ArabJAdmin المجلة العربية للإدارة 1110-5453 المنظمة العربية للتنمية الإدارية 13_1937_1110-5453_v45_i06_p213 10.21608/aja.2025.419656.1937 استخدام نموذج قبول التكنولوجيا (TAM) في قياس تأثير خصائص روبوت المحادثة (ChatGPT) كأحد تطبيقات الذكاء الاصطناعي على النوايا السلوكية: الدور الوسيط لرضا المستخدمين المصريين عبر الهاتف الذكي Using the Technology Acceptance Model (TAM) to Measure the Impact of ChatGPT Chatbot Features as an AI Application on Behavioral Intentions: The Mediating Role of Egyptian Users’ Satisfaction via Smartphone عبد العال السيد عبد العال إبراهيم قسم العلوم الإدارية كلية التكنولوجيا والتنمية جامعة الزقازيق جمهورية مصر العربية 80abdelaal.s@yahoo.com 2025 11 2025 12 45 6 213 242 2025 09 2025 11 2025 11 حقوق النشر محفوظة للمجلة العربية للإدارة. الملخص

هدف الدراسة: التعرف على تأثير العلاقات المباشرة وغير المباشرة لخصائص روبوت المحادثة ChatGPT على النوايا السلوكية من خلال الدور الوسيط لرضا المستخدمين لتطبيق ChatGPT، أخذاً في الاعتبار تجربة المستخدم، العمر، والنوع كمتغيرات ضابطة.

تصميم/ منهجية/ طريقة الدراسة: اعتمدت الدراسة على المنهج الاستنباطي، وأسلوب الدراسة الوصفي التحليلي. واستخدم الباحث أسلوب تحليل العوامل الاستكشافي وأسلوب تحليل العوامل التوكيدي للكشف عن أبعاد/ خصائص روبوت المحادثة ChatGPT لدى المستخدمين المصريين، كما استخدم أسلوب تحليل الانحدار البسيط والمتعدد لاختبار مدى معنوية تأثير خصائص روبوت المحادثة على النوايا السلوكية ورضا المستخدمين، وتأثير رضا المستخدمين على النوايا السلوكية، وأسلوب تحليل المسار لتحليل الدور الوسيط لرضا المستخدمين في العلاقة بين خصائص روبوت المحادثة ChatGPT والنوايا السلوكية.

عينة الدراسة وبياناتها: اعتمدت الدراسة على عينة كرة الثلج مكونة من 335 مفردة من المستخدمين المصريين لروبوت المحادثة ChatGPT لاختبار أربعة فروض. واستخدمت قائمة الاستقصاء عبر الإنترنت لجمع هذه البيانات.

نتائج الدراسة: أشارت النتائج إلى وجود تأثير معنوي إيجابي لخصائص روبوت المحادثة ChatGPT على النوايا السلوكية، وتأثير معنوي جزئي لكل من الحضور الاجتماعي المدرك والمنفعة المدركة على النوايا السلوكية للمستخدم المصري، وتبين تأثير تجربة المستخدم كمتغير ضابط في العلاقة بين خصائص روبوت المحادثة ChatGPT والنوايا السلوكية. كذلك وُجد تأثير معنوي إيجابي لرضا المستخدمين للتطبيق على النوايا السلوكية، ووجود تأثير لخصائص روبوت المحادثة المتمثلة في (الحضور الاجتماعي المدرك، والمنفعة المدركة، وسهولة الاستخدام المدركة) على رضا المستخدم المصري، كما وُجد تأثير معنوي جزئي للمنفعة المدركة من استخدام روبوت المحادثة ChatGPT على رضا المستخدم. بالإضافة إلى وجود تأثير معنوي إيجابي غير مباشر لخصائص روبوت المحادثة على النوايا السلوكية عند توسيط رضا المستخدم المصري، كما تبين وجود تأثير معنوي إيجابي جزئي للمنفعة المدركة على النوايا السلوكية لتبني روبوت المحادثة عند توسيط رضا المستخدم. واتفقت نتائج الدراسة مع نتائج الدراسات السابقة في تأثير بعض الخصائص لروبوت المحادثة على نوايا تبني تلك التقنية الحديثة وتأثيرها على رضا المستخدمين، واختلاف البعض الآخر.

حدود الدراسة وتطبيقاتها: اقتصرت الدراسة على المستخدمين المصريين لروبوت المحادثة ChatGPT، واعتمدت على عينة غير احتمالية.

الكلمات المفتاحية نموذج قبول التكنولوجيا (TAM) روبوت المحادثة ChatGPT النوايا السلوكية رضا المستخدم المصري ABSTRACT

Purpose: This study aims to identify the direct and indirect effects of ChatGPT chatbot features on behavioral intentions through the mediating role of user satisfaction with the ChatGPT application, considering user experience, age, and gender as control variables.

Design/methodology/approach: The study adopted a deductive approach and a descriptive-analytical design. Exploratory factor analysis and confirmatory factor analysis were used to uncover the dimensions/features of the ChatGPT chatbot among Egyptian users. Simple and multiple regression analyses were applied to test the significance of the impact of chatbot features on behavioral intentions and user satisfaction, and the effect of user satisfaction on behavioral intentions. Path analysis using AMOS 24 was employed to examine the mediating role of user satisfaction in the relationship between ChatGPT features and behavioral intentions.

Sample and data: A snowball sample of 335 Egyptian users of the ChatGPT chatbot was used to test four hypotheses. Data were collected using an online questionnaire.

Findings: The results indicated a significant positive effect of ChatGPT chatbot features on behavioral intentions. Perceived social presence and perceived usefulness had a partial significant effect on Egyptian users’ behavioral intentions. User experience acted as a control variable in the relationship between ChatGPT features and behavioral intentions. User satisfaction had a significant positive effect on behavioral intentions, and ChatGPT features (perceived social presence, perceived usefulness, perceived ease of use) significantly affected Egyptian users’ satisfaction. Perceived usefulness had a partial significant effect on user satisfaction. In addition, ChatGPT features had a significant positive indirect effect on behavioral intentions via the mediating role of user satisfaction, and perceived usefulness had a partial significant positive effect on behavioral intentions to adopt ChatGPT when user satisfaction was mediated. The findings are largely consistent with previous research regarding the impact of certain chatbot features on adoption intentions and user satisfaction.

Research limitations/implications: The study was limited to Egyptian users of the ChatGPT chatbot and relied on a non-probability sample.

