哪些因素影响学习者的Gen AI采纳行为——基于模糊集质性比较分析的发现.pdfVIP

Vol.35No.62025

哪些因素影响学习者的GenAI采纳行为？*

——基于模糊集质性比较分析的发现

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陈鹏王蓉白佳鹭

（1．首都师范大学教育学院，北京100048；

2．清华大学附属中学上地学校，北京100084）

摘要：学习者的生成式人工智能（GenerativeArtificialIntelligence，GenAI）采纳行为，是人工智能能否有效赋能教育

教学的前提，受多种因素的交互影响。为探析具体有哪些因素影响学习者的GenAI采纳行为，文章依托UTAUT2模

型，采用模糊集质性比较分析方法，将绩效期望、努力期望、社会影响、便利条件、享乐动机、技术习惯、个人创新、

信息准确作为解释GenAI采纳行为的前因变量，将GenAI采纳行为作为结果变量。通过单变量必要性分析和多变量

组态分析，文章得到3类高采纳行为组态路径和1类低采纳行为组态路径，并发现技术本身、外部环境、内部驱动都

能促进学习者对技术的高采纳行为。基于此，文章从技术应用、多元支持、文化建设三个方面提出建议，以深化对技

术采纳的主观认识，促进人机协同知识建构并实现技术赋能创新人才培养。

关键词：生成式人工智能；采纳行为；UTAUT2模型；组态路径

【中图分类号】G40-057【文献标识码】A【论文编号】1009—8097（2025）06—0036—10【DOI】10.3969/j.issn.1009-8097.2025.06.004

以ChatGPT为代表的GenAI的出现与发展，引发了新一轮人工智能革命，也给教育带来了巨大的机

[1]

遇与挑战。GenAI不仅可以通过对话为人们提供个性化的帮助，并以模仿人类互动的方式提供及时反馈，

[2]

还能帮助人们管理知识、完成学习任务等，目前已被人们越来越多地应用于教育情境。然而，GenAI也

[3][4]

会引起诸如道德伦理风险、内容可信度低、技术依赖导致类脑退化等问题，从而降低人们对GenAI的

采纳意愿。学习者的GenAI采纳行为，对于开展GenAI教育应用起着至关重要的作用。了解学习者的GenAI

采纳行为影响因素，是教育工作者为GenAI教育应用制定合适策略的关键步骤，将有助于学习者在学习中

有效使用GenAI[5]。然而，当前对于学习者采纳GenAI技术的影响因素研究尚未形成成熟且一致的结论，

对于技术采纳各要素之间的相互作用和组态效应也缺少探究。基于此，本研究尝试从组态视角出发，针对

学习者采纳GenAI技术的影响因素展开研究，以期为人工智能技术赋能教育教学提供参考。

一研究回顾

1UTAUT2模型相关研究

技术采纳与使用扩展（ExtendedUnifiedTheoryofAcceptanceandUseofTechnology，UTAUT2）模型是

在技术采纳与使用（UnifiedTheoryofAcceptanceandUseofTechnology，UTAUT）模型的基础上整合创新

扩散理论、社会认知理论等扩展而成，其将影响技术采纳的变量扩展为七个核心变量，即绩效期望、努力

[6]

期望、社会影响、便利条件、享乐动机、学习价值和行为习惯。UTAUT2模型是在不同文化环境和社会

背景下解释不同群体对创新技术采纳意愿和行为的有效模型，已成为预测和分析个人或组织接受信息技术、