教育領(lǐng)域生成式人工智能長期使用的影響因素

摘 " 要：生成式人工智能技術(shù)的快速發(fā)展使用戶與技術(shù)之間的互動(dòng)模式日益復(fù)雜。一項(xiàng)為期三周的社會(huì)實(shí)驗(yàn)以ChatGPT為范例，深入探究用戶使用意圖如何影響其行為模式。實(shí)驗(yàn)中，用戶根據(jù)其行為特征被分為兩大類：“避術(shù)者”與“馭術(shù)者”?！氨苄g(shù)者”群體對(duì)ChatGPT懷有高期望，但在實(shí)際應(yīng)用中卻未能充分挖掘其潛力。他們?nèi)狈χ鲃?dòng)探索的精神，未能嘗試多樣化的應(yīng)用策略，導(dǎo)致與技術(shù)的互動(dòng)效果不佳，最終使用意愿逐漸降低。這一發(fā)現(xiàn)揭示了期望與實(shí)際應(yīng)用之間的落差，以及用戶探索精神在技術(shù)應(yīng)用中的重要性。相比之下，“馭術(shù)者”則表現(xiàn)出截然不同的態(tài)度。他們積極探索ChatGPT的使用模式，不斷拓展應(yīng)用場(chǎng)景，并精準(zhǔn)地為該技術(shù)分配任務(wù)，從而最大化其應(yīng)用效果。這種主動(dòng)探索和靈活應(yīng)用的行為模式，不僅提升他們對(duì)ChatGPT的滿意度，還進(jìn)一步增強(qiáng)了其使用意愿。實(shí)驗(yàn)結(jié)果揭示了用戶在使用生成式人工智能技術(shù)時(shí)行為特征的顯著差異，以及這些差異背后的決策動(dòng)機(jī)。這些發(fā)現(xiàn)不僅為生成式人工智能產(chǎn)品的優(yōu)化提供有力依據(jù)，還為相關(guān)社會(huì)文化的發(fā)展和政策制定提供有益參考。通過深入理解用戶行為，技術(shù)開發(fā)者可以更好地滿足用戶需求，推動(dòng)生成式人工智能技術(shù)向更加智能化、人性化的方向發(fā)展。

關(guān)鍵詞：生成式人工智能；ChatGPT；社會(huì)實(shí)驗(yàn)；用戶分類；使用意圖

中圖分類號(hào)：G434 " " " " 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A " " " " 文章編號(hào)：1673-8454（2025）01-0017-14

一、引言

近年來，隨著生成式人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，其在教育領(lǐng)域的應(yīng)用日益廣泛，成為新質(zhì)教育信息化的重要組成部分。[1]科技創(chuàng)新不僅推動(dòng)技術(shù)本身的飛速發(fā)展，也促使技術(shù)研發(fā)領(lǐng)域逐漸從關(guān)注技術(shù)“生產(chǎn)”轉(zhuǎn)向注重“使用”，提升產(chǎn)品的使用價(jià)值成為關(guān)注焦點(diǎn)。學(xué)術(shù)界普遍認(rèn)為，技術(shù)發(fā)展是一個(gè)建構(gòu)的演化過程，[2]技術(shù)的接受與認(rèn)可過程受到多重因素的影響。[3]技術(shù)接受模型、創(chuàng)新擴(kuò)散理論等提供了理解這一過程的框架。新技術(shù)的接受與認(rèn)可過程往往是緩慢的，只有在廣泛使用中，技術(shù)才能真正融入日常生活。[4]

生成式人工智能技術(shù)，如ChatGPT，作為新興的技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)物，正處于與人們?nèi)粘Ｉ钕嗳诤系钠鸩诫A段。學(xué)術(shù)界對(duì)ChatGPT的研究雖已取得一定成果，但主要集中在技術(shù)特質(zhì)、應(yīng)用、挑戰(zhàn)等方面，[5]對(duì)其長期影響和用戶行為的實(shí)證研究仍相對(duì)較少。本研究旨在填補(bǔ)這一空白，通過社會(huì)實(shí)驗(yàn)，深入探討用戶使用意圖對(duì)ChatGPT使用行為的影響，揭示用戶行為特征、決策差異及其背后的原因。

本研究借鑒科學(xué)與技術(shù)研究（Science and Technology Studies， Samp;TS）相關(guān)理論，特別是行動(dòng)者網(wǎng)絡(luò)理論（Actor-Network Theory， ANT），全面觀察并深度刻畫用戶與ChatGPT之間的雙向互動(dòng)過程。研究結(jié)果將為ChatGPT類生成式人工智能產(chǎn)品的推廣和發(fā)展提供建議，并為技術(shù)社會(huì)文化發(fā)展及相關(guān)政策制定提供參考。

二、文獻(xiàn)綜述

（一）生成式人工智能技術(shù)研究

自ChatGPT-3.5問世以來，生成式人工智能技術(shù)引發(fā)廣泛的關(guān)注。學(xué)界從使用策略、管理政策、發(fā)展路徑、倫理治理等多個(gè)維度對(duì)ChatGPT展開了研究。在使用方面，研究者探索ChatGPT的使用策略和方法，[6][7]挖掘其在教學(xué)評(píng)價(jià)與反饋中的潛能，[8][9]并探討其賦能教師專業(yè)發(fā)展的路徑。[10][11]同時(shí)，也有研究從用戶視角出發(fā)，探尋用戶使用ChatGPT的內(nèi)在機(jī)制，如影響用戶使用意愿的因素，[12][13]以及從社會(huì)和文化角度挖掘使用者采納ChatGPT的動(dòng)機(jī)。[14][15]這些研究為深入理解ChatGPT的特性和應(yīng)用提供重要視角。然而，目前關(guān)于ChatGPT長期影響和使用效果的實(shí)證研究仍相對(duì)較少，未來研究可進(jìn)一步深入探討這些問題。

（二）用戶行為研究

用戶行為研究是理解技術(shù)接受和應(yīng)用的關(guān)鍵。技術(shù)接受模型（Technology Acceptance Model， TAM）、創(chuàng)新擴(kuò)散理論等為理解用戶行為提供了理論框架。TAM強(qiáng)調(diào)感知有用性和感知易用性對(duì)用戶行為的影響，創(chuàng)新擴(kuò)散理論則關(guān)注創(chuàng)新在社會(huì)系統(tǒng)中的傳播過程。然而，這些理論主要關(guān)注技術(shù)本身的特性和用戶個(gè)體特征，較少關(guān)注技術(shù)與社會(huì)之間的相互建構(gòu)關(guān)系。

