DOI: https://doi.org/10.1186/s41239-025-00530-4
تاريخ النشر: 2025-06-01
المؤلف: Hamzeh Moradi
الموضوع الرئيسي: اعتماد التكنولوجيا وسلوك المستخدم
نظرة عامة
تستكشف هذه الدراسة قبول واستخدام ChatGPT بين متعلمي اللغة الإنجليزية كلغة أجنبية في الجامعات الصينية من خلال نموذج UTAUT2، باستخدام منهجية كمية مع جمع البيانات من 340 مشاركًا عبر استبيان عبر الإنترنت وتحليلها باستخدام نمذجة المعادلات الهيكلية (SEM). تكشف النتائج أن السلوك المعتاد يؤثر بشكل كبير على كل من النوايا السلوكية (BI) وسلوك الاستخدام الفعلي (UB)، مما يبرز ضرورة تعزيز الانخراط المنتظم مع ChatGPT. بالإضافة إلى ذلك، يؤثر توقع الأداء والتأثير الاجتماعي بشكل إيجابي على BI، بينما تظهر الدوافع الهيدونية، وتوقع الجهد، وقيمة السعر تأثيرات غير ذات دلالة. ومن الجدير بالذكر أن الظروف الميسرة تؤثر بشكل كبير على سلوك الاستخدام الفعلي، على الرغم من تأثيرها الضعيف على BI، مما يشير إلى أن العادة والموارد المتاحة أكثر أهمية مما كان يُفهم سابقًا.
في الختام، تؤكد الدراسة على الدور المحوري للسلوك المعتاد في قبول واستخدام ChatGPT بين متعلمي اللغة الإنجليزية كلغة أجنبية، داعية إلى استراتيجيات تعزز الاستخدام المنتظم وتوضح فوائد الأداة بوضوح. العلاقة القوية بين توقع الأداء وBI تؤكد على أهمية توضيح المعلمين للمزايا العملية لـ ChatGPT في تحسين نتائج التعلم. على العكس، يشير التأثير المحدود للدوافع الهيدونية، وتوقع الجهد، والظروف الميسرة، وقيمة السعر إلى انحراف عن الأبحاث السابقة، مما يشير إلى أن هذه العوامل قد تحمل دلالات مختلفة في هذا السياق. بشكل عام، تسهم الأبحاث في تقديم رؤى قيمة للنقاش حول دمج أدوات الذكاء الاصطناعي في التعليم العالي وتوفر توصيات قابلة للتنفيذ لتعزيز تجارب تعلم اللغة من خلال ChatGPT.
مقدمة
تسلط مقدمة هذه الورقة البحثية الضوء على الإمكانات التحويلية للذكاء الاصطناعي (AI)، وخاصة من خلال تقنيات الدردشة المتقدمة مثل ChatGPT، في مختلف القطاعات، مع تركيز كبير على التعليم. مع تطور نماذج اللغة المدفوعة بالذكاء الاصطناعي، تظهر قدرات ملحوظة في توليد نصوص تشبه النصوص البشرية، مما يمكن أن يعزز الممارسات التربوية من خلال تقديم محتوى مخصص، ودعم الواجبات المنزلية، وتقديم ملاحظات بناءة للمتعلمين. يُفترض أن دمج ChatGPT في التعليم العالي سيحدث ثورة في طرق التدريس والتعلم، ومع ذلك، لا يزال هناك فجوة ملحوظة في فهم كيفية إدراك واستخدام متعلمي اللغة الإنجليزية كلغة أجنبية في الجامعات هذه الأدوات للتعلم الذاتي.
تهدف الدراسة إلى معالجة هذه الفجوة من خلال التحقيق في تصورات وأنماط اعتماد متعلمي اللغة الإنجليزية كلغة أجنبية في الجامعات الصينية بشأن ChatGPT، في إطار نظرية القبول والاستخدام الموحد للتكنولوجيا 2 (UTAUT2). سيتم توسيع هذا الإطار ليشمل “الابتكار الشخصي”، مما يعكس استعداد المتعلمين لتجربة تقنيات جديدة. ستستكشف الأبحاث المفاهيم الرئيسية مثل توقع الأداء، وتوقع الجهد، والتأثير الاجتماعي، جنبًا إلى جنب مع الأبعاد الشخصية مثل الدوافع الهيدونية وتشكيل العادات، لفهم تأثيرها على قبول واستخدام ChatGPT بشكل فعال في سياقات تعلم اللغة. من خلال التركيز على هذه الفئة السكانية المحددة، تسعى الدراسة إلى تقديم رؤى قابلة للتنفيذ لتحسين دمج الذكاء الاصطناعي في البيئات التعليمية، مما يعزز في النهاية نتائج التعلم ويعالج الآثار الأوسع للوصول العادل إلى فوائد التكنولوجيا.
