55、探索ChatGPT用于翻译的接受度

探索ChatGPT用于翻译的接受度

1. 研究背景与样本选择

在探讨ChatGPT用于翻译的接受度时，研究采用了“有目的抽样方法”。此方法在受访者容易接触且愿意自愿参与时尤为有效。研究样本涵盖了来自不同学院、不同年龄阶段且参与不同学术项目的学生，共257名文凭持有者。同时，使用IBM SPSS Statistics ver. 23对样本的人口统计数据进行了准确分析，以全面了解样本的人口构成。

2. 数据分析方法

研究采用偏最小二乘结构方程建模（PLS - SEM）方法进行数据分析，借助SmartPLS软件完成。这种分析采用了双步骤评估策略，重点关注收集数据的结构模型和测量模型。选择PLS - SEM的原因如下：
- 对于旨在完善或扩展现有理论的研究非常有效。
- 特别适用于涉及复杂模型的探索性研究，能够处理其复杂性。
- 可以整体分析整个模型，而非碎片化分析，有助于更全面地理解数据。
- 能够同时分析结构模型和测量模型，使估计更准确。

3. 测量模型评估

测量模型的评估主要从可靠性和有效性两方面进行，具体如下：
- 可靠性评估 ：
- Cronbach’s alpha（CA） ：各构念的CA值范围为0.857至0.894，均超过0.7的标准阈值，表明具有较强的可靠性。
- 复合可靠性（CR） ：CR分数范围为0.793至0.875，超过推荐的最小值0.7，进一步证实了构念的可靠性。
- 有效性评估 ： <