（三）理論框架：行動(dòng)者網(wǎng)絡(luò)理論

在人機(jī)互動(dòng)的過程中，技術(shù)與使用者的影響是相互的。而相應(yīng)的，技術(shù)對(duì)使用者的影響，以及使用者的習(xí)慣、認(rèn)知等因素共同決定著技術(shù)最終將如何發(fā)揮作用。[16]本研究借鑒科學(xué)與技術(shù)研究中的行動(dòng)者網(wǎng)絡(luò)理論，即ANT，將ChatGPT視為一個(gè)行動(dòng)者，與用戶共同構(gòu)成一個(gè)行動(dòng)者網(wǎng)絡(luò)。ANT強(qiáng)調(diào)技術(shù)與社會(huì)之間的相互建構(gòu)關(guān)系，認(rèn)為技術(shù)不僅僅是被動(dòng)的工具，還積極地塑造并被其所嵌入的社會(huì)環(huán)境所塑造。本研究將采用ANT的視角，探討ChatGPT與用戶之間的互動(dòng)過程，以及用戶使用意圖對(duì)行為的影響。

ANT為分析用戶與ChatGPT之間的互動(dòng)過程提供依據(jù)。基于ANT的分析可以研究用戶和ChatGPT互動(dòng)過程的基本規(guī)律，包括行動(dòng)者、互動(dòng)過程、關(guān)系和網(wǎng)絡(luò)。例如，可以研究用戶提出的問題類型、頻率對(duì)ChatGPT學(xué)習(xí)和改進(jìn)的影響，以及ChatGPT學(xué)習(xí)和改進(jìn)如何影響用戶反饋、評(píng)價(jià)等。此外，還可以深入探討用戶與ChatGPT的互動(dòng)關(guān)系如何隨時(shí)間發(fā)展而變化，研究智能助理和人機(jī)交互現(xiàn)象對(duì)社會(huì)和技術(shù)的影響。這些分析有助于更好地理解用戶和ChatGPT之間的互動(dòng)關(guān)系，并發(fā)現(xiàn)其中隱藏的基本規(guī)律。

（四）社會(huì)實(shí)驗(yàn)研究范式

近年來，社會(huì)實(shí)驗(yàn)作為智能時(shí)代背景下的新興研究范式引起學(xué)界的高度關(guān)注。與傳統(tǒng)實(shí)驗(yàn)方法不同的是，社會(huì)實(shí)驗(yàn)并不嚴(yán)格控制實(shí)驗(yàn)條件，常以自然和真實(shí)情境中的人、組織、社會(huì)環(huán)境等作為研究對(duì)象，獲取現(xiàn)實(shí)情境中的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)以指導(dǎo)并解決實(shí)際問題。[17]將ANT的思想引入社會(huì)實(shí)驗(yàn)，關(guān)注“技術(shù)使用者”的研究并非單一地觀察某項(xiàng)技術(shù)或使用者，而是關(guān)注圍繞技術(shù)和使用者的各種集合體。[18]社會(huì)實(shí)驗(yàn)多應(yīng)用于技術(shù)迭代、政策制定、模式創(chuàng)新等方面，常在新要素引入原有系統(tǒng)之初，從某一社會(huì)現(xiàn)象出發(fā)，基于循證理念收集案例、數(shù)據(jù)、證據(jù)，以此探尋隱形、動(dòng)態(tài)的社會(huì)活動(dòng)進(jìn)程，解釋其中的關(guān)鍵事件及可能影響，進(jìn)而為未來發(fā)展提供相應(yīng)的改進(jìn)方法及措施。[19]

總結(jié)而言，本研究基于社會(huì)實(shí)驗(yàn)中對(duì)ChatGPT使用過程的描述，深度刻畫持續(xù)使用過程，探尋不同使用者與ChatGPT的雙向互動(dòng)事件及最終成效，可以揭示隱藏在人技互動(dòng)之下的不同類型的用戶特征、行為決策依據(jù)和認(rèn)知觀念。通過將ANT與社會(huì)實(shí)驗(yàn)相結(jié)合，本研究能夠?yàn)樯墒饺斯ぶ悄墚a(chǎn)品的優(yōu)化和發(fā)展，以及相關(guān)社會(huì)文化發(fā)展和政策制定提供有益的參考。

三、ChatGPT行動(dòng)網(wǎng)絡(luò)模型建構(gòu)與分析

本研究的理論框架主要基于行動(dòng)者網(wǎng)絡(luò)理論，并結(jié)合ChatGPT行動(dòng)者網(wǎng)絡(luò)模型，探討用戶使用意圖對(duì)ChatGPT使用行為的影響。

（一）行動(dòng)者網(wǎng)絡(luò)理論

ANT是一種社會(huì)科學(xué)理論，強(qiáng)調(diào)技術(shù)與社會(huì)之間的相互建構(gòu)關(guān)系。ANT的核心概念包括行動(dòng)者、網(wǎng)絡(luò)和關(guān)系。行動(dòng)者指的是任何能夠產(chǎn)生行動(dòng)或影響其他行動(dòng)者的實(shí)體，包括人類和非人類；網(wǎng)絡(luò)是行動(dòng)者之間通過相互作用形成的復(fù)雜關(guān)系；關(guān)系則是行動(dòng)者之間的聯(lián)系和相互作用。ANT認(rèn)為技術(shù)的意義和影響不是由其自身屬性決定的，而是在與其他行動(dòng)者的互動(dòng)中不斷建構(gòu)和演變的。

（二）ChatGPT行動(dòng)者網(wǎng)絡(luò)模型

借鑒相關(guān)學(xué)者依據(jù)行動(dòng)者網(wǎng)絡(luò)理論形成的“ChatGPT網(wǎng)絡(luò)”模型，[20]剔除對(duì)使用者的間接影響因素，本研究重點(diǎn)關(guān)注個(gè)體經(jīng)歷、使用目標(biāo)、實(shí)踐旨趣的不同對(duì)用戶與ChatGPT互動(dòng)的影響，主要分析ChatGPT使用者在應(yīng)用技術(shù)過程中的使用軌跡（用戶使用記錄）和使用結(jié)果（ChatGPT生成的結(jié)果），并進(jìn)一步分析其隨時(shí)間變化所構(gòu)建起來的主體地位與認(rèn)知變化。為此，本研究構(gòu)建了ChatGPT行動(dòng)者網(wǎng)絡(luò)模型，如圖1所示，該模型包含ChatGPT、用戶、社會(huì)環(huán)境、技術(shù)環(huán)境等行動(dòng)者，以及它們之間的相互作用。

