论文标题：Exploring Students’ Attitudes Toward the Integration of

Artificial Intelligence in Education

论文链接：https://www.mdpi.com/2075-4698/16/1/21

期刊名： Societies

期刊主页：https://www.mdpi.com/journal/societies

一、引言

近年来，人工智能（Artificial intelligence）在教育领域的整合引起了学术界的广泛关注，AI驱动工具正逐步应用于学习环境的优化。尽管AI具有变革潜力，但其在教育中的采用仍存在争议：支持者认为AI能通过提供个性化内容和实时支持显著改善学习成果，而怀疑者则担忧非人性化、技术过度依赖、数据隐私问题和学术诚信威胁。在这种争论背景下，实证研究一致表明，学生对AI的态度是决定其有效性的关键因素，因为接受度和感知益处直接影响参与度和整合意愿。在这一背景下，本文聚焦三个核心维度——AI接受度、AI收益感知和AI怀疑态度，探讨学生对人工智能融入教育的总体态度及其相互关系。研究以技术接受模型（Technology Acceptance Model）和统一技术接受与使用理论（Unified Theory of Acceptance and Use of Technology）为基础，通过实证分析考察感知收益和怀疑态度如何影响学生对AI的接受，并进一步回应当前高等教育AI研究中关于多维度怀疑态度测量和心理测量严谨性的不足。

二、材料与方法

研究采用定量横断面调查设计，通过在线问卷评估学生在AI接受度、AI收益感知和AI怀疑态度三个方面的看法。问卷采用五点李克特量表，从1（强烈不同意）到5（强烈同意），以系统考察学生对AI在教育中应用的态度。

研究模型基于现有技术接受框架并适应教育环境，数据分析采用描述性统计、探索性因子分析、相关分析和多元回归分析。共有来自6所罗马尼亚大学的675名本科生参与，经数据清洗后获得644份有效答卷。样本中女性占92.5%，男生占4.7%，其余未指明性别；一年级学生占49.3%，二年级占31.9%，三年级占17.6%。问卷包含三个已验证的量表，分别测量AI接受度（3项，Cronbachs α=0.82）、AI收益感知（3项，α=0.85）和AI怀疑态度（3项，α=0.79），所有量表信度良好。数据收集通过学术平台和邮件列表在四周内完成，并遵循伦理研究原则。

三、分析与结果

描述性分析：AI接受度的平均分为3.88（SD=0.83），表明学生对AI在教育中的应用持普遍积极态度；AI收益感知的均值为3.48（SD=0.87），显示学生认可AI的优势；AI怀疑态度的均值为3.26（SD=0.78），反映出适度担忧。最小值和最大值表明受访者的回答覆盖了李克特量表全范围，反映出观点的多样性。

探索性因子分析：Kaiser–Meyer–Olkin (KMO) 值为0.766，Bartlett球形检验显著（χ²=2787.763, df=36, p<0.001），表明数据适合因子分析。采用主轴因子法及Promax旋转分析，提取出三个因子：AI接受度（解释24.7%方差）、AI收益感知（21.9%）和AI怀疑态度（14.3%），累计解释60.9%的总方差。模型拟合指标良好（RMSEA=0.029, SRMR=0.013, CFI=0.997, TLI=0.992），确认了三因子结构的有效性。

相关分析：AI接受度与AI收益感知呈显著正相关（r=0.544, p<0.001），表明收益感知越多，接受度越高；AI接受度与AI怀疑态度呈显著负相关（r=-0.124, p=0.002），但效应量较小；AI收益感知与AI怀疑态度无显著相关（r=0.020, p=0.608），表明学生可同时认可益处并持有疑虑。

回归分析：以AI接受度为因变量，AI收益感知和AI怀疑态度为自变量，回归模型显著（F(2,641)=142.903, p<0.001），解释了30.8%的方差（R²=0.308）。AI收益感知是最强预测因子（β=0.541, p<0.001），AI怀疑态度具有微小但显著的负向影响（β=-0.113, p=0.001）。残差正态性检验（图1和图2）支持回归假设的合理性。

图1 所选文章中的标准化残差

图2 所选文章中的正态P-P图

四、讨论

本研究的发现增强了关于AI在高等教育中采用、收益感知和怀疑态度的现有研究。结果表明，收益感知是AI接受度的首要预测因子，而怀疑态度对其采用有轻微但显著的影响，这与先前强调AI在提高学习效率、个性化和参与度方面益处的文献一致。一个重要发现是，AI收益感知与AI怀疑态度之间无显著相关，表明感知益处与疑虑可以共存，两者并无明确的线性关系，这与先前研究指出的伦理关切、AI模型偏见和决策透明度不足等问题一致。研究还指出，样本中女性占主导（92.5%），主要来自教育和心理学领域，这限制了结果的普遍性，未来研究应覆盖更多学科和性别平衡样本。此外，每个构念仅使用三个题项，虽然信度良好，但可能出现异常方差，建议未来增加题项数量以增强信度和区分效度。

五、展望与结论

研究总结认为，AI收益感知显著正向预测AI接受度，突出了感知有用性在培养积极态度中的重要性；而AI怀疑态度虽负向影响接受度，但其影响相对较小。研究结果还表明，认识到AI的优势并不一定会减少怀疑，表明学生可能欣赏AI的潜力，同时对其局限性和伦理影响保持谨慎。

未来研究应探索AI整合对学生体验和教育成果的长期影响，采用纵向设计追踪怀疑态度的演变，并研究AI采用的公平性问题，确保AI技术不会扩大不同技术接触水平学生之间的差距。此外，应增加AI素养教育，制定明确伦理规范，平衡自动化与人文教学，以增强信任和参与度。

Runcan, R.; Runcan, P.L.; Rad, D.; Marina, L. Exploring Students’ Attitudes Toward the Integration of Artificial Intelligence in Education. Societies 2026, 16, 21. https://doi.org/10.3390/soc16010021

期刊介绍

主编：Gregor Wolbring, University of Calgary, Canada

Societies创刊于 2011 年，为跨学科国际开放获取期刊。期刊专注社会学领域研究，议题包括社会正义、社会包容、社会平等、社会多样性、身份认同、残障、科技、教育、体育、健康与福祉等。期刊采用多样化研究方法探究社会议题，推进社会领域相关研究认知，接收原创实证论文、文献综述与概念论文。期刊现已被Scopus、Web of Science(ESCI)、CNKI、DOAJ、ANVUR、 EconBiz、ERIH Plus 以及 RePEc等数据库收录。

2025 Impact Factor：2.2

2025 CiteScore：3.8

Time to First Decision：29.7 Days

Acceptance to Publication：4.5 Days