人工智能时代数字自我效能感的发展及展望

白 锦 马军平

西安工业大学经济管理学院，陕西 西安 710021

1977 年，美国心理学家Bandura[1]首次提出了“自我效能感”（self-eきcacy，SE）概念，即一个人相信自己有能力去完成相关任务的信念。随着社会的发展，Bandura 提出的自我效能理论应用领域也在不断拓宽。近年来，人工智能（artificial intelligence，AI）技术的发展使得数字化理念逐步渗透进社会生活的各个领域，人类开始迈入智能化时代。随着研究的不断深入，进一步延伸出“数字自我效能感”（digital self-eきcacy，DSE）概念。相较于自我效能感，数字自我效能感的应用领域更加细化，旨在探究各类数字环境中的自我效能感。目前，数字自我效能感已被应用到社会生活的多个方面，并且取得了一定的成就。

1 人工智能时代对数字自我效能的影响

数字自我效能感是个人在使用数字设备或数字系统时所产生的能力信念，即个体判断自己是否能够使用设备或系统完成任务。目前人工智能技术已成为推动社会进步的重要力量，Bujari 等[2]研究发现，人工智能正对人类生活进行颠覆性修改，所涉及的领域包括但不限于医疗、通信、娱乐、教育等。人工智能技术的发展也将从多方面影响数字自我效能感的发展。一方面，人工智能为人类生活带来了前所未有的便利，将人类从繁杂且琐碎的工作中解放出来，使其将精力放到更多创造性的任务中去。因此，在各领域中个人数字自我效能感的产生比率不断上升。另一方面，随着社会生活智能化的不断提升，数字自我效能感的产生背景早已不再局限于简单的计算机设备和互联网，由于日常生活和工作环境的智能化不断增强，智能化设备随处可见。因此，数字自我效能感的应用也变得更加符合人工智能环境。

2 数字自我效能感的概念和测量

2.1 数字自我效能感的提出及含义

Bandura[3]对于“自我效能感”的理解也在不断变化，20 世纪80 年代，Bandura 认为自我效能感是个人对其完成任务所需的行为能力的期望，后转变为自我效能感是对个人操作能力的判断以及个人的能力信念。目前，Bandura 所提出的自我效能感已成为心理学研究中的重要心理变量。自我效能感影响着个体的选择、努力程度以及行为持久度，从而进一步影响个人行为结果。Bandura[4]强调，自我效能感是一套特定于任务和背景的信念，会随着个体的活动领域不断扩展。

受人工智能发展影响，学术界出现了对于“数字自我效能感”的定义。1995 年，Compeau 等[5]认为，数字自我效能感指一个人对于自己使用数字设备完成某一项任务的能力的自我判断。2000 年，Eastin 等[6]表明，数字自我效能感指个人对未来成功使用数字系统的信心，决定了个人未来是否愿意以及如何使用数字系统。Agarwal 等[7]认为，计算机领域中的数字自我效能感是指个体有效和毫不费力地利用信息技术以及适应硬件和软件更新方面的自我效能感。2021 年，Kim 等[8]认为，数字自我效能感表示个体的数字能力，将数字自我效能感定义为一个人对其使用数字设备执行特定任务能力的判断。其中，数字设备包括计算机、互联网、软件包和数字应用程序等。

2.2 数字自我效能感的测量

数字自我效能感一般用来测量个人能力信念，包括评估个人能力和个人实际熟练程度。2006 年，Bandura[9]提出，社会认知理论中自我效能感的测量应集中在特定的领域或任务上进行，能反映对个人能力的判断，使用特定领域或任务上的自我效能感可准确地评估个人能力并预测绩效。现有研究一般参考Bandura 对于自我效能感的测量理论，并以此为基础开发新的数字自我效能感的测量量表，侧重于特定领域内与数字设备相关的各种任务或情况。

测量数字自我效能感最常用的工具之一是计算机自我效能感（computer self-eきcacy，CSE），计算机自我效能感最早被用在管理信息系统中以确定信息技术的熟练程度。1995 年，Compeau 等[5]引入结构方程模型并以此开发和验证计算机自我效能感的测量量表，量表关注一个人对其未来能力的判断，即测量的不是过去的经验或能力，而是个体未来可以做什么。研究从个人能力信念出发，并以工作相关的操作任务为重点（不反映如启动软件、上传下载文件一类任务简单的组件技能）制定了10 个测量项目。被试人员需对个人能够完成任务的自信程度进行判断并评分，首先应标明是否认为能够使用软件包完成工作；然后回答“是”或“否”，并进一步进行1～10级的信心评级评分，其中1表示“完全不自信”，10 表示“完全自信”。在后续研究中，也有学者根据研究需要，在该量表的基础上进行改进以适应各自研究方向。

测量数字自我效能感的另一常用工具是互联网自我效能感（internet self-eきcacy，ISE），其在个人生活中的重要性逐步增长，自我效能理论的应用也逐渐从计算机扩充到互联网中。2001 年，Torkzadeh 等[10]开发并验证了一种测量互联网自我效能感的量表，用来测量个体对其与互联网互动能力的感知与判断，从3 个方面出发，共编制了17 个项目的测量量表，被试人员通过对项目进行打分来制定5 级Likert 量表。验证结果表明，该测量量表具有较高的信效度，非常适合用来进行自我评价。2002 年，Torkzadeh 等[11]为了适应新的研究发展趋势，制定了新的数字自我效能感测量量表以适应互联网相关应用。2011 年，Liang 等[12]在Torkzadeh 等所开发量表基础上，从基本自我效能感和高阶自我效能感两个维度出发，制定了新的数字自我效能感测量量表，量表共包含15 个测量项目，采用5 级Likert 量表来施测。

