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An increasing number of mobile health (mHealth) apps are becoming available for download and use on mobile devices. Even with the increase in availability and use of mHealth apps, there has still not been a lot of research into understanding the intention to use this kind of apps. The purpose of this study was to investigate a technology acceptance model (TAM) that has been specially designed for primary health care applications. The proposed model is an extension of the TAM, and was empirically tested using data obtained from a survey of mHealth app users (n=310). The research analyzed 2 additional external factors: promotion of health and health benefits. Data were analyzed with a PLS-SEM software and confirmed that gender moderates the adoption of mHealth apps in Spain. The explanatory capacity (R for behavioral intention to use) of the proposed model was 76.4%. Likewise, the relationships of the external constructs of the extended TAM were found to be significant. The results show the importance of healthy habits developed by using mHealth apps. In addition, communication campaigns for these apps should be aimed at transferring the usefulness of eHealth as an agent for transforming attitudes; additionally, as more health benefits are obtained, ease of use becomes greater. Perceived usefulness (PU; β=.415, t =3.442, P=.001), attitude toward using (β=.301, t =2.299, P=.02), and promotion of health (β=.210, t =2.108, P=.03) were found to have a statistically significant impact on behavior intention to use eHealth apps (R =76.4%). Perceived ease of use (PEOU; β=.179, t =2.623, P=.009) and PU (β=.755, t =12.888, P<.001) were found to have a statistically significant impact on attitude toward using (R >=78.2%). Furthermore, PEOU (β=.203, t =2.810, P=.005), health benefits (β=.448, t =4.010, P<.001), and promotion of health (β=.281, t =2.393, P=.01) exerted a significant impact on PU (R =72.7%). Finally, health benefits (β=.640, t =14.948, P<.001) had a statistically significant impact on PEOU (R =40.9%), while promotion of health (β=.865, t =29.943, P<.001) significantly influenced health benefits (R =74.7%). mHealth apps could be used to predict the behavior of patients in the face of recommendations to prevent pandemics, such as COVID-19 or SARS, and to track users' symptoms while they stay at home. Gender is a determining factor that influences the intention to use mHealth apps, so perhaps different interfaces and utilities could be designed according to gender.

El propósito de este trabajo es analizar empíricamente, la influencia de las variables Complejidad Tecnológica, Formación y Soporte y Apoyo Técnico en el seno de una organización y como pueden afectar a la intención de uso final de la tecnología cloud. Se evaluaron, a través de una encuesta, 150 empresas de Andalucía. Los aspectos claves que se han identificado con dicha intención han sido la disponibilidad en el soporte técnico, dudas o problemas de uso relacionados con la complejidad y la adecuación de la formación recibida por parte de la organización. Los resultados indican que la complejidad ejerce un efecto negativo, mientras que la formación y el soporte son claves, con un peso muy similar, en la intención de uso, descubriéndose que el conocimiento compartido o cooperativo es clave en la adopción de la tecnología cloud computing. Palabras-clave: Cloud Computing; SaaS; Complejidad Tecnológica; Formación Profesional; Soporte y Apoyo Técnico. The purpose of this paper is to analyze empirically the influence of the variables Technological Complexity, Training and Support and Technical Support within an organization and how they can affect the end use intention of cloud technology. 150 companies from Andalusia were evaluated through a survey. The key aspects that have been identified with this intention have been the availability in the technical support, doubts or problems of use related to the complexity and the adequacy of the training received by the organization. The results indicate that complexity has a negative effect, while training and support are key, with a very similar weight, in the intention to use, finding that shared or cooperative knowledge is key in the adoption of cloud computing technology. Keywords: Cloud Computing; SaaS; Technological Complexity; Training; Cooperation and Technical Support.

Este trabajo aborda el estudio de las diferentes motivaciones y potenciales habilidades de los estudiantes en el contexto de entornos virtuales de trabajo en equipo. El objetivo consistió en la identificación de aquellos factores determinantes y motivaciones que poseen los estudiantes de educación superior, quienes fueron encuestados en diferentes escuelas de negocio de Madrid y Andalucía, España. Mediante un análisis descriptivo se identificaron los principales factores de influencia de los entornos virtuales desde la perspectiva del estudiante. Se tuvo en cuenta la motivación del estudiante respecto a su perspectiva personal como alumno, sobre sus profesores y sobre la institución donde desarrollan sus estudios. De esta forma, se consideraron diferentes clases de motivaciones y distinto grado de influencia, dependiendo del colectivo analizado. Los resultados pueden ayudar a los gestores educativos en la creación de estrategias basadas en los múltiples entornos virtuales que se ofrecen en la actualidad, dirigidas al trabajo en equipo entre alumnos, grupos de alumnos, docentes y con la propia institución educativa. Igualmente, estos resultados pueden contribuir a la mejora de los servicios virtuales que ofrecen las diferentes instituciones educativas en su relación con el estudiante, de cara a implementar y potenciar herramientas que permitan mejorar el trabajo en equipo en entornos virtuales de aprendizaje.

Este trabajo aborda el estudio de las diferentes motivaciones y potenciales habilidades de los estudiantes en el contexto de entornos virtuales de trabajo en equipo. El objetivo consistió en la identificación de aquellos factores determinantes y motivaciones que poseen los estudiantes de educación superior, quienes fueron encuestados en diferentes escuelas de negocio de Madrid y Andalucía, España. Mediante un análisis descriptivo se identificaron los principales factores de influencia de los entornos virtuales desde la perspectiva del estudiante. Se tuvo en cuenta la motivación del estudiante respecto a su perspectiva personal como alumno, sobre sus profesores y sobre la institución donde desarrollan sus estudios. De esta forma, se consideraron diferentes clases de motivaciones y distinto grado de influencia, dependiendo del colectivo analizado. Los resultados pueden ayudar a los gestores educativos en la creación de estrategias basadas en los múltiples entornos virtuales que se ofrecen en la actualidad, dirigidas al trabajo en equipo entre alumnos, grupos de alumnos, docentes y con la propia institución educativa. Igualmente, estos resultados pueden contribuir a la mejora de los servicios virtuales que ofrecen las diferentes instituciones educativas en su relación con el estudiante, de cara a implementar y potenciar herramientas que permitan mejorar el trabajo en equipo en entornos virtuales de aprendizaje.