菲律宾在师范生中采用AI-enabled教育工具的意图探索：基于偏最小二乘建模
计算机与社会
2026-05-01 v1 人工智能
摘要
本研究考察了师范生在实习期间使用AI-enabled教育工具的行为意图的影响因素，基于统一理论接受与使用技术2 (UTAUT2)作为理论框架。该模型包括UTAUT2的核心构件，如性能预期、努力预期、情感动机、社会影响、支持条件、价格价值和习惯。还纳入了额外的预测因素，包括计算机自我效能、计算机焦虑和计算机愉悦感。数据通过结构化问卷收集于563名师范生，并使用偏最小二乘结构方程建模(PLS-SEM)进行分析。结果表明，性能预期和情感动机是行为意图的最强预测因子。计算机自我效能、计算机焦虑和计算机愉悦感显著影响了努力预期，尽管努力预期并未直接预测行为意图。性能预期显著受到外在动机、工作匹配、相对优势和结果期望的预测。社会影响和支持条件显示出有限或相反的效果。这些发现表明，内部动机、认知和情感因素在塑造AI-enabled工具的采纳方面更具影响力，而非外部或制度性因素。本研究强调在教师准备项目中推广个人相关性、信心和享受，以鼓励技术整合的重要性。
引用
@article{arxiv.2604.27346,
title = {Exploring the Adoption Intention in Using AI-Enabled Educational Tools Among Preservice Teachers in the Philippines: A Partial-Least Square Modeling},
author = {Vanessa B. Sibug and Emerson Q. Fernando and Almer B. Gamboa and Roque Francis B. Dianelo and Agnes R. Regala and Joseph Alexander Bansil and Jan Henry B. Sunga and Vernon Grace M. Maniago and John Paul P. Miranda},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.27346},
year = {2026}
}
备注
6 pages, 3 tables, conference proceedings