I nte rna t io na l J o urna l o f   Adv a nces in Applie d Science s   ( I J AAS)   Vo l.  1 5 ,   No .   3 ,  Sep tem b er   20 2 6 ,   p p .   9 2 1 ~ 9 3 1   I SS N:  2252 - 8 8 1 4 ,  DOI :  1 0 . 1 1 5 9 1 /ijaas . v 1 5 . i 3 . pp 921 - 9 3 1           921       J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ij a a s . ia esco r e. co m   Studen ts' persp ec tives  on the  ef fec t iv eness  of Chat G PT in  v irtual lea rning       I s a a c  Asa m pa na ,   H enry   Akwet ey   M a t ey ,   B en  T .   O cr a ,   J o nes   Yebo a h Ny a m e   D e p a r t me n t   o f   I n f o r m a t i o n   Te c h n o l o g y ,   F a c u l t y   o f   I n f o r ma t i o n   T e c h n o l o g y   a n d   C o m mu n i c a t i o n   S t u d i e s ,    U n i v e r si t y   o f   P r o f e ss i o n a l   S t u d i e s  A c c r a ,   A c c r a ,   G h a n a       Art icle  I nfo     AB S T RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Ma y   9 ,   2 0 2 5   R ev is ed   Ma y   2 6 ,   2 0 2 6   Acc ep ted   J u n   1 7 ,   2 0 2 6       Th is  re se a rc h   in v e stig a tes   h o w  stu d e n ts  p e rc e iv e   c h a t  g e n e ra ti v e   p re - train e d   tran sfo rm e r  ( Ch a tG P T )   a s  a   lea rn in g   a id ,   e x a m in in g   it s   e ffe c ts  o n   e n g a g e m e n t,   u sa b il it y ,   a n d   e d u c a ti o n a l  a c h iev e m e n t.   Us i n g   t h e   t e c h n o l o g y   a c c e p tan c e   m o d e l  (TAM )   a s  th e   c o n c e p t u a l   fra m e wo rk ,   a   2 4 - it e m   su rv e y   wa s  d e sig n e d   a n d   a d m in istere d   th ro u g h   sim p le  ra n d o m   sa m p li n g .   Re su lt s   re v e a l  th a t  st u d e n ts   larg e ly   v iew   Ch a tG P T  p o sit iv e ly ,   d e sc rib i n g   it   a s  a n   a c c e s sib le  a n d   b e n e ficia l  t o o l  th a t  p r o m o tes   fle x ib le   a n d   in d e p e n d e n t   lea rn in g .   T h e   fi n d i n g s   c o n f irm  TAM   p re d ictio n s,  s h o wi n g   th a t   p e rc e iv e d   e a se   o f  u se   a n d   fa v o ra b le   a tt it u d e s  sig n ifi c a n tl y   i n fl u e n c e   a d o p ti o n .   B y   c o m b in i n g   i n sig h ts  fro m   b o t h   d i sta n c e   a n d   o n - c a m p u s  lea rn e rs,  th e   stu d y   e n rich e s  u n d e rsta n d i n g   o f  h o w  g e n e ra ti v e   a rti ficia l  i n tell ig e n c e   e n h a n c e s  c o g n i ti v e   d e v e l o p m e n t   a n d   lea rn in g   a d a p tab il it y .   O v e ra ll ,   t h e   re se a rc h   re flec ts  c a u ti o u s  o p ti m ism   a b o u t   Ch a tG P T’s  p e d a g o g ica l  v a lu e ,   a c k n o wle d g in g   b o t h   i ts  e d u c a ti o n a l  b e n e fit s  a n d   c h a ll e n g e s  wh il e   u n d e rsc o ri n g   t h e   e ss e n ti a l  ro le  o f  u s a b il it y   a n d   lea rn e r  a tt it u d e s  in   fo ste rin g   su sta in e d   a rti ficia l  i n telli g e n c e   u t i li z a ti o n   i n   h ig h e r  e d u c a ti o n .   K ey w o r d s :   Attitu d e   C h atGPT   Per ce iv ed   ea s e  o f   u s e   Per ce iv ed   u s ef u ln ess   T ec h n o lo g y   ac ce p ta n ce   m o d el   T h is i s  a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Hen r y   Ak wete y   Ma tey   Dep ar tm en t o f   I n f o r m atio n   T e ch n o lo g y ,   Facu lty   o f   I n f o r m at io n   T ec h n o lo g y   an d   C o m m u n i ca tio n   Stu d ies   Un iv er s ity   o f   Pro f ess io n al  Stu d ies   Acc r a   L eg o n ,   P.O.   B o x   L G  1 4 9 ,   Acc r a,   Gh an a   E m ail:    h m atey ak wete y @ u p s a m ail. ed u . g h       1.   I NT RO D UCT I O N    T h e  d ig i t a l  w o r l d   n e c e s s i t a t es   a   c e r t a in   " au t o d i d a c t ic "  p r o f i l e ,   wh i c h   in c l u d e s   a  s t r o n g   d e s i r e  to   l e a r n ,   t h e   c ap a c i ty   t o   l o c a te   an d   ef f i c ie n t ly   u s e  o n l i n e   m a te r i a l s ,   an d   a n   in t er e s t   i n   t a k in g   co n tr o l  o f   o n e 's   e d u ca t i o n a l   e x p e r i en c e .   Au t o d i d a c t ic   l ea r n in g   o c c u r s   wh en   l ea r n in g   i s   d o n e  w i t h o u t  th e   a s s i s t a n c e   o f   a  t e a c h er .   T h i s   s ty l e   o f   l e a r n in g   n e c e s s i t a t e s   t h e  l e a r n er 's   a u t o n o m y   a n d   in d ep e n d en c e,   a n d   i t  f r e q u en t l y   m a k e s   u s e   o f   o p en   ed u ca t i o n a l   r e s o u r ce s   a n d   p r a c t ic e s .   L e a r n er s   a r e   n o t   r e s t r i c t ed   to   w h e n   to   l ea r n   an d   c u s t o m i ze   th e i r   s c h o o l in g   to   a c h i ev e   th e i r   g o a l s   b y   t ak i n g   c h ar g e   o f   t h e ir   e d u c a t i o n   a n d   d e v e lo p m e n t  [ 1 ] .  C h a t   g en e r a t iv e   p r e - t r a in e d   tr a n s f o r m e r   ( C h a t G P T )   i s   a   ch a t b o t   t h a t   h a s   cr e a t ed   q u i t e   a   s t i r   i n   ac a d em i a .   S o m e   l e c tu r er s   i n   h ig h e r   ed u c a t i o n   wo r ld w i d e   a r e   wo r r i ed   t h a t   s t u d en t s   w i l l   b e   ab l e   to   u s e   i t   t o   p r o d u c e  t e r m   p a p er s   a n d   e s s a y s   b y   s i m p l y   e n t er i n g   a   f e w   k e y   te r m s   a n d   l e t t in g   a r t i f ic i a l   i n t e lli g e n ce   d o   t h e   r e s t .   I t  c a n   p r o d u ce   a c c ep t ab l e - q u a li t y   p ar a g r a p h s   a n d   co l l e g e - l e v e l   r e s e a r ch   p ap e r s .   I t   c an   r e s p o n d   t o   te s t  q u e s t i o n s .   So m e  b e l i e v e  t h a t   w h e n   C h a t G P T   l e a r n s   an d   g r o w s   m o r e  s o p h i s t i c a t ed ,   n o v el i s t s   a n d   p o e t s   w i l l  b e c o m e   o b s o l e t e.   I t   i s   c ap a b le   o f   p r o d u c i n g   s h o r t   s t o r i e s .   I t   i s   s u i t a b l e   f o r   wr i t i n g   b o o k s ,   o r   a t   l e a s t   a   f i r s t  d r a f t   o r   o u t l in e   [ 2 ] .    Acc o r d in g   to   Fira t  [ 3 ] ,   C h atGPT   m ay   in cr ea s e  lear n er s '   au to n o m y   wh ile  also   im p r o v in g   lear n in g   ex p er ien ce s   b y   p r o v id i n g   in d i v id u alize d   a n d   in ter ac tiv e   s u p p o r t  th at  is   cu s to m ize d   to   ea c h   lear n er ' s   s p ec if ic  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 8 1 4   I n t J Ad v   Ap p l Sci ,  Vo l.   1 5 ,   No .   3 ,  Sep tem b er   2 0 2 6 :   921 - 9 3 1   922   n ee d s   an d   p r ef e r en ce s .   C h atGPT   ca n   en h a n ce   o n e' s   ed u ca tio n al  ex p e r ien ce   an d   b o o s t  s tu d en t  en g a g em en t  i n   o n lin e  c o u r s es  b y   p r o v id i n g   p er s o n alize d ,   in ter ac tiv e   s u p p o r t.   I ts   ca p ac ity   to   p r o v id e  p er s o n alize d   an d   in ter ac tiv e  ass is tan ce   is   an   en ab ler   o f   s elf - tu telag e  [ 1 ] .  R esear ch   s h o ws  th at  wh en   g en er ativ e  ar tific ial  in tellig en ce   is   u s ed   in   s tr u ctu r ed   cu r r ic u la,   it  h elp s   v er if y   th at  wh at  s tu d en ts   d o   m ee ts   ce r tain   ed u ca tio n a l   g o als  an d   ass ess m en t  cr iter ia  [ 4 ] .   L a r g e  lan g u ag e   m o d els  ( L L Ms)   ca n   cr ea te  p r ac tice  p r o b lem s   an d   ex p lain   id ea s   in   d if f er en t  wa y s ,   m ak i n g   s u r e  th at  a  wid e r   r an g e  o f   s tu d en ts   ca n   s till   r ea ch   th eir   lear n in g   g o als  [ 5 ] .  Acc o r d in g   t o   Fira t  [ 3 ] ,  t h e  f ea tu r es  an d   r eso u r ce s   o f   C h atGPT   ar e  d esig n ed   n o t  o n ly   to   e n h an ce   s elf - tu to r in g   b u t  also   to   en s u r e  th at  lear n in g   o b jectiv es  ar e  m et.   C h atGPT   n o w  h as  a  v ar iety   o f   ap p licatio n s   f o r     s elf - s ch o o lin g .   A r tific ial  in tellig en ce   lan g u ag e  m o d els  lik e  C h atGPT   o f f er   v ar io u s   b en ef its   f o r   le ar n in g   in   ed u ca tio n al  s ettin g s .   T h ey   ca n   ac t  as  d ig ital  lea r n in g   co m p an io n s ,   g iv in g   s tu d en ts   in d i v id u alize d   h elp   wit h   th eir   s ch o o lwo r k ,   aid in g   in   ta s k s ,   an d   a n s wer in g   th ei r   q u esti o n s .   T h ey   also   ass is t  with   r esear ch   b y   h elp i n g   s tu d en ts   f in d   an d   p u t  t o g eth er   r elev an t  in f o r m atio n   f o r   th eir   s tu d ies.  