The present study identified determinants to user acceptance of artificial intelligence(AI)-based news anchor. Our conceptual model included three constructs of ability, benevolence, and integrity to determine whether these three constructs are predictive of trust perceived from AI news anchor. This work further examined the influences of social presence, anthropomorphism, perceived usefulness, understanding as well as trust as immediate determinants to user acceptance. The conceptual model was validated on survey data collected from 513 respondents. A series of scale refinement process was conducted by the examination of data normality, common method bias, structure of latent variables as well as internal consistency. In addition, a confirmatory factor analysis was performed to assess the extent to which the sample data collected from survey study measures the constructs adequately. The results from the analysis of structural equation model indicated that, (1) two constructs of ability and integrity were found to be significantly predictive of perceived trust, and (2) anthropomorphism, perceived usefulness, and trust emerged as significant and positive predictors of user acceptance of AI-based news anchor.
This study systematically examined the influence of preservice teachers' self-efficacy and AI anxiety, on the intention to use AI programs 'knock-knock! mathematics expedition' in mathematics lessons based on a technology acceptance model. The research model was established with variables including self-efficacy, AI anxiety, perceived ease of use, perceived usefulness, and intention of use from 254 pre-service teachers. The structural relationships and direct and indirect effects between these variables were examined through structural equation modeling. The results indicated that self-efficacy significantly affected perceived ease of use, perceived usefulness, and intention to use. In contrast, AI anxiety did not significantly influence perceived ease of use and perceived usefulness. Perceived ease of use significantly affected perceived usefulness and intention to use and perceived usefulness significantly affected intention to use. The findings offer insights and strategies for encouraging the use of 'knock-knock! mathematics expedition' by preservice teachers in mathematics lessons.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.23
no.6
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pp.629-637
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2019
Rapid changes in the knowledge and information society of the 21st century should be embraced and applied to teachers. Since artificial intelligence(AI) is an important axis of rapid change, artificial intelligence education should be started from elementary school. This change requires elementary school teachers to have basic skills for AI education. In this study, an AI education program for elementary school teachers is developed. This development consists of three stages, the first stage is the understanding of artificial intelligence, the second stage is the understanding and application of artificial intelligence tools, and the final stage is the creation and application of artificial intelligence programs. 15 elementary school teachers were tested. The result of this study will be a useful educational program for teachers in charge of AI education in elementary school students.
Journal of Korean Library and Information Science Society
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v.53
no.1
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pp.231-263
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2022
The understanding and capability to utilize artificial intelligence (AI) incorporated technology has become a required basic skillset for the people living in today's information age, and various members of the university have also increasingly become aware of the need for AI education. Amidst such shifting societal demands, both domestic and international university libraries have recognized the users' need for educational content centered on AI, but a user-centered service that aims to provide personalized recommendations of digital AI educational content is yet to become available. It is critical while the demand for AI education amongst university students is progressively growing that university libraries acquire a clear understanding of user intention towards an AI educational content recommender system and the potential factors contributing to its success. This study intended to ascertain the factors affecting acceptance of such system, using the Extended Technology Acceptance Model with added variables - innovativeness, self-efficacy, social influence, system quality and task-technology fit - in addition to perceived usefulness, perceived ease of use, and intention to use. Quantitative research was conducted via online research surveys for university students, and quantitative research was conducted through written interviews of university librarians. Results show that all groups, regardless of gender, year, or major, have the intention to use the AI-related Educational Content Recommendation System, with the task suitability factor being the most dominant variant to affect use intention. University librarians have also expressed agreement about the necessity of the recommendation system, and presented budget and content quality issues as realistic restrictions of the aforementioned system.
The purpose of this study is to clarify the continuous usage intention of artificial intelligence products and services. In this study, we try to define the artificial intelligence quality and preference on the online job information platform and investigate the effect of artificial intelligence on continues usage intention. A survey of artificial intelligence users was conducted and recalled 184. The empirical analysis shows that the artificial intelligence quality and preference have a positive effect on satisfaction, and that the satisfaction has significant effect on the intention of continuing use. but the artificial intelligence quality does not significantly affect the intention of continuing use. These results are expected to provide useful guidelines for artificial intelligence technology products or services in the future.
