Identitas Artikel

Judul: Generative Artificial Intelligence Acceptance Scale: A Validity and Reliability Study
Penulis: Fatma Gizem Karaoglan Yilmaz, Ramazan Yilmaz, & Mehmet Ceylan
Institusi: Bartin University, Turkey
Jurnal: International Journal of Human–Computer Interaction, Vol. 40(24), 8703–8715
DOI: https://doi.org/10.1080/10447318.2023.2288730

Tujuan Penelitian

Penelitian ini bertujuan untuk:

Mengembangkan skala penerimaan Generative AI (GAI) bagi mahasiswa, berdasarkan model Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT).
Mengukur tingkat penerimaan mahasiswa terhadap aplikasi GAI (seperti ChatGPT, DALL-E, Midjourney, dll.) dalam konteks pendidikan.
Menyediakan alat ukur yang valid dan reliabel untuk menilai kesiapan dan persepsi pengguna terhadap penerapan GAI di bidang pendidikan tinggi.

Metode Penelitian

Jenis penelitian: Penelitian pengembangan instrumen (scale development study). Pendekatan teori: Model UTAUT dengan empat konstruk utama: 2. Performance Expectancy 3. Effort Expectancy 4. Facilitating Conditions 5. Social Influence

Sampel dan partisipan:

Total 627 mahasiswa dari berbagai fakultas di Bartin University.
Telah menggunakan aplikasi GAI (terutama ChatGPT) pada tahun akademik 2022–2023.
Menggunakan purposive sampling.

Tahapan utama:

Validasi ahli (face & content validity) oleh pakar teknologi pendidikan dan pengukuran.
Exploratory Factor Analysis (EFA) pada 338 mahasiswa.
Confirmatory Factor Analysis (CFA) pada 250 mahasiswa.
Reliabilitas: Cronbach’s Alpha (α = 0.97), test–retest reliability (r = 0.95).
Analisis diskriminatif: uji beda kelompok atas 27% dan bawah 27%.

Alat analisis: SPSS 24.0 dan AMOS 22.0.

Hasil/Temuan Utama

Skala akhir terdiri dari 20 butir pernyataan dalam empat faktor utama:
- Performance Expectancy (7 item)
- Effort Expectancy (5 item)
- Facilitating Conditions (3 item)
- Social Influence (5 item)
Keempat faktor menjelaskan 78,35% total variansi, menunjukkan struktur faktor yang kuat.
Indeks kesesuaian model (CFA):
Konsistensi internal tinggi: Cronbach’s α = 0.97.
Skala ini terbukti valid, reliabel, dan stabil dari waktu ke waktu, serta efektif membedakan tingkat penerimaan mahasiswa terhadap GAI.

Kesimpulan

Penelitian ini berhasil:

Mengembangkan instrumen baru yang valid dan reliabel untuk mengukur penerimaan GAI berdasarkan model UTAUT.
Menunjukkan bahwa mahasiswa memiliki tingkat penerimaan tinggi terhadap GAI, terutama jika aplikasi dianggap mudah digunakan dan bermanfaat dalam pembelajaran.
Memberikan kontribusi orisinal terhadap literatur pendidikan dengan menambahkan generative AI acceptance scale berbasis teori.

Kelebihan (termasuk gap penelitian yang diteliti artikel ini)

Kelebihan:

Mengisi kekosongan riset: belum ada instrumen teoretis berbasis UTAUT untuk mengukur penerimaan generative AI di konteks pendidikan.
Desain metodologis kuat: tiga tahap analisis (EFA, CFA, reliabilitas).
Menggunakan sampel besar dan beragam (627 mahasiswa).
Menyediakan alat ukur praktis bagi peneliti, pendidik, dan pembuat kebijakan untuk memahami adopsi GAI.

Gap yang diteliti:

Sebelum studi ini, riset seputar AI di pendidikan umumnya masih bersifat tinjauan (review) atau berfokus pada ChatGPT secara spesifik, bukan generative AI secara umum.
Belum ada model penerimaan berbasis teori (UTAUT) yang digunakan untuk GAI acceptance di lingkungan pendidikan.

Kekurangan

Keterbatasan generalisasi: hanya dilakukan di satu universitas di Turki.
Tidak mempertimbangkan variabel tambahan seperti ethical concerns, privacy issues, atau cultural factors.
Skala dikembangkan dalam bahasa Turki, dan belum diuji dalam bahasa Inggris atau konteks lintas budaya.
Tidak membahas hubungan antara penerimaan GAI dan hasil belajar nyata (learning outcomes).

Novelty dari Artikel Ini

Artikel ini merupakan studi pertama yang:

Mengembangkan instrumen terstandar untuk mengukur penerimaan generative AI berbasis model UTAUT.
Menyesuaikan konstruk UTAUT dengan konteks pendidikan dan penggunaan alat seperti ChatGPT.
Menunjukkan validitas dan reliabilitas yang sangat tinggi untuk pengukuran penerimaan GAI.

Novelty yang Dapat Diajukan untuk Penelitian Selanjutnya

Penggunaan pendekatan campuran (mixed-method): Mengombinasikan survei skala ini dengan wawancara mendalam untuk memahami alasan di balik penerimaan/penolakan GAI.
Meneliti apakah tingkat penerimaan GAI berpengaruh terhadap learning engagement atau academic achievement.