DOI: https://doi.org/10.3389/frai.2023.1324398
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38249792
تاريخ النشر: 2024-01-05
المؤلف: Athanasios Polyportis
الموضوع الرئيسي: الذكاء الاصطناعي في تفاعلات الخدمة
نظرة عامة
تبحث ورقة البحث في اعتماد الدردشة الآلية المدعومة بالذكاء الاصطناعي، وتحديداً ChatGPT، في التعليم العالي، مع تسليط الضوء على الحاجة إلى فحص شامل لسلوكيات استخدام الطلاب على مر الزمن. تم إجراء مسح طولي بين طلاب التعليم العالي الهولنديين لتقييم كيفية تطور استخدامهم لـ ChatGPT، مما كشف عن انخفاض ملحوظ في الاستخدام على مدار شهر واحد. استخدمت هذه الدراسة مرحلتين لجمع البيانات، تم الإشارة إليهما بـ T1 و T2، لالتقاط ديناميكيات سلوك الاستخدام.
تشير النتائج الرئيسية إلى أن التغيرات في الثقة، والقلق العاطفي، والتحكم السلوكي المدرك أثرت بشكل كبير على الانخفاض الملحوظ في استخدام ChatGPT. لا تعزز هذه الرؤى فقط فهم الجوانب الزمنية لاعتماد الذكاء الاصطناعي في السياقات التعليمية، ولكنها تقدم أيضًا تداعيات عملية لمطوري الذكاء الاصطناعي والمؤسسات التعليمية التي تهدف إلى تحسين تفاعل الطلاب مع تقنيات الذكاء الاصطناعي.
مقدمة
تسلط مقدمة ورقة البحث هذه الضوء على التأثير التحويلي لتقنيات الذكاء الاصطناعي (AI)، وخاصة الدردشة الآلية المدعومة بالذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT، على مختلف القطاعات الاجتماعية، بما في ذلك التعليم العالي. يقدم دمج هذه الأدوات فرصًا لتعزيز التواصل، ورضا المستخدم، والعمليات التعليمية. ومع ذلك، بينما تستكشف المؤسسات دمج الدردشة الآلية المدعومة بالذكاء الاصطناعي في المناهج الدراسية، يصبح من الضروري فهم سلوكيات استخدام الطلاب الفعلية—بعيدًا عن المواقف والنوايا فقط. تؤكد الورقة على الحاجة إلى التحقيق في الديناميات الزمنية لسلوك الاستخدام، حيث يمكن أن تكشف هذه الديناميات عن رؤى حول كيفية تكيف الطلاب مع تقنيات الذكاء الاصطناعي والتفاعل معها بمرور الوقت.
تهدف الدراسة إلى سد فجوة في أبحاث قبول التكنولوجيا الحالية من خلال التركيز على عوامل نفسية محددة—الثقة، والقلق العاطفي، والتحكم السلوكي المدرك—التي قد تؤثر على التغيرات في سلوك استخدام الطلاب لـ ChatGPT. تم اختيار هذه العوامل لاحتوائها على إمكانية التغير مع مرور الوقت، وهو أمر أساسي لفهم العلاقة المتطورة بين الطلاب والدردشة الآلية المدعومة بالذكاء الاصطناعي. من خلال استخدام تصميم طولي، تسعى الدراسة إلى فحص كيفية تأثير هذه العوامل على تفاعلات الطلاب مع ChatGPT، مما يساهم في فهم أعمق لاعتماد الذكاء الاصطناعي في التعليم العالي وإبلاغ الاستراتيجيات لتحسين تفاعل الطلاب مع مثل هذه التقنيات.
الطرق
في هذه الدراسة، تم استخدام منهجية مسح من مرحلتين لجمع البيانات من الطلاب في مؤسسات التعليم العالي الهولندية. تضمنت المرحلة الأولى توزيع استبيان على 420 مشاركًا عبر منصة Prolific، مع معايير فحص مسبقة صارمة لضمان أن جميع المستجيبين هم طلاب مسجلون حاليًا في هولندا. تم تضمين سؤال تأكيدي بشأن حالة تسجيلهم، إلى جانب سؤال فحص لتحديد أولئك الذين لديهم خبرة سابقة في استخدام ChatGPT في أنشطتهم الأكاديمية. من بين المشاركين الأوليين، استوفى 355 المعايير الأهلية.
حدثت المرحلة الثانية بعد ثمانية أشهر، مستهدفةً 355 مستجيبًا مؤهلاً بدعوات مخصصة. تم جمع ما مجموعه 244 استجابة خلال أسبوع، مما أسفر عن معدل استجابة قدره 67.6%. للتحقق من استمرار التسجيل، أدى سؤال فحص إضافي إلى استبعاد 22 استجابة، مما أسفر عن مجموعة بيانات نهائية تضم 222 مستجيبًا (متوسط العمر = 22.82 سنة، الانحراف المعياري = 4.148، مع 43% يعرّفون أنفسهم كإناث) لمزيد من التحليل. ضمنت هذه الطريقة الصارمة عينة تمثيلية من الطلاب المألوفين مع ChatGPT في سياقهم التعليمي.