Fu r th er m o r e ,   th ese  m o d els  ca n   im p r o v e   wr itin g   s k ills   b y   r e v iewin g   a n d   r e f in in g   ess ay s   an d   p ap er s ,   p r o v i d in g   h elp f u l  ad v ice   o n   g r am m ar   a n d   t h e   q u ality   o f   th e  wr itin g .   B ey o n d   ac ad em ic  h elp ,   th ey   ca n   s u p p o r t  o r g an izatio n   b y   ass is tin g   with   s ch ed u les  an d   cr ea tin g   r em in d er s   f o r   ass ig n m en ts   an d   test s .   T h ey   also   en co u r a g e  cu s to m ized   lear n in g   b y   s u g g esti n g   s u itab le  lear n in g   m ater ials   an d   task s   th at  m atch   s tu d en t  in ter ests   an d   o b jectiv es.  L astl y ,   th e y   ca n   in cr ea s e  s tu d en t  in v o lv e m en t  in   o n lin e   lear n in g   b y   en a b lin g   e n g ag i n g   an d   i n ter ac tiv e  ac tiv ities   th at  r elate   to   wh at  is   b ein g   tau g h t.   Pre v io u s   s tu d ies  h av e  u s ed   a  q u alitativ e  ap p r o ac h   in   ass ess in g   th e  ef f ec ts   o f   C h atGPT   o n   ed u ca tio n   an d   p u b lic  h ea lth   [ 1 ] ,  [ 3 ] ,  [ 6 ] ,  [ 7 ] .   T h is   s tu d y   will  em p lo y   q u a n titativ e  tech n iq u es  to   estab lis h   lear n er s ’   p er s p ec tiv es  o n   th e  ef f ec tiv e n ess   o f   C h atGPT   in   v ir tu al  lear n in g   in   Gh a n a.   T h e  q u an titativ e  ap p r o ac h     was  s elec ted   b ec au s e  it   is   b as ed   o n   q u an titativ e   f ac ts   an d   s t atis tical  an aly s is ,   wh ich   r ed u c es  th e  p o s s ib ilit y   o f   b ias  in   th e  s tu d y   p r o ce s s .   I t  also   in cr ea s es   th e   r eliab ilit y   an d   r ep r o d u cib il ity   o f   th e  r e s ea r ch   f in d in g s   b y     o th er   r esear ch e r s .   T h e  p r im ar y   g o al  o f   t h is   r esear ch   is   to   ex am in e   h o w  th e   co n s tr u cts,  n am ely   u s ef u l n ess ,   ea s e  o f   u s e,   an d   attitu d e,   in f lu e n ce   s tu d en t s '  ef f ec tiv en ess   o f   C h atGPT   i n   v ir tu al  lear n in g .   A  v ar iety   o f   f ac to r s   im p ac t  th e   s u cc ess f u l  ap p licatio n   o f   n ew  tech n o lo g ies,  in clu d in g   tech n ical,   s o cial,   cu ltu r al,   an d   p s y c h o lo g ical   ch ar ac ter is tics   th at  in f lu en ce   attitu d es  an d   b eh a v io r s   to war d   tech n o lo g ical  i n n o v atio n s   [ 8 ] ,   [ 9 ] .   T h e   tech n o lo g y   ac ce p tan ce   m o d el   ( T AM )   co n ce p t  is   u s ed   in   t h e   f in d in g s .   Acc o r d in g   to   s tu d ies  [ 1 0 ] ,   [ 1 1 ] ,   t h e  T AM   an d   its   v ar io u s   v ar ian ts   co n s titu te  an   ap p r o p r iate  ap p r o ac h   f o r   s u p p o r tin g   th e   ass ess m en t  o f   d iv er s e   lear n in g   s y s tem s .   T AM   elem e n ts ,   ea s e  o f   u s e,   a n d   u s ef u ln es s   ar e  an tece d e n t  elem e n ts   im p ac tin g   ed u ca tio n al  tech n o lo g y   ac ce p tab ilit y   [ 1 0 ] .       2.   L I T E R AT U RE   R E VI E W   2 . 1 .     Cha t G P T   in educa t io n   B ec au s e  o f   its   ca p ac ity   to   en h an ce   s tu d en ts '   lear n in g   e x p er ien ce s ,   t h e  u s e  o f   C h atGPT   f o r   ed u ca tio n al  p u r p o s es  h a s   s p ar k ed   s u b s tan tial  in ter est.  T h is   m eth o d   ca n   ta r g et  s p ec i f ic  s tu d en t  n ee d s ,     p r o v id e  f ast  f ee d b ac k ,   an d   aid   in   g ain in g   an   u n d e r s tan d in g   o f   co m p licated   c o n ce p ts   b y   o f f er in g   q u ick   an d   cu s to m ized   s o lu tio n s .   As  a  r esu lt,  it  b ec o m es  a  p o ten tial  in s tr u m en t  th at  en co u r a g es  ac tiv e  en g ag em e n t  an d   co g n itiv e  a d v an ce m en t  i n   s tu d en ts   b y   r esp o n d in g   to   th eir   s tu d y   p ac e   an d   p r o v i d in g   co n s tan t  h elp   in   th ei r   in f o r m atio n - g ath e r in g   p r o ce d u r es  [ 1 2 ] ,   [ 1 3 ] .   C o n tin u in g   t h is   lin e  o f   th o u g h t,  it  is   a  g o o d   in s tr u m e n t  f o r   en co u r a g in g   s tu d en ts '   g r o wth   in   wr itin g   s k ills .   Stu d en ts   ca n   o b tai n   g r am m atica l  co r r ec tio n s ,   r ec o m m en d atio n s   f o r   ad v a n c em en t,  an d   ex ten s iv e  f ee d b a ck   o n   th eir   wr itin g   b y   co m m u n icatin g   with   th e  s y s tem ,   allo win g   th em   to   im p r o v e   th eir   wr itten   d is co u r s e   an d   attain   g r ea te r   ef f icac y   in   th eir   e x p r ess ed   th o u g h ts   [ 1 4 ] .   As  a   r esu lt,  C h atGPT   o f f er s   its elf   as  a   u s e f u l  to o l   f o r   s cien tific   wr itin g ;  n o n et h eless ,   it  is   cr itical  to   r ec o g n ize   th at  it  s h o u ld   n o t  b e  r eg ar d ed   as  an   all - en co m p ass in g   s o lu tio n   f o r   i n tellectu al  m ater ial  g en er atio n .   Au th o r s   m u s t  u s e  th eir   ex p e r tis e  an d   s k ills   to   v a lid ate  an d   s u p p lem en t  th e   to o l ' s   co n ten t.  I t  d o es,   h o wev er ,   ex ce l  at   f ac ilit atin g   d is cu s s io n s   am o n g   g r o u p s   an d   en co u r ag in g   c o llab o r ati v e  in v o lv em en t   b y   lear n er s   in   p r o jects  an d   task s .   T h is   p r o m o tes  a  f ee lin g   o f   b elo n g in g   am o n g   s tu d e n t s   b y   allo win g   f o r   co m m u n icatio n   an d   th e  ex c h a n g e  o f   id ea s   [ 1 2 ] .    C h atGPT   is   a  v er y   u s ef u l  ap p licatio n   f o r   ed u ca to r s ,   en h an cin g   th e  d e v elo p m e n t  o f   s y llab u s es,   lear n in g   r eso u r ce s ,   an d   ass ess m en t  ac tiv ities .   Ho wev er ,   th er e  is   a   n ee d   t o   ad d r ess   its   co n ten t  r eliab ilit y .     On e  p o s s ib ilit y   f o r   C h atGPT   is   its   ca p ab ilit y   to   p r o d u c e   m ater ials   an d   r eso u r ce s   f o r   tr ain in g   c o u r s es  an d   p r o g r a m s   [ 1 5 ] .   T ec h n o lo g ical  in n o v atio n   h as  tak en   o n   a  k ey   r o le  in   h o w  we  s u r v iv e  i n   a  c o n s tan tly   ev o lv i n g   s o ciety ,   an d   it  h as  lef t  its   im p r in t  o n   th e   f ield   o f   h i g h er   ed u ca tio n .   C h atGPT ,   an   in n o v ati v e  p r o d u ct  o f   o p en   ar tific ial  in tellig en ce   ( Op en AI ) ,   is   ch an g in g   th e  way   lear n er s   an d   lectu r er s   en g ag e  with   th eir   ed u ca tio n   in   th e   lear n in g   en v ir o n m en t.  C h atGPT   d ep lo y m en t  i n   s ch o o ls   p r esen ts   a  v ar iety   o f   b e n ef its   an d   p r o b lem s   th at   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Ad v   Ap p l Sci     I SS N:   2252 - 8 8 1 4       S tu d en ts '  p ers p ec tives o n   th e  e ffective n ess   o f Ch a tGP T in   vir tu a l le a r n in g   ( I s a a c  A s a mp a n a )   923   teac h er s   an d   ad m in is tr ato r s   m u s t  b e  awa r e  o f   i f   th ey   wa n t  to   im p r o v e   th e  lear n i n g   en v ir o n m en t' s   q u ality   [ 1 2 ] .  Acc o r d in g   t o   R u d o lp h   et  a l .   [ 1 6 ] ,   C h atGPT ' s   ad v an ce d   ca p ab ilit ies  p r o v id e  ap p ea lin g   p o t en tial  f o r   ed u ca to r s   to   im p r o v e   p ed a g o g ical  p r ac tices  b y   d esig n in g   a n d   im p lem en tin g   in ter ac tiv e  class r o o m   a ctiv ities .   E d u ca to r s   ar e  en ab led   to   d e v is e  cr ea tiv e   t ea ch in g   s tr ateg ies  with   th e  u s e  o f   C h atGPT .   On e  ex am p l e  is   th e  u s e  o f   th e  f lip p ed   class r o o m   ap p r o ac h ,   i n   wh ich   lear n in g   p o s s ib ilit ies   ar e  n o t  lim ited   to   th e  class r o o m   b u t  ex ten d   to   r em o te  lo ca tio n s ,   p r o m o tin g   a  cu ltu r e  o f   au to n o m o u s   s tu d y   a m o n g   s tu d e n ts   [ 1 7 ] .     2 . 2 .   T ec hn o lo g y   a cc ept a nce  m o del    Acc o r d in g   to   Nata s ia  et  a l .  [ 1 8 ] ,   th e  T AM   s u m m ar izes   h o w  attitu d es,  p er ce iv ed   u s ef u ln ess ,   an d   ea s e  o f   u s e  in f lu en ce   p eo p le' s   p o s itiv e  o r   n eg ativ e  ev alu atio n s   o f   th eir   d esire   to   u s e  a  tech n o l o g y .   Acc o r d in g   to   Ho s s ain   et  a l .   [ 1 1 ] ,   Dav is   in tr o d u ce d   T AM   in   1 9 8 6 .   Acc o r d in g   to   T AM ,   p er ce iv e d   ea s e  o f   u s e  ca n   in f lu en c e  p er ce iv ed   u s ef u ln ess .   