آزمون مدل ساختاری یادگیری کارآفرینانه مبتنی بر هوش مصنوعی و قابلیت نوآوری فردی در میان دانشجویان فنی و مهندسی دانشگاه تهران

نوع مقاله : پژوهشی

نویسندگان

1 دانشیار، پژوهشگاه مواد و انرژی، کرج ، ایران

2 دانشیار، گروه علوم تربیتی، دانشگاه پیام نور، تهران، ایران

3 دانشجوی دکتری، گروه علوم تربیتی، دانشگاه پیام نور، تهران، ایران

10.22111/innoeco.2026.55684.1260

چکیده

پژوهش حاضر با هدف آزمون مدل ساختاری روابط میان سواد هوش مصنوعی، حمایت ادراک‌شده دانشگاه نسل سوم، یادگیری کارآفرینانه مبتنی بر هوش مصنوعی، هوشیاری کارآفرینانه و قابلیت نوآوری فردی در میان دانشجویان فنی و مهندسی دانشگاه تهران انجام شد. این پژوهش از نظر هدف کاربردی، از نظر رویکرد کمی و از نظر شیوه گردآوری داده‌ها توصیفی ـ همبستگی بود. جامعه آماری پژوهش را دانشجویان فنی و مهندسی دانشگاه تهران تشکیل دادند که از میان آنان ۳۸۴ نفر با استفاده از فرمول کوکران و به شیوه نمونه‌گیری خوشه‌ای ـ طبقه‌ای چندمرحله‌ای انتخاب شدند. ابزار گردآوری داده‌ها شامل پرسشنامه‌های سواد هوش مصنوعی، حمایت دانشگاه نسل سوم، یادگیری کارآفرینانه مبتنی بر هوش مصنوعی، هوشیاری کارآفرینانه و قابلیت نوآوری فردی بود. برای بررسی ویژگی‌های روان‌سنجی ابزارها از تحلیل عاملی اکتشافی، تحلیل عاملی تأییدی و آلفای کرونباخ استفاده شد و داده‌ها با روش مدل‌سازی معادلات ساختاری تحلیل شدند، نتایج نشان داد مدل پیشنهادی، بر اساس شاخص‌های برازش گزارش‌شده، از برازش قابل قبول برخوردار است. سواد هوش مصنوعی و حمایت ادراک‌شده دانشگاه نسل سوم با یادگیری کارآفرینانه مبتنی بر هوش مصنوعی رابطه ساختاری مثبت داشتند و یادگیری کارآفرینانه مبتنی بر هوش مصنوعی نیز به‌طور مستقیم و از مسیر هوشیاری کارآفرینانه با قابلیت نوآوری فردی دانشجویان رابطه مثبت داشت. همچنین نتایج بوت‌استراپ از نقش میانجی یادگیری کارآفرینانه و هوشیاری کارآفرینانه در مدل حمایت کرد. بر اساس یافته‌ها، توسعه قابلیت نوآوری دانشجویان فنی و مهندسی مستلزم پیوند میان سواد هوش مصنوعی، حمایت نهادی دانشگاه، یادگیری کارآفرینانه و توانایی تشخیص فرصت‌های نوآورانه است. بنابراین، در محدوده داده‌های این پژوهش، تقویت سواد هوش مصنوعی، حمایت دانشگاهی ادراک‌شده و تجربه‌های یادگیری کارآفرینانه مسئله‌محور می‌تواند با ارتقای قابلیت نوآوری فردی دانشجویان فنی و مهندسی مرتبط باشد.

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله [English]

Testing an Entrepreneurial Structural Model Regarding Artificial Intelligence and Individual Innovation Capability Among Technical and Engineering Students at the University of Tehran

نویسندگان [English]

  • Reza Fathi 1
  • Mohammad Hassan Seif 2
  • Saeid Mazloumian 2
  • Mohammad Hosein Alborzi Haghighi 3
1 Associate Professor, Department of Energy, Materials and Energy Research Center, karaj, Iran.
2 Associate Professor, Department of Educational Sciences, Payame Noor University, Tehran, Iran
3 PhD student, Department of Educational Sciences, Payame Noor University, Tehran, Iran
چکیده [English]

This study aimed to test a structural model explaining the relationships among artificial intelligence literacy, perceived third-generation university support, AI-based entrepreneurial learning, entrepreneurial alertness, and individual innovation capability among engineering students at the University of Tehran. The study was applied in purpose, quantitative in approach, and descriptive-correlational in design. The statistical population consisted of engineering students at the University of Tehran, from whom 384 students were selected using Cochran’s formula and a multistage stratified cluster sampling method. Data were collected through questionnaires measuring the study constructs. The preliminary psychometric properties of the instruments were examined using exploratory factor analysis, confirmatory factor analysis, and Cronbach’s alpha. Data were analyzed through structural equation modeling. The proposed structural model demonstrated acceptable fit according to the reported goodness-of-fit indices. Artificial intelligence literacy and perceived third-generation university support had positive structural relationships with AI-based entrepreneurial learning. In addition, AI-based entrepreneurial learning was positively related to individual innovation capability both directly and indirectly through entrepreneurial alertness. The bootstrap results supported the mediating roles of AI-based entrepreneurial learning and entrepreneurial alertness in the model. Within the limits of a cross-sectional self-report design, engineering students’ innovation capability is associated with the interplay of AI literacy, perceived institutional support, entrepreneurial learning, and opportunity recognition. Universities seeking to strengthen students’ innovation capability should design problem-oriented entrepreneurial learning experiences that promote critical, ethical, and purposeful use of artificial intelligence tools.