高等教育中 ChatGPT 的伦理推理与负责任使用：整合技术接受与道德认知

《International Journal of Management Education》：Ethical reasoning and responsible use of ChatGPT in higher education: Integrating technology acceptance and moral cognition

　　

•本研究考察了学生如何对ChatGPT的使用进行推理，而不仅仅是技术采纳。
•研究整合了技术接受与道德认知，以解释AI辅助学习中的道德推理。
•感知易用性、学业压力和道德脱离与道德推理呈正相关。
•道德推理与关于ChatGPT负责任使用的意图呈强正相关。
•本研究通过提供有关阿曼高等教育中生成式AI负责任使用的证据，补充了技术接受研究。

引言

自2022年底发布以来，ChatGPT迅速渗透高等教育，重塑了学生学习和教师教学与评估的方式。ChatGPT等生成式AI工具提供了 substantial 益处，包括个性化辅导、即时反馈，以及为具有不同学习需求的学生提供灵活的学术支持（Kasneci等人，2023）。实证证据表明，学生普遍认为ChatGPT既有用又易用，并且这些感知强烈影响其在学术环境中采纳该工具的意愿（Alshammari & Babu，2025；Yu等人，2024）。这与技术接受模型（TAM）（Davis，1989；Venkatesh & Davis，2000）一致，该模型将感知有用性和感知易用性定位为实现技术采纳的核心决定因素。

尽管ChatGPT具有这些优势，但其快速整合引发了关于其伦理和教学影响的大量争论。一些学者强调其在支持个性化学习、提高学生参与度和增强教育可及性方面的潜力（Bhullar等人，2024），而另一些学者则对抄袭、批判性参与的减少以及学术诚信的侵蚀表示担忧（Khalil & Er，2023；Rudolph等人，2023）。新近的证据还表明，学生对ChatGPT的伦理评估往往不一致且依赖于情境，其认知从合法的学术支持到学术不当行为不等（Ahmed等人，2026；Pérez-Portabella等人，2025）。作为回应，一些机构引入了替代评估形式，包括口头考试和手写测试，以减轻AI辅助的学术不当行为（《金融时报》，2023）。

学生的观点似乎也存在分歧。一些人将ChatGPT视为一种可能损害学术努力和诚信的便捷捷径，而另一些人，特别是那些面临高学业压力的学生，将其用作应对机制来管理工作负荷需求（Sundararasan，2025；Schonfeld，2025）。例如，中学和高等教育学生中报告的高使用率表明，AI工具正在嵌入学术常规中，即使在存在限制的环境中也是如此（Schonfeld，2025）。与其说是显示出已确立的伦理冲突，这些模式表明学生可能遇到学业需求与道德考量并存的情境，这可能影响他们如何评估和证明AI辅助学术行为的正当性。现有研究表明，ChatGPT使用的伦理可接受性往往是情境依赖的，并对个人解释持开放态度（Ahmed等人，2026；Pérez-Portabella等人，2025），这凸显了更好地了解学生在AI辅助学习环境中形成道德判断的认知过程的需要。

尽管关于ChatGPT在教育中的研究已有相当扩展，但仍主要集中在特定领域，如技术采纳、用户满意度和机构政策回应（Rudolph等人，2023；Giray等人，2025；Acosta-Enríquez等人，2024）。这使得理解学生行为背后的心理和伦理机制仍存在重要空白。首先，技术接受研究主要解释使用行为，但对学生如何从道德上评估此类使用的洞见有限。其次，伦理导向的研究往往强调态度而非塑造道德判断的认知过程（Ahmed等人，2026；Pérez-Portabella等人，2025）。第三，研究尚未将技术接受因素与道德认知机制整合在一起，以解释情境和认知因素如何与AI辅助学习环境中的道德推理相关联。

特别是，关于学业压力和道德脱离如何与技术感知同时与道德推理相关联，目前了解甚少。此外，实际ChatGPT使用作为这些关系潜在调节变量的作用仍未得到充分探索。实际使用不仅被视为学生与ChatGPT互动的指标，还被视为可能改变学业条件与道德推理之间关联强度的情境因素。因此，在本研究中，实际ChatGPT使用被作为调节变量进行考察，特别是学业压力与道德推理之间的关系。因此，一个关键的理论问题仍然存在：超越技术采纳之外，在不同认知和情境条件下，学生如何证明其AI辅助学术行为的伦理正当性？虽然类似问题也可能出现在其他数字技术中，如搜索引擎、在线学习平台和自动写作工具，但生成式AI之所以特别重要，是因为它能够生成类似人类的内容，从而模糊了辅助、创作、原创性和学术不当行为之间的传统界限。这些独特特征将道德推理从边缘关切提升为学生与AI启用技术互动中的核心议题。

回答这一问题对于推进技术接受与道德认知交叉领域的理论发展具有重要意义。TAM等传统模型能很好地解释采纳行为，但对AI中介环境中道德判断如何形成提供有限的洞见（Davis，1989；Venkatesh & Davis，2000）。同样，道德认知理论解释了个体如何评估和证明其行为的伦理含义，但相比之下对与技术相关的信念如何与这些评估过程相关联关注较少（Rest，1986；Bandura，1999）。因此，整合这些互补视角为AI辅助学习中的道德推理提供了比单独任何一个视角更为全面的理论解释。这一问题在商业/管理教育中尤为相关，因为学生不仅需要采纳数字工具，还需要在技术启用的决策情境中应用伦理判断。在这样的环境中，生成式AI工具越来越多地作为学习和决策支持过程的嵌入组件发挥作用，引发了关于责任、问责和专业伦理的问题。