Fu r th er m o r e,   attitu d e  an d   p er ce iv e d   u s ef u ln ess   p r ed ict  b eh av io r al   in ten tio n   to   em b r ac e   a  tech n o lo g y ,   wh ile  in ten tio n   ca n   in f lu en ce   th e  ac t u al  u s e  o f   th e  tech n o lo g y .   T AM   m a k es  it  ea s ier   an d   f aster   to   ac q u ir e  in f o r m atio n   o n   o n e' s   atti tu d es  to war d s   u s in g   a  tech n o lo g y   [ 1 8 ] ,   [ 1 9 ] .   Ho s s ain   et  a l .   [ 1 1 ]   claim   th at  in   1 9 8 6 ,   Dav is   d ef i n ed   p er ce iv ed   u s ef u ln ess   as  th e  ex ten t  to   wh ic h   an   in d i v id u al   u s in g   a   p a r ticu lar   tech n o lo g y   b eliev es  t h at  it  will  en h an ce   th eir   wo r k   p er f o r m a n ce ,   wh ile  p e r ce iv ed   ea s e  o f   u s e  is   th e  d eg r ee   to   wh ich   an   in d iv i d u al  u s es  a  t ec h n o lo g y   e f f o r tles s ly .   T h e  p o s itiv e  o r   n eg ativ e   em o tio n s   p eo p le  e x p er ien c e  wh ile  en g ag in g   in   b eh av i o r   c an   also   b e  u s ed   to   d escr ib e  at titu d e  [ 1 8 ] .   Da v is   [ 2 0 ]   d escr i b ed   th e  p u r p o s e  o f   u s in g   in n o v atio n   in   o n e' s   b eh a v io r   as a   p atter n   o f   b eh av i o r   th at  co n tin u es to   em p lo y   tec h n o l o g y .       3.   M E T H O D   A  s et  o f   o n lin e   q u esti o n n ai r es  was  d is tr ib u ted   to   1 , 1 0 4   s tu d e n ts   wh o   wer e  Un iv e r s ity   o f   Pr o f ess io n al  Stu d en ts   Acc r a  ( UPSA)  in   eit h er   y ea r   3   o r   4   at   UPSA.  T h e  q u esti o n n air e  i n clu d e d   d em o g r ap h ic  d ata  s u ch   as   th e  ag e  an d   g e n d er   o f   th e  p a r ticip an ts ,   s tu d en ts ’   attitu d es  to war d s   C h atGPT ,   its   p er ce iv ed   u s ef u ln ess   an d   p er ce iv ed   ea s e  o f   u s e,   an d   it s   e f f ec tiv en ess   in   en h an cin g   lear n in g   p e r f o r m an ce .   T h e  s tu d y   m o d el  d e p icted     in   Fig u r e  1   s er v ed   as  th e  f o u n d atio n   f o r   th e  q u esti o n n air e' s   d esig n .   T h e  s u r v ey   d ata  w e r e   ex am in ed   u s in g   SP SS   s o f twar e.           Fig u r e  1 .   R esear ch   m o d el       3 . 1 .     Resea rc h  re s po nd ent s   Acc o r d in g   to   th e  r esear ch e r s  [ 1 8 ] ,  [ 2 1 ] ,   a   p u b licatio n   in   2 0 0 2   ass er ts   th at  all  s am p les  a r e  o b tain ed   in   r esear ch   if   it  is   a n ticip ated   th a t  th er e   will  b e   f ewe r   th an   1 0 0   r esp o n s es.  Ho wev er ,   r esear c h er s   s h o u ld   co n s id er   a  s am p le  r atio   o f   1 0 % – 1 5 %,  2 0 % – 2 5 %,  o r   m o r e  if   th er e  a r e  m o r e  th a n   1 0 0   r esp o n d en ts .   B ec au s e  th er e  wer e  s lig h tly   m o r e  th a n   8 , 0 0 0   r esp o n d en ts   in   th is   s tu d y ,   a  1 0 %  s am p le  r atio   o f   th e   p o p u latio n   was  ad o p ted ,   with   r esp o n d en ts   to   b e  c o n s id er ed   as  p ar ticip an ts   wh en   s elec tin g   th e  s am p le .   T h e  r esear ch e r s   em p l o y ed   a  s im p le  r an d o m   s am p lin g   tec h n iq u e .   I n   all,   a  to tal  o f   1 , 1 0 4   r esp o n d en ts ,   c o n s is tin g   o f   th i r d - y ea r   an d   f in al - y ea r   u n d er g r ad u ates a t th e  UPSA,  co m p leted   th e  o n lin e  q u esti o n n air e.     3 . 2 .     Q ues t io nn a ire  a nd   da t a   co llect io n   T h is   p r o ce d u r e  in v o lv ed   cr ea tin g   a  q u esti o n n air e  u s in g   a  v ar iety   o f   f ac t o r s   s u g g ested   b y     Ma jid   an d   Hasim   [ 2 2 ]   an d   d e clar atio n   in d icatio n s   f r o m   Nata s ia  et  a l .  [ 1 8 ] ,   b o th   o f   w h ich   m ak e  r e f er en ce   to   th e  T AM   m o d el   an d   a d ju s t  f o r   th e  r eq u ir e m en ts   o f   t h e  in v esti g ato r s .   Valu es  r an g in g   f r o m   1   ( d is ag r ee )   to     2   ( ag r ee )   wer e  u s ed   t o   ev alu at e  th e  r esear ch   q u esti o n n air e  d esig n .   T ab le  1   d is p lay s   th e  s tatem en t in d icatio n s .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 8 1 4   I n t J Ad v   Ap p l Sci ,  Vo l.   1 5 ,   No .   3 ,  Sep tem b er   2 0 2 6 :   921 - 9 3 1   924   3 . 3 .     Resea rc h mo del    T h e  ex ten d ed   T AM - b ased   c o n s tr u cts  r esear ch   b y   Ma jid   an d   Hasim   [ 2 2 ]   was  u s ed   as  th e  r esear ch   f r am ewo r k   in   th is   in v esti g ati o n .   Acc o r d i n g   to   Fig u r e  1 ,   th e  p r o p o s ed   f r am ewo r k   co m p r is es  f o u r   v ar iab les.   T h e  m o d el  i n co r p o r ates  a  s u p p o r tiv e  co n d itio n   v ar iab le,   w h ich   tu r n s   in to   a n   ex ter n al  v ar i ab le  an d   is   p ar t  o f   th e  T AM 's f u n d am en tal  s tr u ctu r e.   An o th er   s tu d y   in d icate d   h o w  en ab lin g   f ac to r s   ca n   p r e d i ct  th e  ea s e  o f   u s e  o f   in n o v atio n   an d   tech n o l o g y   in t eg r atio n   in   h ig h e r   ed u ca tio n   [ 1 8 ] .   Ad d itio n ally ,   Ho s s ain   et  a l.   [1 1]   d em o n s tr ate   th at  p er ce iv e d   u s ef u ln ess   an d   th e  v ar iab le  f ac ilit atin g   co n d itio n   ar e   s ig n if ican tly   ass o ciate d .   T wo   k e y   p a r ts   m ak e  u p   th e  s u g g ested   r esear ch   m o d el:  in d ep e n d en t   v ar iab les  an d   d ep en d en t  v ar iab les.  T h e  f o u r     v ar iab les  th at  co n s titu te  th e  in d ep en d e n t  v ar iab le — attitu d e  to war d s   C h atGPT ,   its   p e r ce iv ed   u s ef u ln ess ,     an d   its   p er ce iv ed   ea s e  o f   u s e -   s h o w  h o w  it  m ay   h av e  a  s i g n if ican t  im p ac t  o n   th e  ef f ec tiv en ess   o f   v ir tu al   lear n in g   s y s tem s .     3 .4 .     Co ns t ruct   v a lid it y   a nd   re lia bil it y   a s s ess m ent   T o   ev alu ate  th e  co n s tr u ct  v a lid ity   an d   r eliab ilit y   o f   th e  m ea s u r em en t  in s tr u m en t,  an   ex p lo r ato r y   f ac to r   an al y s is   ( E FA)   was  co n d u cted   u s in g   s tatis tical  p ac k ag e  f o r   th e   s o cial  s cien ce s   ( SP SS )   v er s io n   2 7 .     Prio r   to   an aly s is ,   th e  d ata  wer e  ex am in ed   f o r   s u itab ilit y   th r o u g h   two   s tan d ar d   test s .   T h e  Kaiser – Me y er – Olk in   ( KM O)   m ea s u r e  ex ce ed ed   t h e  r ec o m m en d ed   th r esh o ld   o f   0 . 7 0 ,   co n f i r m in g   s am p lin g   ad eq u ac y ,   wh ile  B ar tlett’s  test   o f   Sp h er icity   w as  s tatis t ically   s ig n i f ican t  ( p   < 0 . 0 0 1 ) ,   i n d icatin g   th at  th e   co r r elatio n   m atr ix   was  f ac to r ab le  [ 2 3 ] ,   [ 2 4 ] .   T h ese  r e s u lts   v alid ated   th e  ap p r o p r iate n ess   o f   th e  d ataset  f o r   f ac to r   a n aly s is .   T h e  E FA  em p lo y ed   p r in cip al  ax is   f ac to r in g   with   v ar im ax   r o tatio n   to   id e n tify   an d   r ef in e  th e   u n d er l y i n g   f ac t o r   s tr u ctu r e.   F ac to r s   wer e  r etain ed   b ased   o n   estab lis h ed   s tatis tical  an d   th eo r etica l  cr iter ia ;   s p ec if ically ,   item s   with   f ac to r   lo ad in g s   ≥ 0 . 5 0   an d   co m m u n alities   ab o v e  0 . 4 0   wer e  p r eser v ed ,   wh ile  th o s e   with   s u b s tan tial  cr o s s - lo ad in g s   wer e  ex clu d e d   [ 2 5 ] .   T h e   ex t r ac ted   co m p o n e n ts   d is p lay ed   clea r ,   in ter p r etab le  lo ad in g   p atter n s   c o n s is ten t  with   th e  h y p o th esized   th eo r etica l  f r am ewo r k ,   th e r eb y   s u p p o r tin g   c o n s tr u ct   v alid ity .   R eliab ilit y   an aly s is   u s in g   C r o n b ac h ’ s   al p h a  f u r th er   co n f ir m ed   th e  i n ter n al  co n s is ten cy   o f   th e   co n s tr u cts.  All  v ar ia b les  r ec o r d ed   alp h a  v alu es  ab o v e  t h e  c o n v en tio n al  0 . 7 0   th r esh o l d ,   d em o n s tr atin g   s tr o n g   in ter n al  r eliab ilit y   [ 2 6 ] .   T h ese  f in d i n g s   co llectiv ely   af f ir m   th at  th e   m ea s u r em e n t  in s tr u m en t  was  b o th   v alid   an d   r eliab le,   p r o v id in g   d ep en d ab le  r esu lts   f o r   s u b s eq u e n t a n a ly s es.       4.   