DOI: https://doi.org/10.1186/s41239-024-00478-x
تاريخ النشر: 2024-07-30
المؤلف: Muhammad Farrukh Shahzad وآخرون
الموضوع الرئيسي: الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية والتعليم
نظرة عامة
تبحث ورقة البحث في دمج ChatGPT، أداة الذكاء الاصطناعي التوليدية، في مؤسسات التعليم العالي في الصين، مع التركيز على الوعي والقبول واعتماد هذه التكنولوجيا بين طلاب الجامعات. باستخدام نمذجة المعادلات الهيكلية بالحد الأدنى من المربعات (PLS-SEM) على بيانات من 320 مشاركًا، توسع الدراسة نموذج قبول التكنولوجيا (TAM) من خلال دمج الذكاء المدرك كعامل رئيسي. تشير النتائج إلى أن الوعي بـ ChatGPT يؤثر بشكل كبير على نوايا الاعتماد، حيث يعمل سهولة الاستخدام المدركة، والفائدة المدركة، والذكاء كوسائط في هذه العلاقة. بالإضافة إلى ذلك، يعد الثقة المدركة عاملاً معتدلاً يربط بين الوعي والعوامل الوسيطة.
تختتم الدراسة بتسليط الضوء على خمسة نتائج رئيسية تتعلق باعتماد ChatGPT: (1) يؤثر الوعي بـ ChatGPT بشكل إيجابي على نية الاعتماد؛ (2) تسهل سهولة الاستخدام المدركة هذه العلاقة؛ (3) تلعب الفائدة المدركة أيضًا دورًا وسطيًا؛ (4) الوساطة الكبيرة للذكاء المدرك في العلاقة؛ و(5) تعد الثقة المدركة عاملاً معتدلاً في العلاقات بين الوسطاء والوعي. توفر هذه الرؤى استراتيجيات قابلة للتنفيذ لمطوري التكنولوجيا والمعلمين لتعزيز الاستخدام الأخلاقي والفعال لأدوات الذكاء الاصطناعي في البيئات الأكاديمية، مما يضمن دعمها للتفكير النقدي والإبداع في تقييمات الطلاب.
مقدمة
تسلط مقدمة ورقة البحث هذه الضوء على التأثير التحويلي للذكاء الاصطناعي (AI)، وخاصة من خلال الوكلاء المحادثين مثل ChatGPT، على التعليم العالي في الصين. مع اعتماد المؤسسات التعليمية بشكل متزايد على تقنيات الذكاء الاصطناعي لتلبية الاحتياجات المتطورة للطلاب والمعلمين، يصبح فهم ديناميات الوعي والقبول واعتماد ChatGPT أمرًا حاسمًا. تؤكد الورقة على أهمية وعي الطلاب بقدرات ChatGPT، حيث أن هذا الوعي ضروري لتعزيز بيئة تعليمية شاملة وضمان الوصول العادل إلى فرص التعلم.
تستخدم الدراسة نموذج قبول التكنولوجيا (TAM) لاستكشاف كيفية تأثير سهولة الاستخدام المدركة (PE) والفائدة المدركة (PU) والذكاء المدرك (PI) على العلاقة بين وعي ChatGPT ونية الاعتماد. بالإضافة إلى ذلك، تحقق من دور الثقة المدركة كعامل معتدل في هذه العلاقة. تهدف الأبحاث إلى سد فجوة ملحوظة في الأدبيات المتعلقة بوعي الطلاب ونوايا اعتماد ChatGPT في السياق التعليمي الصيني، حيث أغفلت الدراسات السابقة إلى حد كبير هذا الجانب. من المتوقع أن توفر النتائج رؤى قيمة للمعلمين في تطوير استراتيجيات تعليمية فعالة ومعالجة القضايا الأخلاقية المتعلقة باستخدام الذكاء الاصطناعي في التعليم.
