[論文レビュー] A Meta-analysis of College Students' Intention to Use Generative Artificial Intelligence

Yuanan Diao, Ziyi Li+3 more|arXiv (Cornell University)|Aug 25, 2024

Education and Learning Interventions被引用数 5

ひとこと要約

このメタ分析は27件の実証研究（効果量87、参加者33,833人）を統合し、大学生のGenAI利用意図に影響を与える要因を定量化する。態度とパフォーマンス期待が主要な予測因子であることを強調している。

ABSTRACT

It is of critical importance to analyse the factors influencing college students' intention to use generative artificial intelligence (GenAI) to understand and predict learners' learning behaviours and academic outcomes. Nevertheless, a lack of congruity has been shown in extant research results. This study, therefore, conducted a meta-analysis of 27 empirical studies under an integrated theoretical framework, including 87 effect sizes of independent research and 33,833 sample data. The results revealed that the main variables are strongly correlated with students' behavioural intention to use GenAI. Among them, performance expectancy (r = 0.389) and attitudes (r = 0.576) play particularly critical roles, and effort expectancy and habit are moderated by locational factors. Gender, notably, only moderated attitudes on students' behavioural intention to use GenAI. This study provides valuable insights for addressing the debate regarding students' intention to use GenAI in existed research, improving educational technology, as well as offering support for school decision-makers and educators to apply GenAI in school settings.

研究の動機と目的

• 大学生のGenAI利用意図を研究する際に用いられる中核的理論と変数を特定する。
• 影響要因とGenAI利用意図との関係の強さを定量化する。
• これらの関係に対する地域差および性別による調整効果を検討する。
• 教育者、政策立案者、技術開発者への実践的な洞察を提供する。

提案手法

• 2019–2024年の英語・中国語研究を対象に、Web of Science、EBSCO、万方、CNKI で系統的文献検索を行う。
• 相関係数または変換可能な統計量を報告する数量研究を含める。
• 9つの先行変数と87の独立効果量を、26論文（27研究）から抽出・分類する。
• 必要に応じて回帰βを指定式を用いて相関に変換する。
• 全因子でI2 > 75%の著しい異質性があるため、ランダム効果モデルによるメタ分析を実施する。
• 地域カテゴリ（先進国 vs. 発展途上国）および性別による調整効果分析を行う。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 RQ1: 大学生のGenAI利用意図を研究する際に用いられる理論と中核変数は何か？
• RQ2 RQ2: 研究全体を通じて、どの変数がGenAI利用意図に対する最も強い影響を持つか？
• RQ3 RQ3: 地域（先進国 vs. 発展途上国）や性別はこれらの関係に調整効果を及ぼすか？

主な発見

• 態度は意図との最も強い正の関連を示す（ r ≈ 0.576）。
• パフォーマンス期待も強い正の効果を持つ（ r ≈ 0.389）。
• 努力期待（r ≈ 0.231）、社会的影響（r ≈ 0.284）、促進条件（r ≈ 0.265）、快楽動機（r ≈ 0.190）、習慣（r ≈ 0.284）はすべて意図と正の関係。
• 知覚コストには小さな負の関連がある（ r ≈ −0.166）。
• 地域による調整効果：発展途上地域では努力期待がより強い効果を持ち、習慣は弱くなる；他の要因には一貫した地域調整効果は見られない。
• 性別は態度–意図の関連を調整する（男性比率が高いほど態度効果が拡大する）が、他の要因を有意には調整しない。