Keywords Technology Acceptance Model (TAM) ChatGPT chatbot Behavioral intentions Egyptian user satisfaction 1. المقدمة

أصبحت التكنولوجيا جزءاً لا يتجزأ من حياتنا، حيث حظي استخدام التقنيات الذكية، مثل الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence - AI)، باهتمام كبير في العصر الرقمي الذي يتقدم باستمرار وبسرعة كبيرة، وتزايدت هذه الظاهرة بشكل كبير خلال السنوات الماضية (Ausat et al., 2023; Jain et al., 2023; Jowarder, 2023).

ويقوم الذكاء الاصطناعي على مجموعة من النظريات والخوارزميات التي تسمح لأنظمة الحاسب الآلي بأداء المهام التي تتطلب عادة ذكاءً بشرياً، مثل الإدراك البصري أو التعرف على الصوت أو تفسير النص مع الأخذ في الاعتبار سياق هذا الصوت أو النص (Fernandez, 2019). وقد كان التقدم في مجال الذكاء الاصطناعي والأتمتة سريعاً، وخاصة في العقد الماضي، وهو في الوقت الحالي مستخدم في جميع القطاعات، ويساعد على تغيير طريقة عمل المنظمات (Wahab, 2023).

وقد اكتسب الذكاء الاصطناعي شعبية في مختلف الصناعات، مثل: التجارة الإلكترونية، والتعليم، والخدمات المصرفية، والرعاية الصحية (Sallam et al., 2023; Tiwari et al., 2024). ومن بين أدوات الذكاء الاصطناعي الناشئة في السوق روبوتات المحادثة (ChatGPT - Chat Generative Pre-trained Transformer) والتي يتم استخدامها في إنجاز العمليات التجارية (Jain et al., 2023).

قامت شركة OpenAI بتطوير تطبيق ChatGPT، والذي تم إصداره في 30 نوفمبر 2022، وقد أحدث طفرة على نطاق واسع. وتجاوز مستخدموه 100 مليون مستخدم خلال شهرين فقط، وبلغ متوسط عدد الزيارات اليومية له 25 مليون زائر في يناير 2023، مما جعل ذلك التطبيق الأسرع نمواً على الإطلاق (Ming et al., 2023; Mvondo & Niu, 2024).

يقوم تطبيق ChatGPT بإنشاء المحتوى والبحث عن الكلمات الرئيسية وخدمة العملاء وترجمة اللغة وتلخيص النص. ويستخدمه المسوقون في جميع أنحاء العالم لإنشاء محتوى وحملات وإدارة العملاء وإحداث ثورة في إعلانات العلامات التجارية (Jain et al., 2023).

ويعتبر نموذج قبول التكنولوجيا (Technology Acceptance Model - TAM) أحد النماذج المستخدمة لقياس قبول التكنولوجيا. وهو نموذج شائع في مجال تكنولوجيا المعلومات فيما يتعلق باستخدام وقبول نظم المعلومات (Sulistiyo, 2023). ويعتمد هذا النموذج على فكرة أن المنفعة المدركة وسهولة الاستخدام المدركة تعتبران من أهم العوامل المؤثرة في التنبؤ باتجاهات المستخدمين ونواياهم في استخدام التكنولوجيا (Davis & Davis, 1989).

يمكن فهم المنفعة المدركة (Perceived Usefulness) على أنها تصورات الأفراد حول ما إذا كانت التكنولوجيا الجديدة يمكن أن تغير الطريقة التي يمارسون بها أعمالهم، وما إذا كانت يمكن أن تجعل أداءهم أفضل (Wilson et al., 2021). وقد اقترح Davis & Davis (1989) في نموذج قبول التكنولوجيا أن سهولة الاستخدام المدركة لها تأثير إيجابي على المنفعة المدركة وتؤثر بشكل غير مباشر على نية الاستخدام من خلال تحسين الاتجاه نحو التقنيات الجديدة.

تُعرَّف سهولة الاستخدام المدركة بأنها الدرجة التي يعتقد بها الشخص أن استخدام التكنولوجيا سيكون خالياً من الجهد (Tiwari et al., 2024; Davis & Davis, 1989). وتُعد الثقة عاملاً أساسياً في تحديد سلوك اعتماد التكنولوجيا (Van Pinxteren et al., 2019)، حيث تبين من دراسة Wilson et al. (2021) أن كلاً من المنفعة المدركة وسهولة الاستخدام المدركة كان لهما تأثير إيجابي وهام على رضا العملاء وثقتهم وولائهم.

تتناول هذه الدراسة استخدام نموذج قبول التكنولوجيا (TAM) في قياس مدى تأثير خصائص وسمات روبوت المحادثة ChatGPT على النوايا السلوكية لتبني المستخدمين المصريين لهذا التطبيق في ظل وجود المتغير الوسيط لرضا المستخدمين.

 2. الإطار النظري ومراجعة الدراسات السابقة 2.1 الإطار النظري للدراسة 2.1.1 نشأة ومفهوم روبوت المحادثة (ChatGPT) المدعوم بالذكاء الاصطناعي

قامت شركة OpenAI بإنشاء تطبيق روبوت محادثة قائم على الذكاء الاصطناعي يسمى ChatGPT. وكان أول ظهور لهذا التطبيق في 2022 باستخدام نماذج لغة GPT‑3.5 وGPT‑4، وتم تدريبه باستخدام أساليب التعلم الخاضع للإشراف والتعلم المعزز. وسرعان ما اكتسب الاهتمام لإجاباته التفصيلية في العديد من مجالات المعرفة. وفي 2023 تم إصدار نموذج لغة جديد يسمى GPT‑4 يمكن لمستخدمي ChatGPT Plus استخدامه (Kumar et al., 2024).

وفي نفس السنة أعلنت الشركة عن نموذج ChatGPT Plus، والذي يعد خيار اشتراك مميز لمستخدمي ChatGPT حيث يقوم بتقليل فترات التوقف والاستفادة من ميزات جديدة بشكل أسرع. وبلغ عدد مستخدمي ChatGPT منذ إطلاقه 100 مليون مستخدم بشكل أسرع من TikTok وInstagram. وفي مايو 2023 أطلقت شركة OpenAI تطبيق ChatGPT لنظام iOS، مما يسمح للمستخدمين بالوصول إلى GPT‑3.5 مجاناً وإلى GPT‑4 لمشتركي Plus. وفي 2024 تم تقديم نموذج GPT‑4o ونموذج البحث SearchGPT، كما وصل عدد المستخدمين النشطين أسبوعياً إلى 200 مليون، ثم تم الإعلان عن نموذج GPT‑o1 في سبتمبر 2024.

يعتبر روبوت المحادثة ChatGPT واحداً من أهم تطبيقات الذكاء الاصطناعي، فهو نموذج متطور يعتمد على تقنيات التعلم الآلي لإمداد المستخدمين بالمعلومات وخدمة العملاء وحل المشكلات (Jowarder, 2023). ولا يعتبر ChatGPT محرك بحث مثل Google أو Bing، وإنما هو نموذج لتوليد اللغة يُستخدم في الغالب لإنتاج نص أو وصف باللغة الطبيعية (El-Seoud et al., 2023).

