ปัจจัยที่มีผลต่อพฤติกรรมความตั้งใจใช้ ChatGPT อย่างต่อเนื่องของ Gen Z ในประเทศไทย
คำสำคัญ:
ความตั้งใจใช้งานต่อเนื่อง, ChatGPT, Generation Zบทคัดย่อ
การวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อ 1) ศึกษาการใช้งาน ChatGPT ของ Gen Z ในประเทศไทยอย่างต่อเนื่อง และ 2) ศึกษาปัจจัยด้านทัศนคติ บรรทัดฐานทางสังคม และการรับรู้ถึงการควบคุมพฤติกรรม ของ Gen Z ที่ส่งผลต่อการใช้งาน ChatGPT อย่างต่อเนื่อง กลุ่มตัวอย่างคือ Gen Z จำนวน 463 คน โดยใช้แบบสอบถาม และวิเคราะห์ข้อมูลด้วยโมเดลสมการโครงสร้าง (PLS-SEM)
ผลการวิจัย พบว่า 1) Gen Z ในประเทศไทยมีแนวโน้มใช้งาน ChatGPT อย่างต่อเนื่องในชีวิตประจำวัน ทั้งในด้านการเรียนรู้ การทำงาน และกิจกรรมส่วนตัว และ 2) ปัจจัยด้านทัศนคติ บรรทัดฐานทางสังคม และการรับรู้ถึงการควบคุมพฤติกรรม มีอิทธิพลเชิงบวกอย่างมีนัยสำคัญต่อความตั้งใจใช้งาน ChatGPT อย่างต่อเนื่อง โดยปัจจัยด้านทัศนคติมีอิทธิพลมากที่สุด (β = .373, p < .01) รองลงมา คือ บรรทัดฐานทางสังคม (β = .139, p < .01) และการรับรู้ถึงการควบคุมพฤติกรรม (β = .261, p < .05)
เอกสารอ้างอิง
Ajzen, I. (1991). The theory of planned behavior. Organizational Behavior and Human Decision Processes, 50(2), 179–211.
Babu, M. A., Yusuf, K. M., Eni, L. N., Jaman, S. M. S., & Sharmin, M. R. (2024). ChatGPT and Generation ‘Z’: A study on the usage rates of ChatGPT. Social Sciences & Humanities Open, 10, 101163.
BBDO Bangkok. (2024). ผลสำรวจพฤติกรรมการใช้ AI ของคนไทย เผย Gen Z ใช้มากที่สุด. https://www.posttoday.com/smart-city/711475.
Bhattacherjee, A. (2001). Understanding information systems continuance: An expectation-confirmation model. MIS Quarterly, 25(3), 351–370. https://doi.org/10.2307/3250921
Dale, R. (2021). GPT-3: What’s it good for?. Natural Language Engineering, 27(1), 113-118. https://doi.org/10.1017/S1351324920000601
Duong, C. D., Vu, T. N., & Ngo, T. V. N. (2023). Applying a modified technology acceptance model to explain higher education students’ usage of ChatGPT: A serial multiple mediation model with knowledge sharing as a moderator. The International Journal of Management Education, 21(3), 100883.
Efendi, D., Putri, H. E., Wati, S., & Albert, A. (2023, December). The role of ChatGPT in improving learning effectiveness and student satisfaction: Findings from the informatics exam survey. In Proceeding of International Conference on Islamic Education (ICIED), 8(1), 565-584.
Firat, M. (2023). What ChatGPT means for universities: Perceptions of scholars and students. Journal of Applied Learning and Teaching, 6(1), 57-63. https://doi.org/10.37074/jalt.2023.6.1.22
First Page Sage. (n.d.). Top generative AI Chatbots. https://firstpagesage.com/reports/top-generative-ai-chatbots/
Huang, Y., Sun, L., Wang, H., Wu, S., Zhang, Q., Li, Y., & Zhao, Y. (2024, July). Position: TrustLLM: Trustworthiness in large language models. In International Conference on Machine Learning (Vol. 202, pp. 20166–20270). PMLR.