該模型的重要意義之一在于揭示ChatGPT和人類之間的互動(dòng)關(guān)系。ChatGPT不僅是人類使用的工具，更是與人類共同構(gòu)建交互過程的積極參與者。人類也不是被動(dòng)的信息接受者，而是通過提問、反饋等方式與ChatGPT進(jìn)行積極的交互。

此外，模型還強(qiáng)調(diào)社會(huì)環(huán)境、技術(shù)環(huán)境對(duì)ChatGPT與用戶互動(dòng)的影響。社會(huì)環(huán)境包括社會(huì)文化、政策法規(guī)等，技術(shù)環(huán)境則包括其他人工智能技術(shù)、互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施等。這些因素都會(huì)影響用戶對(duì)ChatGPT的使用方式和態(tài)度，進(jìn)而影響ChatGPT的發(fā)展和演變。

（三）理論框架與研究問題

本研究通過ANT的視角，探討用戶使用意圖對(duì)ChatGPT使用行為的影響。我們將用戶視為行動(dòng)者，其使用意圖和行為決策都會(huì)受到ChatGPT、社會(huì)環(huán)境、技術(shù)環(huán)境等其他行動(dòng)者的影響。同時(shí)，用戶的行為也會(huì)反過來影響ChatGPT和其他行動(dòng)者。

具體而言，我們將關(guān)注以下問題：用戶的初始期望如何影響其對(duì)ChatGPT的滿意度和使用意愿？用戶在使用過程中如何與ChatGPT進(jìn)行互動(dòng)，以及這種互動(dòng)如何影響其對(duì)ChatGPT的認(rèn)知和態(tài)度？社會(huì)環(huán)境和技術(shù)環(huán)境如何影響用戶與ChatGPT的互動(dòng)？

通過回答這些問題，我們將深入理解用戶與ChatGPT之間的復(fù)雜關(guān)系，為生成式人工智能產(chǎn)品的優(yōu)化和發(fā)展提供理論依據(jù)。

四、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

（一）研究問題

本研究旨在探討用戶使用意圖對(duì)ChatGPT使用行為的影響，具體研究問題如下：

1.基于自身實(shí)際需要的用戶，對(duì)ChatGPT的滿意度是否會(huì)隨時(shí)間發(fā)展而變化？其行為表現(xiàn)是否存在顯著差異，并呈現(xiàn)兩極分化？

2.如果是，影響滿意度和使用意愿變化的主要因素有哪些？

3.用戶與ChatGPT之間最終形成了怎樣的關(guān)系？

（二）研究對(duì)象

本研究聚焦教育群體，以對(duì)生成式人工智能感興趣的教師、學(xué)生及教育技術(shù)行業(yè)人士為研究對(duì)象，通過向社會(huì)公開招募ChatGPT社會(huì)實(shí)驗(yàn)候選參與者，共收回268份有參與后續(xù)實(shí)驗(yàn)意愿的問卷。為保證實(shí)驗(yàn)參與者的多樣性和代表性，按照職業(yè)進(jìn)行分類，而后按照分層比例抽樣（30/268≈11%），按各層隨機(jī)抽樣的方法最終得到30名實(shí)驗(yàn)正式參與者，如表1所示。除中途退出的兩名參與者外，共有28人完整參與本次實(shí)驗(yàn)。

（三）研究過程及研究方法

1.實(shí)驗(yàn)過程

實(shí)驗(yàn)為期三周，參與者在自然情境下開展實(shí)驗(yàn)，每天需在日常工作、學(xué)習(xí)、生活、娛樂等領(lǐng)域與ChatGPT開展至少10輪有效對(duì)話。參與者在使用結(jié)束后提交當(dāng)天與ChatGPT的對(duì)話記錄，并填寫每日問卷，反饋當(dāng)天的使用體驗(yàn)。每周進(jìn)行1次深度訪談，探討參與者對(duì)ChatGPT的使用情況和感受。實(shí)驗(yàn)結(jié)束后，組織參與者開展線上座談會(huì)，交流使用感受和分享使用方法。

2.研究方法

本研究采用混合研究方法，通過問卷調(diào)查、日記記錄、深度訪談等方式收集數(shù)據(jù)。問卷調(diào)查主要關(guān)注參與者對(duì)ChatGPT的滿意度、情緒體驗(yàn)、使用意愿等。經(jīng)檢驗(yàn)問卷信效度較好（信度Cronbach’s Alpha=0.826，效度KMO=0.798）。深度訪談則探討參與者對(duì)ChatGPT的使用情況、感受、態(tài)度變化等。

數(shù)據(jù)分析方面，采用描述性統(tǒng)計(jì)分析、聚類分析、主題分析等方法。通過描述性統(tǒng)計(jì)分析，刻畫參與者對(duì)ChatGPT的態(tài)度變化；通過聚類分析，識(shí)別出具有相似行為模式的用戶群體；通過主題分析，深入挖掘參與者對(duì)ChatGPT的認(rèn)知、態(tài)度和行為決策背后的原因。

五、用戶類型劃分與特征分析

（一）實(shí)驗(yàn)前后滿意度與使用意愿差異性比較

為探究?jī)深悈⑴c者在ChatGPT使用上的差異是在實(shí)驗(yàn)過程中產(chǎn)生的還是一開始就存在，比較兩類參與者在實(shí)驗(yàn)第一天和實(shí)驗(yàn)最后一天對(duì)ChatGPT滿意度、使用意愿等方面的差異。數(shù)據(jù)分布檢驗(yàn)結(jié)果呈正態(tài)（pgt;0.05），對(duì)兩類參與者的各個(gè)維度進(jìn)行獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)實(shí)驗(yàn)初始時(shí)，兩個(gè)類別的參與者在這些維度上不存在顯著性差異，如表2所示。

在實(shí)驗(yàn)結(jié)束時(shí)，兩個(gè)類別的參與者在這些類別上皆存在顯著性差異：Ⅱ型參與者對(duì)ChatGPT的滿意度和使用意愿均顯著高于Ⅰ型參與者（plt;0.05），如表3所示。據(jù)此，研究者猜測(cè)兩類別的參與者對(duì)ChatGPT滿意度和使用意愿的差異是在三周的持續(xù)使用過程中形成的。為驗(yàn)證此推斷是否合理，研究者將結(jié)合后續(xù)訪談進(jìn)行佐證。