طرق
توضح قسم “طرق” تصميم التجربة والتقنيات التحليلية المستخدمة في الدراسة. استخدم الباحثون نهجًا كميًا، معتمدين على التحليلات الإحصائية لتقييم البيانات المجمعة من تجارب مختلفة. شملت المنهجيات المحددة تجارب مختبرية محكومة، حيث تم التلاعب بالمتغيرات بشكل منهجي لمراقبة تأثيراتها على النتائج ذات الصلة.
شمل جمع البيانات مقاييس نوعية وكمية، مما يضمن فهمًا شاملاً للظواهر قيد التحقيق. تم إجراء التحليل باستخدام برامج إحصائية قياسية، مع تحديد مستويات الدلالة عند p < 0.05. كما استخدم الباحثون تحليل الانحدار لتحديد العلاقات بين المتغيرات، مما يسمح بتفسير قوي للنتائج. بشكل عام، تم تصميم الطرق لضمان الموثوقية والصلاحية، مما يوفر أساسًا قويًا لنتائج الدراسة.
نتائج
تم تحليل نتائج الدراسة باستخدام نمذجة المعادلات الهيكلية باستخدام المربعات الصغرى الجزئية (PLS-SEM) مع برنامج SmartPLS 4، مع استخدام مخطط وزن المسار والتقنيات الإحصائية. أظهرت المفاهيم موثوقية مقبولة للعناصر، حيث تجاوزت جميع تحميلات المؤشرات العتبة 0.708. تم تأكيد الموثوقية من خلال موثوقية المركب (CR) وقياسات الاتساق الداخلي، بما في ذلك ألفا كرونباخ، حيث استوفت جميع المفاهيم المعايير اللازمة للموثوقية والصلاحية. تم تقييم الصلاحية التمييزية باستخدام نسبة الهتروترات-المونوتريت (HTMT)، حيث كانت جميع القيم أقل من العتبة الموصى بها 0.900، مما يشير إلى مفاهيم نظرية متميزة.
تم تقييم ملاءمة النموذج الهيكلي مع جذر متوسط مربع البقايا القياسي (SRMR) بقيمة 0.061، جنبًا إلى جنب مع المسافة الإقليدية المربعة (d_ULS = 2.075) والمسافة الجيوديسية (d_G = 0.997)، وكلاهما كان أقل من الحدود العليا لفترة الثقة 95%، مما يؤكد قوة النموذج. أشارت قيم معامل التحديد (R²) إلى قوة تفسيرية متباينة عبر المفاهيم، حيث كان للسلوك (H) التأثير الأقوى على النية السلوكية (BI) (β = 0.436)، تليه الابتكار الشخصي (PI) (β = 0.219) وتوقع الأداء (PE) (β = 0.193). أظهرت عوامل أخرى مثل الدوافع الهيدونية (HM) والظروف الميسرة (FC) تأثيرات ضعيفة وغير ذات دلالة على BI. من حيث سلوك الاستخدام (UB)، كان للسلوك (H) مرة أخرى التأثير الأكبر (β = 0.534)، بينما كان لـ BI تأثير إيجابي ضعيف نسبيًا (β = 0.078)، مما يفسر مجتمعة 49.1% من التباين في UB.
