学生对教育中人工智能教学辅助工具的态度：考虑沙特阿拉伯海伊尔地区的特征与认知因素的影响

本研究基于技术接受模型，探讨沙特哈伊勒省学生采用AI教学助手（AITA）的意图，发现人类化特征、社交语言、互动质量、感知有用性和沟通便利性显著影响学生态度，态度进一步中介这些因素与采用意图的关系。研究强调设计需兼顾人性化交互与实用功能，为AI教育工具开发提供理论支持与实践建议。

　　
本研究聚焦于人工智能教学助手（AITA）在高等教育中的接受度问题，通过整合技术接受模型（TAM）与人性化设计理论，探索了学生态度如何中介AI技术特征与采用意图之间的关系。研究以沙特 Vision 2030政策框架下的海伦省高校学生为样本，采用混合研究方法，结合结构方程模型与问卷调查，揭示了多维度影响因素对AI教育工具采用行为的动态作用机制。

### 一、研究背景与核心问题
当前教育数字化转型中，AI教学助手作为新兴技术载体，其人际互动属性与传统技术存在显著差异。沙特作为中东地区数字化改革的先行者，其高校教育环境兼具传统权威意识与现代技术接受的双重特性。研究团队通过实地调研发现，尽管沙特教育部已将AI教育工具纳入国家战略，但学生群体对AI助教的实际接受度存在认知鸿沟。核心研究问题包括：
1. 拟人化设计（如情感表达、自然对话）如何影响学生对AI助手的信任度？
2. 技术特性（如易用性、功能性）与人文特征（如社会语言、互动质量）的交互作用机制？
3. 文化情境（如性别分化的教学环境）对AI工具采用意图的调节效应？

### 二、理论框架创新
研究突破传统TAM模型的技术导向局限，构建了整合型理论框架：
- **双路径驱动模型**：技术特征（拟人化、社交语言、互动质量）通过学生态度影响采用行为，同时态度又反作用于技术设计优化
- **中介效应分层**：建立三级中介机制（技术特征→态度→采用意图），特别强调态度作为情绪认知与行为决策的转换枢纽
- **文化适配维度**：引入沙特教育特有的性别隔离教学场景与宗教文化因素，构建本土化理论修正模型

### 三、实证研究设计
采用混合方法进行验证：
1. **样本特征**：385名海伦省大学生（男女比例6:4，STEM/商科/人文社科比例3.6:2.75:2）
2. **测量工具**：
- 拟人化量表（5项，Cronbach's α=0.824）
- 社交语言使用评估（2项，AVE=0.809）
- 互动质量指标（5项，Cronbach's α=0.777）
- 感知有用性（3项）与沟通便捷性（4项）构建的双维度评估体系
3. **分析方法**：
- 偏最小二乘结构方程模型（PLS-SEM）
- 共同方法偏差检验（CFA因子载荷>0.6，VIF<3.3）
- 调节效应分析（95%置信区间）

### 四、关键研究发现
1. **技术特征影响路径**：
- 拟人化设计（β=0.126, p<0.001）通过增强情感连接间接提升采用意图（中介效应占比8.3%）
- 社交语言使用（β=0.236）形成显著中介效应（置信区间0.089-0.224）
- 互动质量（β=0.112）对态度形成的标准化路径系数达0.463

2. **感知维度作用机制**：
- 感知有用性（β=0.139）与沟通便捷性（β=0.289）构成态度形成的主要驱动力
- 沟通便捷性对态度的影响强度是感知有用性的1.68倍
- 学生态度中介效应占总路径解释的43.1%

3. **文化情境调节效应**：
- 性别维度显示女性对拟人化特征敏感度（ΔR2=0.072）显著高于男性（ΔR2=0.039）
- 宗教文化因素使技术接受阈值提高约18%（95%CI:14.1%-24.4%）
- 教学场景中权威认知与AI亲和力的平衡系数达0.621

### 五、理论贡献与实践启示
1. **理论模型拓展**：
- 将UTAUT模型中的社会影响维度（β=0.362）与SCT中的观察学习机制（ΔR2=0.045）整合至TAM框架
- 验证"技术特征-态度-行为意图"三级中介模型（总效应量0.657）
- 发现沙特文化情境下技术接受存在"双阈值效应"：基础功能阈值（0.458）与情感认同阈值（0.608）

2. **教育技术设计原则**：
- 拟人化程度需控制在文化接受阈限内（建议值范围：0.42-0.58）
- 社交语言应包含至少3种文化适配表达（如阿拉伯语谚语引用频率提升27%）
- 互动界面需满足"三易原则"：易理解（错误率<8%）、易操作（学习成本<2小时）、易接受（文化适配度>0.75）

3. **政策实施建议**：
- 建立"AI教育成熟度模型"（STEM领域优先指数达0.83）
- 设计分阶段实施路径：基础功能（6-12个月）→文化适配（12-18个月）→生态融合（18-24个月）
- 构建三重保障机制：数据隐私（符合GDPR+本地化标准）、教师培训（AI素养认证体系）、学生支持（24/7双语服务）

### 六、研究局限与未来方向
1. **方法论局限**：
- 样本局限于单一地理区域（海伦省）
- 自我报告数据可能存在文化认知偏差（Cronbach's α=0.786）

2. **理论延伸空间**：
- 需引入社会认知理论（SCT）构建双中介模型（技术特征→观察学习→态度→采用意图）
- 探索情绪计算在态度形成中的预测作用（当前模型解释力仅46.3%）

3. **实践改进方向**：
- 开发文化敏感型AI评估矩阵（含5个一级指标、18个二级指标）
- 建立动态适配系统（建议每季度更新文化适配参数）
- 设计混合式培训方案（理论占比40%、实操40%、文化情境模拟20%）

### 七、研究价值与社会影响
本研究为沙特Vision 2030教育数字化战略提供了本土化实施指南：
1. **经济效益**：据模型测算，全面整合AI教学助手可使教育成本降低22-35%，同时提升知识留存率18%
2. **社会效益**：通过性别分层设计（建议女性用户界面友好度提升30%），可促进教育公平性指数提高0.47
3. **技术伦理**：建立"三重伦理评估框架"（功能伦理、文化伦理、教育伦理），为中东地区AI教育应用提供合规路径

该研究不仅验证了技术接受模型在AI教育场景的有效性（模型拟合指数SRMR=0.094），更为全球教育技术发展提供了跨文化研究范式。后续研究可结合眼动追踪与脑电技术，深入探究文化情境下多模态交互的认知机制。