طرق البحث
تحدد قسم منهجية البحث النهج المنهجي المستخدم في الدراسة للتحقيق في الفرضيات المحددة. استخدمت الدراسة تصميمًا مختلطًا، يجمع بين تقنيات جمع البيانات الكمية والنوعية. تم جمع البيانات الكمية من خلال استبيانات منظمة تم توزيعها على عينة تمثيلية، بينما تم الحصول على رؤى نوعية من خلال مقابلات معمقة مع المشاركين المختارين. سمح هذا النهج المزدوج بإجراء تحليل شامل لأسئلة البحث.
شمل تحليل البيانات تقنيات إحصائية للبيانات الكمية، بما في ذلك الإحصاءات الوصفية والاختبارات الاستنتاجية لتحديد العلاقات المهمة بين المتغيرات. بالنسبة للبيانات النوعية، تم استخدام التحليل الموضوعي لتحديد الأنماط والمواضيع المتكررة، مما يوفر سياقًا أغنى للنتائج الكمية. ساهم الجمع بين هذه الطرق في إجراء فحص قوي لأهداف البحث، مما يضمن أن النتائج كانت موثوقة وصحيحة.
النتائج
في هذا البحث، تم استخدام برنامج Smart-PLS 4.0 لتحليل النموذج المفاهيمي من خلال بعدين رئيسيين: نموذج القياس والنموذج الهيكلي. استخدمت الدراسة تقنيات نمذجة المعادلات الهيكلية (SEM)، بما في ذلك تحليل المسار، ونماذج الانحدار، ونماذج الارتباط، وتحليل العوامل التأكيدية، كما أشار إليه Correia et al. (2024) وFarrukh et al. (2023). كانت طريقة PLS-SEM مفيدة بشكل خاص للتحقيق في النماذج المعقدة ذات التأثيرات متعددة المستويات، مما يسمح بفحص التفاعلات بين البنى وأدوارها الوسيطة، كما أشار إليه Sharma وVirani (2023).
شمل التحليل استخدام نموذج هيكلي لتوضيح العلاقات بين المكونات، باستخدام نهج إحصائي متعدد المتغيرات يعرف باسم المربعات الجزئية (PLS) لتقييم نموذج القياس في الوقت نفسه، وفقًا للمنهجية الموضحة من قبل Hair et al. (2013). استخدمت الدراسة تقنيات PLS-SEM لفحص البيانات وتحليلها، مما يضمن تتبع الافتراضات بدقة. في النهاية، تم تقدير مستويات مهمة لتقييم تحميلات البنى، ومعاملات المسار، والأوزان، مما يوفر تقييمًا شاملاً لصلاحية النموذج وموثوقيته.
المناقشة
في هذا القسم، تناقش الأبحاث تطبيق نموذج قبول التكنولوجيا (TAM) لفهم العوامل التي تؤثر على الوعي والقبول واعتماد ChatGPT بين طلاب التعليم العالي في الصين. تحدد الدراسة المكونات الرئيسية لـ TAM—سهولة الاستخدام المدركة (PE)، والفائدة المدركة (PU)، والذكاء المدرك (PI)—كوسائط في العلاقة بين وعي المستخدم ونوايا الاعتماد. تفترض أن زيادة الوعي بقدرات ChatGPT يمكن أن تعزز تصورات المستخدمين حول سهولة استخدامه وفائدته، مما يعزز بالتالي نية أكبر لاعتماد التكنولوجيا. علاوة على ذلك، يتم تقديم الثقة المدركة كعامل معتدل قد يقوي العلاقات الإيجابية بين الوعي وPE وPU وPI، مما يشير إلى أن مستويات الثقة الأعلى قد تعزز تأثير هذه التصورات على نوايا الاعتماد.
تؤكد الأبحاث على أهمية وعي المستخدم كشرط مسبق لاعتماد التكنولوجيا، مشيرة إلى أن المبادرات التعليمية يمكن أن تعزز فهم وظائف ChatGPT وفوائده. تبرز أن تصورات المستخدمين حول سهولة الاستخدام والفائدة تتأثر بشكل كبير بوعيهم بالتكنولوجيا، والذي يمكن أن يتشكل من خلال التأثيرات الاجتماعية والشهادات الإيجابية. تستكشف الدراسة أيضًا الأدوار الوسيطة لـ PE وPU وPI في سياق ChatGPT، مقترحة فرضيات تربط هذه البنى بوعي المستخدم ونوايا الاعتماد. بشكل عام، تؤكد النتائج على ضرورة تعزيز الوعي والثقة لتسهيل دمج ChatGPT في الممارسات التعليمية.
