DOI: https://doi.org/10.3390/ejihpe14070132
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39056647
تاريخ النشر: 2024-07-08
المؤلف: Ibrahim A. Elshaer وآخرون
الموضوع الرئيسي: اعتماد التكنولوجيا وسلوك المستخدم
نظرة عامة
تستكشف هذه الدراسة العوامل التي تؤثر على اعتماد طلاب الجامعات لـ ChatGPT في التعلم، مع التركيز بشكل خاص على التأثيرات المعتدلة للجنس والتخصص الأكاديمي. من خلال توسيع النظرية الموحدة لقبول واستخدام التكنولوجيا (UTAUT)، تتضمن البحث الجنس وتخصصات الدراسة كعوامل معتدلة تؤثر على قبول الطلاب واستخدامهم لـ ChatGPT. تم جمع البيانات من طلاب من مختلف التخصصات في الجامعات السعودية، وتم إجراء التحليل باستخدام Smart PLS.
تكشف النتائج عن تأثير معتدل كبير للجنس على العلاقة بين توقع الأداء واستخدام ChatGPT، مما يشير إلى أن توقع الأداء له تأثير أقوى على الطلاب الذكور مقارنة بالطالبات. بالإضافة إلى ذلك، وُجد أن التأثير الاجتماعي يؤثر بشكل أكبر على الطلاب الذكور مقارنة بالطالبات فيما يتعلق باستخدامهم لـ ChatGPT. علاوة على ذلك، أظهر تخصص الدراسة أنه يعدل العلاقة بين التأثير الاجتماعي واستخدام ChatGPT، حيث كان طلاب العلوم الاجتماعية أكثر تأثراً بالعوامل الاجتماعية من أولئك في العلوم التطبيقية. يتم مناقشة آثار هذه النتائج على الممارسات التعليمية واعتماد التكنولوجيا.
مقدمة
تسلط مقدمة ورقة البحث الضوء على الأهمية المتزايدة للذكاء الاصطناعي (AI) عبر مجالات مختلفة، وخاصة في التعليم. تشير إلى الآثار الإيجابية للذكاء الاصطناعي، مثل تحسين أساليب التدريس وتوفير أدوات تحليلية للطلاب، مع التركيز بشكل خاص على منصات مثل ChatGPT. حددت الدراسات السابقة عدة عوامل تؤثر على تصورات الطلاب لأدوات الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك قابلية الاستخدام، ومساعدة الواجبات المنزلية، والتحضير للامتحانات. ومع ذلك، لا يزال هناك فجوة في فهم كيفية تأثير الجنس والتخصص الأكاديمي على قبول واستخدام الذكاء الاصطناعي في السياقات التعليمية.
تهدف الدراسة الحالية إلى معالجة هذه الفجوة من خلال التحقيق في التأثيرات الدقيقة للجنس والتخصص على استخدام ChatGPT بين طلاب التعليم العالي في المملكة العربية السعودية. تبني على النظرية الموحدة لاعتماد واستخدام التكنولوجيا (UTAUT) لاستكشاف هذه الديناميكيات، مع الاعتراف بأن العوامل الثقافية في البيئات المنفصلة قد تؤثر على التفاعلات مع أدوات الذكاء الاصطناعي. من خلال فحص هذه الاختلافات، تسعى الدراسة إلى تقديم رؤى يمكن أن تعزز من اعتماد وفعالية تقنيات الذكاء الاصطناعي في البيئات التعليمية، مما يساهم في فهم أعمق لكيفية تفاعل الطلاب مع الذكاء الاصطناعي في مساعيهم الأكاديمية.
طرق البحث
توضح قسم “طرق البحث” في ورقة البحث التصميم التجريبي والتقنيات التحليلية المستخدمة للتحقيق في أسئلة البحث. يتناول معايير اختيار المشاركين، والإجراءات المحددة المتبعة خلال جمع البيانات، والأدوات المستخدمة للقياس والتحليل. يتم وصف الطرق الإحصائية، بما في ذلك تحليل الانحدار واختبار الفرضيات، لتقييم دلالة النتائج. بالإضافة إلى ذلك، يتم تحديد أي برامج أو نماذج حسابية تم استخدامها في التحليل، مما يضمن إمكانية إعادة الإنتاج والشفافية في عملية البحث.
بشكل عام، يوفر هذا القسم نظرة شاملة على الإطار المنهجي الذي يدعم الدراسة، مما يسمح بفهم واضح لكيفية اشتقاق النتائج وآثارها ضمن السياق الأوسع لمجال البحث.
النتائج
ركزت نتائج الدراسة على تقييم الخصائص النفسية لنموذج القياس باستخدام معايير مختلفة، بما في ذلك ألفا كرونباخ، والموثوقيات المركبة (CR)، ومتوسط التباين المستخرج (AVE). أظهرت جميع عناصر المقياس تحميلات معيارية تبلغ 0.7 أو أعلى، مما يشير إلى صلاحية تقارب قوية. تجاوزت قيم ألفا كرونباخ وCR الحد الأدنى المطلوب البالغ 0.7، مما يؤكد الاتساق الداخلي للبناءات. بالإضافة إلى ذلك، تجاوزت جميع قيم AVE العتبة الموصى بها البالغة 0.5، مما يؤكد صلاحية التقارب المرضية.
