AI Use Motives Test (QAIUM)

Questionnaire of Artificial Intelligence Use Motives (QAIUM) को 2024 में शोधकर्ताओं Eyüp Yurt और İsmail Kaşarcı द्वारा व्यक्तियों द्वारा कृत्रिम बुद्धिमत्ता को अपने व्यक्तिगत और पेशेवर दिनचर्याओं में क्यों अपनाया और एकीकृत किया जाता है, इसकी समझ के लिए एक अनुभवजन्य ढांचा प्रदान करने के लिए बनाया गया था। प्रौद्योगिकी अपनाने को एक साधारण द्विआधारी विकल्प के रूप में मानने के बजाय, Yurt और Kaşarcı ने व्यक्तियों को उभरते AI उपकरणों को सीखने, उपयोग करने और समय देने के लिए प्रेरित करने वाले विशिष्ट मनोवैज्ञानिक कारकों को मैप करने के लिए expectancy-value theory का सहारा लिया। उनका शोध इस बात को उजागर करता है कि लोग प्रौद्योगिकी के प्रति अलग-अलग अपेक्षाओं, लक्ष्यों और कथित trade-offs के साथ संपर्क करते हैं।

QAIUM ढांचा पांच मुख्य आयामों का मूल्यांकन करता है जो मिलकर AI उपयोग के आपके विशिष्ट चालक का प्रोफाइल बनाते हैं। Ability Expectancy आपकी व्यक्तिगत कौशलों, तकनीकी क्षमता और AI उपकरणों के संचालन में अपने साथियों की तुलना में आत्म-प्रभावकारिता के प्रति आपके विश्वास को दर्शाती है। Attainment Value मापता है कि AI नवाचारों में निपुणता आपकी पहचान, व्यक्तिगत लक्ष्यों और stay-up-to-date उपलब्धि की भावना के लिए कितनी केंद्रीय है। Utility Value उन व्यावहारिक, कार्यात्मक लाभों का आकलन करता है जो आप कृत्रिम बुद्धिमत्ता से प्राप्त करते हैं, जैसे दैनिक कार्यों को सुव्यवस्थित करना, समग्र उत्पादकता बढ़ाना, और पेशेवर प्रभावशीलता को बढ़ावा देना।

शेष दो आयाम आपकी भावनात्मक सहभागिता और संसाधन आवंटन का अन्वेषण करते हैं। Intrinsic Value उस अंतर्निहित आनंद, जिज्ञासा और आनंद को कैप्चर करता है जो आप AI अनुप्रयोगों का अन्वेषण और प्रयोग करते समय अनुभव करते हैं। Perceived Cost आपके नए उपकरणों को सीखने में समय, ऊर्जा और प्रयास निवेश करने की इच्छा के साथ-साथ निपुणता प्राप्त करने के लिए अन्य गतिविधियों का त्याग करने की तत्परता की जांच करता है। साथ मिलकर, ये पांच आयाम प्रकट करते हैं कि क्या आपकी प्रौद्योगिकी के साथ सहभागिता मुख्य रूप से व्यावहारिक आवश्यकता, व्यक्तिगत रुचि, सामाजिक पहचान, विश्वास, या निवेश विकल्पों द्वारा निर्देशित है।

प्रेरणा पर शैक्षिक और मनोवैज्ञानिक शोध दर्शाता है कि लोग जटिल उपकरणों जैसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता को अपनाते समय शायद ही कभी एकल मकसद पर निर्भर करते हैं। उच्च utility value अक्सर प्रारंभिक अपनाने को प्रेरित करती है जब त्वरित समाधान की आवश्यकता होती है, लेकिन निरंतर दीर्घकालिक निपुणता आमतौर पर उच्च intrinsic value और उच्च ability expectancy के संयोजन पर निर्भर करती है। इसके विपरीत, जो व्यक्ति समय या संज्ञानात्मक प्रयास के संदर्भ में उच्च लागत समझते हैं, वे नए सिस्टम अपनाने में संकोच कर सकते हैं जब तक कि उनकी कथित utility या attainment value उन निवेशों से अधिक न हो। अपनी स्वयं की प्रोफाइल को समझने से यह स्पष्ट करने में मदद मिलती है कि आप कुछ उपकरणों को उत्साहपूर्वक क्यों अपनाते हैं जबकि दूसरों को नजरअंदाज करते हैं।

आपके स्कोर को सार्थक संदर्भ देने के लिए, चार्ट आपके व्यक्तिगत प्रोफाइल को प्रत्येक स्केल के लिए अनुमानित जनसंख्या तुलना मार्करों के साथ रखता है। ये तुलना मार्कर इस विशिष्ट वेब परीक्षण के लिए सत्यापित जनसंख्या प्रतिशतक या नैदानिक मानदंडों के बजाय प्रकाशित कृत्रिम बुद्धिमत्ता अपनाने के नमूनों में देखे गए सामान्य रुझानों से पुनः स्केल किए गए अनुमानित अनुमान हैं। इन बेंचमार्क आंकड़ों को आपके पांच चालकों में आपकी सापेक्ष शक्तियों को पढ़ने के लिए एक सहायक तुलनात्मक पृष्ठभूमि के रूप में मानें, न कि एक सख्त मानक या कठोर बेंचमार्क के रूप में।

यह परीक्षण विशेष रूप से शैक्षिक और आत्म-प्रतिबिंब उद्देश्यों के लिए प्रदान किया गया है। यह एक नैदानिक उपकरण, मनोवैज्ञानिक मूल्यांकन, या पेशेवर मूल्यांकन नहीं है, और यह करियर या तकनीकी सलाह नहीं देता है। आपके परिणाम इस समय कृत्रिम बुद्धिमत्ता के साथ जुड़ने के लिए आपके स्व-रिपोर्ट किए गए उद्देश्यों को दर्शाते हैं, न कि आपकी क्षमता या क्षमता का एक स्थायी माप। यह परीक्षण Questionnaire of Artificial Intelligence Use Motives (QAIUM) पर आधारित है और Eyüp Yurt, İsmail Kaşarcı, या Middle East Technical University से संबद्ध नहीं है।

संदर्भ

• 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.