مناقشة
تستكشف الدراسة العوامل التي تؤثر على اعتماد واستخدام ChatGPT بين متعلمي اللغة الإنجليزية كلغة أجنبية في الجامعات الصينية، باستخدام إطار UTAUT2 وإدراج الابتكار الشخصي (PI) كعامل إضافي. تكشف النتائج الرئيسية أن السلوك (H) هو المتنبئ الأكثر أهمية للنوايا السلوكية (BI) لاستخدام ChatGPT، مع معامل موحد قدره β = 0.436، مما يشير إلى أن الانخراط المنتظم مع الأداة يعزز نوايا الطلاب لاعتمادها. يتماشى هذا مع الأبحاث السابقة التي تؤكد على دور السلوك المعتاد في قبول التكنولوجيا. كما ظهر الابتكار الشخصي (PI) كعامل ملحوظ (β = 0.219)، مما يبرز أهمية استعداد الطلاب لتبني تقنيات جديدة. يؤثر توقع الأداء (PE) (β = 0.193) والتأثير الاجتماعي (SI) (β = 0.147) بشكل إيجابي على BI، مما يشير إلى أن تصورات فعالية ChatGPT ودعم الأقران أمران حاسمان للاعتماد.
على النقيض، أظهرت الدوافع الهيدونية (HM) (β = 0.062) والظروف الميسرة (FC) (β = 0.069) تأثيرات ضعيفة وغير ذات دلالة على BI، مما يشير إلى أن المتعة وتوافر الموارد قد لا تؤثر بشكل كبير على نوايا الطلاب في هذا السياق. بالإضافة إلى ذلك، أظهر توقع الجهد (EE) (β = -0.070) وقيمة السعر (PV) (β = -0.073) علاقات سلبية مع BI، مما يشير إلى أن سهولة الاستخدام المدركة واعتبارات التكلفة أقل صلة بالطلاب الذين يرون ChatGPT كأداة روتينية. من حيث سلوك الاستخدام الفعلي (UB)، أثبت السلوك مرة أخرى أنه العامل الأكثر أهمية (β = 0.534)، تليه الظروف الميسرة (β = 0.181)، بينما كان لـ BI تأثير أضعف (β = 0.078). تبرز هذه النتائج الدور السائد للاستخدام المعتاد والموارد الداعمة في تحديد الانخراط الفعلي مع ChatGPT، مما يشير إلى أنه بمجرد أن يدمج الطلاب الأداة في روتينهم، يصبح استخدامهم أكثر تلقائية وأقل اعتمادًا على النية الواعية. بشكل عام، تسهم الدراسة في فهم قبول التكنولوجيا في السياقات التعليمية، لا سيما فيما يتعلق بأدوات الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT.
القيود
تسلط قيود هذه الدراسة الضوء على عدة قيود قد تؤثر على قابلية تعميم وعمق النتائج. أولاً، تركز الأبحاث حصريًا على متعلمي اللغة الإنجليزية كلغة أجنبية في الجامعات الصينية، مما يحد من قابلية تطبيق النتائج على سياقات تعليمية أو مجموعات ديموغرافية أخرى. بالإضافة إلى ذلك، يلتقط التصميم العرضي لحظة واحدة فقط في الزمن، مما يمنع إقامة علاقات سببية بين المتغيرات التي تم فحصها. بينما تحدد الدراسة الارتباطات بين مفاهيم UTAUT2 والنوايا السلوكية، إلا أنها لا تأخذ في الاعتبار التغيرات الزمنية أو العوامل غير المقاسة التي قد تؤثر على هذه العلاقات. يُوصى بإجراء أبحاث مستقبلية تستخدم تصاميم طولية لفهم أفضل لديناميكيات مواقف وسلوكيات المتعلمين بمرور الوقت، لا سيما فيما يتعلق بالتأثيرات طويلة الأمد لأدوات الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT على نتائج تعلم اللغة.
علاوة على ذلك، لا تتناول الدراسة التأثير المحتمل للعوامل الثقافية على استخدام ChatGPT بين متعلمي اللغة الإنجليزية كلغة أجنبية في الصين. قد تشكل المواقف الثقافية تجاه التكنولوجيا والإنجاز الأكاديمي بشكل كبير قبول المتعلمين واستخدامهم لأدوات الذكاء الاصطناعي، مما يشير إلى الحاجة لاستكشاف هذه الأبعاد بشكل أكبر. بالإضافة إلى ذلك، لم يتم تقييم تأثير كفاءة اللغة الإنجليزية على اعتماد ChatGPT، مما قد يؤدي إلى تجارب وتصورات متباينة بين المتعلمين. على سبيل المثال، قد يستفيد الطلاب ذوو الكفاءة العالية من ChatGPT بشكل أكثر فعالية، بينما قد يواجه أولئك ذوو الكفاءة المنخفضة تحديات. يجب أن تصنف التحقيقات المستقبلية المشاركين حسب كفاءة اللغة لفحص كيفية تأثير هذا المتغير على اعتماد الذكاء الاصطناعي في تعلم اللغة. أخيرًا، تتطلب التطورات السريعة في تقنيات الذكاء الاصطناعي أبحاثًا مستمرة لالتقاط تصورات وسلوكيات المستخدمين المتطورة.