One of the important factors for the effective implementation of artificial intelligence (AI) in mathematics education is the perceptions of the teachers who adopt it. This study surveyed 161 elementary school teachers and 157 secondary mathematics teachers on their perceptions of using AI in mathematics education, grouped into four categories: attitude toward using AI, AI for teaching mathematics, AI for learning mathematics, and AI for assessing mathematics. The findings showed that teachers were most positive about using AI for teaching and learning mathematics, whereas their attitudes towards using AI were less favorable. In addition, elementary school teachers demonstrated a higher positive response rate across all categories compared to secondary mathematics teachers, who exhibited more neutral perceptions. Based on the results, we discussed the pedagogical implications for teachers to effectively use AI in mathematics education.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.25
no.6
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pp.25-33
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2020
In this paper, the purpose is to verify the impact of performance expectations, effort expectations, social impact, individual innovation and perceived value on the intent of use and the behavior of use. Used Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) to verify the applicability of this model in China, and established the research model by adding two new variables to UTAUT according to the situation of the Chinese market. To achieve this goal, 345 questionnaires were collected for experienced music creators using artificial intelligence nuggets in China by means of Internet research. The collected data were analyzed through frequency analysis, factor analysis, reliability analysis, and structural equation analysis through SPSS V. 22.0 and AMOS V 22.0. The verification of the hypotheses presented in the research model identified the decisive influence factors on the use of artificial intelligence music acceptance by Chinese users. The study is innovative in that it attempts to verify the applicability of UTAUT in the Chinese context. In the construction of the user acceptance model of AI music, three influencing factors will have an effect on users' intentions, and according to the degree of effect, from largest to smallest, they are respectively Perceived Innovativeness, Performance Expectancy and Effort Expectancy. This paper will also provide some management advices, i.e. improving the utility and usability of AI music, encouraging users with individual innovativeness, developing competitive and attractive pricing policies, increasing publicity, and prioritizing word-of-mouth advertising.
The purpose of this study is to investigate the factors that influence the intention to continuously use the RPA program used in the financial industry for those working in the financial industry. In particular, the purpose of this study is to understand the will to accept and the perception of acceptance conflict by considering the characteristics of individuals in the relationship between work and information technology. As a result of the study, it can be confirmed that the RPA system based on intelligent process automation including artificial intelligence should be further strengthened in the transformation of a digitalized enterprise rather than the RPA based on simple task automation that is currently most used. In general, the phenomenon of cognitive dissonance was prominent for the adoption of new technology, but the phenomenon of cognitive dissonance did not appear for the continued use of RPA in the financial industry. Able to know. In the future in the financial industry, it is thought that the change in the labor organization will be accelerated as the suitability of repetitive tasks and technologies is increased.
The purpose of this study was to verify whether the endorser effect similar to humans can be created in advertising campaigns based on the artificial intelligence endorser. In particular, considering the characteristics of artificial intelligence, a research model was presented by convergence of consumer innovativeness and anthropomorphism. The results of the online survey of 244 respondents showed that expertise of the artificial intelligence endorser has a positive effect on both brand attitude and purchase intention, but not for trustworthiness while it has a positive effect on brand attitude. Also, the effect of consumer innovativeness and anthropomorphism on brand attitude and purchase intention for artificial intelligence was found. The endorser effect was expanded to artificial intelligence, which is an intangible object, and the existing theory and research results were combined to re-verify it. Theoretical and practical implications for artificial intelligence-based products and services were presented.
This study utilizes the theoretical framework of Extended Technology Acceptance Model to understand the governmental factors that affect the people's intention to use AI services. With the result of the analysis, as the expected impact of AI on fields related to effectiveness and accountability becomes higher, the intention of using AI service also got higher. In addition, the easier usability of e-government, the more active disclosure of their personal information, and the higher expectations for a hyper-connected society, their intention to use AI services became higher as well.
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