人工智能使用动机测试 (QAIUM)

《人工智能使用动机问卷》(QAIUM)由研究者 Eyüp Yurt 和 İsmail Kaşarcı 于2024年创建，旨在为理解个体为什么在个人和专业日常中采用并整合人工智能提供一个实证框架。Yurt 和 Kaşarcı 没有将技术采用视为一个简单的二元选择，而是借鉴期望-价值理论来描绘激励人们学习、使用并投入时间于新兴AI工具的不同心理因素。他们的研究强调人们以不同的期望、目标和感知到的权衡来接近技术。

QAIUM框架评估五个核心维度，这些维度共同描绘出你独特的AI使用驱动因素。能力预期反映你在操作AI工具时相对于同伴的个人技能、技术能力和自我效能的信心。获得价值衡量掌握AI创新对你的身份、个人目标和保持更新成就感的中心程度。效用价值评估你从人工智能中获得的实际、功能性益处，例如简化日常任务、提高整体生产力，并提升专业效能。

剩下的两个维度探索你的情感参与和资源分配。内在价值捕捉你在探索和实验AI应用时所体验到的固有享受、好奇心和愉悦。感知成本检查你投入时间、精力和努力来学习新工具的意愿，以及你准备牺牲其他活动来获得熟练度的程度。总之，这五个维度揭示你的技术参与主要是由实际必要性、个人兴趣、社会身份、信心还是投资选择所引导。

教育和心理动机研究表明，人们在采用像人工智能这样的复杂工具时很少依赖单一动机。高效用价值通常在需要快速解决方案时促使初始采用，但持续的长期掌握通常取决于高内在价值和高能力预期的组合。相反，那些感知到时间或认知努力的高成本的个体可能会犹豫采用新系统，除非他们感知到的效用或获得价值超过那些投入。理解你自己的profile有助于澄清为什么你热情地采用某些工具而忽视其他工具。

为了给你的分数提供有意义的情境，该图表将你的个人profile与每个量表的估计人口比较标记并列。这些比较标记是近似估计值，是从已发表的人工智能采用样本中观察到的一般趋势重新缩放的，而不是这个特定网络测试的验证人口百分位或临床规范。将这些基准数字视为阅读你在五个驱动因素中相对优势的有帮助的比较背景，而不是严格的标准或刚性基准。

本测试仅供教育和自我反思目的提供。它不是诊断工具、心理评估或专业评估，并且不提供职业或技术建议。你的结果反映了你此时此刻自我报告的与人工智能互动的动机，而不是你能力或潜力的永久衡量。本测试基于人工智能使用动机问卷(QAIUM)，并且与Eyüp Yurt、İsmail Kaşarcı或中东技术大学没有关联。

参考

• Yurt, E. & Kasarci, I. (2024). 人工智能使用动机问卷：对调查AI与动机之间联系的贡献。International Journal of Technology in Education, 7(2), 308-325.