学生使用AI聊天机器人的驱动因素：对话式AI中的技术接受模型

对话式AI工具正在迅速被学生采纳，成为他们学习习惯的一部分。为理解这种采纳的驱动因素，我们借助技术接受模型（TAM），检视感知有用性和感知易用性如何影响学生对使用生成学习任务响应的对话式AI的行为意图。我们扩展了TAM，通过引入信任、感知愉悦和主观规范等额外因素，捕捉社会和情感影响以及对AI输出不确定性。运用部分最小二乘结构方程模型，我们发现感知有用性是学生使用对话式AI意图的最强预测因子。然而，在考虑其他因素后，感知易用性对行为意图没有显著直接影响，仅通过感知有用性间接影响。信任和主观规范显著影响感知有用性，而感知愉悦对使用意图既直接又间接产生影响。这些发现表明，对话式AI系统的采纳决策更多受信心、情感参与和社交背景的影响，而非基于 effort-related 考虑。未来的研究需要进一步检视这些接受关系在不同对话系统和使用情境中的推广性。