لتقييم صلاحية التمييز، استخدمت الدراسة المنهجية المقترحة من قبل فورنيل ولارك، مما يظهر أن الجذر التربيعي لـ AVE لكل بناء تجاوز الارتباطات مع البناءات الأخرى. علاوة على ذلك، تم استخدام نسبة الارتباطات بين السمات المختلفة (HTMT)، حيث ظلت جميع قيم HTMT أقل من العتبة الحرجة البالغة 0.9، مما يؤكد صلاحية التمييز. أشارت قيم R² المعاد حسابها إلى أن أبعاد UTAUT (توقع الأداء، توقع الجهد، التأثير الاجتماعي، وظروف التيسير) تفسر 36.3% من التباين في النية لاستخدام Chat-GPT. عندما تم اعتبار كل من أبعاد UTAUT والنية لاستخدام Chat-GPT، زادت القوة التفسيرية إلى 66.9% للاستخدام الفعلي لـ Chat-GPT.
المناقشة
استخدمت الدراسة إطار UTAUT للتحقيق في العوامل التي تؤثر على اعتماد الطلاب لـ ChatGPT لأغراض تعليمية، مع التركيز على الأدوار المعتدلة للجنس والتخصص الأكاديمي. أشارت النتائج الرئيسية إلى أن توقع الأداء (PE)، وتوقع الجهد (EE)، والتأثير الاجتماعي (SI) أثرت بشكل كبير وإيجابي على نوايا الطلاب السلوكية (BI) لاستخدام ChatGPT، مما يدعم الفرضيات H1 وH2 وH3. يتماشى هذا مع الأدبيات الحالية، مما يشير إلى أن الطلاب يرون ChatGPT كأداة قيمة تعزز الأداء الأكاديمي والإنتاجية. على العكس من ذلك، وُجد أن ظروف التيسير (FC) تؤثر سلبًا على سلوك الطلاب فيما يتعلق باستخدام ChatGPT، مما أدى إلى رفض الفرضية H4، التي تتعارض مع إطار UTAUT.
بالإضافة إلى ذلك، كشفت الدراسة أن الجنس يعدل العلاقة بين PE واستخدام ChatGPT، مع ملاحظة تأثير أقوى على الطلاب الذكور مقارنة بالإناث. كان للتأثير الاجتماعي أيضًا تأثير أكثر وضوحًا على الطالبات، مما يبرز التأثيرات المختلفة بناءً على الجنس. كما أن تخصص الدراسة عدل التأثير الاجتماعي على استخدام ChatGPT، خاصةً في العلوم الاجتماعية مقارنةً بالعلوم الطبيعية. تؤكد هذه الرؤى على أهمية مراعاة السياقات الديموغرافية والتخصصية في فهم اعتماد التكنولوجيا في البيئات التعليمية. بشكل عام، تسهم الدراسة في النقاش حول دمج الذكاء الاصطناعي في بيئات التعلم، مما يبرز الحاجة إلى ظروف داعمة ونهج مخصص لتعزيز تفاعل الطلاب مع أدوات الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT.
القيود
ت stem القيود في هذه الدراسة بشكل أساسي من اعتمادها على منهجية الاستطلاع الذاتي، مما قد يقدم تحيزًا في الاستجابة حيث يمكن أن يقدم المشاركون إجابات مرغوبة اجتماعيًا. بالإضافة إلى ذلك، تقتصر الدراسة على سياق ثقافي محدد (المملكة العربية السعودية) وإعداد مؤسسي (طلاب الجامعات)، مما قد يحد من إمكانية تعميم النتائج على بيئات تعليمية أخرى حيث قد تختلف العوامل الثقافية والمؤسسية بشكل كبير.
علاوة على ذلك، لم تأخذ الدراسة في الاعتبار متغيرات أخرى قد تؤثر على قبول واستخدام ChatGPT، مثل التعرض السابق لأدوات الذكاء الاصطناعي، والوصول إلى التكنولوجيا، والوضع الاجتماعي والاقتصادي. يمكن أن يوفر معالجة هذه العوامل في الأبحاث المستقبلية، وخاصة من خلال نهج طولي، رؤى أعمق حول الديناميكيات المتطورة لاعتماد الطلاب لأدوات الذكاء الاصطناعي وتأثيرات الجنس وتخصص الدراسة على قبولهم واستخدامهم لـ ChatGPT.
DOI: https://doi.org/10.3390/ejihpe14070132
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39056647
Publication Date: 2024-07-08
Author(s): Ibrahim A. Elshaer et al.
Primary Topic: Technology Adoption and User Behaviour
Overview
This study investigates the factors influencing university students’ adoption of ChatGPT for learning, with a particular focus on the moderating effects of gender and academic discipline. By expanding the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT), the research incorporates gender and study disciplines as moderators affecting students’ acceptance and usage of ChatGPT. Data were collected from students across various disciplines in Saudi universities, and the analysis was conducted using Smart PLS.