（二）實(shí)驗(yàn)過程中滿意度與使用意愿變化

分別以均值繪制兩類參與者的滿意度變化曲線和使用意愿變化曲線，發(fā)現(xiàn)兩類參與者的曲線存在較大差異，如圖2所示。

Ⅰ型參與者對(duì)ChatGPT的滿意度在第12天出現(xiàn)谷值，整個(gè)實(shí)驗(yàn)過程對(duì)ChatGPT的滿意度總體呈現(xiàn)波動(dòng)下降的趨勢(shì)，實(shí)驗(yàn)最后對(duì)ChatGPT的滿意度低于初始時(shí)的滿意度。Ⅱ型參與者對(duì)ChatGPT的滿意度在第12天出現(xiàn)峰值，對(duì)ChatGPT的滿意度總體呈現(xiàn)波動(dòng)上升的趨勢(shì)，實(shí)驗(yàn)最后的滿意度高于初始時(shí)的滿意度。

在整個(gè)實(shí)驗(yàn)周期中，Ⅰ型的使用意愿呈現(xiàn)波動(dòng)下降趨勢(shì)，最終的使用意愿低于初始時(shí)的使用意愿；Ⅱ型的使用意愿則呈現(xiàn)波動(dòng)上升趨勢(shì)，最終的使用意愿高于初始時(shí)的使用意愿，如圖3所示。

（三）參與者聚類方法

為識(shí)別實(shí)驗(yàn)過程中對(duì)ChatGPT態(tài)度和行為變化相似的用戶群體，本研究以實(shí)驗(yàn)過程中各時(shí)間節(jié)點(diǎn)上參與者對(duì)ChatGPT的滿意度為聚類變量，使用K-means聚類的方法進(jìn)行個(gè)案聚類，使各時(shí)間階段具有相似滿意度的樣本聚集在一起，最終得到表現(xiàn)顯著差異的2個(gè)類別：NⅠ型=9，NⅡ型=11（已刪去提交數(shù)據(jù)有缺失的參與者N缺失=8）。

（四）參與者類型劃分及特點(diǎn)

通過觀察兩類使用者對(duì)待ChatGPT的變化曲線并結(jié)合訪談與文本材料分析的結(jié)果，研究發(fā)現(xiàn)Ⅰ型與Ⅱ型使用者具有不同的特點(diǎn)，如表4所示。

具體而言，Ⅰ型使用者具有對(duì)ChatGPT期待值高、投入精力有限、使用方法欠恰當(dāng)?shù)忍攸c(diǎn)，在持續(xù)使用過程中由于使用方法和應(yīng)用場(chǎng)景的局限，未與ChatGPT形成良好的互動(dòng)結(jié)果，最終呈現(xiàn)出滿意度和使用意愿降低的結(jié)果。Ⅰ型使用者未能探索到利用ChatGPT的好辦法，擔(dān)心使用越多反而越浪費(fèi)時(shí)間，因此對(duì)ChatGPT“避之不及”，故在本研究中將Ⅰ型使用者稱為“避術(shù)者”。

Ⅱ型使用者具有對(duì)ChatGPT投入精力豐富、使用方法不斷改善、逐漸產(chǎn)生依賴等特點(diǎn)，在持續(xù)使用過程中由于不斷探索使用模式、豐富應(yīng)用場(chǎng)景，在使用者和ChatGPT之間形成良好的互動(dòng)結(jié)果，最終呈現(xiàn)出滿意度和使用意愿上升的結(jié)果。Ⅱ型使用者在不斷使用過程中逐漸形成駕馭ChatGPT的方法，使其能為自己效勞，因此在本研究中將Ⅱ型使用者稱為“馭術(shù)者”。

六、兩類用戶的行為特點(diǎn)分析

研究者進(jìn)一步采用質(zhì)性研究的策略，使用深度訪談和文本分析等具體方法對(duì)使用者接受或拒絕ChatGPT的過程加以分析。研究者對(duì)量化數(shù)據(jù)聚類得到的兩類使用者基本情況進(jìn)行分析，如表5所示。結(jié)合跟蹤觀察和深度訪談的結(jié)果，確定 W（其他教育工作者）和Z（信息技術(shù)教師）分別為Ⅰ型和Ⅱ型使用者的典型個(gè)案分析對(duì)象，個(gè)人信息如表6所示。

（一）避術(shù)者W：ChatGPT的逐步回避者

W是一名教育行業(yè)工作者，在此次社會(huì)實(shí)驗(yàn)之前，并未使用過ChatGPT。W期望能借助ChatGPT了解專業(yè)領(lǐng)域的前沿信息，并幫助自己完成工作、科研方面的寫作任務(wù)。通過數(shù)據(jù)分析以及深度訪談，研究發(fā)現(xiàn)W在與ChatGPT的互動(dòng)過程、決策行為以及態(tài)度方面存在如下特征。

在互動(dòng)過程方面，W對(duì)ChatGPT的滿意度和使用意愿在實(shí)驗(yàn)初期較高，但隨著使用次數(shù)增加，W發(fā)現(xiàn)ChatGPT無法滿足其主要需求，滿意度和使用意愿逐漸下降。W并未積極探索ChatGPT的其他應(yīng)用場(chǎng)景或調(diào)整提問策略，而是減少在工作或科研領(lǐng)域的使用，轉(zhuǎn)而在生活、娛樂等場(chǎng)景中使用。

在決策行為方面，W在面對(duì)ChatGPT的不足時(shí)，采用“回避風(fēng)險(xiǎn)”的策略，減少甚至避免在科研和工作領(lǐng)域應(yīng)用ChatGPT。這種決策行為符合有限理性理論和損失厭惡心理，W更傾向于選擇能夠規(guī)避損失風(fēng)險(xiǎn)的方案，即使這種方案可能無法帶來最大的收益。

在互動(dòng)關(guān)系與態(tài)度方面，W與ChatGPT的互動(dòng)中，ChatGPT主要承擔(dān)“信息提供者”的角色。隨著使用的不斷深入，W對(duì)ChatGPT的態(tài)度從一開始的興奮和驚喜逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)槔潇o、謹(jǐn)慎。在實(shí)驗(yàn)結(jié)束時(shí)，W并未對(duì)ChatGPT形成依賴，但仍然看好其發(fā)展前景，同時(shí)也指出ChatGPT存在的問題。