Huang, Y., & Yu, Z. (2023). Understanding the continuance intention for artificial intelligence news anchor: Based on the expectation confirmation theory. Systems, 11(9), 438. https://doi.org/10.3390/systems11090438
Jo, H., & Bang, Y. (2023). Analyzing ChatGPT adoption drivers with the TOEK framework. Scientific Reports, 13(1), 22606. https://doi.org/10.1038/ s41598-023-49710-0
Liu, G., & Ma, C. (2024). Measuring EFL learners’ use of ChatGPT in informal digital learning of English based on the technology acceptance model. Innovation in Language Learning and Teaching, 18(2), 125–138.
Lund, B. D., & Wang, T. (2023). Chatting about ChatGPT: how may AI and GPT impact academia and libraries?. Library hi tech news, 40(3), 26-29. https://doi.org/10.1108/LHTN-01-2023-0009
Malfatti, F. I. (2025). ChatGPT, Education, and Understanding. Social Epistemology, 1-15. https://doi.org/10.1080/02691728.2025.2449599
Marr, B. (2022). The potential impact of ChatGPT on education. Forbes.
Mosca, M., Snipe, K., & Liu, W. (2019). Generation Z learning behaviors: The digital revolution's impact. Learning Sciences Journal, 15(4), 32–41.
Ngo, T. T. A. (2023). The perception by university students of the use of ChatGPT in education. International Journal of Emerging Technologies in Learning, 18(17), 4. https://doi.org/10.3991/ijet.v18i17.39019.
Ramadhan, A., & Rosmansyah, Y. (2023, September). Critical Factors of Immersive Learning in Higher Education: A Systematic Literature Review. In 2023 10th International Conference on ICT for Smart Society (ICISS) (pp. 1-8). IEEE. https://doi.org/10.1109/ICISS59129.2023.10291434.
Roscoe, J.T. (1969). Fundamental research statistic for the behavioral sciences. Holt, Rinehart and Winston.
Saxena, A., & Doleck, T. (2023). A structural model of student continuance intentions in ChatGPT adoption. Eurasia Journal of Mathematics, Science and Technology Education, 19(12), em2366. https://doi.org/10.29333/ejmste/13839.
Schwieger, D., & Ladwig, C. (2018). Reaching and retaining the next generation: Adapting to the expectations of Gen Z in the classroom. Information Systems Education Journal, 16(3), 45.
Shoufan, A. (2023). Exploring students’ perceptions of ChatGPT: Thematic analysis and follow-up survey. IEEE Access, 11, 38805-38818. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2023.3268224.
Spring News. (2023, February 8). เปรียบเทียบความเจ๋งแชทบอท AI 'ChatGPT' เจ้าไหนดี? แล้วช่วยทำอะไรได้บ้าง. https://www.springnews.co.th/digital-tech/technology/835156.
Wang, M., & Guo, W. (2025). The potential impact of ChatGPT on education: Using history as a rearview mirror. ECNU Review of Education, 8(1), 41-48. https://doi.org/10.1177/20965311231189826.
Zulfikasari, S., Sulistio, B., & Aprilianasari, W. (2024). Utilization of chat GPT artificial intelligence (AI) in student’s learning experience gen-Z class. Lectura: Jurnal Pendidikan, 15(1), 259-272. https://doi.org/10.31849/lectura.v15i1.18840.
ดาวน์โหลด
เผยแพร่แล้ว
รูปแบบการอ้างอิง
ฉบับ
ประเภทบทความ
สัญญาอนุญาต
ลิขสิทธิ์ (c) 2025 วารสารวิชาการ มหาวิทยาลัยนอร์ทกรุงเทพ
อนุญาตภายใต้เงื่อนไข Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