The findings reveal a significant moderating effect of gender on the relationship between performance expectancy and ChatGPT usage, indicating that performance expectancy has a stronger influence on male students compared to female students. Additionally, social influence was found to impact male students more significantly than female students regarding their use of ChatGPT. Furthermore, the study discipline was shown to moderate the relationship between social influence and ChatGPT usage, with social sciences students being more influenced by social factors than those in applied sciences. The implications of these findings for educational practices and technology adoption are discussed.
Introduction
The introduction of the research paper highlights the growing significance of artificial intelligence (AI) across various fields, particularly in education. It notes the positive impacts of AI, such as enhancing teaching methodologies and providing analytical tools for students, with a specific focus on platforms like ChatGPT. Previous studies have identified several factors influencing students’ perceptions of AI tools, including usability, homework assistance, and exam preparation. However, there remains a gap in understanding how gender and academic discipline affect the acceptance and usage of AI in educational contexts.
The current study aims to address this gap by investigating the nuanced effects of gender and discipline on the utilization of ChatGPT among higher education students in Saudi Arabia. It builds on the Unified Theory of Adoption and Usage of Technology (UTAUT) to explore these dynamics, acknowledging that cultural factors in segregated environments may influence interactions with AI tools. By examining these variations, the research seeks to provide insights that could enhance the adoption and effectiveness of AI technologies in educational settings, ultimately contributing to a deeper understanding of how students engage with AI in their academic pursuits.
Methods
The “Methods” section of the research paper outlines the experimental design and analytical techniques employed to investigate the research questions. It details the selection criteria for participants, the specific procedures followed during data collection, and the tools used for measurement and analysis. Statistical methods, including regression analysis and hypothesis testing, are described to assess the significance of the findings. Additionally, any software or computational models utilized in the analysis are specified, ensuring reproducibility and transparency in the research process.
Overall, this section provides a comprehensive overview of the methodological framework that underpins the study, allowing for a clear understanding of how the results were derived and their implications within the broader context of the research field.
Results
The results of the study focused on evaluating the measurement model’s psychometric properties using various criteria, including Cronbach’s α, composite reliabilities (CR), and average variance extracted (AVE). All scale items demonstrated standardized loadings of 0.7 or higher, indicating strong convergent validity. Both Cronbach’s α and CR values exceeded the minimum threshold of 0.7, confirming the internal consistency of the constructs. Additionally, all AVE values surpassed the recommended threshold of 0.5, thereby affirming satisfactory convergent validity.
To assess discriminant validity, the study employed the methodology proposed by Fornell and Larcker, demonstrating that the square root of the AVE for each construct exceeded the correlations with other constructs. Furthermore, the heterotrait-monotrait (HTMT) ratio of correlations was utilized, with all HTMT values remaining below the critical threshold of 0.9, thus confirming discriminant validity. The bootstrapped R² values indicated that the UTAUT dimensions (performance expectancy, effort expectancy, social influence, and facilitating conditions) explained 36.3% of the variance in the intention to use Chat-GPT. When both the UTAUT dimensions and intention to use Chat-GPT were considered, the explanatory power increased to 66.9% for actual usage of Chat-GPT.
Discussion
The research employed the UTAUT framework to investigate factors influencing students’ adoption of ChatGPT for educational purposes, focusing on the moderating roles of gender and academic discipline. Key findings indicated that performance expectancy (PE), effort expectancy (EE), and social influence (SI) significantly and positively affected students’ behavioral intentions (BI) to use ChatGPT, supporting hypotheses H1, H2, and H3. This aligns with existing literature, suggesting that students perceive ChatGPT as a valuable tool that enhances academic performance and productivity. Conversely, facilitating conditions (FC) were found to negatively impact students’ behavior regarding ChatGPT usage, leading to the rejection of hypothesis H4, which contradicts the UTAUT framework.
Additionally, the study revealed that gender moderates the relationship between PE and ChatGPT usage, with a stronger effect observed in male students compared to females. Social influence also had a more pronounced impact on female students, highlighting the differential effects based on gender. The discipline of study further moderated the influence of social factors on ChatGPT usage, particularly within social sciences compared to natural sciences. These insights underscore the importance of considering demographic and disciplinary contexts in understanding technology adoption in educational settings. Overall, the research contributes to the discourse on AI integration in learning environments, emphasizing the need for supportive conditions and tailored approaches to enhance student engagement with AI tools like ChatGPT.
Limitations
The limitations of this study primarily stem from its reliance on a self-report survey methodology, which may introduce response bias as participants could provide socially desirable answers. Additionally, the research is confined to a specific cultural context (Saudi Arabia) and an institutional setting (university students), potentially limiting the generalizability of the findings to other educational environments where cultural and institutional factors may differ significantly.
Furthermore, the study did not account for other variables that could influence the acceptance and utilization of ChatGPT, such as prior exposure to AI tools, access to technology, and socio-economic status. Addressing these factors in future research, particularly through a longitudinal approach, could provide deeper insights into the evolving dynamics of students’ adoption of AI tools and the moderating effects of gender and study discipline on their acceptance and usage of ChatGPT.