35、探索 ChatGPT 教育应用与电子思维导图教学策略的潜力

探索 ChatGPT 教育应用与电子思维导图教学策略的潜力

1. ChatGPT 作为教育平台的接受度研究

在探讨教育技术的发展时，ChatGPT 的出现无疑是一个重要的里程碑。研究表明，采用 ChatGPT 的倾向是行为的主要决定因素。以下是独立变量重要性的相关数据：
| 变量 | 重要性 | 归一化重要性 (%) |
| — | — | — |
| PI | 0.292 | 78.5 |
| PS | 0.426 | 94.2 |
| SQ | 0.265 | 73.1 |
| TTF | 0.071 | 15.6 |

通过敏感性分析发现，PS（可能代表某种满意度相关因素）和 PI（可能代表个人创新性相关因素）是影响使用 ChatGPT 行为意图的主要影响因素。研究人员通过将每个预测变量的平均值与最高平均百分比进行对比，得出了标准化的显著性。

在评估方法上，采用了 PLS - SEM 和深度 ANN 算法。结果显示，PLS - SEM 能解释 49.5% 的方差（R² = 49.5%），而深度 ANN 则表现出更强的预测能力，能解释 93.5% 的方差（R² = 93.5%）。这表明深度 ANN 能更全面地表示内生变量，并且在模拟变量之间的非线性互连方面优于 PLS - SEM 算法。

下面是一个简单的流程图，展示了研究的大致流程：

graph LR
    A[收集数据] --> B[敏感性分析]
    B --> C[PLS - SEM 评估]
    B --> D[深度 ANN 评估]