AMOS: Basic Concepts, Applications, and Programming (2th ed.): Taylor and Francis Group, LLC.
Carter, D. R., Seely, P. W., Dagosta, J., DeChurch, L. A. & Zaccaro, S. J. (2015). Leadership for global virtual teams: Facilitating teamwork processes. In Leading Global Teams (pp. 225-252): Springer.
Chen, S.-C. & Li, S.-H. (2010). Consumer adoption of e-service: Integrating technology readiness with the theory of planned behavior. African Journal of Business Management, 4(16), 3556. 
Cheng, X., et al. (2016). Investigating individual trust in semi-virtual collaboration of multicultural and unicultural teams. Computers in Human Behavior, 62, 267-276. 
CultureWizard, R. (2016). Trends in global virtual teams report. Retrieved from 
Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS quarterly, 319-340. 
Dube, S. & Marnewick, C. (2016). A conceptual model to improve performance in virtual teams. South African Journal of Information Management, 18(1), 1-10. 
Dulebohn, J. H. & Hoch, J. E. (2017). Virtual teams in organizations. In: Elsevier.
Edmondson, A. C. (1999). Psychological safety and learning behavior in work teams. Administrative Science Quarterly, 44(2), 350-383. doi:10.2307/2666999
Edmondson, A. C., Dillon, J. R. & Roloff, K. S. (2007). Three perspectives on team learning: Outcome improvement, task mastery, and group process The Academy of Management Annals, 1, 269–314. 
Ellwart, T., Happ, C., Gurtner, A. & Rack, O. (2015). Managing information overload in virtual teams: Effects of a structured online team adaptation on cognition and performance. European journal of work and organizational psychology, 24(5), 812-826. 
Friedrich, R. (2017). The Virtual Team Maturity Model: Performance Improvement of Virtual Teams: Springer.
Fulmer, C. A. & Gelfand, M. J. (2012). At what level (and in whom) we trust: Trust across multiple organizational levels. Journal of management, 38(4), 1167-1230. 
Gibson, C. B. & Vermeulen, F. (2003). A healthy divide: Subgroups as a stimulus for team learning behavior. Administrative Science Quarterly, 48(2), 202-239. doi:10.2307/3556657
Godin, J. J. & Leader, L. F. (2013). Factors Influencing the Acceptance of Collaboration Technology within the Context of Virtual Teamwork Training: ERIC.
Gruzd, A., Staves, K. & Wilk, A. (2012). Connected scholars: Examining the role of social media in research practices of faculty using the UTAUT model. Computers in Human Behavior, 28(6), 2340-2350. 
Guo, Y. & Barnes, S. J. (2012). Explaining purchasing behavior within World of Warcraft. Journal of Computer Information Systems, 52(3), 18-30. 
Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J. & Anderson, R. E. (2014). Multivariate Data Analysis: Pearson New International Edition (Pearson new Internaltional ed.).
Hoegl, M., Weinkauf, K. & Gemuenden, H. G. (2004). Interteam coordination, project commitment, and teamwork in multiteam R&D projects: A longitudinal study. Organization Science, 15(1), 38-55. 
Hong, W., Thong, J. Y. L., Chasalow, L. C. & Dhillon, G. (2011). User acceptance of agile information systems: a model and empirical test. Journal of Management Information Systems, 28(1), 235-272. 
Hung, Y.-T., Dennis, A. R. & Robert, L. (2004). Trust in virtual teams: Towards an integrative model of trust formation. Paper presented at the System Sciences, 2004. Proceedings of the 37th Annual Hawaii International Conference on.
Lankton, N., McKnight, D. H. & Thatcher, J. B. (2014). Incorporating trust-in-technology into Expectation Disconfirmation Theory. The Journal of Strategic Information Systems, 23(2), 128-145. 
Larasati, N. & Santosa, P. I. (2017). Technology Readiness and Technology Acceptance Model in New Technology Implementation Process in Low Technology SMEs. International Journal of Innovation, Management and Technology, 8(2), 113. 
Lian, J. W. & Yen, D. C. (2014). Online shopping drivers and barriers for older adults: Age and gender differences. Computers in Human Behavior, 37, 133-143. 
Liao, C., Palvia, P. & Chen, J. L. (2009). Information technology adoption behavior life cycle: Toward a Technology Continuance Theory (TCT). International Journal of Information Management, 29(4), 309-320. 
Lynn, G. S., Polat, V. & Reilly, R. R. (2016). Team Trust and Team Learning in New Product Development Projects. In Let’s Get Engaged! Crossing the Threshold of Marketing’s Engagement Era (pp. 639-640): Springer.
Martens, M., Roll, O. & Elliott, R. (2017). Testing the Technology Readiness and Acceptance Model for Mobile Payments Across Germany and South Africa. International Journal of Innovation and Technology Management, 14(06), 1750033. 