这一问题在阿曼尤为相关，因为该国高等教育机构正在经历快速数字化转型，同时有着强烈的对学术诚信和道德行为的机构重视（Al Balushi，2026；Tayebipour等人，2026）。尽管有这些发展，但考察阿曼高等教育中学生对生成式AI的伦理推理和负责任使用的实证证据仍然有限。因此，考察这一情境在情境和理论两方面都有贡献，通过在研究不足的非西方高等教育情境中检验已建立模型的适用性，同时承认关于负责任AI使用的机构期望在全球高等教育系统中仍在不断演变。

作为回应，本研究将TAM与道德认知理论整合在一起，以考察感知易用性、感知有用性、学业压力、道德脱离和ChatGPT使用如何与阿曼商业和管理学生的道德推理和行为意图相关联。本研究特别将实际ChatGPT使用作为学业压力与道德推理之间关联的调节变量进行考察，使其能够考虑这种关系是否因学生对ChatGPT的参与程度不同而有所差异。具体而言，本研究提出以下问题：技术接受信念和道德认知机制如何与学生在高等教育中关于ChatGPT负责任使用的道德推理和行为意图相关联？通过将焦点从技术采纳转向道德决策，本研究在三个方面作出了重要贡献。首先，它将道德推理定位为感兴趣的主要结果变量，超越了对采纳、使用意愿或满意度的传统强调，以解释学生如何评估和证明AI辅助学术实践的伦理可接受性。其次，它在统一理论框架内整合了技术接受和道德认知视角，为AI中介学习环境中道德推理提供了更为全面的解释。第三，它提供了来自阿曼高等教育的实证证据，扩展了对这些关系在研究不足的非西方情境中的理解，并为高等教育中负责任AI使用更广泛的文献作出贡献。

分节摘要

**感知有用性与道德推理**

感知有用性（PU）长期以来在TAM中被认为是技术接受和使用行为的关键决定因素（Davis，1989；Venkatesh & Davis，2000）。在高等教育中，PU反映了学生认为ChatGPT能增强学习效果、学术效率和绩效结果的认知（Hasanein & Sobaih，2023；Jo，2024；Strzelecki，2024）。以往研究一致表明，PU与学生态度、行为意图和采纳相关。

**研究设计**

本研究采用定量、横断面调查设计来考察研究构念之间的关联。定量方法适用于检验理论驱动假设，因为它能够使用经过验证的测量工具和统计建模来检验理论框架内构念之间的关系（Creswell & Creswell，2017）。本研究基于TAM（Davis，1989；Venkatesh & Davis，2000），并借鉴道德认知和……

**数据分析与结果**

在分析之前，数据集进行了缺失值和异常值筛查。未发现重大缺失数据或极端异常值，表明数据适合后续分析（Kline，2016）。本研究获得了163份来自参与大学商业/管理学生的有效回复。尽管小于初始目标样本量，但最终样本量根据常见的……标准被认为是估计拟议PLS-SEM模型的充分样本量。

**技术感知与道德推理**

PU与道德推理之间不存在显著关联。这一发现扩展了以往基于TAM的研究，表明认识到ChatGPT的学术益处并不一定与对其使用的更深层次伦理评估相一致。虽然TAM将有用性确定为采纳行为的根本驱动力（Davis，1989；Venkatesh & Davis，2000），但证据表明，以绩效为导向的信念可能独立于道德判断过程运作。以往研究同样……

**理论意义**

本研究扩展了高等教育中生成式AI的研究。它将技术接受和道德认知视角整合在一起。它关注道德推理和负责任使用意图，而非仅关注技术采纳。道德推理被概念化为对ChatGPT辅助学术实践的情境特定评估。这一方法将技术接受研究扩展到包括生成式AI使用的伦理维度。

研究结果提供了更为差异化的……

**结论**

ChatGPT在高等教育中的快速扩散创造了一种新的伦理景观，学生必须不断评估合法学术支持与对人工智能不当依赖之间的界限。本研究通过整合技术接受和道德认知视角，考察技术感知、学业条件和认知因素如何与学生的道德推理及……相关联，从而推进了对这一新兴现象的理解。

**伦理考量**

本研究获得了东部大学（A' Sharqiyah University）研究与生物安全委员会（UREBC）的伦理批准（批准代码：ASU/UREBC/25/128）。参与者被告知参与是自愿的，回复以匿名方式收集并保密处理。

**资助**

无资助。

**生成式AI声明**

在准备本手稿期间，作者仅使用ChatGPT（OpenAI）来润色语言、编辑和提高清晰度。作者审阅并编辑了所有内容。该工具未用于生成研究数据或分析结果。

**CRediT作者贡献声明**

Hamood Mohammed Al-Hattami：撰写——审阅与编辑，撰写——初稿，软件，资源，项目管理，方法论，调查研究，形式分析，数据整理，概念化。Saleh Al-Sinawi：撰写——审阅与编辑，可视化，验证，监督，资金获取，数据整理。

**利益冲突声明**

作者声明他们没有利益冲突。

Hamood Mohammed Al-Hattami | Saleh Al-Sinawi