Tes Motif Penggunaan Kecerdasan Buatan (QAIUM)

The Questionnaire of Artificial Intelligence Use Motives (QAIUM) dibuat oleh peneliti Eyüp Yurt dan İsmail Kaşarcı pada tahun 2024 untuk menyediakan kerangka kerja empiris dalam memahami mengapa individu mengadopsi dan mengintegrasikan kecerdasan buatan ke dalam rutinitas pribadi dan profesional mereka. Alih-alih memperlakukan adopsi teknologi sebagai pilihan biner sederhana, Yurt dan Kaşarcı mengacu pada teori ekspektasi-nilai untuk memetakan faktor psikologis yang berbeda yang menginspirasi orang untuk belajar, menggunakan, dan mencurahkan waktu untuk alat AI yang baru muncul. Penelitian mereka menyoroti bahwa orang mendekati teknologi dengan ekspektasi, tujuan, dan pertukaran yang dipersepsikan yang bervariasi.

Kerangka kerja QAIUM mengevaluasi lima dimensi inti yang secara bersama-sama memprofilkan pendorong penggunaan AI Anda yang berbeda. Ability Expectancy mencerminkan kepercayaan diri Anda dalam keterampilan pribadi, kompetensi teknis, dan efikasi diri saat mengoperasikan alat AI relatif terhadap rekan sejawat Anda. Attainment Value mengukur seberapa sentral penguasaan inovasi AI terhadap identitas Anda, tujuan pribadi, dan rasa pencapaian stay-up-to-date. Utility Value menilai manfaat praktis dan fungsional yang Anda peroleh dari kecerdasan buatan, seperti menyederhanakan tugas sehari-hari, meningkatkan produktivitas secara keseluruhan, dan meningkatkan efektivitas profesional.

Dua dimensi yang tersisa mengeksplorasi keterlibatan emosional dan alokasi sumber daya Anda. Intrinsic Value menangkap kesenangan bawaan, rasa ingin tahu, dan kesenangan yang Anda alami saat mengeksplorasi dan bereksperimen dengan aplikasi AI. Perceived Cost meneliti kesediaan Anda untuk menginvestasikan waktu, energi, dan upaya untuk mempelajari alat baru, serta kesiapan Anda untuk mengorbankan aktivitas lain guna memperoleh kemahiran. Bersama-sama, kelima dimensi ini mengungkapkan apakah keterlibatan Anda dengan teknologi terutama dipandu oleh kebutuhan praktis, minat pribadi, identitas sosial, kepercayaan diri, atau pilihan investasi.

Penelitian pendidikan dan psikologis tentang motivasi menunjukkan bahwa orang jarang bergantung pada satu motif tunggal saat mengadopsi alat kompleks seperti kecerdasan buatan. Utility Value yang tinggi sering mendorong adopsi awal ketika solusi cepat diperlukan, tetapi penguasaan jangka panjang yang berkelanjutan biasanya bergantung pada kombinasi intrinsic value yang tinggi dan ability expectancy yang tinggi. Sebaliknya, individu yang mempersepsikan biaya tinggi dalam hal waktu atau upaya kognitif mungkin ragu untuk mengadopsi sistem baru kecuali utility value atau attainment value yang mereka persepsikan lebih besar daripada investasi tersebut. Memahami profil Anda sendiri membantu memperjelas mengapa Anda mengadopsi alat tertentu dengan antusias sementara mengabaikan yang lain.

Untuk memberikan konteks yang bermakna pada skor Anda, bagan menempatkan profil individu Anda di samping penanda perbandingan populasi yang diperkirakan untuk setiap skala. Penanda perbandingan ini adalah estimasi perkiraan yang diskalakan ulang dari tren umum yang diamati dalam sampel adopsi kecerdasan buatan yang dipublikasikan, bukan persentil populasi yang divalidasi atau norma klinis untuk tes web spesifik ini. Perlakukan angka patokan ini sebagai latar belakang perbandingan yang membantu untuk membaca kekuatan relatif Anda di seluruh lima pendorong, bukan sebagai standar yang ketat atau patokan yang kaku.

Tes ini disediakan secara eksklusif untuk tujuan pendidikan dan refleksi diri. Ini bukan alat diagnostik, evaluasi psikologis, atau penilaian profesional, dan tidak menawarkan saran karir atau teknis. Hasil Anda mencerminkan motif yang Anda laporkan sendiri untuk terlibat dengan kecerdasan buatan pada saat ini, bukan ukuran permanen dari kemampuan atau potensi Anda. Tes ini didasarkan pada Questionnaire of Artificial Intelligence Use Motives (QAIUM) dan tidak berafiliasi dengan Eyüp Yurt, İsmail Kaşarcı, atau Middle East Technical University.

Referensi

• Yurt, E. & Kasarci, I. (2024). A Questionnaire of Artificial Intelligence Use Motives: A Contribution to Investigating the Connection between AI and Motivation. International Journal of Technology in Education, 7(2), 308-325.