（二）馭術(shù)者Z：ChatGPT的積極駕馭者

Z是一名高校教師，在此次社會(huì)實(shí)驗(yàn)之前，Z已經(jīng)嘗試接觸過ChatGPT的同類產(chǎn)品，但沒有深入使用體驗(yàn)，期望能應(yīng)用ChatGPT輔助其工作和學(xué)習(xí)，提高工作效率。研究發(fā)現(xiàn)Z在與ChatGPT的互動(dòng)過程、決策行為以及態(tài)度方面存在如下特征。

在互動(dòng)過程中，Z對(duì)ChatGPT的滿意度和使用意愿在實(shí)驗(yàn)過程中較為穩(wěn)定，且呈上升趨勢(shì)。Z積極探索ChatGPT的應(yīng)用場(chǎng)景和提問方式，不斷挖掘其潛在功能，并將其成功地融入自己的教學(xué)和科研工作中。

在決策行為上，Z在面對(duì)ChatGPT的不足時(shí)，并未選擇回避，而是積極探索其他應(yīng)用場(chǎng)景和提問策略，以達(dá)到更好的效果。這種決策行為符合任務(wù)技術(shù)匹配理論，Z通過調(diào)整任務(wù)和技術(shù)之間的匹配度，提高ChatGPT的使用績(jī)效，進(jìn)而提升滿意度和使用意愿。

在互動(dòng)關(guān)系與態(tài)度方面，Z與ChatGPT的互動(dòng)中，ChatGPT主要承擔(dān)“工作協(xié)助者”的角色。隨著使用的不斷深入，Z對(duì)ChatGPT的態(tài)度從一開始的懷疑、謹(jǐn)慎，逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)轶@喜、好奇、滿意和依賴。Z通過不斷探索和調(diào)整，搭建起一套“個(gè)性化”的ChatGPT使用模式，使其成為工作和生活中的好幫手。

（三）兩類用戶對(duì)比分析

通過對(duì)比W和Z的案例，可以發(fā)現(xiàn)避術(shù)者和馭術(shù)者在與ChatGPT的互動(dòng)中存在顯著差異。在互動(dòng)過程中，避術(shù)者傾向于在遇到問題時(shí)減少使用或回避，而馭術(shù)者則傾向于積極探索和解決問題。在決策行為上，避術(shù)者更傾向于規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)，而馭術(shù)者更傾向于追求潛在收益。在互動(dòng)關(guān)系與態(tài)度上，避術(shù)者將ChatGPT視為可有可無的信息提供者，而馭術(shù)者則將其視為不可或缺的工作助手，并對(duì)其產(chǎn)生一定的依賴。

這些差異表明，用戶使用意圖對(duì)ChatGPT使用行為具有重要影響。不同的使用意圖導(dǎo)致不同的互動(dòng)策略、決策行為和態(tài)度，進(jìn)而影響用戶對(duì)ChatGPT的滿意度和使用意愿。

七、結(jié)論與討論

（一）主要結(jié)論

通過分析ChatGPT社會(huì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，本研究得出使用者的不同類型特點(diǎn)、類型差異，以及內(nèi)在原因。

在長期使用后，用戶對(duì)ChatGPT的使用行為呈現(xiàn)避術(shù)者和馭術(shù)者兩種截然不同的模式。實(shí)驗(yàn)初期，兩類用戶在滿意度和使用意愿上無顯著差異。但隨著持續(xù)使用，避術(shù)者的滿意度和使用意愿逐漸下降，而馭術(shù)者則逐漸上升。

避術(shù)者對(duì)ChatGPT期望過高，但實(shí)際投入有限，對(duì)回答不滿意，擔(dān)心影響效率，因而減少使用頻率，未探索其他策略，最終使用意愿低。馭術(shù)者積極探索ChatGPT的應(yīng)用模式，豐富應(yīng)用場(chǎng)景，了解其優(yōu)勢(shì)與不足，為其分配最適合的任務(wù)，最大程度激發(fā)其應(yīng)用潛能。

兩種用戶的行為差異主要源于其對(duì)ChatGPT的互動(dòng)方式和認(rèn)知的不同。避術(shù)者對(duì)ChatGPT了解較少，分配不適合的任務(wù)，遇到問題時(shí)無法改進(jìn)，逐漸形成負(fù)面態(tài)度。馭術(shù)者則通過不斷嘗試，了解ChatGPT的能力界限，明確其角色，形成積極的態(tài)度。

（二）討論

ChatGPT與用戶之間存在明顯的“雙向適應(yīng)與相互成就”的關(guān)系。一方面，用戶通過與ChatGPT的互動(dòng)，逐漸了解其能力和局限性，調(diào)整自己的期望和使用方式，從而更好地利用ChatGPT。另一方面，ChatGPT通過用戶的反饋和提問，不斷學(xué)習(xí)和改進(jìn)，提高生成內(nèi)容的質(zhì)量和相關(guān)性，從而更好地滿足用戶的需求。[21][22]ChatGPT的應(yīng)用正在改變傳統(tǒng)的教育模式和學(xué)習(xí)方式，使個(gè)性化學(xué)習(xí)成為可能。[23][24]然而，本研究發(fā)現(xiàn)長期使用生成式人工智能用戶出現(xiàn)的避術(shù)者和馭術(shù)者兩個(gè)明顯的分類，則讓我們對(duì)這種樂觀的認(rèn)識(shí)產(chǎn)生疑慮。

1.區(qū)別避術(shù)者和馭術(shù)者的價(jià)值

本研究通過社會(huì)實(shí)驗(yàn)揭示的用戶差異具有很強(qiáng)的客觀性和普遍性，反映用戶真實(shí)與自然的行為特征、態(tài)度。避術(shù)者代表擔(dān)心潛在負(fù)面影響而避免使用的人群，而馭術(shù)者則代表試圖獲取最大利益的人群。這種分類反映了用戶在使用生成式人工智能時(shí)面臨的心理和社會(huì)層面的挑戰(zhàn)。