المناقشة
تسلط قسم المناقشة في ورقة البحث الضوء على التفاعل المعقد بين المشاعر، والتحكم السلوكي المدرك، والثقة في سياق اعتماد الطلاب لـ ChatGPT في التعليم العالي. تكشف الدراسة أن المشاعر السلبية، وخاصة “القلق العاطفي”، تؤثر بشكل كبير على تفاعلات الطلاب مع تقنيات الذكاء الاصطناعي. يمكن أن يعيق القلق العاطفي، الذي يتميز بعدم الراحة أو القلق عند التفاعل مع الذكاء الاصطناعي الذي يحاكي الصفات البشرية، سلوك الاستخدام. ومع ذلك، مع ازدياد معرفة الطلاب بـ ChatGPT، قد تتلاشى مشاعر القلق الأولية لديهم، مما يؤدي إلى زيادة القبول والاستخدام مع مرور الوقت. تشير هذه الديناميكية إلى أن التجارب العاطفية تلعب دورًا حاسمًا في تشكيل اعتماد التكنولوجيا ويجب أخذها في الاعتبار في تصميم وتنفيذ الذكاء الاصطناعي.
بالإضافة إلى ذلك، تؤكد النتائج على أهمية التحكم السلوكي المدرك (PBC) والثقة كمتنبئين بسلوك الاستخدام. ترتبط مستويات أعلى من PBC والثقة إيجابيًا بزيادة الاستخدام، مما يتماشى مع النظريات المعروفة في قبول التكنولوجيا. ومع ذلك، تلاحظ الدراسة انخفاضًا في كل من الثقة وPBC مع مرور الوقت، ربما بسبب تطور السياسات المؤسسية وزيادة المخاوف بشأن موثوقية الذكاء الاصطناعي. يشير الانخفاض في القلق العاطفي، جنبًا إلى جنب مع هذه العوامل، إلى أن الألفة مع الذكاء الاصطناعي يمكن أن تعزز تجربة المستخدم. إن التداعيات على المؤسسات التعليمية كبيرة؛ يجب أن تركز على تعزيز الثقة، وضمان ممارسات الذكاء الاصطناعي الأخلاقية، وخلق بيئات داعمة تعزز من التحكم المدرك للطلاب في تفاعلات الذكاء الاصطناعي لتعزيز اعتماد فعال لتقنيات مثل ChatGPT.
القيود
تسلط قيود هذه الدراسة الضوء على عدة مجالات حاسمة للتحسين في الأبحاث المستقبلية. أولاً، يثير الاعتماد على البيانات المبلغ عنها ذاتيًا مخاوف بشأن عمق ودقة الرؤى، حيث قد لا تعكس تصورات المشاركين تعقيدات تفاعلاتهم مع ChatGPT بشكل كامل. ثانيًا، توفر المنهجية، التي تشمل نقطتي قياس فقط، منظورًا زمنيًا محدودًا، حيث تلتقط فقط لمحة عن سلوك الاستخدام بدلاً من تطوره المستمر. نظرًا للطبيعة الديناميكية لاعتماد الذكاء الاصطناعي في البيئات التعليمية، هناك حاجة لملاحظات أكثر تكرارًا لتتبع هذه التغيرات بدقة.
بالإضافة إلى ذلك، لا تستكشف الدراسة تفاصيل محددة حول استخدام ChatGPT بين الطلاب، مثل التكرار والتطبيقات المتنوعة لأغراض أكاديمية. يحد هذا الإغفال من فهم كيفية دمج الطلاب لـ ChatGPT في عمليات التعلم الخاصة بهم وتأثيره على تجاربهم الأكاديمية. يجب أن تعالج الأبحاث المستقبلية هذه الفجوات من خلال استخدام طرق جمع بيانات أكثر تفصيلاً، بما في ذلك الأسئلة المفتوحة والأساليب المختلطة. يُوصى بتصاميم طولية مع نقاط جمع بيانات متعددة لتوفير رؤية شاملة للعلاقة المتطورة بين الطلاب وتقنيات الذكاء الاصطناعي في التعليم العالي. بشكل عام، بينما تقدم هذه الدراسة رؤى قيمة حول سلوك استخدام الطلاب مع ChatGPT، فإنها تؤكد على الحاجة إلى استراتيجيات قابلة للتكيف تأخذ في الاعتبار عوامل مثل الثقة والتحكم السلوكي المدرك لتعزيز تجربة التعلم في بيئة تعليمية تتغير بسرعة.
DOI: https://doi.org/10.3389/frai.2023.1324398
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38249792
Publication Date: 2024-01-05
Author(s): Athanasios Polyportis
Primary Topic: AI in Service Interactions
Overview
The research paper investigates the adoption of AI-powered chatbots, specifically ChatGPT, in higher education, highlighting the need for a thorough examination of students’ usage behaviors over time. A longitudinal survey was conducted among Dutch higher education students to assess how their ChatGPT usage evolved, revealing a notable decline in usage over a one-month period. This study utilized two data collection phases, denoted as T1 and T2, to capture the dynamics of usage behavior.