Maruping, L., Magni, M., Caporarello, L. & Basaglia, S. (2008). What's the weather like? The effect of team climate and individual attributes on individual intention to explore a new technology. AMCIS 2008 Proceedings, 383. 
Maruping, L. M. & Magni, M. (2012). What's the weather like? The effect of team learning climate, empowerment climate, and gender on individuals' technology exploration and use. Journal of Management Information Systems, 29(1), 79-114. 
McAllister, D. J. (1995). Affect-and cognition-based trust as foundations for interpersonal cooperation in organizations. Academy of management journal, 38(1), 24-59. 
Oliveira, T., Faria, M., Thomas, M. A. & Popovič, A. (2014). Extending the understanding of mobile banking adoption: When UTAUT meets TTF and ITM. International Journal of Information Management, 34(5), 689-703. 
Parasuraman, A. (2000). Technology Readiness Index (TRI) a multiple-item scale to measure readiness to embrace new technologies. Journal of service research, 2(4), 307-320. 
Parasuraman, A. & Colby, C. L. (2015). An updated and streamlined technology readiness index: TRI 2.0. Journal of service research, 18(1), 59-74. 
Patnayakuni, R. & Ruppel, C. (2010). A socio-technical approach to improving the systems development process. Information Systems Frontiers, 12(2), 219-234. 
Peñarroja, V., Orengo, V., Zornoza, A., Sánchez, J. & Ripoll, P. (2015). How team feedback and team trust influence information processing and learning in virtual teams: A moderated mediation model. Computers in Human Behavior, 48, 9-16. 
Pynoo, B., et al. (2011). Predicting secondary school teachers’ acceptance and use of a digital learning environment: A cross-sectional study. Computers in Human Behavior, 27(1), 568-575. 
Pyoria, P. (2011). Managing telework: Risks, fears, and rules. Management Research Review, 34(4), 386-399. 
Rusman, E., Van Bruggen, J., Sloep, P. & Koper, R. (2010). Fostering trust in virtual project teams: Towards a design framework grounded in a TrustWorthiness ANtecedents (TWAN) schema. International Journal of Human-Computer Studies, 68(11), 834-850. 
Silva, M. R., da Silva, C. C., Rodrigues da Fonseca, L. & da Silva, L. C. (2016). THE TRANSACTIVE MEMORY SYSTEM AND GROUP LEARNING. Revista de Administração FACES Journal, 15(2). 
Sim, J. Y. (2018). The effect of team learning behaviours on team effectiveness in virtual teams. 
Taskin, L. & Bridoux, F. (2010). Telework: A challenge to knowledge transfer in organizations. International Journal of Human Resource Management, 21(13), 2503-2520. 
Trist, E., Higgin, G., Murray, H. & Pollock, A. (1963). The assumption of ordinariness as a denial mechanism: Innovation and conflict in a coal mine. In Organizational Choice (pp. 476-493). London, UK: Tavistock.
Venkatesh, V., Morris, M. G., Davis, G. B. & Davis, F. D. (2003). User acceptance of information technology: Toward a unified view. MIS quarterly, 425-478. 
Venkatesh, V., Thong, J. Y. & Xu, X. (2012). Consumer acceptance and use of information technology: extending the unified theory of acceptance and use of technology. 
Venkatesh, V., Thong, J. Y. & Xu, X. (2016). Unified theory of acceptance and use of technology: a synthesis and the road ahead. 
Venkatesh, V., Thong, J. Y. L., Chan, F. K. Y., Hu, P. J. H. & Brown, S. A. (2011). Extending the two‐stage information systems continuance model: Incorporating UTAUT predictors and the role of context. Information Systems Journal, 21(6), 527-555. 
Wagner, V. (2016). An analysis of the Transactive Memory System construct and corresponding empirical research from a multi-level perspective. 
Wang, Y., So, K. K. F. & Sparks, B. A. (2017). Technology readiness and customer satisfaction with travel technologies: a cross-country investigation. Journal of Travel Research, 56(5), 563-577. 
Windasari, N. A. (2014). Technology Readiness and Technology Anxiety towards Self Service Technology (SST) Continuance Intention: A Cross-country Comparison. Paper presented at the Conference: International Conference on Service Science and Innovation (ICSSI 2014).
Workman, M. (2014). New media and the changing face of information technology use: The importance of task pursuit, social influence, and experience. Computers in Human Behavior, 31, 111-117. 
Yoo, S. J., Han, S.-h. & Huang, W. (2012). The roles of intrinsic motivators and extrinsic motivators in promoting e-learning in the workplace: A case from South Korea. Computers in Human Behavior, 28(3), 942-950.