 2.1.2 خصائص روبوت المحادثة ChatGPT

تبنت الدراسة الحالية خصائص دراسة Tiwari et al. (2024) لروبوت المحادثة ChatGPT، وهي: المنفعة المدركة، وسهولة الاستخدام المدركة، والمصداقية المدركة، والحضور الاجتماعي المدرك، ودافع المتعة. وفيما يلي توضيح للمقصود بأهم هذه الخصائص المستخدمة فعلياً في التحليل:

المنفعة المدركة (Perceived Usefulness)

تعرف المنفعة المدركة بأنها المدى الذي يُنظر فيه إلى الابتكار على أنه يوفر ميزة للمستخدمين، وقد تكون على شكل ربح اقتصادي أو مكانة اجتماعية (Kian et al., 2017)، أو الفائدة التي يتوقعها مستخدمو التكنولوجيا في القيام بواجباتهم (Neves Das et al., 2022). وذكر Mvondo & Niu (2024) أن المنفعة المدركة هي إدراك الفرد لكيفية قيام روبوتات المحادثة المدعومة بالذكاء الاصطناعي بتوفير فوائد عملية أو تحسين الكفاءة أو زيادة الإنتاجية أو تعزيز الفعالية الشاملة.

 سهولة الاستخدام المدركة (Perceived Ease of Use)

قرر Davis & Davis (1989) أن سهولة الاستخدام المدركة تؤثر تأثيراً إيجابياً على المنفعة المدركة، وتؤثر بشكل غير مباشر على نية الاستخدام من خلال تحسين الاتجاه نحو التقنيات الجديدة. وتُعرّف بأنها تصورات الأفراد فيما يتعلق بمدى سهولة وسرعة تعلم واستخدام الخدمة الجديدة دون مواجهة صعوبات (Wilson et al., 2021).

 المصداقية المدركة (Perceived Credibility)

تُعرّف المصداقية المدركة بأنها مدى اعتقاد المستخدم بدقة النظام أو محتواه وموثوقيته وجدارته بالثقة (Nguyen & Can, 2025; Van Pinxteren et al., 2019). وتأخذ المصداقية في الاعتبار مصداقية المصدر والوسيط والرسالة.

 الحضور الاجتماعي المدرك (Perceived Social Presence)

يشير الحضور الاجتماعي المدرك إلى تصور وجود ضغط مجتمعي لأداء سلوك معين أو الامتناع عنه (Tiwari et al., 2024)، وإلى مدى إدراك الأفراد لوجود تفاعل وشعور بوجود الآخرين نفسياً عبر الوسيط (Liao & Chen, 2022؛ Park & Dinh, 2024).

 دافع المتعة (Hedonic Motivation)

يتعلق دافع المتعة بالدرجة التي يجد فيها المستخدمون أن تطبيق ChatGPT مسلياً أو ممتعاً للاستخدام، والدرجة التي يستمتعون بها باكتشاف أدوات الذكاء الاصطناعي التكنولوجية الجديدة (Strzelecki, 2024؛ Akdim et al., 2022).

 2.1.3 النوايا السلوكية ورضا المستخدمين

تعرف النوايا السلوكية بأنها حالة ذهنية تؤدي إلى توجيه اهتمامات الإنسان وخبراته وسلوكياته نحو تحقيق هدف أو تصرف معين (زيدان، 2020; Ajzen & Fishbein, 1975). وتشير نية الاستخدام إلى رغبة المستخدم في استخدام أو إعادة استخدام التكنولوجيا في المستقبل (Neves Das et al., 2022).

أما رضا المستخدمين فيُعرّف بأنه تقييم العملاء للسلع أو الخدمات التي يستخدمونها (Wilson et al., 2021). ويمثل رضا المستخدم عن ChatGPT شعوراً تراكمياً تم تطويره خلال عملية استخدام الروبوت المدعوم بالذكاء الاصطناعي والتفاعل معه (Mvondo & Niu, 2024)، ويؤثر بقوة على النوايا السلوكية المستقبلية (Wong et al., 2014).

 2.1.4 نموذج قبول التكنولوجيا (TAM)

يعتبر نموذج قبول التكنولوجيا الذي قدمه Davis & Davis (1989) تطويراً لنظرية السلوك المبرر (Ajzen & Fishbein, 1975). ويُعد من أبرز النماذج وأكثرها استخداماً في تفسير سلوك قبول واستخدام تكنولوجيا المعلومات (Kusumah & Yunita, 2019; Wilson et al., 2021). يقوم النموذج على أربعة أبعاد أساسية: المنفعة المدركة (PU)، وسهولة الاستخدام المدركة (PEOU)، والاتجاه نحو الاستخدام (ATT)، والنية السلوكية للاستخدام (BI). وأضافت دراسات لاحقة متغيرات مثل المصداقية المدركة، والحضور الاجتماعي، ودافع المتعة (Tiwari et al., 2024).

 2.2 مراجعة الدراسات السابقة

استعرضت الدراسة أدبيات سابقة حول العلاقات بين خصائص روبوت المحادثة والنوايا السلوكية، وبين رضا المستخدمين والنوايا السلوكية، وبين خصائص الروبوت ورضا المستخدمين، وكذلك عند توسيط رضا المستخدم. خلصت دراسات مثل Jowarder (2023)، Tiwari et al. (2024)، Hamid et al. (2016)، Kusumah & Yunita (2019)، Akdim et al. (2022)، Neves Das et al. (2022)، Liu et al. (2023)، Chu (2023)، Wilson et al. (2021)، Londa et al. (2022)، Wong et al. (2014)، Duong et al. (2025) وغيرها، إلى أدلة متنوعة عن تأثير المنفعة المدركة، وسهولة الاستخدام، والحضور الاجتماعي، والمصداقية، والاستمتاع، على نية الاستخدام ورضا المستخدمين واستمرارية الاستخدام، مع وجود بعض التناقضات في النتائج، خاصة في أثر سهولة الاستخدام والمنفعة المدركة في سياقات مختلفة.

 3. مشكلة الدراسة وأهدافها وفروضها 3.1 مشكلة الدراسة والفجوات البحثية

باستخدام إطار الفجوات البحثية (Miles, 2017)، حُددت عدة فجوات: فجوة معرفية حول العلاقات المباشرة وغير المباشرة بين خصائص ChatGPT والنوايا السلوكية في ظل رضا المستخدم كمتغير وسيط؛ فجوة مجتمعية حيث ركزت دراسات سابقة على فئات محددة (مثل الطلاب) وأغفلت فئات أخرى (الموظفون، الأعمال الحرة، أعضاء هيئة التدريس)؛ وفجوة نتائج متناقضة بشأن تأثير بعض الخصائص والمتغيرات الديموغرافية (العمر، النوع، الخبرة).

