广西师范大学学报(哲学社会科学版) ›› 2026, Vol. 62 ›› Issue (3): 92-103.doi: 10.16088/j.issn.1001-6597.2026.03.010

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师范生人工智能技术接受度影响因素研究——基于UTAUT模型的实证分析

赵国宏, 董亮辰   

  1. 延边大学师范学院,吉林 延吉 133002
  • 收稿日期:2025-12-17 出版日期:2026-05-05 发布日期:2026-04-27
  • 作者简介:赵国宏,延边大学师范学院教授、博士生导师,研究方向:人工智能教育、信息化教师专业发展。
  • 基金资助:
    国家社会科学基金“十四五”规划2022年度教育学一般项目“碎片化学习的深度学习机制和应用效果研究”(BCA220209);吉林省教育厅社会科学研究重点项目“基于国家中小学智慧教育平台的教学创新应用研究”(JJKH20250373SK)

Factors Influencing Pre-service Teachers′ Acceptance of Artificial Intelligence Technology: An Empirical Analysis Based on the UTAUT Model

ZHAO Guo-hong, DONG Liang-chen   

  1. Teachers College, Yanbian University, Yanji 133002, China
  • Received:2025-12-17 Online:2026-05-05 Published:2026-04-27

摘要: 师范生作为未来教师队伍的核心力量,其对人工智能技术的接受程度,关乎该技术在教学领域的实际应用与长效发展。基于此,运用UTAUT模型深入探究影响其人工智能技术接受度的相关因素。实证分析表明:绩效期望、努力期望、社会影响、促成条件以及AI素养对使用意愿具有显著正向影响,而感知风险对使用意愿存在显著负向影响;社会影响对使用意愿的预测效应最为突出,AI素养、绩效期望等变量均呈现显著正向影响,感知风险则呈现显著负向影响;性别、专业以及熟练程度在“AI素养→使用意愿”和“努力期望→绩效期望”两条路径中发挥调节作用。基于归因分析,可以从环境、感知和个体三个维度提出提升师范生人工智能技术接受度的针对性策略:塑造积极规范并完善支持条件;提升效用认知并降低风险感知;激发内生动力并培育持续使用意愿。

关键词: 师范生, 人工智能, 人工智能技术, 技术接受度, UTAUT模型

Abstract: As the core force of the future teaching workforce, pre-service teachers′ acceptance of artificial intelligence technology is crucial for its practical application and sustainable development in the teaching field. Based on this, the UTAUT model is employed to explore the factors influencing their acceptance of AI technology. Empirical analysis shows that performance expectancy, effort expectancy, social influence, facilitating conditions, and AI literacy have significant positive effects on behavioral intention, whereas perceived risk takes a significant negative effect. Social influence bears the most prominent predictive effect on behavioral intention; AI literacy, performance expectancy, and other variables show significant positive effects, while perceived risk shows a significant negative effect. Gender, major, and proficiency level play moderating roles in the paths of "AI literacy → behavioral intention" and "effort expectancy → performance expectancy." Based on attribution analysis, targeted strategies to enhance pre-service teachers′ acceptance of AI technology can be proposed from three dimensions namely environment, perception, and individual-shaping positive norms and improving supporting conditions, enhancing utility perception and reducing risk perception, and stimulating endogenous motivation and cultivating sustained willingness to use.

Key words: pre-service teachers, artificial intelligence, AI technology, technology acceptance, UTAUT model

中图分类号:  G434

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