RE SU L T S AN D  D I SCU SS I O N    T h is   s ec tio n   an aly s es  th e  f in d in g s   o f   o u r   r esear ch   o n   s tu d en ts '   p er ce p tio n s   o f   th e  ef f ec tiv e  u s e  o f   C h atGPT   in   v ir tu al  lear n in g   b ased   o n   f ac to r s   s u ch   as  th e  attitu d e  o f   th e  s tu d en t,  t h e  p er ce iv ed   u s ef u ln ess   o f   C h atGPT ,   an d   th e  p er ce iv e d   e ase  o f   u s e  o f   th e   C h atGPT   ap p licatio n .     4 .1 .    De m o g r a ph ic  cha ra ct er is t ics   Ou t  o f   th e  1 , 1 0 4   r esp o n d e n ts ,   th e  s u r v ey   r e v ea ls   a  p r ed o m in an tly   y o u n g   s tu d e n t  b o d y ,   with   o v er   8 1 %  ag ed   1 8   to   2 3 ,   wh ic h   is   c h ar ac ter is tic  o f   u n d er g r ad u ate  p o p u latio n s   in   Gh an aian   u n iv er s ities .   T h e  n ea r ly   eq u al  d is tr ib u tio n   b etwe en   t h o s e  ag ed   1 8 - 2 0   an d   2 1 - 2 3   s u g g ests   co n s is ten t  en r o llm en t  ac r o s s   ac ad em ic  y ea r s ,   with   m in im al  attr itio n .   T h e  n u m b er   o f   r esp o n d en ts   p er   a g e  is   s h o wn   in   Fig u r e   2 .           Fig u r e  2 .   Ag e   in   y ea r s   o f   r esp o n d en ts   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Ad v   Ap p l Sci     I SS N:   2252 - 8 8 1 4       S tu d en ts '  p ers p ec tives o n   th e  e ffective n ess   o f Ch a tGP T in   vir tu a l le a r n in g   ( I s a a c  A s a mp a n a )   925   A  h ig h er   p r o p o r tio n   o f   m ale   s tu d en ts   ( 6 1 . 5 %)  is   o b s er v e d ,   co n s is ten t  with   tr en d s   in   Gh an aian   u n iv er s ities ,   p ar ticu lar ly   in   te ch n o lo g y - f o cu s ed   f ield s .   Ho wev er ,   th e  p r esen ce   o f   f em al e  s tu d en ts   ( 3 8 . 5 %)   p o in ts   to war d s   in cr ea s in g   g en d er   b alan ce   in   h ig h er   ed u ca tio n .   T h e  n u m b er   o f   r esp o n d en ts   p er   g en d er   is   s h o wn   in   Fig u r e  3 .           Fig u r e  3 .   Gen d er   o f   r esp o n d en ts       T h e  s u r v ey   s am p le  co n s is ts   en tire ly   o f   s tu d en ts   in   th eir   t h ir d   ( 5 4 . 3 %)  a n d   f o u r th   ( 4 5 . 7 % )   y ea r s   o f   s tu d y .   T h e   ev e n   d is tr ib u tio n   i m p lies   co n s is ten t  s tu d en t  r ete n tio n   th r o u g h   t o   th e   f in al  y ea r ,   r ef lectin g   p r o g r a m   s tab ilit y   an d   ef f ec tiv e  ac a d e m ic  p r o g r ess io n   s tr u ctu r es.  T h e  n u m b er   o f   r esp o n d en ts   p e r   ac ad em ic   y ea r   is   s h o wn   in   Fig u r e  4 .           Fig u r e  4 .  Aca d e m ic  y ea r   o f   r e s p o n d en ts       T h e  m o s t  p o p u lar   ac ad em ic  p r o g r am s   ar e  B ac h elo r   o f   B u s in ess   A dmi n is tr atio n   ( B B A)   ( 1 8 . 1 %)  an d   B . Sc .   A cc o u n tin g   an d   F in an ce   ( 1 7 . 2 %),   co llectiv ely   r e p r esen tin g   o v er   a  th ir d   ( 3 5 . 3 %)  o f   th e  s u r v ey ed   s tu d en ts .   B . Sc .   I n f o r m atio n   T ec h n o lo g y   ( 1 6 . 5 %),   B . Sc .   Ac co u n tin g   ( 1 3 . 8 %),   B A  Pu b lic  R elatio n s   ( 1 3 . 3 %),   an d   B . Sc .   R ea l   E s tate   ( 1 2 . 8 %)   ar e  also   s ig n if ican t,  ea ch   co m p r is in g   b etwe en   1 2 . 8 %  an d   1 6 . 5 %  o f   th e  s tu d en t   p o p u latio n .   B . Sc .   Ma r k etin g   i s   th e  least  r ep r esen ted   p r o g r a m   at  8 . 3 %.  T h e   ac ad em ic   m ix   is   lar g ely   ce n ter e d   ar o u n d   b u s in ess - r elate d   f ield s   ( o v er   7 0 %),   alo n g s id e  s u b s tan tia l  r ep r esen tatio n   f r o m   in f o r m atio n   tech n o lo g y ,  p u b lic  r elatio n s ,   an d   r ea l  est ate.   T h is   co m b in atio n   s ig n if i es  a  u n iv er s ity   en v ir o n m en t   th at  v alu es  d iv er s e  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 8 1 4   I n t J Ad v   Ap p l Sci ,  Vo l.   1 5 ,   No .   3 ,  Sep tem b er   2 0 2 6 :   921 - 9 3 1   926   d is cip lin es  an d   th e  g r o win g   c o n v er g en ce   o f   tech n o lo g y   an d   b u s in ess   s tu d ies.  T h e  n u m b er   o f   r esp o n d e n ts   p er   ac ad em ic  p r o g r am s   is   s h o wn   i n   Fig u r e  5 .           Fig u r e  5 .  Aca d e m ic  p r o g r am m e  o f   r esp o n d e n ts       4 . 2 .     Descript iv e  a na ly s is   o f   t ec hn o lo g y   a cc ept a nce  m o del v a ria bles   4 . 2 . 1.   Student s '  a t t it ud e  t o wa rds   Cha t G P T   T h e  r e s u l t  d i s p l ay e d   i n   T a b le   1   d e p i c t s   t h e  s t u d en t s '  a t t i t u d e  t o wa r d s   t h e   C h a t G PT   ap p l i c a t io n .   T h e   r e s u l t s   r ev e a l   a   g en e r a ll y   p o s i t i v e   a t t i tu d e   t o w ar d   C h a t G P T   u s e   in   d i s t an c e   l ea r n in g .   M e a n   ( M)     s c o r e s   r an g ed   f r o m   1 . 2 5   t o   1 . 6 8   o n   a   t wo - p o in t  s c a l e  ( 1   =  d i s a g r e e   a n d   2   =  a g r e e ) ,   in d ic a t i n g   th a t  s t u d en t s   l a r g e ly   a g r e e d   w i t h   s t a t e m en t s   r ef l e c t in g   f av o r ab l e   a tt i tu d e s .   T h e   h i g h e s t   m e an   ( M  =   1 . 6 8 ,   s t an d ar d   d e v i a t io n   ( S D)   =   0 . 4 7 )   f o r   “C h a t G P T   w i l l  b e  co m p a t i b le  w i t h   s m ar t   d e v ic e s   I   u s e   in   d i s t an c e  l e a r n i n g ”  s u g g e s t s   s t r o n g   co n f i d en c e   in   i t s   t e c h n o lo g i c a l  a d ap t ab i l i t y .   S i m i l a r ly ,   a g r e e m en t   th a t   “ th e   u s e  o f   C h a t G P T   i s   a   t r e n d   d u r i n g   d i s t an c e   l ea r n in g ”   ( M  =   1 . 6 2 ,   SD   =   0 . 4 9 )   a n d   t h a t   “ C h a t G P T   i s   a   g o o d   i d e a   t o   u s e ”    ( M  =   1 . 6 0 ,   SD   =   0 . 4 9 )   d em o n s t r a te s   w i d e s p r e a d   ac c e p tan c e   a n d   p e r c e iv e d   r e l ev a n c e   o f   C h a t G P T   in   t h e   d i g i t a l   l e a r n i n g   en v ir o n m en t .       T ab le  1 .   Stu d e n ts '   attitu d e  to w ar d s   C h atGPT   Q u e st i o n   M   SD   I n c o r p o r a t i n g   C h a t G P T   i n t o   r e mo t e   e d u c a t i o n   se e ms  l i k e   a   b e n e f i c i a l   a p p r o a c h .   1 . 6   0 . 4 8 9   Th e   a d o p t i o n   o f   C h a t G P T  a p p e a r s  t o   b e   a   g r o w i n g   p a t t e r n   w i t h i n   o n l i n e   l e a r n i n g   e n v i r o n me n t s .   1 . 6 2   0 . 4 8 5   C h a t G P T  i s  e x p e c t e d   t o   f u n c t i o n   s e a ml e ssl y   a c r o ss  t h e   d i g i t a l   d e v i c e s  I  u t i l i z e   f o r   v i r t u a l   s t u d y i n g .   1 . 6 8   0 . 4 6 6   En g a g i n g   w i t h   C h a t G P T  a s  a   l e a r n i n g   t o o l   ma k e s  r e mo t e   e d u c a t i o n   m o r e   e n j o y a b l e .     1 . 5 6   0 . 4 9 7   M y   i n t e r a c t i o n   a n d   c o o p e r a t i o n   w i t h   p e e r s  a n d   i n s t r u c t o r s  h a v e   i m p r o v e d   t h r o u g h   C h a t G P T .   1 . 5 4   0 . 4 9 8   I   r e l y   o n   C h a t G P T  t o   h e l p   m e   f u l f i l   a c a d e m i c   t a s k s  g i v e n   b y   my   i n st r u c t o r s .   1 . 4 3   0 . 4 9 5   U si n g   C h a t G P T  a s  a   st u d y   me d i u m  h a s  e n h a n c e d   my   a b i l i t y   t o   g r a s p   c o u r se   c o n t e n t .   1 . 3 5   0 . 4 7 8   C h a t G P T   h o l d s   l i t t l e   a p p e a l   t o   m e ,   a s   I   f i n d   i t   l a c k s  e n g a g i n g   q u a l i t i e s.   1 . 2 8   0 . 4 5 1   I   a m u n f a mi l i a r   w i t h   t h e   p r o p e r   w a y   t o   o p e r a t e   C h a t G P T .   1 . 2 5   0 . 4 3 2   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Ad v   Ap p l Sci     I SS N:   2252 - 8 8 1 4       S tu d en ts '  p ers p ec tives o n   th e  e ffective n ess   o f Ch a tGP T in   vir tu a l le a r n in g   ( I s a a c  A s a mp a n a )   927   Mo d er ate  m ea n s   f o r   “lea r n in g   th r o u g h   C h atGPT   is   in ter esti n g ”  ( M  =   1 . 5 6 )   a n d   “Ch atGPT   in cr ea s es  co llab o r atio n   with   f r ie n d s   an d   teac h er s ”  ( M  =   1 . 5 4 )   i n d ica te  p o s itiv e  en g ag em en t .   T h o u g h   th e  lo wer   m ea n   f o r   “I   co m p lete  ass ig n m en ts   with   C h atGPT ”  ( M  =   1 . 4 3 )   r ef lects  th at  wh ile  s tu d en ts   ap p r ec iate  its   u s ef u ln ess ,   th ey   m ay   lim it  its   u s e  to   s u p p o r t  r at h er   t h an   r ep lace   p er s o n al  ef f o r t.  