كما أظهرت دراسة استطلاعية على 30 مستخدماً مصرياً لتطبيق ChatGPT تبايناً في استخدام تطبيقات الذكاء الاصطناعي، وتأثيراً متوسطاً لخصائص ChatGPT على نية الاستخدام المستقبلية، ومستوى رضا منخفض–أقل من المتوسط، مما عزز الحاجة للدراسة الحالية.

بناءً على ذلك صيغت مشكلة الدراسة على النحو الآتي: إلى أي مدى توجد علاقة بين خصائص تطبيق روبوت المحادثة ChatGPT وبين النوايا السلوكية في ضوء الدور الوسيط لرضا المستخدمين لهذا التطبيق؟

 3.2 تساؤلات الدراسة

ما التأثير المباشر لخصائص روبوت المحادثة ChatGPT على النوايا السلوكية؟

ما التأثير المباشر لخصائص روبوت المحادثة ChatGPT على رضا المستخدمين؟

ما طبيعة التأثير المباشر لرضا المستخدمين على النوايا السلوكية لاستخدام روبوت المحادثة ChatGPT؟

ما التأثير غير المباشر لخصائص روبوت المحادثة ChatGPT على النوايا السلوكية عند توسيط رضا المستخدمين؟

 3.3 أهداف الدراسة

قياس التأثير المباشر لخصائص روبوت المحادثة ChatGPT على النوايا السلوكية للمستخدمين المصريين.

معرفة التأثير المباشر لخصائص روبوت المحادثة ChatGPT على رضا المستخدمين المصريين.

دراسة التأثير المباشر لرضا المستخدمين المصريين على النوايا السلوكية لاستخدام روبوت المحادثة ChatGPT.

استكشاف طبيعة التأثير غير المباشر لخصائص روبوت المحادثة ChatGPT على النوايا السلوكية عند توسيط رضا المستخدمين المصريين.

 3.4 فروض الدراسة

ف1: يوجد تأثير معنوي لخصائص روبوت المحادثة (المنفعة المدركة، سهولة الاستخدام المدركة، المصداقية المدركة، الحضور الاجتماعي المدرك، ودافع المتعة) مأخوذة بشكل إجمالي ولكل منها على حدة، على النوايا السلوكية للمستخدمين المصريين لروبوت المحادثة ChatGPT.

ف2: يوجد تأثير معنوي لرضا المستخدمين المصريين على نواياهم السلوكية لتبني واستخدام روبوت المحادثة ChatGPT.

ف3: يوجد تأثير معنوي لخصائص روبوت المحادثة (المنفعة المدركة، سهولة الاستخدام المدرك، المصداقية المدركة، الحضور الاجتماعي المدرك، ودافع المتعة) مأخوذة بشكل إجمالي ولكل منها على حدة، على رضا المستخدمين المصريين لروبوت المحادثة ChatGPT.

ف4: يوجد تأثير معنوي غير مباشر لخصائص روبوت المحادثة ChatGPT على النوايا السلوكية عند توسيط رضا المستخدمين المصريين.

 4. تصميم ومنهجية الدراسة 4.1 مبررات الدراسة

تستند الدراسة إلى الأهمية الواسعة لنموذج TAM في تفسير قبول تكنولوجيا المعلومات، وإلى الانتشار السريع لتطبيق ChatGPT عالمياً، خاصة عبر الهاتف الذكي، وحصصه السوقية العالية ضمن أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي، وارتفاع أعداد المستخدمين والتنزيلات، مما يستدعي دراسة سلوك المستخدمين المصريين تجاهه.

 4.2 تصميم الدراسة

اعتمد التصميم على المنهج الاستنباطي التحليلي في شرح العلاقات السببية بين متغيرات الدراسة، وعلى أسلوب الدراسات الكمية المبني على جمع البيانات ومعالجتها إحصائياً (Zikmund et al., 2010; Creswell, 2021).

 4.3 قياس متغيرات الدراسة

اعتمدت الدراسة ثلاثة متغيرات رئيسة: خصائص روبوت المحادثة ChatGPT، ورضا المستخدمين، والنوايا السلوكية. وتم قياس خصائص الروبوت من خلال خمسة أبعاد: الحضور الاجتماعي المدرك، المنفعة المدركة، سهولة الاستخدام المدرك، المصداقية المدركة، ودافع المتعة، وفقاً لدراسات Akdim et al. (2022)، Shen et al. (2022)، Mvondo & Niu (2024)، Tiwari et al. (2024). بلغ معامل ألفا كرونباخ للخصائص بعد استبعاد المصداقية ودافع المتعة 0.951.

تم قياس رضا المستخدمين بخمس عبارات تبعاً لـ Mvondo & Niu (2024) وAkdim et al. (2022) (ألفا = 0.932)، والنوايا السلوكية بخمس عبارات تبعاً لـ Yilmaz et al. (2023) وShen et al. (2022) (ألفا = 0.895).

 4.4 مجتمع الدراسة وعينتها

يمثل مجتمع الدراسة جميع المستخدمين المصريين لتطبيق ChatGPT عبر الهاتف الذكي. وبسبب عدم توافر إطار حصر للمجتمع، تم استخدام عينة كرة الثلج (Snowball Sample)، واستُهدف الأفراد ذوو الخبرة السابقة باستخدام ChatGPT. بلغ حجم العينة 335 مفردة، جُمعت بياناتها عبر استبيان إلكتروني (Google Forms) من 20/2/2025 حتى 6/4/2025. بلغت الاستجابات الكاملة 335 من أصل 360 (معدل استجابة 93%).

 4.5 بروفايل عينة الدراسة

أظهرت النتائج أن الفئة العمرية 18–25 سنة شكلت 54.6%، والفئة 26–35 بنسبة 15.8%، والفئة 36–45 بنسبة 12.5%، وفوق 55 سنة 2.4%. بلغت نسبة الإناث 60.3% والذكور 39.7%. 57% من العينة دخلهم أقل من 10,000 جنيه، و30.7% بين 10,000 وأقل من 15,000، و12.2% أكثر من 15,000. 45.7% حاصلون على بكالوريوس/ليسانس، 33.4% ماجستير، 8.4% دكتوراه. من حيث الوظيفة: الطلاب الجامعيون 34%، المعيدون والمدرسون المساعدون 20.9%، المدرسون/المعلمون 11.3%، موظفو القطاع الخاص 7.8%، موظفو القطاع العام 5.4%.