人工智能时代的到来，预示着有关数字自我效能感的测量量表也需不断改进以适应现实研究。近年来，学者陆续开发出新的有关数字自我效能感的量表。2021 年，Kim 等[8]基于Compeau 等[5]和Bandura 等[4]对数字自我效能感的测量，开发了包含3 个项目的5 级Likert 量表（1=强烈不同意，5=强烈同意），用以探讨使用数字技术时数字设备的服务体验对个人数字自我效能感的影响。2022 年，Ulfert-Blank 等[13]放弃使用单一能力领域的数字自我效能感，提出一种考虑数字能力的多维结构，以避免在智能化时代由于技术发展过快而导致数字自我效能感量表不准确。并生成新的27 个项目用以获取与5 个维度（能力领域）相关的自我效能感，5 个维度包括信息和数据素养、沟通与协作、数字内容创作、安全、解决问题，通过询问被试方式实现使用数字设备施测，项目回答采用了6 级Likert 量表。

3 相关研究现状

目前，国内外学者已从多个角度出发对数字自我效能感进行了深入研究，数字自我效能感在教育背景下的应用最为常见，重点人群是小学生、大学生或职前教师。2012 年，Bao 等[14]以137 名大学生为样本，通过将技术接受模型扩展为通用和特定的数字自我效能感模型，以研究在电子/移动学习的采用和使用中性别差异将如何影响数字自我效能感。研究表明，不同性别在一般DSE 中存在显著差异，但在特定DSE 中并没有显著差异，这些发现为移动学习采用的方式提供了重要的启示。2014 年，Chang 等[15]以87 名参加网络课程的学生为样本，以社会认知理论为基础探讨了DSE 如何帮助学生将学习动机转化为学习行为，以及DSE 对学生学习成绩的影响。研究表明DSE 会对学生的学习动机产生显著影响，呈正相关，且存在性别差异，该研究为教育者识别学生线上学习的心理特征提供了有效参考。2009 年，Teo[16]建立了一个检验数字自我效能感与技术接受度之间关系的模型。研究采用结构方程建模，并对模型的拟合进行了严格的测试。结果表明，数字自我效能感将直接影响职前教师的技术接受度，且对行为意图有预测作用，即当使用数字技术为用户带来积极的感觉时，他们会选择继续使用该数字技术，并以更大的动力去使用它。2013 年，Celik 等[17]研究了DSE 与技术态度之间的关系，DSE 是职前教师使用计算机辅助教育的重要预测因素，该研究为教师候选人是否使用计算机支持教育做出了启示。

除此之外，2005 年，Reed 等[18]调查了DSE 如何解释年龄与计算机技能获得之间的反向关系。结果表明，员工年龄与DSE 呈负相关关系，即员工年龄越大，DSE 越低，表示计算机技能获得能力越低，且年龄较大的员工对其获得技能的信念与其本身能力不对等。这一结论为促进老龄工作者的能力和发展提供了帮助。2014 年，Hsia 等[19]对223 名高科技公司的员工进行考察分析，扩展了基础的技术接受模型（technology acceptance model，TAM）模型，使其可用以解释员工接受电子学习系统的可行性。分析结果表明，数字自我效能感对感知易用性和使用行为意图有显著且直接的影响，为使用扩展TAM 来解释用户对电子学习系统的接受程度提供了强有力的支持。2021 年，Kim 等[8]以老年人使用数字服务作为实施背景探究了DSE 与使用数字音乐服务的体验之间的关系。研究表明，数字音乐服务体验与DSE 具有显著的相关性，为老年人DSE 的提高提出了建议。除此之外，为了适应智能化时代下的数字商业环境，探究在企业背景下员工数字自我效能感的前因变量，2022 年，Maran 等[20]通过研究国际和法国上市公司发现，DSE 可有效促进员工的敏捷性，发现人格维度、体验开放性和情绪稳定性、探究性均是DSE 的前因变量，为企业的发展提供了新的见解。

4 未来研究与展望

总的来说，国内外有关数字自我效能感的研究已经延续了几十年。近两年，随着人工智能的兴起，国外有关DSE 的研究文献数量明显上涨，研究领域囊括了多个领域，如医疗、家居、教育、办公等，国内有关DSE 的研究较少。未来国内各领域中有关DSE 的研究可能会受到更多学者的关注。数字自我效能理论应用范围较广，但数字自我效能感本身又是一个动态的心理变量，会随着研究的群体和领域的变化而发生改变，这也导致了DSE 的测量的变化。通过对各学者的研究总结发现，DSE 的测量工具并不普适。目前已有多位学者提出了较为成熟的DSE 测量工具，Ulfert-Blank 等[13]为了提升DSE 测量工具的普适性，开发了一种多维能力结构的DSE 测量工具，但该量表目前还未得到实践的检验，其能否作为一个具有普适性的测量工具还有待进一步研究。同时，国内学者测量用的DSE 工具来源以参照国外研究为主，DSE 测量工具是否适用于国内环境还有待进一步研究。未来研究者们应从整体上研究数字自我效能感的内部变化机制和发展规律，开发具有普适性、符合时代发展且通过实践检验的DSE 测量工具。