相關(guān)學(xué)者指出，人們對(duì)媒體的態(tài)度和行為可以反映其個(gè)性和社會(huì)角色，所提到的“專家”角色可能對(duì)應(yīng)馭術(shù)者，因?yàn)樗麄兺ǔＤ軌蛴行У乩妹襟w工具來達(dá)到目的；而“隊(duì)友”角色則可能對(duì)應(yīng)避術(shù)者，因?yàn)樗麄冊(cè)趫F(tuán)隊(duì)中扮演輔助和支持的角色，而不是主導(dǎo)者。[25]另外，有學(xué)者提到的消費(fèi)者導(dǎo)航行為模型也支持這一觀點(diǎn)，該模型強(qiáng)調(diào)用戶在超媒體環(huán)境中的流動(dòng)性和互動(dòng)性，這與馭術(shù)者的行為特征相吻合；而避術(shù)者可能更多地表現(xiàn)出對(duì)這種流動(dòng)性和互動(dòng)性的抵觸或不適應(yīng)。[26]雖然用戶在實(shí)驗(yàn)之初對(duì)ChatGPT的認(rèn)識(shí)并沒有顯著差異，但是隨著使用的不斷深入，用戶群體的滿意度發(fā)生顯著的兩極分化，滿意度變化曲線表明，存在關(guān)鍵性的影響因素導(dǎo)致這樣的變化發(fā)生。

避術(shù)者和馭術(shù)者之間的區(qū)別，反映用戶的真實(shí)與自然的行為特征、態(tài)度。避術(shù)者代表那些擔(dān)心與ChatGPT交互可能帶來負(fù)面影響而避免使用的人群。他們可能擔(dān)心自己的隱私被侵犯、受到誤導(dǎo)或被操縱等問題。[27][28]對(duì)于這些人來說，了解他們的擔(dān)憂并采取措施來保護(hù)用戶的權(quán)益，[29]同時(shí)進(jìn)行積極支持和引導(dǎo)是至關(guān)重要的。而馭術(shù)者則代表使用ChatGPT動(dòng)機(jī)極高、試圖獲取最大利益的人群。[30]馭術(shù)者可能過度依賴AI，忽視人類自身的思考和判斷能力。[31]這種分類反映了用戶在使用生成式人工智能時(shí)面臨的心理和社會(huì)層面的挑戰(zhàn)。

長期使用生成式人工智能對(duì)用戶認(rèn)知和社會(huì)行為的影響是復(fù)雜而多面的。一方面它提高了信息檢索的效率和個(gè)性化程度，另一方面它也可能引發(fā)認(rèn)知負(fù)荷[32]、信任危機(jī)[33]，以及社會(huì)交往中的倫理和文化問題[34]。本研究對(duì)避術(shù)者和馭術(shù)者的分析，進(jìn)一步豐富了對(duì)這方面的理解，也進(jìn)一步支持了科學(xué)與技術(shù)研究所強(qiáng)調(diào)的技術(shù)“使用”的重要性。[35][36]在人與產(chǎn)品互動(dòng)的過程中，用戶體驗(yàn)的各個(gè)方面都深刻影響著用戶需求的滿足程度、用戶賦予產(chǎn)品的意義，以及在此過程中產(chǎn)生的感覺與情感。[37][38]使用者對(duì)技術(shù)的理解與態(tài)度存在差異，則面對(duì)技術(shù)活動(dòng)時(shí)表現(xiàn)出的行為決策也存在差異。這就不難理解，為何使用同樣的生成式人工智能，盡管要完成相同的任務(wù)，不同用戶的使用行為與最終績(jī)效也會(huì)存在差異。如果產(chǎn)品設(shè)計(jì)中忽略人機(jī)交互過程中用戶行為分類，將有可能導(dǎo)致產(chǎn)品不夠人性化，使用體驗(yàn)差和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力下降。[39]

2.互動(dòng)行為決策差異的影響因素

根據(jù)前文典型個(gè)案的深度訪談可知，用戶群體所呈現(xiàn)出的兩個(gè)群體（馭術(shù)者與避術(shù)者）在互動(dòng)行為決策方面的差異，主要體現(xiàn)在：動(dòng)機(jī)和目標(biāo)的不同、技能和經(jīng)驗(yàn)的差異、社交因素的影響、環(huán)境因素的影響。避術(shù)者和馭術(shù)者在與ChatGPT的互動(dòng)行為決策方面存在明顯的差異，可以用本文提出的“ChatGPT行動(dòng)者網(wǎng)絡(luò)模型”支持對(duì)各影響因素（例如，上述因素分別對(duì)應(yīng)期望確認(rèn)、使用技巧、個(gè)人投入、個(gè)人特質(zhì)等方面）是如何發(fā)揮作用的分析。

以“期望確認(rèn)”為例。避術(shù)者往往對(duì)ChatGPT抱有過高的期望，希望它能完美解決所有問題。當(dāng)ChatGPT的回答不符合其期望時(shí)，他們會(huì)感到失望，進(jìn)而降低使用意愿。這種期望落差會(huì)導(dǎo)致他們對(duì)ChatGPT產(chǎn)生負(fù)面態(tài)度，減少使用頻率，甚至放棄使用。反觀馭術(shù)者對(duì)ChatGPT的期望則更為現(xiàn)實(shí)，他們認(rèn)識(shí)到ChatGPT的局限性，并不會(huì)對(duì)其抱有不切實(shí)際的幻想。當(dāng)ChatGPT的回答不盡如人意時(shí)，就會(huì)積極探索其他提問方式或調(diào)整使用場(chǎng)景，以達(dá)到更好的效果。

已有研究表明，用戶與ChatGPT等聊天機(jī)器人平臺(tái)的交互，不僅受用戶知識(shí)、心理體驗(yàn)和價(jià)值評(píng)價(jià)體系的影響，還會(huì)受ChatGPT平臺(tái)本身的影響。例如，有研究表明，從心理體驗(yàn)的角度，用戶感知到的共存感、親密感以及使用意圖都與他們對(duì)ChatGPT背后心智的感知有關(guān)。[40]相關(guān)學(xué)者進(jìn)一步指出，用戶對(duì)人工智能訓(xùn)練所用數(shù)據(jù)集的信任度、用戶使用的硬件、人工智能的設(shè)計(jì)者和訓(xùn)練者、其他用戶的反饋、互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)提供商和連接、社交反饋和平臺(tái)使用情況等因素也會(huì)對(duì)互動(dòng)過程產(chǎn)生影響。[20]這些因素不斷相互作用，共同塑造用戶與聊天機(jī)器人平臺(tái)之間的關(guān)系，使其成為一個(gè)動(dòng)態(tài)變化的系統(tǒng)。