أما عن استخدام تطبيقات الذكاء الاصطناعي عبر الهاتف الذكي فجاء ChatGPT أولاً (78.2%)، ثم Canva (44.8%)، ثم Google Assistant (44.2%)، ثم Microsoft Copilot / Bing Chat (43.9%)، ثم AI Chat (31.9%). 91% استخدموا ChatGPT خلال الأشهر الستة الماضية، و84.5% استخدموا النسخة المجانية، و15.5% النسخة المدفوعة. 37% يستخدمونه أكثر من مرة يومياً، و41.8% أكثر من مرة أسبوعياً، و21.2% أكثر من مرة شهرياً. 53.2% استخدموه منذ أقل من عام.

 4.6 أداة وطريقة جمع البيانات

صممت قائمة استقصاء بنمط مقياس ليكرت من 5 نقاط لقياس خصائص الروبوت (22 عبارة)، رضا المستخدمين (5 عبارات)، النوايا السلوكية (5 عبارات)، مع أسئلة ديموغرافية. تم التحقق من صدق المحتوى بعرضها على محكمين أكاديميين ومهنيين، ثم تعديل الصياغة والترتيب وفقاً لملاحظاتهم.

 4.7 الاختبارات الإحصائية

تم اختبار التعددية الخطية باستخدام معامل تضخم التباين VIF ومعامل السماح Tolerance، وتحليل العوامل الاستكشافي (EFA) باستخدام تحليل المكونات الرئيسية وتدوير Varimax، ثم تحليل العوامل التوكيدي (CFA) باستخدام AMOS 24 للتحقق من الصدق البنائي، والصدق التقاربي (AVE)، والصدق التمايزي، والثبات المركب (CR). كما استخدم تحليل الانحدار (البسيط والمتعدد) وتحليل المسار (Path Analysis) ونمذجة المعادلات الهيكلية (SEM) مع طريقة التمهيد (Bootstrapping) لاختبار التأثيرات المباشرة وغير المباشرة.

 5. النتائج 5.1 اختبار التعددية الخطية

يوضح الجدول (1) نتائج اختبار التعددية الخطية بين المتغيرات المستقلة محل الدراسة باستخدام VIF وTolerance، حيث أظهرت القيم عدم وجود مشكلة تعددية خطية (VIF < 10, Tolerance > 0.1).

نتائج اختبار التعددية الخطية بين المتغيرات المستقلة محل الدراسة
خصائص روبوت المحادثة ChatGPT معامل تضخم التباين (VIF) معامل السماح (Tolerance)
المنفعة المدركة 4.767 0.210
سهولة الاستخدام المدرك 4.997 0.200
المصداقية المدركة 4.840 0.207
الحضور الاجتماعي المدرك 4.672 0.214
دافع المتعة 4.247 0.235

المصدر: من إعداد الباحث اعتماداً على نتائج التحليل الإحصائي ببرنامج SPSS 27.

 5.2 تحليل العوامل الاستكشافي لخصائص روبوت المحادثة

أظهر تحليل العوامل الاستكشافي تجميع العبارات في ثلاثة عوامل رئيسة تفسر 82.910% من التباين الكلي: الحضور الاجتماعي المدرك، المنفعة المدركة، سهولة الاستخدام المدرك. بلغت قيمة KMO = 0.929، واختبار Bartlett’s Sphericity = 3470.902 (p < 0.001)، مما يدل على ملاءمة البيانات للتحليل العاملي.

نتائج تطبيق أسلوب تحليل العوامل الاستكشافي على أبعاد/خصائص روبوت المحادثة ChatGPT
العوامل العبارات معامل التحميل نسبة التباين المفسر
العامل الأول: الحضور الاجتماعي المدرك 16- هناك شعور بالاتصال الشخصي مع تطبيق ChatGPT 0.810 30.497%
17- أشعر بالتواصل الاجتماعي مع تطبيق ChatGPT 0.862
18- أشعر بالدفء الإنساني عند استخدام تطبيق ChatGPT 0.889
19- أشعر أنني أتحدث إلى كائن/شخص ذكي عندما أستخدم تطبيق ChatGPT 0.674
العامل الثاني: المنفعة المدركة 1- يمكن أن يساعدني تطبيق ChatGPT في العثور على المعلومات التي أحتاجها بسرعة وسهولة 0.830 29.077%
2- يُعد تطبيق ChatGPT مصدراً قيماً للإجابة على أسئلتي 0.838
3- استخدام تطبيق ChatGPT يقلل من استهلاك الوقت 0.748
4- يعزز استخدام تطبيق ChatGPT كفاءتي من خلال توفير معلومات دقيقة وذات صلة 0.681
العامل الثالث: سهولة الاستخدام المدرك 8- لا يتطلب استخدام تطبيق ChatGPT الكثير من الجهد الذهني 0.774 23.336%
9- يكون من السهل تعلم استخدام/تشغيل تطبيق ChatGPT بالنسبة لي 0.776
11- من السهل بالنسبة لي أن أتمتع بمهارة استخدام تطبيق ChatGPT 0.723

المصدر: من إعداد الباحث اعتماداً على نتائج برنامج SPSS 27.

 5.3 تحليل العوامل التوكيدي لخصائص روبوت المحادثة مخرجات أسلوب تحليل العوامل التوكيدي لخصائص روبوت المحادثة ChatGPT

يوضح الشكل النموذج القياسي الثلاثي الأبعاد لخصائص روبوت المحادثة (الحضور الاجتماعي المدرك، المنفعة المدركة، سهولة الاستخدام المدرك) كما تم التحقق منها باستخدام CFA على AMOS.

 نتائج أسلوب تحليل العوامل التوكيدي لخصائص روبوت المحادثة ChatGPT والثبات المركب والصدق التقاربي
متغيرات الدراسة أرقام العبارات معاملات التحميل (التشبع) الثبات المركب CR لكل عبارة الثبات المركب CR للبعد الصدق التقاربي AVE العبارات المستبعدة
الحضور الاجتماعي المدرك (PSP) 16 0.957 1.000*** 0.925 0.755 لا يوجد
19 0.897 20.283***
18 0.795 19.532***
17 0.880 22.978***
المنفعة المدركة (PU) 1 0.897 1.000*** 0.929 0.765 لا يوجد
3 0.833 20.726***
2 0.885 23.734***
4 0.884 19.218***
سهولة الاستخدام المدرك (PEOU) 8 0.854 1.000*** 0.902 0.754 لا يوجد
9 0.897 20.922***
11 0.881 18.931***
رضا المستخدمين 5 عبارات – – 0.930 0.726 لا يوجد
النوايا السلوكية 5 عبارات – – 0.894 0.629 لا يوجد

*** مستوى معنوية إحصائية < 0.001؛ المصدر: من إعداد الباحث اعتماداً على برنامج AMOS 24.

 مؤشرات جودة مطابقة نموذج خصائص روبوت المحادثة ChatGPT
CMIN/df IFI NFI CFI RMSEA
2.941 0.980 0.970 0.980 0.076

المصدر: من إعداد الباحث اعتماداً على نتائج برنامج AMOS 24.