T h e  lo west  m ea n s ,   “I   ca n   u n d er s tan d   b etter   b y   lear n in g   v ia  C h at GPT”   ( M  =   1 . 3 5 ) ,   “I   am   n o t  in ter ested   in   u s in g   C h atG PT  b ec au s e  it’s  n o t   in ter esti n g ”  ( M  =   1 . 2 8 ) ,   a n d   “ I   d o   n o t   k n o w  h o w   to   u s e  C h a tGPT”   ( M  =   1 . 2 5 ) ,   s h o w  th at  d is in ter est  an d   lac k   o f   k n o wled g e  ar e  m in im al  b a r r ier s .     T h ese  f in d in g s   alig n   with   r ec en t  s tu d ies  r ep o r tin g   th at  s tu d en ts   p er ce iv e   C h atGPT   as  a  b en ef icial   an d   ac ce s s ib le  lear n in g   to o l  t h at  en h a n ce s   en g ag e m en t  an d   ef f icien cy   [ 2 2 ] ,   [ 2 7 ] .   Similar ly ,   Saif   et  a l.   [ 2 8 ]   f o u n d   th at  p o s itiv e  attitu d es  to war d   C h atGPT   co r r elate   s t r o n g ly   with   im p r o v ed   lear n i n g   p e r ce p tio n s   an d   p er f o r m an ce   o u tco m es.   Sev n ar ay an   [ 2 9 ]   f u r th er   o b s er v e d   th at  d is tan ce   lear n er s   v iew  C h atGPT   as  an   in n o v ativ e,   in ter ac tiv e   p latf o r m   s u p p o r tin g   f le x ib le  lear n in g .   Kim   et  a l .  [ 3 0 ]   also   f o u n d   th at   ar tific ial   in tellig en ce   to o ls   with   cr ed ib le  f ea tu r es  f o s ter   b etter   e n g a g em en t  an d   lear n in g   o u tc o m es  d u e  to   p er c eiv ed   s o cial  p r esen ce .   C o llectiv ely ,   th e  e v id en ce   co n f ir m s   t h at  s tu d en ts ’   attitu d es  ar e   lar g ely   f av o r ab le ,  ch ar ac ter ized   b y   en th u s iasm,   p er ce iv ed   u s ef u ln ess ,   an d   tec h n o l o g ical  r ea d in ess ,   co n s is ten t  with   th e  T AM ’ s   p r em is e  th at  p o s itiv e  attitu d es  en h an ce   a d o p tio n   in ten tio n s .     4 . 2 .2 .  P er ce iv ed  us ef uln ess   o f   Cha t G P T   T h e  r esu lt   d is p lay ed   in   T a b le  2   d ep icts   th e   s tu d e n ts   p er ce iv ed   u s ef u ln ess   o f   t h e   C h atGP T   ap p licatio n .   W ith   a  s a m p le  s i ze   o f   1 , 1 0 4 ,   d escr ip tiv e  an aly s es  in d icate d   g en er ally   f av o r a b le  p er ce p tio n s   o f   C h atGPT   wi th in   th e  co n tex t  o f   r em o te  ed u ca tio n .   T h e  M   s co r es  o n   a  two - p o in t  s ca le,   wh er e  1   r ep r esen ted   d is ag r ee m en t  a n d   2   r ep r esen te d   ag r ee m en t,   wer e  cl u s ter ed   ti g h tly   b e twee n   1 . 6 5   an d   1 . 6 6 .   T h is   s u g g ests   th at  a   m ajo r ity   o f   s tu d e n ts   co n cu r r e d   th at  C h atGPT   im p r o v es  ac a d em ic  o u tc o m es  ( M  =   1 . 6 6 ,   SD  =   0 . 4 7 ) ,   b o o s ts   p r o d u ctiv ity   ( M   =   1 . 6 5 ,   SD  =   0 . 4 8 ) ,   r ed u ce s   tim e  ex p e n d itu r e  ( M  =   1 . 6 5 ,   SD  =   0 . 4 8 ) ,   a n d   p r o v id es  ed u ca tio n al  b en e f it   ( M  =   1 . 6 6 ,   SD  =   0 . 4 8 ) .   T h e  s m all  s ta n d ar d   d ev iatio n s   im p ly   a  c o n s id er ab le  d eg r ee   o f   ag r ee m en t a m o n g s t th e  p ar ticip an t g r o u p .       T ab le  2 .   Stu d e n ts   p er ce iv ed   u s ef u ln ess   o f   C h atGPT   Q u e st i o n s   M   SD   Th e   i n t e g r a t i o n   o f   C h a t G P T   i n t o   v i r t u a l   e d u c a t i o n   i s   e x p e c t e d   t o   e n h a n c e   m y   o v e r a l l   a c a d e mi c   o u t c o m e s.   1 . 6 6   0 . 4 7 4   U t i l i z i n g   C h a t G P T   w i t h i n   a n   o n l i n e   l e a r n i n g   set u p   i s  a n t i c i p a t e d   t o   b o o st   m y   p r o d u c t i v i t y   l e v e l s .   1 . 6 5   0 . 4 7 8   C h a t G P T   h a s  t h e   p o t e n t i a l   t o   r e d u c e   t h e   a m o u n t   o f   t i me   I   sp e n d   c o m p l e t i n g   t a s k s  d u r i n g   r e m o t e   st u d y i n g .   1 . 6 5   0 . 4 7 8   I   c o n s i d e r   C h a t G P T   t o   b e   a   h i g h l y   v a l u a b l e   r e s o u r c e   t h r o u g h o u t   my   v i r t u a l   l e a r n i n g   e x p e r i e n c e .   1 . 6 6   0 . 4 7 5       I n   s u m ,   th e   co l l e c te d   d a t a  i l l u s t r a t e  a   m o d e r a t e l y   o p t im i s t i c   v ie w p o i n t  r eg a r d i n g   C h a t G P T 's   p e d ag o g i c a l  w o r t h .   S t u d en t s   s e e m   a s s u r ed   o f   C h a t G P T 's   c a p a c i t y   t o   s u p p o r t  t h e ir   a ca d e m i c  en d e av o r s ,     b u t   m a i n t a in   s o m e   d eg r ee   o f   r e s e r v a t i o n   c o n c er n in g   i t s   im p a c t   o n   p r o d u c t i v i ty   an d   t em p o r a l   ef f i c i en cy .   T h i s   o b s e r v a t i o n   i s   c o n s i s t en t   w i t h   ex t a n t  r e s e ar ch   in d i c a t i n g   t h a t   s t u d e n t s   a ck n o w l e d g e  C h a t G P T 's     a b i l i t y   to   f a c i l i t a te   c o m p r eh e n s i o n   a n d   e f f i c i en c y   wh i l e   s i m u l t a n e o u s l y   a d v o ca t in g   f o r   p r u d en c e     r e g ar d in g   e x ce s s i v e   d e p en d en c y   a n d   e th i c a l   c o n s i d e r a t i o n s   [ 2 7 ] ,   [ 2 9 ] ,   [ 3 1 ] .   P a r a l l e l  o u tc o m e s   f r o m   a    m e t a - an a l y s i s   s u b s t an t i a t ed   t h at   th e  C h a t G P T   ap p l i ca t i o n   h a s   a  m o d e r a t e  ef f ec t   o n   e d u c a t io n a l  p e r s p ec t i v e s   an d   co m p l e x   co g n it i v e   p r o c e s s e s   [ 3 1 ] .   T h e   d o cu m en t ed   m e an   t r en d ,   t h e r ef o r e ,   m ir r o r s   p r ev a l e n t  p e r s p e c t i v e s   o f   m e a s u r ed   o p t im i s m   p er t a i n in g   t o   g e n er a t i v e  ar t i f i c ia l   in t e ll i g e n ce   in   te r t i ar y   e d u ca t i o n ,   h ig h l ig h t in g   b o th   a n   u n d er s t a n d in g   o f   i t s   ac a d e m ic   a d v a n t ag e s   a n d   an   a c k n o w l e d g m en t     o f   i t s   f u n c t i o n a l   c o n s t r a i n t s .     4 . 2 .3 .   P er ce iv ed  ea s e  o f   us e  o f   Cha t G P T   T h e   r e s u l t  d i s p l ay ed   in   T ab l e   3   d ep i c t s   t h e   s t u d e n t s '  p e r c e i v e d   e a s e   o f   u s e   o f   t h e  C h a t G P T   a p p l i ca t i o n .   An a l y s i s   o f   t h e  d a t a   ( N   =   1 1 0 4 )   i n d i c a t e s   g e n er a l ly   p o s i t i v e   p e r c e p t io n s   o f   C h a t G P T ’ s     e a s e   o f   u s e  i n   d i s t an c e   l ea r n in g .   T h e   M   s co r e s   r an g ed   f r o m   1 . 5 6   t o   1 . 7 3   o n   a   t w o - p o i n t   s c a l e   ( 1   =   d i s ag r ee   a n d   2   =   a g r e e ) ,   s u g g e s t in g   th a t   m o s t   r e s p o n d e n t s   ag r ee d   th a t   C h a t G P T   i s   e a s y   t o   u s e .   T h e   h ig h e s t   M   s c o r e     ( M   =   1 . 7 3 ,   S D   =   0 . 4 4 )   f o r   th e   i t e m   “ T h e   u s e   o f   C h a t G PT   i n   t h e   d i s t an c e   l e ar n in g   p r o c e s s   w i l l   b e c o m e  c l e a r   an d   e a s y   t o   u n d e r s t an d ”  r e f l e c t s   s t r o n g   c o n f id en c e   i n   t h e   p l a tf o r m ’ s   l e a r n a b i l i ty   an d   in t u i t iv e   d e s ig n .   C o n v er s e l y ,   t h e  l o w e s t   m ea n   ( M  =   1 . 5 6 ,   S D   =   0 . 5 0 )   f o r   “ I n te r a c t io n s   u s i n g   C h a t G P T   ar e   m o r e     f l e x ib l e   d u r in g   d i s t a n c e   l e ar n i n g ”   i n d i c a t e s   s l ig h t ly   l o we r   e n d o r s e m en t   o f   i t s   f le x ib i l i t y ,   t h o u g h   s t i l l  p o s i t i v e  o v e r a l l .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 8 1 4   I n t J Ad v   Ap p l Sci ,  Vo l.   1 5 ,   No .   3 ,  Sep tem b er   2 0 2 6 :   921 - 9 3 1   928   T ab le  3 .   Stu d e n ts   p er ce iv ed   t h e  ea s e  o f   u s e  o f   C h atGPT   Q u e st i o n s   M   SD   I n c o r p o r a t i n g   C h a t G P T   i n t o   a c a d e mi c   t a s k s i s  a n t i c i p a t e d   t o   si mp l i f y   t h e   o v e r a l l   r e mo t e   l e a r n i n g   e x p e r i e n c e .   1 . 5 7   0 . 4 9 5   A s  i t s  a p p l i c a t i o n   w i t h i n   v i r t u a l   e d u c a t i o n   g r o w s,  C h a t G P T  i s  e x p e c t e d   t o   b e c o me  mo r e   st r a i g h t f o r w a r d   a n d   a c c e ss i b l e   t o   c o m p r e h e n d .   1 . 7 3   0 . 