In today’s technology-enriched environment, online research databases have become an indispensable tool in learning and research activities. Libraries worldwide have incorporated them as an integral part of their current service delivery. This study intends to determine whether the technology satisfaction model (TSM) validly measures postgraduate students’ satisfaction of using online research databases in an academic library. It further explores the relationships among antecedents within the model. To measure the components of the TSM, the stratified random sampling strategy was used to conduct a survey with 300 postgraduate students from six faculties of COMSATS University Islamabad (CUI) in Pakistan. The data were statistically analysed using the Rasch model and structural equation modelling (SEM). The results of the study illustrate direct and indirect associations among the exogenous, endogenous and mediating variables of the TSM, with the studied postgraduate students’ computer self-efficacy playing a crucial role in influencing their satisfaction. The TSM shows that 69% of the variance in the postgraduate students’ satisfaction can be explained by perceived usefulness, computer self-efficacy and perceived ease of use, which confirm that the TSM has a strong predictive power and is viable for measuring endogenous variable. The findings also make a significant contribution to the testing of databases for academics, service providers and researchers in higher education.

中文翻译：

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研究生使用在线研究数据库满意度的决定因素研究

在当今技术丰富的环境中，在线研究数据库已成为学习和研究活动中不可或缺的工具。世界各地的图书馆已将它们作为其当前服务交付的一个组成部分。本研究旨在确定技术满意度模型 (TSM) 是否有效衡量研究生在学术图书馆中使用在线研究数据库的满意度。它还进一步探讨了模型中前因之间的关系。为了衡量 TSM 的组成部分，使用分层随机抽样策略对来自巴基斯坦伊斯兰堡 COMSATS 大学 (CUI) 六个学院的 300 名研究生进行了调查。使用 Rasch 模型和结构方程模型 (SEM) 对数据进行统计分析。研究结果说明了 TSM 的外生、内生和中介变量之间的直接和间接关联，所研究的研究生的计算机自我效能感在影响他们的满意度方面起着至关重要的作用。TSM 表明，69% 的研究生满意度方差可以用感知有用性、计算机自我效能感和感知易用性来解释，这证实了 TSM 具有很强的预测能力，并且可以用于测量内生变量。研究结果还为高等教育中的学者、服务提供者和研究人员的数据库测试做出了重大贡献。研究的研究生的计算机自我效能感在影响他们的满意度方面起着至关重要的作用。TSM 表明，69% 的研究生满意度方差可以用感知有用性、计算机自我效能感和感知易用性来解释，这证实了 TSM 具有很强的预测能力，并且可以用于测量内生变量。研究结果还为高等教育中的学者、服务提供者和研究人员的数据库测试做出了重大贡献。研究的研究生的计算机自我效能感在影响他们的满意度方面起着至关重要的作用。TSM 表明，69% 的研究生满意度方差可以用感知有用性、计算机自我效能感和感知易用性来解释，这证实了 TSM 具有很强的预测能力，并且可以用于测量内生变量。研究结果还为高等教育中的学者、服务提供者和研究人员的数据库测试做出了重大贡献。这证实了 TSM 具有很强的预测能力，可用于测量内生变量。研究结果还为高等教育中的学者、服务提供者和研究人员的数据库测试做出了重大贡献。这证实了 TSM 具有很强的预测能力，可用于测量内生变量。研究结果还为高等教育中的学者、服务提供者和研究人员的数据库测试做出了重大贡献。