 مصفوفة الارتباط بين المتغيرات والجذر التربيعي لـ AVE
المتغيرات الحضور المنفعة السهولة الرضا النوايا ألفا كرونباخ
الحضور الاجتماعي المدرك 0.869 0.714*** 0.785*** 0.428*** 0.494*** 0.951
المنفعة المدركة – 0.875 0.863*** 0.505*** 0.503*** 0.951
سهولة الاستخدام المدرك – – 0.868 0.491*** 0.491*** 0.951
رضا المستخدمين – – – 0.852 0.656*** 0.932
النوايا السلوكية – – – – 0.793 0.895

*** p < 0.001؛ المصدر: من إعداد الباحث اعتماداً على SPSS 27 وAMOS 24.

 مخرجات أسلوب تحليل العوامل التوكيدي لمتغيرات الدراسة (النموذج القياسي المقترح)

يوضح الشكل العلاقات بين المتغيرات الكامنة (الحضور الاجتماعي، المنفعة، السهولة، الرضا، النوايا) ومؤشراتها الظاهرة في إطار نموذج القياس.

 مؤشرات جودة مطابقة النموذج لمتغيرات الدراسة (نموذج القياس)
CMIN/df IFI NFI CFI RMSEA
2.658 0.954 0.928 0.954 0.070

المصدر: من إعداد الباحث اعتماداً على AMOS 24.

 5.4 النموذج الهيكلي واختبار الفروض المباشرة النموذج الهيكلي المقترح لمتغيرات الدراسة

يربط الشكل بين خصائص روبوت المحادثة (الحضور الاجتماعي، المنفعة، السهولة) ورضا المستخدمين والنوايا السلوكية ضمن إطار نمذجة المعادلات الهيكلية.

 مؤشرات جودة مطابقة النموذج الهيكلي لمتغيرات الدراسة
NFI RFI AGFI GFI RMR CFI RMSEA
0.923 0.908 0.841 0.879 0.061 0.949 0.074

المصدر: من إعداد الباحث اعتماداً على AMOS 24.

 نتائج تحليل الانحدار باستخدام طريقة Enter
المتغيرات المستقلة النموذج 1 (النوايا السلوكية) النموذج 2 (رضا المستخدمين) النموذج 3 (النوايا + العمر) النموذج 4 (النوايا + النوع) النموذج 5 (النوايا + تجربة المستخدم)
Beta t Beta t Beta t Beta t Beta t
الحضور الاجتماعي المدرك 0.223 3.183*** 0.068 0.947 0.209 2.966* 0.219 3.132** 0.195 2.753**
المنفعة المدركة 0.276 3.381*** 0.319 3.850*** 0.283 3.475*** 0.257 3.118** 0.262 3.225***
سهولة الاستخدام المدرك 0.065 0.747 0.136 1.534 0.048 0.553 0.076 0.873 0.075 0.863
العمر – – – – 0.079 1.614 – – – –
تجربة المستخدم – – – – – – – – 0.106 2.149*
النوع – – – – – – -0.071 -1.483 – –
معامل الارتباط المتعدد (R) 0.513 0.487 0.518 0.517 0.522
معامل التحديد R² 0.263 0.237 0.269 0.268 0.273
معامل التحديد المعدل R²adj 0.256 0.230 0.260 0.259 0.264
Durbin-Watson 1.971 1.881 1.966 1.974 1.997
قيمة F المحسوبة 39.337*** 34.252*** 30.298*** 30.160*** 30.980***

* p < 0.05؛ ** p < 0.01؛ *** p < 0.001؛ المصدر: من إعداد الباحث اعتماداً على SPSS 27.

 5.5 اختبار التأثيرات غير المباشرة (تحليل المسار) نموذج تحليل المسار وتأثير رضا المستخدمين كمتغير وسيط

يبين الشكل مسارات التأثير المباشر وغير المباشر لخصائص ChatGPT على النوايا السلوكية عبر رضا المستخدمين.

 نتائج تحليل المسار باستخدام طريقة Bootstrapping
المتغيرات المستقلة النموذج 6 (رضا المستخدمين والنوايا السلوكية)
Beta (R.C) t
خصائص روبوت المحادثة ChatGPT (إجمالاً) 0.222*** 6.147
القدرة التفسيرية للنموذج
معامل الارتباط المتعدد (R) 0.289
معامل التحديد R² 0.430
معامل التحديد المعدل R²adj 0.430
اختبار كاي تربيع (Chi-Square, CMIN) 272.865***
الحضور الاجتماعي المدرك 0.032 0.951
المنفعة المدركة 0.151 3.868***
سهولة الاستخدام المدرك 0.064 1.541
القدرة التفسيرية للنموذج الفرعي
معامل الارتباط المتعدد (R) 0.472
معامل التحديد R² 0.433
معامل التحديد المعدل R²adj 0.433
اختبار كاي تربيع (Chi-Square, CMIN) 890.899***

*** p < 0.001؛ المصدر: من إعداد الباحث اعتماداً على AMOS 24 (Bootstrapping).

 ملخص نتائج اختبار فروض الدراسة
الفرض النتيجة الإحصائية
ف1 مقبول (تأثير إجمالي موجب لخصائص ChatGPT على النوايا السلوكية)
ف1 (جزئي) مقبول جزئياً (تأثير المنفعة المدركة والحضور الاجتماعي المدرك)
ف2 مقبول (تأثير معنوي موجب لرضا المستخدمين على النوايا السلوكية)
ف3 (إجمالي) مقبول (تأثير إجمالي لخصائص ChatGPT على رضا المستخدمين)
ف3 (جزئي) مقبول جزئياً (تأثير المنفعة المدركة فقط على رضا المستخدمين)
ف4 (إجمالي) مقبول (تأثير غير مباشر معنوي لخصائص ChatGPT على النوايا عبر الرضا)
ف4 (جزئي) مقبول جزئياً (تأثير المنفعة المدركة فقط على النوايا عبر الرضا)
6. مناقشة نتائج الدراسة

أظهرت النتائج أن خصائص روبوت المحادثة ChatGPT تؤثر معنوياً على النوايا السلوكية للمستخدمين المصريين، خاصة الحضور الاجتماعي المدرك والمنفعة المدركة، بينما لم تظهر سهولة الاستخدام المدرك تأثيراً معنوياً على النوايا، وهو ما يتسق مع بعض الدراسات (Tiwari et al., 2024) ويختلف مع أخرى (Akdim et al., 2022؛ Neves Das et al., 2022).

