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Enregistrement W4390988485 · doi:10.5267/j.ijdns.2023.11.024

Antecedents of adoption and usage of ChatGPT among Jordanian university students: Empirical study

2024· article· en· W4390988485 sur OpenAlexvenueno aff
Ra’ed Masa’deh, Salwa AL Majali, Maha Alkhaffaf, Dmaithan Almajali, Khalid Altarawneh, Ala'aSaeb Al-Sherideh, Ibrahim Altarawni

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Data and Network Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueOrganizational and Employee Performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCredibilityStructural equation modelingExtant taxonPsychologyEmpirical researchTechnology acceptance modelKnowledge managementProduct (mathematics)UsabilityComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research uses Technology Acceptance Model to explore the elements influencing students' attitudes toward using Chat Generative Pre-Trained Transformer (ChatGPT), a recently developed artificial intelligence (AI) tool, for learning and educational purposes. Using Amos version 23 structural equation modelling and 880 student survey responses, the suggested model was empirically tested. According to the report, students think well of ChatGPT utilization in the classroom. Credibility, Usefulness and ease of use, all influence how positively people feel about using this technology in a classroom setting. The study's findings, however, did not support the notion that students' adoption and use of ChatGPT was insignificantly influenced by perceived enjoyment. Moreover, the results conclude that attitude mediates the relationship between usefulness and intention to use ChatGPT. The research will help businesses, educational institutions, and the global community by providing insight into how students view the ChatGPT service within a learning environment. Additionally, the application boosts learners' confidence and interest, which improves general awareness and literacy. Finally, the research will facilitate developers of AI in the betterment of their product and service delivery and regulators in regulating the use of AI-based bots. Owing to its recentness, there is not much study currently available on ChatGPT use in education. This research adds significantly to the extant knowledge on the adoption of advanced education technologies by examining the adoption characteristics of ChatGPT, a novel AI-based tool involving students. Additionally, there is a dearth of research in the literature on students' adoption of ChatGPT for educational purposes. Such a gap was filled as this study identified the factors affecting students' adoption of ChatGPT in the classroom.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,362

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,299 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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