行動(dòng)者網(wǎng)絡(luò)理論認(rèn)為，任何技術(shù)的使用都是由一個(gè)復(fù)雜的行動(dòng)者網(wǎng)絡(luò)所驅(qū)動(dòng)的，這個(gè)網(wǎng)絡(luò)包括技術(shù)開發(fā)者、用戶、利益相關(guān)者、社會(huì)文化環(huán)境等。在中國社會(huì)文化環(huán)境中，特定的價(jià)值觀、信仰、習(xí)俗等，甚至是職業(yè)特征，都可能對(duì)避術(shù)者和馭術(shù)者的決策產(chǎn)生影響。在本研究中，雖然所有用戶均來自教育系統(tǒng)，但所從事的具體崗位之間的差異依然成為影響他們?cè)谑褂脹Q策方面表現(xiàn)的重要因素。例如，不同崗位的教育工作者（如信息技術(shù)教師、文科教師、理科教師等）在日常工作中接觸的技術(shù)、面臨的需求以及工作方式都存在差異。這些差異會(huì)塑造他們對(duì)技術(shù)的認(rèn)知、態(tài)度和期望，進(jìn)而影響他們?cè)诿鎸?duì)新技術(shù)時(shí)的決策。其中，信息技術(shù)教師可能對(duì)新技術(shù)更為敏感，更愿意嘗試和探索；[41]而文科教師可能更注重技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用效果，對(duì)新技術(shù)的接受度可能相對(duì)較低。[42]此外，不同崗位的教育工作者所處的社交網(wǎng)絡(luò)也可能存在差異。[43]例如，信息技術(shù)教師可能與更多技術(shù)領(lǐng)域的專家和同行保持聯(lián)系，更容易獲取新技術(shù)的信息和使用經(jīng)驗(yàn)；而其他學(xué)科的教師可能社交圈子相對(duì)封閉，獲取新技術(shù)信息和支持的渠道有限。這些社交網(wǎng)絡(luò)的差異也會(huì)影響他們?cè)谑褂脹Q策方面的表現(xiàn)。[44]

因此，教育用戶所從事的具體崗位之間的差異可以被視為一種社會(huì)文化環(huán)境，通過塑造用戶的認(rèn)知、態(tài)度、期望、社交網(wǎng)絡(luò)等，間接地影響他們?cè)谑褂脹Q策方面表現(xiàn)出的不同差異。這一點(diǎn)在“ChatGPT行動(dòng)者網(wǎng)絡(luò)模型”中也得到體現(xiàn)，模型將社會(huì)環(huán)境作為影響用戶與ChatGPT互動(dòng)關(guān)系的重要因素之一。

除此之外，根據(jù)赫伯特·西蒙（Herbert Simon）的“有限理性決策理論”，在決策過程中，由于信息不完全、時(shí)間緊迫、認(rèn)知能力有限等因素，使決策者不能像理性人一樣進(jìn)行全面的分析和判斷，而只能采取一種近似于滿意的方式來進(jìn)行決策。[45]因此，不同個(gè)體在具體情境中的行為決策往往受到多重因素的影響，如個(gè)體的知識(shí)構(gòu)成、心理體驗(yàn)和價(jià)值評(píng)價(jià)體系。[46]因此，我們不排除教育用戶在使用生成式人工智能的過程中還會(huì)受到其他因素的影響而出現(xiàn)決策方面的差異。

3.避術(shù)者和馭術(shù)者對(duì)使用ChatGPT的態(tài)度差異分析

ChatGPT是一個(gè)基于多種機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)構(gòu)建的平臺(tái)。該技術(shù)結(jié)合了有監(jiān)督學(xué)習(xí)的重要組成部分，可以微調(diào)系統(tǒng)并產(chǎn)生令人印象深刻的結(jié)果。[47]然而，我們必須注意到，該系統(tǒng)存在許多關(guān)鍵的隱私、信息獲取和偏見風(fēng)險(xiǎn)，這些問題在許多機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)上都存在。[48]因此，在使用ChatGPT時(shí)，用戶對(duì)這些方面的關(guān)注，將在很大程度上限制自身使用行為和態(tài)度。

一是避術(shù)者和馭術(shù)者的態(tài)度差異來自對(duì)技術(shù)內(nèi)在價(jià)值的判斷。由于技術(shù)（特別是人工智能）從來都不是中立的，因此人類有理由對(duì)其保持懷疑。相關(guān)學(xué)者的研究表明，AI的擴(kuò)散是由社會(huì)機(jī)制強(qiáng)烈驅(qū)動(dòng)的。[49]例如，AI在科學(xué)研究中的采納主要由具有探索精神的領(lǐng)域科學(xué)家推動(dòng)，其通常嵌入在計(jì)算機(jī)科學(xué)家、經(jīng)驗(yàn)豐富的AI科學(xué)家、早期職業(yè)研究者等人脈資源豐富的網(wǎng)絡(luò)中。所有的工具和系統(tǒng)都是由特定的人創(chuàng)造和訓(xùn)練的，在設(shè)計(jì)、開發(fā)和部署過程中，它們都帶有參與者的價(jià)值觀、偏見、利益。[50]某種程度上，人工智能系統(tǒng)并不是被動(dòng)的工具。因此，在技術(shù)使用過程中，馭術(shù)者會(huì)傾向于根據(jù)特定的目的操作與利用技術(shù)，而避術(shù)者往往對(duì)技術(shù)所存在的限制與反饋感覺更敏感，正是人與技術(shù)之間的互動(dòng)在不斷體現(xiàn)并實(shí)現(xiàn)著技術(shù)的現(xiàn)實(shí)價(jià)值、意義。

二是避術(shù)者和馭術(shù)者的態(tài)度差異也反映二者對(duì)自身需求的評(píng)估。本文認(rèn)為，教育用戶在使用ChatGPT上表現(xiàn)出的態(tài)度差異，可以從“趨利避害”的角度進(jìn)行分析。其中，避術(shù)者對(duì)ChatGPT持有一種警惕的態(tài)度，因?yàn)樗麄兏⒅厝蝿?wù)（需求）的質(zhì)量評(píng)價(jià)維度。[51]他們可能尤其擔(dān)心AI助手的誤解或錯(cuò)誤，這可能會(huì)對(duì)其任務(wù)產(chǎn)生負(fù)面影響。[52]因此，他們不敢輕信相關(guān)信息，可能會(huì)盡量避免使用這樣的工具，以防止可能的風(fēng)險(xiǎn)。反觀馭術(shù)者對(duì)ChatGPT所持有的態(tài)度則更為積極，因?yàn)樗麄兛吹狡渌嬖诘臐撛诶妗53]他們能理解到，盡管ChatGPT可能會(huì)有誤解或錯(cuò)誤，但其提供的便利性和效率可以大大改善使用者的工作流程。他們可能會(huì)將大維度的指標(biāo)進(jìn)一步細(xì)分，開展更加細(xì)致的評(píng)價(jià)。[54]因此，使用者會(huì)更傾向于利用這種工具，以獲得其潛在的好處。以上分析建立在訪談與個(gè)案分析的基礎(chǔ)上，今后有必要進(jìn)行更為通用和廣泛的研究，驗(yàn)證這些推測(cè)的合理性。