كما تبين أن تجربة المستخدم لعبت دوراً ضابطاً في العلاقة بين الخصائص والنوايا، في حين لم يكن للعمر والنوع تأثير ضابط واضح، مما يشير إلى انتشار قبول التكنولوجيا عبر الفئات المختلفة. أكدت النتائج كذلك على الدور المحوري لرضا المستخدمين في تشكيل النوايا السلوكية، وأن المنفعة المدركة هي البعد الأهم في تفسير الرضا والنوايا المباشرة وغير المباشرة.

تتفق هذه النتائج مع العديد من الدراسات التي أبرزت أهمية المنفعة المدركة والرضا في نماذج قبول التكنولوجيا واستمرار الاستخدام (Kaihatu & Maryanto, 2021؛ Liu et al., 2023؛ Duong et al., 2025)، كما تسهم في توضيح التناقضات السابقة بشأن أدوار سهولة الاستخدام والحضور الاجتماعي في سياقات مختلفة.

 7. توصيات الدراسة

التركيز على تعزيز المنفعة المدركة عند تصميم وتطوير ChatGPT باللغة العربية، باعتبارها العامل الأهم تأثيراً على النوايا والرضا.

الاهتمام ببناء تجارب استخدام ثرية للمستخدمين المصريين، تعزز رضاهم كمتغير وسيط مؤثر بين خصائص ChatGPT والنوايا السلوكية.

مراعاة خبرة المستخدم السابقة مع تطبيقات الذكاء الاصطناعي عند تصميم واجهات ووظائف ChatGPT؛ حيث تؤثر تجربة الاستخدام على النوايا المستقبلية.

تطوير المحتوى الوظيفي لروبوت المحادثة والتركيز على دقة المعلومات، وسرعة الاستجابة، وحلول عملية حقيقية، أكثر من التركيز على الجوانب الشكلية كالحضور الاجتماعي أو سهولة الواجهة فقط.

دمج ChatGPT في تطبيقات مهنية وتعليمية موجهة تعكس منفعة عملية للمستخدمين، وربطه بتطبيقات شائعة مثل محركات البحث والبريد الإلكتروني لتقليل الجهد والوقت.

تحسين قدرات ChatGPT في اللغة العربية والسياق الثقافي المحلي، وتبسيط التفسيرات والإجابات بما يدعم وضوح المنفعة المدركة.

 8. حدود الدراسة والدراسات المستقبلية

من حدود الدراسة: التركيز على خصائص معينة (الحضور الاجتماعي، المنفعة، السهولة) وعلى رضا المستخدم كمتغير وسيط، واستخدام عينة كرة الثلج غير الاحتمالية، واعتماد منهج مقطعي آني في بيئة ثقافية واحدة (مصر).

تقترح الدراسة مستقبلاً: دراسة متغيرات وسيطة ومعدلة أخرى مثل الثقة، القلق من التكنولوجيا، الكفاءة الذاتية؛ إجراء دراسات مقارنة بين دول وثقافات مختلفة؛ مقارنة ChatGPT بأدوات أخرى مثل Gemini وDeepSeek؛ الجمع بين المنهج الكمي والكيفي؛ استخدام عينات احتمالية؛ واللجوء إلى دراسات طولية لرصد تغيرات الإدراك عبر الزمن.