4 4 4   En g a g i n g   w i t h   o t h e r s  t h r o u g h   C h a t G P T  o f f e r s  g r e a t e r   a d a p t a b i l i t y   a n d   c o n v e n i e n c e   w i t h i n   a n   o n l i n e   l e a r n i n g   e n v i r o n me n t .   1 . 5 6   0 . 4 9 7   Th r o u g h o u t   my   r e m o t e   a c a d e m i c   j o u r n e y ,   I   b e l i e v e   a c h i e v i n g   p r o f i c i e n c y   i n   n a v i g a t i n g   C h a t G P T   w i l l   c o m e   w i t h   r e l a t i v e   e a s e .   1 . 5 9   0 . 4 9 2       T h e  r elativ ely   lo w  s tan d ar d   d ev iatio n s   ( 0 . 4 4 – 0 . 5 0 )   r e v e al  a  h ig h   d eg r ee   o f   ag r ee m en t  am o n g   s tu d en ts ,   r ein f o r cin g   th at  C h atGPT   is   wid ely   r eg ar d ed   as   a  u s er - f r ien d ly   tec h n o lo g y .   T h ese  f in d in g s   ar e   co n s is ten t  with   p r io r   s tu d ies  h ig h lig h tin g   th at  s tu d en t s   p er ce iv e  C h atGPT   as  a  to o l  th at  s im p lifie s   lear n in g   task s   an d   en h an ce s   u s ab ilit y   in   d ig ital  en v ir o n m en ts   [ 27] .   Similar ly ,   Saif   et  a l.  [ 2 8 ]   f o u n d   th at  p er ce iv ed   ea s e  o f   u s e  s ig n if ican tly   p r e d icts   s tu d e n ts ’   b eh a v io r al   in ten tio n   t o   ad o p t  g en er ativ e  ar tific ial  in tellig en ce   to o ls   f o r   lear n in g .   Sev n a r ay an   [ 2 9 ]   a ls o   n o ted   th at  d is tan ce - lear n in g   s tu d en ts   co n s id er   C h atGPT   i n ter ac tio n s   ea s y   to   n av ig ate  an d   co n d u ci v e  to   au t o n o m o u s   lear n in g .   C o llectiv ely ,   th e  r esu lts   s u g g est  th at  th e  s y s tem ’ s   s im p lici ty   an d   ac ce s s ib ilit y   co n tr i b u te  t o   p o s itiv e  u s er   ex p er ien ce s ,   a lig n in g   with   th e  T AM ’ s   ass er tio n   th at  p er ce iv e d   ea s e  o f   u s e  f o s ter s   tech n o l o g y   ad o p tio n   in   ed u ca tio n al  co n tex ts .     4 . 3 .     Reg re s s io n  a na ly s is   o n t he  ef f ec t iv eness   o f   Cha t G P T   a ct ua l us a g e   T h e  r esu lt  d is p lay e d   in   T ab le   4   d ep icts   th e  ef f ec ts   o f   attitu d e,   p e r ce iv ed   u s ef u ln ess ,   an d   p er ce iv e d   ea s e  o f   u s e  o n   th e  ef f ec tiv en ess   o f   C h atGPT 's  ac tu al  u s ag e  in   im p r o v in g   lear n in g   p er f o r m an ce .   T h e  r eg r ess io n   m o d el  e x am in ed   th e  in f lu en ce   o f   p er ce i v ed   u s ef u ln ess ,   ea s e  o f   u s e,   an d   attitu d e  o n   t h e   ef f ec tiv en ess   o f   C h atGPT ’ s   ac tu al  u s ag e  d u r in g   d is tan ce   l ea r n in g .   T h e   m o d el  p r o d u ce d   an   R   =   0 . 1 7 8   an d     R 2   =   0 . 0 3 2 ,   in d icatin g   th at  ap p r o x im ately   3 . 2 %  o f   t h e  v ar i an ce   in   C h atGPT ’ s   ef f ec tiv en ess   is   ex p lain ed   b y   th r ee   p r ed icto r s .   Alth o u g h   m o d est,  th is   e x p lan ato r y   p o wer   is   s tatis tically   s ig n if ican t  ( F( 3 , 1 1 0 0 )   =   1 1 . 9 9 5 ,     p   < 0 . 0 0 1 ) ,   co n f ir m i n g   th at   th e  p r ed icto r s   j o in tly   c o n tr ib u te  to   ex p lain in g   v ar iat io n s   in   C h atGPT     u s ag e  ef f ec tiv en es s.       T ab le  4 .   T h e  E f f ec tiv e n ess   o f   C h atGPT   to   im p r o v e  lear n in g   p er f o r m an ce   D e p e n d e n t   v a r i a b l e :   e f f e c t i v e n e ss  o f   C h a t G P T  a c t u a l   u s a g e   M o d e l   U n st a n d a r d i z e d   c o e f f i c i e n ts   S t a n d a r d i z e d   c o e f f i c i e n t s   t   S i g .   9 5 . 0 %  c o n f i d e n c e   i n t e r v a l   f o r   B   B   S t d .   Er r o r   B e t a   Lo w e r   b o u n d   U p p e r   b o u n d   ( C o n st a n t )   9 . 0 1 9   0 . 5 0 4     1 7 . 9 0 5   0 . 0 0 0   8 . 0 3 0   1 0 . 0 0 7   U sefu l n e ss   - 0 . 1 2 9   0 . 0 4 6   - 0 . 0 8 8   - 2 . 7 9 6   0 . 0 0 5   - 0 . 2 2 0   - 0 . 0 3 9   Ea se  o f   u se   0 . 2 2 0   0 . 0 5 0   0 . 1 3 9   4 . 4 1 4   0 . 0 0 0   0 . 1 2 2   0 . 3 1 7   A t t i t u d e   0 . 0 9 2   0 . 0 2 4   0 . 1 1 4   3 . 8 3 9   0 . 0 0 0   0 . 0 4 5   0 . 1 4 0   R   =   0 . 1 7 8 a   R 2   =   0 . 0 3 2   A d j u st e d   R 2   =   0 . 0 2 9   F   ( 3 ,   1 1 0 0 )   =   1 1 . 9 9 5     P   =   0 . 0 0 0           Desp ite  th e  r elativ ely   lo w  R 2 ,   th e  m o d el  s h o u ld   b e  ac ce p ted   b ec au s e  th e   F - test   d em o n s tr ates    o v er all  m o d el  s ig n if ican ce   ( p   <0 . 0 0 1 ) ,   co n f ir m in g   th at  th e  p r ed icto r s   co llectiv ely   in f lu en ce   C h atGPT ’ s   ef f ec tiv en ess   [ 2 0 ] .   T h e   lo w  s t an d ar d   er r o r   o f   th e  esti m ate  a n d   n ar r o w   co n f id en ce   in ter v al s   in d icate   p a r am eter   s tab ilit y   an d   r eliab ilit y   [ 2 1 ] .   T h e  s tatis tica lly   s ig n if ican t  b eta  co ef f icien ts   ali g n   with   th e  T AM   f r am ewo r k s ,   wh er e  ea s e  o f   u s e  an d   attitu d e  ar e  p r im ar y   d eter m i n an ts   o f   s y s tem   ef f ec tiv en ess   [ 2 8 ] .   Am o n g   t h e  p r ed icto r s ,   ea s e   o f   u s e  ( β  =   0 . 1 3 9 ,   p   <0 . 0 0 1 )   em e r g ed   as  th e  s tr o n g e s t  p o s itiv e   d eter m in an t,  im p ly in g   th at  s tu d en ts   wh o   f in d   C h atGPT   u s er - f r ien d ly   ar e  m o r e  lik el y   to   u s e  it  ef f ec tiv ely .   Attitu d e  ( β  =  0 . 1 1 4 ,   p   <0 . 0 0 1 )   also   h ad   a   s ig n if ican t  p o s itiv e  in f lu en ce ,   s u g g esti n g   t h at  f av o r ab le  p e r ce p tio n s   d ir ec tly   en h a n ce   th e  q u ality   an d   p r o d u ctiv ity   o f   C h atGPT   u s e.   C o n v er s ely ,   Usef u ln ess   ( β =  - 0 . 0 8 8 ,   p   =  0 . 0 0 5 )   ex h ib ited   a  s m all  b u t  n e g ativ e  ef f ec t,  im p ly in g   th at  wh ile   s tu d en ts   r ec o g n ize  C h atGPT ’ s   b en ef its ,   h ig h er   ex p ec tatio n s   o f   its   u s ef u ln ess   m ay   n o t  n ec ess ar ily   tr an s late  i n to   ef f ec tiv e  u s ag e,   p o s s ib ly   d u e  to   o v er r elian ce   o r   in co n s is ten t a p p licatio n .   T h ese  f in d in g s   alig n   with   th e  T AM ,   wh ich   p o s its   th at   p er ce iv ed   ea s e  o f   u s e  an d   p o s itiv e    attitu d e  ar e  k ey   d r i v er s   o f   te ch n o lo g y   a d o p tio n   [ 2 0 ] .   R ec en t  s tu d ies  r ein f o r ce   th is   p at ter n ,   s h o win g   th at    u s er - f r ien d l y   ar tific ial  in tellig en ce   to o ls   f o s ter   s u s tain ed   en g ag em e n t  an d   ef f ec tiv e  ap p l icatio n   in   lear n in g   co n tex ts   [ 2 7 ] ,   [ 2 8 ] .   Sev n ar a y a n   [ 2 9 ]   s im ilar ly   f o u n d   th at   in   d is tan ce - lear n in g   s ettin g s ,   s tu d en ts ’   attitu d es  a n d   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Ad v   Ap p l Sci     I SS N:   2252 - 8 8 1 4       S tu d en ts '  p ers p ec tives o n   th e  e ffective n ess   o f Ch a tGP T in   vir tu a l le a r n in g   ( I s a a c  A s a mp a n a )   929   p er ce iv ed   s im p licity   o f   C h atGPT   s tr o n g ly   p r ed ict   its   p r o d u ctiv e  u s e.   O v er all,   th e   r esu lt s   co n f ir m   th at  wh ile   u s ef u ln ess   alo n e  m ay   n o t   g u a r an tee  ef f ec tiv e n ess ,   s tu d en ts ’   attitu d es  an d   ea s e  o f   u s e  p e r ce p tio n s   ar e  cr itical   to   ac h iev in g   m ea n in g f u l e d u c atio n al  o u tco m es with   C h atGPT .       5.   CO NCLU SI O N   T h e  f in d in g s   s u b s tan tiate  th e  T AM ’ s   ass u m p tio n s   b y   c o n f ir m in g   th at   p o s itiv e   attitu d es  an d   p er ce iv ed   ea s e  o f   u s e   u n d er p i n   s tu d en ts ’   willin g n ess   to   a d o p t  C h atGPT   f o r   ac ad em ic   p u r p o s es.  T h eo r etica lly ,   it  ex p an d s   T AM ’ s   ex p la n ato r y   s co p e  to   e n co m p ass   g en e r ativ e  ar tific ial  in tellig en ce - m ed iated   lear n in g ,   h ig h lig h tin g   af f ec tiv e   an d   co g n itiv e  d eter m in an ts   o f   tech n o lo g y   ad o p tio n .   Pra ctica lly ,   t h e  f in d i n g s   s u g g est  th at  ed u ca to r s   an d   in s titu tio n s   ca n   lev er a g e  C h atGPT ’ s   in tu it iv e  in ter f ac e   to   p r o m o te  s tu d e n t  en g a g em en t   an d   au to n o m o u s   lear n in g   wh ile  r e m ain in g   ca u tio u s   ab o u t  o v e r r elian ce .   