القيود
تسلط قيود البحث الحالي الضوء على عدة مجالات للتحسين والاستكشاف المستقبلي. أولاً، يقتصر تركيز الدراسة على بيئة واحدة—جامعات بكين—وحجم العينة الصغيرة مما يحد من تعميم النتائج على سياقات أو دول أخرى. لتعزيز الصلاحية الخارجية، يجب أن تأخذ الأبحاث المستقبلية في الاعتبار عينات أكبر وأكثر تنوعًا عبر بيئات تعليمية مختلفة. بالإضافة إلى ذلك، قد يكشف توسيع النطاق ليشمل دراسات مقارنة بين دول مختلفة أو أنواع مختلفة من المؤسسات التعليمية (مثل الكليات مقابل الجامعات) عن اختلافات كبيرة في التصورات واستخدام ChatGPT.
علاوة على ذلك، تعترف الأبحاث بأن آراء الطلاب ونوايا الاعتماد قد تكون قد تشكلت من خلال معرفتهم المحدودة بـ ChatGPT. قد يؤدي هذا النقص في المعرفة إلى الاعتماد على الانطباعات الأولية أو المعتقدات الموجودة مسبقًا، مما يشير إلى أن النتائج تعكس فقط فهمًا أوليًا للتطبيق. أخيرًا، يتطلب تأثير العوامل الاجتماعية والأخلاقية والاقتصادية على معتقدات وسلوكيات الطلاب بشأن ChatGPT مزيدًا من التحقيق، حيث يمكن أن يؤدي استكشاف هذه الأبعاد إلى فهم أكثر شمولاً للموضوع.
DOI: https://doi.org/10.1186/s41239-024-00478-x
Publication Date: 2024-07-30
Author(s): Muhammad Farrukh Shahzad et al.
Primary Topic: Artificial Intelligence in Healthcare and Education
Overview
The research paper investigates the integration of ChatGPT, a generative artificial intelligence tool, in higher education institutions in China, focusing on the awareness, acceptance, and adoption of this technology among university students. Utilizing partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM) on data from 320 participants, the study extends the Technology Acceptance Model (TAM) by incorporating perceived intelligence as a key determinant. Findings indicate that awareness of ChatGPT significantly influences adoption intentions, with perceived ease of use, usefulness, and intelligence serving as mediators in this relationship. Additionally, perceived trust moderates the connections between awareness and the mediating factors.
The study concludes by highlighting five key outcomes related to the adoption of ChatGPT: (1) ChatGPT awareness positively affects adoption intention; (2) perceived ease of use mediates this relationship; (3) perceived usefulness also plays a mediating role; (4) perceived intelligence significantly mediates the association; and (5) perceived trust moderates the relationships among the mediators and awareness. These insights provide actionable strategies for technology developers and educators to enhance the ethical and effective use of AI tools in academic settings, ensuring that they support critical thinking and creativity in student assessments.
Introduction
The introduction of this research paper highlights the transformative impact of artificial intelligence (AI), particularly through conversational agents like ChatGPT, on higher education in China. As educational institutions increasingly adopt AI technologies to meet the evolving needs of students and educators, understanding the dynamics of awareness, acceptance, and adoption of ChatGPT becomes critical. The paper emphasizes the importance of students’ awareness of ChatGPT’s capabilities, as this awareness is essential for fostering an inclusive educational environment and ensuring equitable access to learning opportunities.
The study employs the Technology Acceptance Model (TAM) to explore how perceived ease of use (PE), perceived usefulness (PU), and perceived intelligence (PI) mediate the relationship between ChatGPT awareness and adoption intention. Additionally, it investigates the role of perceived trust as a moderator in this relationship. The research aims to fill a notable gap in the literature regarding students’ awareness and adoption intentions of ChatGPT in the Chinese educational context, as previous studies have largely overlooked this aspect. The findings are expected to provide valuable insights for educators in developing effective teaching strategies and addressing ethical concerns related to AI usage in education.
