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为探究中东医学教育中 ChatGPT 采纳的影响因素，研究人员基于改良 UTAUT 框架，对约旦大学医学生及教师开展横断面调查。发现态度（ATT）受绩效期望（PE）、努力期望（EE）显著正向影响，行为意向（BI）由 ATT 预测并影响实际使用，为 AI 工具在医学教育中的整合提供依据。
论文解读
在人工智能（AI）浪潮席卷全球的背景下，医学教育领域正经历深刻变革。ChatGPT 作为生成式 AI 的代表，展现出革新文献综述、辅助教学等潜力，其在医学考试（如 USMLE）中亦表现出色，提示其对医学生学习的辅助价值。然而，AI 工具的准确性、伦理45风险（如隐私泄露、错误信息传播）以及文化适配性等问题，成为其推广的阻碍。尤其在中东地区，阿拉伯语优化不足、课程整合度低、教师抵触等区域性挑战显著，而针对约旦医学教育中 ChatGPT 采纳的研究尚属空白。
为填补这一知识缺口，67约旦大学（University of Jordan）的研究团队开展了一项基于改良统一技术接受与使用理论（UTAUT）框架的研究，旨在解析影响 ChatGPT 在约旦医学教育中采纳的关键因素。该研究成果发表于《BMC Medical Education》，为 AI 工具在中东医学教育中的落地提供了实证依据。
研究方法 18
研究采用横断面调查设计，通过在线及校园发放经验证的 33 项问卷，收集约旦大学医学生（1-6 年级）及教职员工的反馈。样本筛选聚焦于有 ChatGPT 使用经验者，最终纳入 127 名参与者（53% 为男性，平均年龄 23.2±7.6 岁）。运用结构方程模型（SEM）分2910析绩效期望（PE）、努力期望（EE）、感知风险（PR）、促进条件（FC）、态度（ATT）及行为意向（BI）等构念间的关系。
研究结果 211
- 态度的影响因素
绩效期望（PE）与努力期望（EE）对态度（ATT）具有显著正向影响（β=0.344，p<0.001；β=0.428，p<0.001），共同解释 37% 的 ATT 方差，表明工具的实用性与易用性是形成积极态度的核心。
- 行为意向与实312际使用
态度（ATT）直接正向预测行为意向（BI，β=0.84，p<0.001），BI 进一步影响 ChatGPT 实际使用（ACME，β=0.575，p<0.001），模型分别解释 53% 的 BI 方差及 36.5% 的 ACME 方差，凸显态度在技术采纳路径中的关键作用。
- *非显著因素312*
促进条件（FC）对努力期望（EE）及行为意向（BI）均无显著影响，提示参与者对外部支持的依赖较低；感知风险（PR）未对态度（ATT）产生负向作用，可能反映出工具的实用价值超越了对信息安全等风险的担忧。
结论与讨论312
研究表明，约旦医学教育中 ChatGPT 的采纳主要由绩效期望与努力期望驱动，态度是连接认知与行为的核心中介变量。尽管感知风险与促进条件的影响未达显著水平，但需注意：
- 风险应对：尽管当前风险感知未显著抑制采纳，AI 生成错误信息的潜在危害仍需通过课程嵌入 AI 素养、强化伦理指导等方式防范。
- 文化适配：1415促进条件的非显著作用可能与约旦教育中自我导向学习的传统相关，但优化技术支持（如阿拉伯语界面、本地化培训）仍可提升工具渗透率。
- 区域启示：13作为中东地区首项相关研究，其基于 UTAUT 模型的结论为跨文化技术采纳研究提供了参考，提示需结合地域特征（如数字素养差异、制度支持）制定推广策略。
该研究为医学教育中 A1617I 工具的整合提供了 "以用户态度为中心" 的策略框架 —— 通过强化工具实用性展示、降低使用门槛，并建立信任机制（如透明化算法逻辑、提供权威验证渠道），可有效推动 ChatGPT 等技术的深度应用。未来研究可扩大样本覆盖范围，探索多模态 AI 工具在临床技能培训等场景的适用性，为智慧医疗教育体系的构建奠定基础。1817