Desp ite  its   co n tr ib u tio n s ,   th e  s tu d y   is   co n s tr ain ed   b y   s elf - r e p o r t  b ias  an d   c o n tex tu al   b o u n d ar ies  wi th in   a  s in g le  in s titu tio n al  s etti n g .   Fu tu r e  r esear ch   s h o u ld   tr ian g u late  q u an titativ e  f in d in g s   with   q u alitativ e  in s ig h ts ,   ex am in e  c r o s s - cu ltu r al  v ar iatio n s ,   an d   test   ca u s ality   b etwe en   C h atGPT   u s ag e  an d   lear n in g   o u tco m es.  I n v esti g atio n s   in to   eth ical  liter ac y ,   d ig ital  co m p eten ce ,   a n d   i n s tr u cto r   f a cilitatio n   wo u ld   f u r th er   e n r ich   u n d e r s tan d in g .   C o llectiv ely ,   th ese  in s ig h ts   af f i r m   C h atGPT ’ s   em er g in g   p ed ag o g ical  p r o m is e  an d   en co u r ag e  ev id en ce - b ased   s tr ateg ies  f o r   r esp o n s ib le  in teg r atio n   in   te r tiar y   ed u ca tio n .       F UNDING   I NF O R M A T I O N   Au th o r s   s tate  n o   f u n d in g   in v o lv ed .       AUTHO R  CO NT RI B UT I O NS ST A T E M E N T   T h is   jo u r n al  u s es  th e  C o n tr ib u to r   R o les  T ax o n o m y   ( C R ed iT)   to   r ec o g n ize  in d iv id u al  au th o r   co n tr ib u tio n s ,   r ed u ce   au th o r s h ip   d is p u tes,  an d   f ac ilit ate  co llab o r atio n .       Na m e  o f   Aut ho r   C   M   So   Va   Fo   I   R   D   O   E   Vi   Su   P   Fu   I s aa c  Asam p an a   ✓   ✓   ✓   ✓   ✓   ✓   ✓   ✓   ✓   ✓   ✓   ✓   ✓   ✓   Hen r y   Ak wete y   Ma tey   ✓   ✓   ✓   ✓   ✓   ✓   ✓   ✓   ✓   ✓   ✓   ✓     ✓   B en   T.  Ocr a     ✓   ✓   ✓   ✓   ✓   ✓     ✓   ✓   ✓     ✓   ✓   J o n es Ye b o ah   Ny am e     ✓   ✓   ✓   ✓   ✓   ✓     ✓   ✓   ✓   ✓     ✓     C   :    C o n c e p t u a l i z a t i o n   M   :    M e t h o d o l o g y   So   :    So f t w a r e   Va   :    Va l i d a t i o n   Fo   :    Fo r mal   a n a l y s i s   I   :    I n v e s t i g a t i o n   R   :    R e so u r c e s   D   :   D a t a   C u r a t i o n   O   :   W r i t i n g   -   O r i g i n a l   D r a f t   E   :   W r i t i n g   -   R e v i e w   &   E d i t i n g   Vi   :    Vi su a l i z a t i o n   Su   :    Su p e r v i s i o n   P   :    P r o j e c t   a d mi n i st r a t i o n   Fu   :    Fu n d i n g   a c q u i si t i o n         CO NF L I C T   O F   I N T E R E S T   ST A T E M E NT   T h e  au t h o r   d ec lar es  t h at  th e r e  ar e   n o   k n o wn   co n f licts   o f   in ter est  ass o ciate d   with   th is   p u b licatio n .   T h er e  ar e  n o   f in a n cial  o r   p e r s o n al  r elatio n s h ip s   th at  co u ld   in ap p r o p r iately   in f l u en ce   o r   b ias  th e  co n ten t  o f     th is   wo r k .       I NF O RM E D  CO NS E N T   Par ticip an ts   wer e  in f o r m ed   ab o u t  th e  aim s   an d   p r o ce d u r es  o f   th e  s tu d y ,   co n f id en tiality   p r o tectio n s ,   an d   th eir   r ig h t  to   with d r aw  at  an y   tim e.   All  p ar ticip a n ts   s ig n ed   a  co n s en t  f o r m   p r io r   to   p a r ticip atio n   an d   th u s   p r o v id e d   in f o r m ed   co n s en t.       E T H I CAL AP P RO V AL   No t  ap p licab le.   T h is   r esear ch   d id   n o t  in v o lv e  h u m an   s u b jects,  h u m an   b io lo g ical  m ater ials ,   o r   ex p er im en tal  p r o ce d u r es  o n   an im als.  T h e  wo r k   was  co n d u cted   s o lely   o n   c o m p u tatio n al  m o d els,  p u b licly   av ailab le  d atasets ,   o r   n o n ‑ s en s itiv e  d ata  th at  d id   n o t   r eq u ir e  i n ter v en tio n   with   liv in g   o r g an is m s .     T h er ef o r e,   eth ical   ap p r o v al   f r o m   an   in s titu tio n al   r ev iew  b o ar d   o r   a n im al  eth ics  c o m m itte e  was  n o t   n ec ess ar y   f o r   th is   s tu d y .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 8 1 4   I n t J Ad v   Ap p l Sci ,  Vo l.   1 5 ,   No .   3 ,  Sep tem b er   2 0 2 6 :   921 - 9 3 1   930   DATA AV AI L AB I L I T Y    T h e  d ata  t h at  s u p p o r t  th e   f i n d in g s   o f   th is   s tu d y   ar e   av a ilab le  f r o m   th e  c o r r esp o n d in g   au th o r ,     [ HAM ] ,   u p o n   r ea s o n a b le  r eq u est.       RE F E R E NC E S   [ 1 ]   S .   B i sw a s,   “ R o l e   o f   C h a t G P T   i n   e d u c a t i o n , ”   J o u rn a l   o f   E N T   S u rg e ry  Re s e a rch ,  v o l .   1 ,   n o .   1 ,   p p .   1 – 3 ,   2 0 2 3 .   [ 2 ]   R .   W .   M c G e e ,   “ I s  C h a t G P T   b i a se d   a g a i n s t   c o n serv a t i v e s?  a n   e mp i r i c a l   st u d y , ”   S S RN   El e c t ro n i c   J o u r n a l ,   2 0 2 3 ,     d o i :   1 0 . 2 1 3 9 / s sr n . 4 3 5 9 4 0 5 .   [ 3 ]   M .   F i r a t ,   “ H o w   C h a t G P T  c a n   t r a n sf o r m  a u t o d i d a c t i c   e x p e r i e n c e s  a n d   o p e n   e d u c a t i o n ? ”   O S F  p r e p r i n t s ,   Ja n .   1 2 ,   2 0 2 3 ,     d o i :   1 0 . 3 1 2 1 9 / o sf . i o / 9 g e 8 m.   [ 4 ]   E.   K a s n e c i   e t   a l . ,   “ C h a t G P T  f o r   g o o d ?   o n   o p p o r t u n i t i e s  a n d   c h a l l e n g e s   o f   l a r g e   l a n g u a g e   m o d e l s  f o r   e d u c a t i o n , ”   L e a rn i n g   a n d   I n d i v i d u a l   D i f f e re n c e s ,   v o l .   1 0 3 ,   A p r .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . l i n d i f . 2 0 2 3 . 1 0 2 2 7 4 .   [ 5 ]   X .   Zh a i ,   “ C h a t G P T  u ser  e x p e r i e n c e :   i mp l i c a t i o n s f o r   e d u c a t i o n , ”   S S R N   E l e c t r o n i c   J o u r n a l ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 2 1 3 9 / ss r n . 4 3 1 2 4 1 8 .   [ 6 ]   S .   S .   B i sw a s ,   “ R o l e   o f   C h a t G P T  i n   p u b l i c   h e a l t h , ”   An n a l s   o f   B i o m e d i c a l   E n g i n e e r i n g ,   v o l .   5 1 ,   n o .   5 ,   p p .   8 6 8 – 8 6 9 ,   M a y   2 0 2 3 ,     d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 1 0 4 3 9 - 023 - 0 3 1 7 2 - 7.   [ 7 ]   D .   B . - A n u   a n d   L .   O .   A n sa h ,   “ E d u c a t i o n   i n   t h e   e r a   o f   g e n e r a t i v e   a r t i f i c i a l   i n t e l l i g e n c e   ( A I ) :   u n d e r s t a n d i n g   t h e   p o t e n t i a l   b e n e f i t s o f   C h a t G P T  i n   p r o m o t i n g   t e a c h i n g   a n d   l e a r n i n g , ”   J o u r n a l   o f   AI ,   v o l .   7 ,   n o .   1 ,   p p .   5 2 – 6 2 ,   D e c .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 6 1 9 6 9 / j a i . 1 3 3 7 5 0 0 .   [ 8 ]   W .   Zo u ,   S . - S .   M a n ,   W .   H u ,   S .   Zh o u ,   a n d   H . - S .   C h a n ,   “ F a c t o r s  i n f l u e n c i n g   t h e   a c c e p t a n c e   o f   I n d u st r y   4 . 0   t e c h n o l o g i e s  i n   v a r i o u s   sec t o r s:   a   s y s t e m a t i c   r e v i e w   a n d   m e t a - a n a l y s i s, ”   A p p l i e d   S c i e n c e s ,   v o l .   1 5 ,   n o .   9 ,   A p r .   2 0 2 5 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / a p p 1 5 0 9 4 8 6 6 .   [ 9 ]   M .   S a l l a m   e t   a l . ,   “ A ssess i n g   h e a l t h   st u d e n t s’   a t t i t u d e s   a n d   u s a g e   o f   C h a t G P T  i n   Jo r d a n :   v a l i d a t i o n   st u d y , ”   J MIR  Me d i c a l   Ed u c a t i o n ,   v o l .   9 ,   S e p .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 2 1 9 6 / 4 8 2 5 4 .   [ 1 0 ]   A .   G r a n i ć   a n d   N .   M a r a n g u n i ć ,   “ T e c h n o l o g y   a c c e p t a n c e   m o d e l   i n   e d u c a t i o n a l   c o n t e x t :   a   s y st e ma t i c   l i t e r a t u r e   r e v i e w , ”   Bri t i s h   J o u rn a l   o f   Ed u c a t i o n a l   T e c h n o l o g y ,   v o l .   5 0 ,   n o .   5 ,   p p .   2 5 7 2 – 2 5 9 3 ,   S e p .   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 1 1 1 / b j e t . 1 2 8 6 4 .   [ 1 1 ]   M .   A .   H o ss a i n ,   A .   Ti w a r i ,   S .   S a h a ,   A .   G h i mi r e ,   M .   A .   U .   I mr a n ,   a n d   R .   K h a t o o n ,   “ A p p l y i n g   t h e   t e c h n o l o g y   a c c e p t a n c e   m o d e l   ( TA M )   i n   i n f o r ma t i o n   t e c h n o l o g y   s y st e m  t o   e v a l u a t e   t h e   a d o p t i o n   o f   d e c i si o n   s u p p o r t   sy st e m,”   J o u rn a l   o f   C o m p u t e r  a n d   C o m m u n i c a t i o n s ,   v o l .   1 2 ,   n o .   8 ,   p p .   2 4 2 – 2 5 6 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 4 2 3 6 / j c c . 2 0 2 4 . 1 2 8 0 1 5 .   [ 1 2 ]   M .   M . - Ru e d a ,   J.   F . - C e r e r o ,   J.   M .   