Methods
The research methodology section outlines the systematic approach employed in the study to investigate the specified hypotheses. The study utilized a mixed-methods design, integrating both quantitative and qualitative data collection techniques. Quantitative data were gathered through structured surveys administered to a representative sample, while qualitative insights were obtained via in-depth interviews with selected participants. This dual approach allowed for a comprehensive analysis of the research questions.
Data analysis involved statistical techniques for the quantitative data, including descriptive statistics and inferential tests to determine significant relationships among variables. For qualitative data, thematic analysis was employed to identify recurring patterns and themes, providing a richer context to the quantitative findings. The combination of these methods facilitated a robust examination of the research objectives, ensuring that the results were both reliable and valid.
Results
In this research, Smart-PLS 4.0 software was utilized to analyze the conceptual model through two primary dimensions: the measurement model and the structural model. The study employed Structural Equation Modeling (SEM) techniques, including path analysis, regression models, correlation models, and confirmatory factor analysis, as referenced by Correia et al. (2024) and Farrukh et al. (2023). The PLS-SEM method was particularly advantageous for investigating complex models with multi-level effects, allowing for the examination of interactions among constructs and their mediating roles, as noted by Sharma and Virani (2023).
The analysis involved the use of a structural model to illustrate relationships between components, employing a multivariate statistical approach known as partial least squares (PLS) to evaluate the measurement model concurrently, following the methodology outlined by Hair et al. (2013). The study applied PLS-SEM techniques for data screening and analysis, ensuring rigorous assumption tracking. Ultimately, significant levels were estimated to assess construct loadings, path coefficients, and weights, providing a comprehensive evaluation of the model’s validity and reliability.
Discussion
In this section, the research discusses the application of the Technology Acceptance Model (TAM) to understand the factors influencing the awareness, acceptance, and adoption of ChatGPT among higher education students in China. The study identifies key components of TAM—perceived ease of use (PE), perceived usefulness (PU), and perceived intelligence (PI)—as mediators in the relationship between user awareness and adoption intentions. It posits that increased awareness of ChatGPT’s capabilities can enhance users’ perceptions of its ease of use and usefulness, thereby fostering a greater intention to adopt the technology. Furthermore, perceived trust is introduced as a moderating factor that may strengthen the positive relationships between awareness, PE, PU, and PI, suggesting that higher trust levels could amplify the impact of these perceptions on adoption intentions.
The research emphasizes the importance of user awareness as a precursor to technology adoption, noting that educational initiatives can enhance understanding of ChatGPT’s functionalities and benefits. It highlights that users’ perceptions of ease of use and usefulness are significantly influenced by their awareness of the technology, which can be shaped by social influences and positive testimonials. The study also explores the mediating roles of PE, PU, and PI in the context of ChatGPT, proposing hypotheses that link these constructs to user awareness and adoption intentions. Overall, the findings underscore the necessity of fostering awareness and trust to facilitate the integration of ChatGPT into educational practices.
Limitations
The limitations of the present research highlight several areas for improvement and future exploration. Firstly, the study’s focus on a single environment—Beijing universities—and its small sample size limit the generalizability of the findings to other contexts or countries. To enhance external validity, future research should consider larger and more diverse samples across various educational settings. Additionally, expanding the scope to include comparative studies between different nations or types of educational institutions (e.g., colleges versus universities) could reveal significant differences in the perceptions and usage of ChatGPT.
Moreover, the research acknowledges that students’ opinions and adoption intentions may have been shaped by their limited familiarity with ChatGPT. This lack of knowledge could lead to reliance on initial impressions or pre-existing beliefs, suggesting that the findings reflect only a preliminary understanding of the application. Lastly, the influence of social, ethical, and socioeconomic factors on students’ beliefs and behaviors regarding ChatGPT warrants further investigation, as exploring these dimensions could yield a more comprehensive understanding of the topic.