Key findings indicate that changes in trust, emotional creepiness, and Perceived Behavioral Control significantly influenced the observed decline in ChatGPT usage. These insights not only enhance the understanding of the temporal aspects of AI adoption in educational contexts but also offer practical implications for AI developers and educational institutions aiming to improve student engagement with AI technologies.
Introduction
The introduction of this research paper highlights the transformative impact of artificial intelligence (AI) technologies, particularly AI chatbots like ChatGPT, on various societal sectors, including higher education. The integration of these tools presents opportunities for enhancing communication, user satisfaction, and educational processes. However, as institutions explore the incorporation of AI chatbots into curricula, understanding students’ actual usage behaviors—beyond mere attitudes and intentions—becomes crucial. The paper emphasizes the need to investigate the temporal dynamics of usage behavior, as this can reveal insights into how students adapt to and interact with AI technologies over time.
The study aims to fill a gap in existing technology acceptance research by focusing on specific psychological factors—trust, emotional creepiness, and Perceived Behavioral Control—that may influence changes in students’ usage behavior of ChatGPT. These factors are selected for their potential variability over time, which is essential for understanding the evolving relationship between students and AI chatbots. By employing a longitudinal design, the research seeks to examine how these factors impact students’ interactions with ChatGPT, thereby contributing to a deeper understanding of AI adoption in higher education and informing strategies for optimizing student engagement with such technologies.
Methods
In this study, a two-phase survey methodology was utilized to gather data from students in Dutch higher education institutions. Phase 1 involved distributing a questionnaire to 420 participants via the Prolific platform, with stringent pre-screening criteria ensuring that all respondents were currently enrolled students in the Netherlands. A confirmation question regarding their enrollment status was included, alongside a screening question to identify those with prior experience using ChatGPT in their academic activities. Out of the initial participants, 355 met the eligibility criteria.
Phase 2 occurred eight months later, targeting the 355 eligible respondents with customized invitations. A total of 244 responses were collected within a week, yielding a response rate of 67.6%. To verify continued enrollment, an additional screening question led to the exclusion of 22 responses, resulting in a final dataset of 222 respondents (mean age = 22.82 years, standard deviation = 4.148, with 43% identifying as female) for further analysis. This rigorous approach ensured a representative sample of students familiar with ChatGPT in their educational context.
Discussion
The discussion section of the research paper highlights the complex interplay between emotions, perceived behavioral control, and trust in the context of students’ adoption of ChatGPT in higher education. The study reveals that negative emotions, particularly “emotional creepiness,” significantly affect students’ interactions with AI technologies. Emotional creepiness, characterized by discomfort or unease when engaging with AI that mimics human traits, can hinder usage behavior. However, as students become more familiar with ChatGPT, their initial feelings of creepiness may diminish, leading to increased acceptance and usage over time. This dynamic suggests that emotional experiences are crucial in shaping technology adoption and should be considered in AI design and implementation.
Additionally, the findings underscore the importance of perceived behavioral control (PBC) and trust as predictors of usage behavior. Higher levels of PBC and trust correlate positively with increased usage, aligning with established theories of technology acceptance. However, the study notes a decline in both trust and PBC over time, potentially due to evolving institutional policies and growing concerns about AI reliability. The decrease in emotional creepiness, alongside these factors, indicates that familiarity with AI can enhance user experience. The implications for educational institutions are significant; they should focus on fostering trust, ensuring ethical AI practices, and creating supportive environments that enhance students’ perceived control over AI interactions to promote effective adoption of technologies like ChatGPT.
Limitations
The limitations of this study highlight several critical areas for improvement in future research. Firstly, the reliance on self-reported data raises concerns regarding the depth and accuracy of insights, as participants’ perceptions may not fully encapsulate the complexities of their interactions with ChatGPT. Secondly, the methodology, which includes only two measurement points, provides a limited temporal perspective, capturing only a snapshot of usage behavior rather than its continuous evolution. Given the dynamic nature of AI adoption in educational settings, more frequent observations are necessary to accurately track these changes.
Additionally, the study does not explore specific details of ChatGPT usage among students, such as frequency and diverse applications for academic purposes. This omission limits the understanding of how students integrate ChatGPT into their learning processes and its impact on their academic experiences. Future research should address these gaps by employing more granular data collection methods, including open-ended questions and mixed-method approaches. Longitudinal designs with multiple data collection points are recommended to provide a comprehensive view of the evolving relationship between students and AI technologies in higher education. Overall, while this study offers valuable insights into students’ usage behavior with ChatGPT, it underscores the need for adaptable strategies that consider factors like trust and perceived behavioral control to enhance the learning experience in a rapidly changing educational landscape.