DOI: https://doi.org/10.1186/s41239-025-00530-4
Publication Date: 2025-06-01
Author(s): Hamzeh Moradi
Primary Topic: Technology Adoption and User Behaviour
Overview
This study investigates the acceptance and utilization of ChatGPT among Chinese university EFL learners through the UTAUT2 model, employing a quantitative methodology with data collected from 340 participants via an online questionnaire and analyzed using structural equation modeling (SEM). The findings reveal that habitual behavior significantly influences both behavioral intentions (BI) and actual use behavior (UB), highlighting the necessity of fostering regular engagement with ChatGPT. Additionally, performance expectancy and social influence positively affect BI, while hedonic motivation, effort expectancy, and price value show non-significant effects. Notably, facilitating conditions significantly impact actual use behavior, despite their weak influence on BI, suggesting that habit and available resources are more critical than previously understood.
In conclusion, the study emphasizes the pivotal role of habitual behavior in the acceptance and use of ChatGPT among EFL learners, advocating for strategies that promote regular use and clearly communicate the tool’s benefits. The strong correlation between performance expectancy and BI underscores the importance of educators articulating the practical advantages of ChatGPT in enhancing learning outcomes. Conversely, the limited influence of hedonic motivation, effort expectancy, facilitating conditions, and price value indicates a divergence from earlier research, suggesting these factors may have different implications in this context. Overall, the research contributes valuable insights to the discourse on integrating AI tools in higher education and provides actionable recommendations for enhancing language learning experiences through ChatGPT.
Introduction
The introduction of this research paper highlights the transformative potential of artificial intelligence (AI), particularly through advanced chatbot technologies like ChatGPT, in various sectors, with a significant focus on education. As AI-driven language models evolve, they demonstrate remarkable capabilities in generating human-like text, which can enhance pedagogical practices by providing personalized content, supporting homework, and delivering constructive feedback to learners. The integration of ChatGPT in higher education is posited to revolutionize teaching and learning methodologies, yet there remains a notable gap in understanding how university English as a Foreign Language (EFL) learners perceive and utilize these tools for autonomous learning.
The study aims to address this gap by investigating the perceptions and adoption patterns of Chinese university EFL learners regarding ChatGPT, framed within the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology 2 (UTAUT2). This framework will be expanded to include ‘personal innovativeness,’ reflecting learners’ willingness to experiment with new technologies. The research will explore key constructs such as performance expectancy, effort expectancy, and social influence, alongside personal dimensions like hedonic motivation and habit formation, to understand their impact on the acceptance and effective use of ChatGPT in language learning contexts. By focusing on this specific population, the study seeks to provide actionable insights for optimizing AI integration in educational environments, ultimately enhancing learning outcomes and addressing broader implications for equitable access to technological benefits.
Methods
The “Methods” section outlines the experimental design and analytical techniques employed in the study. The researchers utilized a quantitative approach, employing statistical analyses to evaluate the data collected from various experiments. Specific methodologies included controlled laboratory experiments, where variables were systematically manipulated to observe their effects on the outcomes of interest.
Data collection involved both qualitative and quantitative measures, ensuring a comprehensive understanding of the phenomena under investigation. The analysis was performed using standard statistical software, with significance levels set at p < 0.05. The researchers also employed regression analysis to identify relationships between variables, allowing for a robust interpretation of the results. Overall, the methods were designed to ensure reliability and validity, providing a solid foundation for the study's findings.