 المراجع العاصي شريف أحمد شريف 2019 مناهج البحث العلمي دون ناشر خشان محمد عبد النبي 2021 توسيط امتنان ورضا العميل في العلاقة بين المشاركة في خلق القيمة والنوايا السلوكية الإيجابية لعملاء الفنادق بمصر: الدور المعدل للعدالة المدركة لسعر الخدمة مجلة جامعة الإسكندرية للعلوم الإدارية 58 1 403 459 10.21608/acj.2021.146601 زيدان عمرو عاء الدين 2020 استخدام نظرية السلوك المخطط في التنبؤ بالدوافع والنوايا الريادية لطلاب الجامعات الحكومية المصرية المجلة العربية للعلوم الإدارية 27 2 223 261 Akdim K. Casaló L. V. Flavián C. 2022 The role of hedonic and utilitarian aspects in social mobile apps continuance Journal of Retailing and Consumer Services 66 102888 10.1016/j.jretconser.2021.102888 Mehrolia S. Alagarsamy S. 2023 Exploring antecedents and behavioural outcomes of trust in AI chatbots Heliyon 9 5 10.1016/j.heliyon.2023.e15832 Elkrghli S. Almansour B. 2023 Factors influencing customer satisfaction on e-banking services: A study of Libyan banks International Journal of Technology and Innovation Management (IJTIM) 3 1 42 43 Ausat A. M. A. Rachman A. Rijal S. Suherlan S. L. A. Azzaakiyyah K. H. 2023 Application of ChatGPT in improving operational efficiency in entrepreneurship Jurnal Ilmiah INFOKAM 12 1 1220 1228 Chu N. M. 2023 Assessing the benefits of ChatGPT for business: An empirical study IEEE Access 11 76427 76436 Creswell W. J. 2021 A Concise Introduction to Mixed Methods Research SAGE Publications Neves Das M. Y. M. Pradana M. Alves A. Soares Jesus N. E. Utami G. D. Idris M. 2022 The effects of perceived ease of use, perceived usefulness and perceived risk on intention to use digital wallets in Dili, Timor-Leste Res Militaris 12 5 133 141 Davis F. D. 1989 Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology MIS Quarterly 13 3 319 340 DeVon A. H. Block M. E. Moyle-Wright P. Ernst D. M. Hayden S. J. Lazzara D. J. Scholz P. M. Merz J. F. 2007 A psychometric toolbox for testing validity and reliability Journal of Nursing Scholarship 39 2 155 164 Fernandez A. 2019 Artificial intelligence in financial services Banco de España Occasional Paper 1919 10.2139/ssrn.3366846 Ajzen I. Fishbein M. 1975 Belief, attitude, intention, and behavior: An introduction to theory and research Addison-Wesley Boston Sebastián Blanes de García M. Guede Sarmiento R. J. Antonovica A. 2022 An extension of UTAUT2 model for determining behavioural intention in the use of virtual assistants Frontiers in Psychology 13 10.3389/fpsyg.2022.993935 Hair J. F. Jr. Black W. C. Babin B. J. Anderson R. E. 2010 Multivariate Data Analysis 7 Pearson Hamid A. A. Razak A. Z. F. Bakar A. A. Abdullah W. S. W. 2016 The effects of perceived usefulness and perceived ease of use on continuance intention to use e-government Procedia Economics and Finance 35 644 649 Hayes A. F. 2017 Introduction to mediation, moderation, and conditional process analysis Guilford Press Miles A. D. 2017 Identifying and defining research gaps Journal of Research Methods and Strategies 1 1 1 15 Ming Y. L. K. Jais M. Hui L. Y. Soon P. L. Siew S. L. A. Ling S. L. 2023 Factors affecting intention to use ChatGPT for finance-related information searching International Journal of Academic Research in Economics and Management Sciences 12 2 Mvondo N. F. G. Niu B. 2024 I am ChatGPT, the ultimate AI chatbot: Investigating determinants of users’ loyalty and ethical concerns Journal of Retailing and Consumer Services 76 103562 10.1016/j.jretconser.2023.103562 Liao J. Chen J. 2022 Effects of social presence on watching online sports streaming during COVID-19 Sustainability 14 19 1 341 Chi O. H. Jia S. Li Y. Gursoy D. 2021 Developing a formative scale to measure consumers’ trust toward social robots in service delivery Computers in Human Behavior 118 10.1016/j.chb.2021.106704 Chowdhury N. Awais A. O. Aktar S. 2023 Improving customer care with ChatGPT: A study in Chongqing University Bachelor Thesis, Chongqing University of Posts and Telecommunications Duong D. C. Ngo N. V. T. Khuc A. T. Tran M. N. Nguyen T. P. T. 2025 The dark side of ChatGPT: A moderated mediation model of technostress and technology anxiety Technology in Society and People 38 4 2015 2040 Jowarder I. M. 2023 The influence of ChatGPT on social science students: Insights from US undergraduates International Journal of Applied Sciences and Innovation 33 4 194 200 Kian P. T. Boon H. G. Fong Lian W. S. Ai Jian Y. 2017 Factors that influence purchase intention in social media websites International Journal of Supply Chain Management 6 4 208 214 Kim J. Merrill Jr. K. Collins C. 2023 Investigating the importance of social presence on adoption of AI romantic partners Communication Research Reports 40 1 1 10 Kumar A. Gupta N. Bapat G. 2024 How can retail managers use the power of ChatGPT? Journal of Business Strategy 45 3 161 169 Kurniawan A. I. Mugiono M. Wijayanti R. 2022 The influence of perceived usefulness, perceived ease of use and perceived social influence on behavioral intention toward Netflix service World Journal of Advanced Reviews and Research 18 3 1354 1366 Liu L. Y. Hu B. Yan W. Lin Z. 2023 Can chatbots satisfy us? A mixed-method study of user satisfaction with task-oriented chatbots in China and Hong Kong Computers in Human Behavior 143 10.1016/j.chb.2023.107716 Londa R. D. Worang G. F. Arie V. F. 2022 The influence of perceived ease of use, perceived usefulness and perceived credibility on customer satisfaction using BSG Touch mobile banking Jurnal EMBA 10 4 934 945 Kaihatu S. T. Maryanto H. R. 2021 The impact of perceived usefulness on customer loyalty mediated by customer satisfaction and moderated by perceived ease of use Binus Business Review 12 1 31 39 Kusumah P. E. Yunita A. 2019 The effects of perceived usefulness, perceived ease of use, and attitude on user intention of Indonesian financial system (Siskeudes) International Journal of Humanities and Social Sciences 7 4 644 650 Zikmund W. G. Babin B. J. Carr J. C. Griffin M. 2010 Business Research Methods 8 Cengage Shen S. Xu K. Sotiriadis M. Wang Y. 2022 Exploring the adoption and usage of AR and VR applications in tourism education during COVID-19 Journal of Hospitality, Leisure, Sport & Tourism Education 30 10.1016/j.jhlste.2022.100373 Siagian H. J. Z. Tarigan H. Basana R. S. Basuki R. 2022 The indirect effect of perceived ease of use on behavioral intentions through perceived usefulness and trust in digital payments Doctoral Dissertation, Petra Christian University Sinha N. Singh N. 2020 How perceived trust mediates merchants’ intention to use mobile wallets Journal of Retailing and Consumer Services 52 10.1016/j.jretconser.2019.101894 Strzelecki A. 2024 To use or not to use ChatGPT in higher education? A study of students’ acceptance and intention Interactive Learning Environments 32 9 5142 5155 Sulistiyo A. 2023 Technology acceptance model predictors in e-performance applications Gema Wiralodra 14 2 730 735 Tiwari K. C. Bhat A. M. Khan T. S. Subramaniam R. Khan I. A. M. 2024 What drives students toward ChatGPT? An investigation of factors influencing usage and adoption Smart Learning Environments 21 3 333 355 Wijayanti R. Mugiono M. Kurniawan A. I. 2022 The role of perceived usefulness, perceived ease of use, and social influence on decision to subscribe Netflix Jurnal Manajemen dan Kewirausahaan 20 1 117 127 Lin Z. Yan W. Hu B. Liu L. Y. 2023 Can chatbots satisfy us? A comparative study in Mainland China and Hong Kong Computers in Human Behavior 143 10.1016/j.chb.2023.107716 Londa R. D. 2022 Perceived credibility, perceived ease of use and perceived usefulness on customer satisfaction in mobile banking Jurnal EMBA 10 4 934 945 Wong M. P. W. Lo C. M. Ramayah T. 2014 The effects of perceived usefulness and perceived ease of use on e-satisfaction and e-loyalty International Journal of Business and Society 15 3 477 493 Wahab A. H. 2023 The effect of AI chatbots on customer experience: Evidence from the banking sector in Egypt International Conference of Tanta University, Faculty of Commerce 43 2 116 146 Nugraha S. H. Widayanto P. A. 2023 The role of perceived usefulness in mediating perceived ease of use and intention to use Netflix World Journal of Advanced Research and Reviews 18 3 1354 1366 Wilson N. Keni K. Tan P. H. P. 2021 The role of perceived usefulness, perceived ease of use, trust, and satisfaction on consumers’ loyalty toward computer use in China International Journal of Business 23 3 262 294 Wong M. P. W. Lo C. M. Ramayah T. 2014 Mobile banking: The role of perceived ease of use and enjoyment in customer e-loyalty International Journal of Business and Society 15 3 477 493 Yilmaz H. Baitekov A. Maxutov S. Balta N. 2023 Students’ attitudes toward ChatGPT in higher education: A technology acceptance study International Review of Education 1 1 57 83 Yunita A. 2019 Stock market adoption: The mediating role of behavioral intention International Journal of Applied Business 3 2 135 141