本研究的樣本量相對(duì)較小，且主要集中在教育群體，結(jié)論可能存在一定局限性，未來研究可進(jìn)一步擴(kuò)大樣本量，并關(guān)注不同群體在使用ChatGPT上的差異。此外，本研究為橫斷面研究，未來可采用縱向研究設(shè)計(jì)，探討用戶行為和態(tài)度的長期變化。未來研究還可以深入探討ChatGPT對(duì)用戶自我認(rèn)知、個(gè)體行為和社會(huì)活動(dòng)的影響。

八、對(duì)生成式人工智能產(chǎn)品的優(yōu)化

與發(fā)展的啟示

本研究揭示了ChatGPT用戶在使用意圖與行為上的顯著差異，為生成式人工智能產(chǎn)品的未來發(fā)展提供重要啟示。為提升用戶體驗(yàn)、滿足多樣化需求、推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步，我們提出以下建議。

首先，在產(chǎn)品研發(fā)方面，應(yīng)追求精細(xì)化與定制化。通過引入專業(yè)化語料庫，針對(duì)不同專業(yè)領(lǐng)域進(jìn)行模型的精細(xì)化訓(xùn)練，以提升生成內(nèi)容的準(zhǔn)確性和專業(yè)性。同時(shí)，深入挖掘用戶的使用行為、偏好和需求，構(gòu)建全面的用戶畫像，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品功能和服務(wù)的定制化，從而增強(qiáng)用戶滿意度和使用體驗(yàn)。此外，還需建立動(dòng)態(tài)的用戶行為監(jiān)測(cè)機(jī)制，不斷優(yōu)化和迭代產(chǎn)品，保持其競(jìng)爭(zhēng)力和吸引力。

其次，在產(chǎn)品推廣方面，要注重策略與平衡。根據(jù)用戶畫像和行為模式，對(duì)用戶進(jìn)行分層，并制定差異化的推廣策略，以實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)觸達(dá)和轉(zhuǎn)化。同時(shí)，提供技能培訓(xùn)和教育資源，幫助用戶更好地掌握ChatGPT的使用方法和技巧。通過搭建用戶交流平臺(tái)和社區(qū)，分享成功案例，促進(jìn)用戶之間的學(xué)習(xí)和交流，營造積極的社區(qū)氛圍。此外，建立完善的技術(shù)支持和服務(wù)體系，為用戶提供及時(shí)、有效的幫助和指導(dǎo)，也是提升用戶滿意度的重要途徑。

最后，在用戶引導(dǎo)方面，要致力于將用戶從避術(shù)者轉(zhuǎn)變?yōu)轳S術(shù)者。通過優(yōu)化交互設(shè)計(jì)、提供明確的使用指南等方式，引導(dǎo)用戶探索ChatGPT的各項(xiàng)功能，并發(fā)現(xiàn)其潛在價(jià)值。開展形式多樣的用戶教育和培訓(xùn)活動(dòng)，幫助用戶深入了解ChatGPT的技術(shù)原理、應(yīng)用場(chǎng)景和潛在風(fēng)險(xiǎn)。同時(shí)，鼓勵(lì)用戶積極參與社區(qū)互動(dòng)和同伴學(xué)習(xí)，促進(jìn)用戶之間的相互啟發(fā)和共同成長，從而推動(dòng)用戶從被動(dòng)使用到主動(dòng)駕馭的轉(zhuǎn)變。

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Factors Influencing the Continuous Use of Generative Artificial Intelligence in Education

Jinbao ZHANG1， Hangling YU1， Hongyu CHEN2， Huanhuan WANG1

（1.Faculty of Education， Beijing Normal University， Beijing 100875;

2.Smart Learning Institute， Beijing Normal University， Beijing 100875）

Abstract： The rapid development of generative artificial intelligence technology has increasingly complicated the interaction patterns between users and technology. A three-week social experiment， using ChatGPT as a case study， delved into how users’ intentions influence their behavioral patterns. In the experiment， users were categorized into two major groups based on their behavioral characteristics： “avoiders” and “masters”. The “avoiders” group had high expectations for ChatGPT but failed to fully leverage its potential in practical applications. They lacked a proactive exploratory spirit and did not attempt diversified application strategies， leading to ineffective interactions with the technology and a gradual decrease in their willingness to use it. This finding highlights the gap between expectations and practical applications， as well as the importance of user exploration in technology application. In contrast， the “masters” exhibited a markedly different attitude. They actively explored the usage pattern of ChatGPT， continuously expanded application scenarios， and precisely assigned tasks to the technology， thereby maximizing its application effects. This proactive exploration and flexible application behavioral pattern not only enhanced their satisfaction with ChatGPT but also further increased their willingness to use it. The experimental results reveal significant differences in users’ behavioral characteristics when using generative artificial intelligence technology， as well as the decision-making motivations behind these differences. These findings not only provide a strong basis for optimizing generative artificial intelligence products but also offer valuable insights for the development of related social cultures and policy formulation. By deeply understanding user behavior， technology developers can better meet user needs and drive generative artificial intelligence technology towards a more intelligent and human-centered direction.

Keywords： Generative artificial intelligence; ChatGPT; Social experiment; User classification; Usage intention

編輯：王天鵬 " 校對(duì)：王曉明

DOI：10.3969/j.issn.1673-8454.2025.01.002

作者簡(jiǎn)介：張進(jìn)寶，北京師范大學(xué)教育學(xué)部副教授（北京 100875）；俞杭伶，通訊作者，北京師范大學(xué)教育學(xué)部碩士研究生（北京 100875）；陳虹宇，北京師范大學(xué)智慧學(xué)習(xí)研究院工程師（北京 100875）；王歡歡，北京師范大學(xué)教育學(xué)部助理研究員，博士（北京 100875）

基金項(xiàng)目：2019年北京市社會(huì)科學(xué)基金項(xiàng)目重點(diǎn)課題“人工智能社會(huì)性科學(xué)議題及其教育實(shí)踐研究”（編號(hào)：19JYA002）