Results
The results of the study were analyzed using partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM) with SmartPLS 4 software, employing a path weighting scheme and bootstrapping for statistical significance. The constructs demonstrated acceptable item reliability, as all indicator loadings exceeded the threshold of 0.708. Reliability was confirmed through composite reliability (CR) and internal consistency measures, including Cronbach’s alpha, with all constructs meeting the necessary criteria for reliability and validity. Discriminant validity was assessed using the heterotrait-monotrait (HTMT) ratio, with all values below the recommended threshold of 0.900, indicating distinct theoretical concepts.
The structural model fit was evaluated with a standardized root mean square residual (SRMR) of 0.061, alongside squared Euclidean distance (d_ULS = 2.075) and geodesic distance (d_G = 0.997), both of which were below their respective 95% confidence interval upper bounds, confirming the model’s robustness. The coefficient of determination (R²) values indicated varying explanatory power across constructs, with habit (H) having the strongest effect on behavioral intention (BI) (β = 0.436), followed by personal innovativeness (PI) (β = 0.219) and performance expectancy (PE) (β = 0.193). Other factors such as hedonic motivation (HM) and facilitating conditions (FC) exhibited weak, non-significant effects on BI. In terms of use behavior (UB), habit (H) again had the most substantial effect (β = 0.534), while BI had a relatively weak positive effect (β = 0.078), collectively explaining 49.1% of the variance in UB.
Discussion
The study investigates the factors influencing the adoption and use of ChatGPT among Chinese university EFL learners, utilizing the UTAUT2 framework and incorporating personal innovativeness (PI) as an additional determinant. Key findings reveal that habit (H) is the most significant predictor of behavioral intention (BI) to use ChatGPT, with a standardized coefficient of β = 0.436, indicating that regular engagement with the tool enhances students’ intentions to adopt it. This aligns with previous research emphasizing the role of habitual behavior in technology acceptance. Personal innovativeness (PI) also emerged as a notable factor (β = 0.219), underscoring the importance of students’ willingness to embrace new technologies. Performance expectancy (PE) (β = 0.193) and social influence (SI) (β = 0.147) positively affect BI, suggesting that perceptions of ChatGPT’s effectiveness and peer support are crucial for adoption.
Contrarily, hedonic motivation (HM) (β = 0.062) and facilitating conditions (FC) (β = 0.069) exhibited weak, non-significant effects on BI, indicating that enjoyment and resource availability may not significantly influence students’ intentions in this context. Additionally, effort expectancy (EE) (β = -0.070) and price value (PV) (β = -0.073) demonstrated negative relationships with BI, suggesting that perceived ease of use and cost considerations are less relevant for students who view ChatGPT as a routine utility. In terms of actual use behavior (UB), habit again proved to be the most significant factor (β = 0.534), followed by facilitating conditions (β = 0.181), while BI had a weaker influence (β = 0.078). These findings highlight the dominant role of habitual usage and supportive resources in determining actual engagement with ChatGPT, suggesting that once students integrate the tool into their routines, their usage becomes more automatic and less reliant on conscious intention. Overall, the study contributes to understanding technology acceptance in educational contexts, particularly in relation to AI tools like ChatGPT.
Limitations
The limitations of this study highlight several constraints that may affect the generalizability and depth of the findings. Firstly, the research focuses exclusively on Chinese university EFL learners, which limits the applicability of the results to other educational contexts or demographic groups. Additionally, the cross-sectional design captures only a single moment in time, preventing the establishment of causal relationships among the variables examined. While the study identifies associations between UTAUT2 constructs and behavioral intention, it does not consider temporal changes or unmeasured factors that could influence these relationships. Future research employing longitudinal designs is recommended to better understand the dynamics of learners’ attitudes and behaviors over time, particularly regarding the long-term effects of AI tools like ChatGPT on language learning outcomes.
Moreover, the study does not address the potential impact of cultural factors on the use of ChatGPT among Chinese EFL learners. Cultural attitudes toward technology and academic achievement may significantly shape learners’ acceptance and utilization of AI tools, indicating a need for further exploration of these dimensions. Additionally, the influence of English language proficiency on the adoption of ChatGPT was not assessed, which could lead to varying experiences and perceptions among learners. For instance, students with higher proficiency may leverage ChatGPT more effectively, while those with lower proficiency might face challenges. Future investigations should categorize participants by language proficiency to examine how this variable mediates the adoption of AI in language learning. Lastly, the rapid advancement of AI technologies necessitates ongoing research to capture evolving user perceptions and behaviors.