Evaluating AI-Based Learning Platform to Increase Cybersecurity Awareness: Case Study of Indonesian Students
Notice bibliographique
Résumé
In the digital age, cybersecurity threats to educational institutions are increasing.The increasing number of academics and students falling victim to phishing attacks highlights the severity of the issue.This research investigates the impact of Artificial Intelligence (AI)-based learning platforms on cybersecurity awareness, revealing a focus on threat detection rather than education.Some constructs from Protection Motivation Theory (PMT), Self-Determination Theory (SDT), and Technology Acceptance Model (TAM) were examined to understand the factors that influence intention to use and cybersecurity awareness.This study involved 212 students at a private university in Indonesia to learn cybersecurity topics and take an assessment on an AI-based learning platform.The students then filled out questionnaires to measure their perceptions of those factors.The results showed that perceived severity (PS) and intention to use significantly impact cybersecurity awareness, with intention to use playing a key role in enhancing awareness.Perceived autonomy and usefulness also significantly influence students' intention to use.Furthermore, AI demonstrably increases students' cybersecurity awareness.These findings support AI-based cybersecurity education through personalized, interactive tools and provide valuable insights for improving awareness programs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».