F . - B a t a n e r o ,   a n d   E .   L . - M e n e s e s,   “ I mp a c t   o f   t h e   i m p l e me n t a t i o n   o f   C h a t G P T  i n   e d u c a t i o n :   a   sy st e ma t i c   r e v i e w , ”   C o m p u t e rs ,   v o l .   1 2 ,   n o .   8 ,   Ju l .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / c o m p u t e r s1 2 0 8 0 1 5 3 .   [ 1 3 ]   O .   V .   G .   S á n c h e z ,   “ U so   y   p e r c e p c i ó n   d e   C h a t G P T  e n   l a   e d u c a c i ó n   s u p e r i o r , ”   R e v i s t a   d e   I n v e st i g a c i ó n   e n   T e c n o l o g í a s   d e   l a   I n f o rm a c i ó n ,   v o l .   1 1 ,   n o .   2 3 ,   p p .   9 8 – 1 0 7 ,   J u n .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 3 6 8 2 5 / R I TI . 1 1 . 2 3 . 0 0 9 .   [ 1 4 ]   J.  A .   C . - O so r i o ,   “ Ex p l o r a n d o   e l   p o t e n c i a l   d e   C h a t G P T   e n   l a   e s c r i t u r a   c i e n t í f i c a :   v e n t a j a s ,   d e sa f í o s   y   p r e c a u c i o n e s, ”   S c i e n t i a   e t   T e c h n i c a ,   v o l .   2 8 ,   n o .   0 1 ,   p p .   3 – 5 ,   M a r .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 2 2 5 1 7 / 2 3 4 4 7 2 1 4 . 2 5 3 0 3 .   [ 1 5 ]   C .   K .   Lo ,   “ W h a t   i s  t h e   i m p a c t   o f   C h a t G P T   o n   e d u c a t i o n ?   a   r a p i d   r e v i e w   o f   t h e   l i t e r a t u r e , ”   E d u c a t i o n   S c i e n c e s ,   v o l .   1 3 ,   n o .   4 ,     A p r .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / e d u c sc i 1 3 0 4 0 4 1 0 .   [ 1 6 ]   J.  R u d o l p h ,   S .   T a n ,   a n d   S .   Ta n ,   “ C h a t G P T:   b u l l sh i t   s p e w e r   o r   t h e   e n d   o f   t r a d i t i o n a l   a ssessm e n t s  i n   h i g h e r   e d u c a t i o n ? , ”   J o u r n a l   o f   Ap p l i e d   L e a r n i n g   & T e a c h i n g ,   v o l .   6 ,   n o .   1 ,   J a n .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 3 7 0 7 4 / j a l t . 2 0 2 3 . 6 . 1 . 9 .   [ 1 7 ]   S.   G r a ssi n i ,   “ S h a p i n g   t h e   f u t u r e   o f   e d u c a t i o n :   e x p l o r i n g   t h e   p o t e n t i a l   a n d   c o n s e q u e n c e s   o f   A I   a n d   C h a t G P T  i n   e d u c a t i o n a l   set t i n g s , ”   Ed u c a t i o n   S c i e n c e s ,   v o l .   1 3 ,   n o .   7 ,   Ju l .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / e d u c s c i 1 3 0 7 0 6 9 2 .   [ 1 8 ]   S .   R .   N a t a s i a ,   Y .   T.   W i r a n t i ,   a n d   A .   P a r a st i k a ,   “ A c c e p t a n c e   a n a l y si s  o f   N U A D U   a s   e - l e a r n i n g   p l a t f o r m  u si n g   t h e     t e c h n o l o g y   a c c e p t a n c e   m o d e l   ( T A M )   a p p r o a c h , ”   Pro c e d i a   C o m p u t e r  S c i e n c e ,   v o l .   1 9 7 ,   p p .   5 1 2 – 5 2 0 ,   2 0 2 2 ,     d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . p r o c s. 2 0 2 1 . 1 2 . 1 6 8 .   [ 1 9 ]   A .   A k a n f e r i ,   I .   A sam p a n a ,   A .   H .   M a t e y ,   a n d   J.  A m i n a r h ,   “ B u i l d i n g   l o y a l t y   i n   Z o o m   me e t i n g   a p p   f o r   t e a c h i n g   a n d     l e a r n i n g   e n v i r o n me n t , ”   I n d i a n   J o u rn a l   of   S c i e n c e   a n d   T e c h n o l o g y ,   v o l .   1 6 ,   n o .   3 1 ,   p p .   2 4 5 8 – 2 4 6 8 ,   A u g .   2 0 2 3 ,     d o i :   1 0 . 1 7 4 8 5 / I JS T/ v 1 6 i 3 1 . 1 1 7 5 .   [ 2 0 ]   F .   D .   D a v i s ,   “ P e r c e i v e d   u s e f u l n e ss,   p e r c e i v e d   e a s e   o f   u se ,   a n d   u ser   a c c e p t a n c e   o f   i n f o r m a t i o n   t e c h n o l o g y , ”   MIS   Q u a rt e rl y ,    v o l .   1 3 ,   n o .   3 ,   p p .   3 1 9 – 3 4 0 ,   S e p .   1 9 8 9 ,   d o i :   1 0 . 2 3 0 7 / 2 4 9 0 0 8 .   [ 2 1 ]   S .   A r i k u n t o ,   Pro se d u r   p e n e l i t i a n :   s u a t u   p e n d e k a t a n   p r a k t i k .   J a k a r t a ,   I n d o n e si a :   R i n e k a   C i p t a ,   2 0 0 2 .   [ 2 2 ]   R .   A .   M a j i d   a n d   J.   C .   H a si m ,   “ T h e   e f f e c t i v e n e ss   o f   f r o g   V L E  i m p l e me n t a t i o n :   s t u d e n t s’   p e r s p e c t i v e , ”   I n d o n e si a n   J o u rn a l   o f   El e c t r i c a l   En g i n e e r i n g   a n d   C o m p u t e r   S c i e n c e ,   v o l .   1 4 ,   n o .   1 ,   p p .   3 8 1 – 3 8 7 ,   A p r .   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 9 1 / i j e e c s. v 1 4 . i 1 . p p 3 8 1 - 3 8 7 .   [ 2 3 ]   D .   J.  K e t c h e n ,   “ A   p r i mer  o n   p a r t i a l   l e a st   sq u a r e s  st r u c t u r a l   e q u a t i o n   mo d e l i n g , ”   L o n g   R a n g e   P l a n n i n g ,   v o l .   4 6 ,   n o .   1 – 2 ,     p p .   1 8 4 – 1 8 5 ,   F e b .   2 0 1 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . l r p . 2 0 1 3 . 0 1 . 0 0 2 .   [ 2 4 ]   A .   F i e l d ,   D i sc o v e r i n g   st a t i st i c s   u s i n g   I B M  S PS S   S t a t i s t i c s ,   4 t h   e d .   Lo n d o n ,   U n i t e d   K i n g d o m :   S a g e   P u b l i c a t i o n s,   2 0 1 3 .   [ 2 5 ]   B .   G .   Ta b a c h n i c k   a n d   L .   S .   F i d e l l ,   U s i n g   m u l t i v a r i a t e   st a t i st i c s ,   7 t h   e d .   B o s t o n ,   U n i t e d   S t a t e s :   P e a r so n ,   2 0 1 8 .   [ 2 6 ]   J.  D .   H u n d l e b y   a n d   J.  N u n n a l l y ,   “ P sy c h o met r i c   t h e o r y , ”   Am e ri c a n   Ed u c a t i o n a l   R e se a rc h   J o u r n a l ,   v o l .   5 ,   n o .   3 ,   M a y   1 9 6 8 ,     d o i :   1 0 . 2 3 0 7 / 1 1 6 1 9 6 2 .   [ 2 7 ]   V .   M . - M e n g u a l ,   O .   F . - G a r c í a ,   C .   B e r e n g u e r ,   J.   O . - B a r ó n ,   M .   D .   G . - Ll a r i o ,   a n d   V .   E . - G a r c í a ,   “ C h a r a c t e r i st i c s,   m o t i v a t i o n s   a n d   a t t i t u d e s  o f   st u d e n t s  u s i n g   C h a t G P T  a n d   o t h e r   l a n g u a g e   m o d e l - b a se d   c h a t b o t s  i n   h i g h e r   e d u c a t i o n , ”   E d u c a t i o n   a n d   I n f o rm a t i o n   T e c h n o l o g i e s ,   v o l .   3 0 ,   n o .   1 5 ,   p p .   2 2 2 5 7 – 2 2 2 7 4 ,   O c t .   2 0 2 5 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 1 0 6 3 9 - 0 2 5 - 1 3 6 5 0 - 1.   [ 2 8 ]   N .   S a i f ,   S .   U .   K h a n ,   I .   S h a h e e n ,   F .   A .   A Lo t a i b i ,   M .   M .   A l n f i a i ,   a n d   M .   A r i f ,   “ C h a t - G P T;   v a l i d a t i n g   t e c h n o l o g y   a c c e p t a n c e   mo d e l   ( TA M )   i n   e d u c a t i o n   se c t o r   v i a   u b i q u i t o u s  l e a r n i n g   me c h a n i sm , ”   C o m p u t e rs  i n   H u m a n   Be h a v i o r ,   v o l .   1 5 4 ,   M a y   2 0 2 4 ,     d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . c h b . 2 0 2 3 . 1 0 8 0 9 7 .   [ 2 9 ]   K .   S e v n a r a y a n ,   “ Ex p l o r i n g   t h e   d y n a mi c s   o f   C h a t G P T :   st u d e n t s   a n d   l e c t u r e r s  p e r s p e c t i v e s  a t   a n   o p e n   d i s t a n c e   e - l e a r n i n g   u n i v e r si t y , ”   J o u r n a l   o f   Pe d a g o g i c a l   R e se a rc h ,   v o l .   8 ,   n o .   2 ,   p p .   2 1 2 – 2 2 6 ,   A p r .   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 2 / JP R . 2 0 2 4 2 6 5 2 5 .   [ 3 0 ]   J.  K i m,  K .   M e r r i l l   Jr . ,   K .   X u ,   a n d   S .   K e l l y ,   “ P e r c e i v e d   c r e d i b i l i t y   o f   a n   A I   i n st r u c t o r   i n   o n l i n e   e d u c a t i o n :   t h e   r o l e   o f   so c i a l   p r e se n c e   a n d   v o i c e   f e a t u r e s , ”   C o m p u t e rs i n   H u m a n   Be h a v i o r ,   v o l .   1 3 6 ,   N o v .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . c h b . 2 0 2 2 . 1 0 7 3 8 3 .   [ 3 1 ]   S .   S h e n ,   K .   X u ,   M .   S o t i r i a d i s,  a n d   Y .   W a n g ,   “ Ex p l o r i n g   t h e   f a c t o r s  i n f l u e n c i n g   t h e   a d o p t i o n   a n d   u s a g e   o f   a u g m e n t e d   r e a l i t y   a n d   v i r t u a l   r e a l i t y   a p p l i c a t i o n s  i n   t o u r i s m  e d u c a t i o n   w i t h i n   t h e   c o n t e x t   o f   C O V I D - 1 9   p a n d e m i c , ”   J o u rn a l   o f   H o sp i t a l i t y ,   L e i s u re ,   S p o r t   & T o u ri s m   Ed u c a t i o n ,   v o l .   3 0 ,   J u n .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . j h l s t e . 2 0 2 2 . 1 0 0 3 7 3 .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.