技術的自己効力感

技術的自己効力感（TSE）とは、「技術的に高度な新しいタスクを成功裏に遂行できるという自分の能力に対する信念」である。[1] TSEは特定の技術的タスクに焦点を当てるのではなく、意図的に曖昧に表現されている。[1]これは、より広範で一般的な自己効力感の概念の具体的な応用である。自己効力感とは、望ましい結果をもたらす特定の行動に従事できるという自分の能力に対する信念と定義される。[2]自己効力感は、自分が持つスキルではなく、自分のスキルを使って何ができるかという判断に焦点を当てている。伝統的に、自己効力感の特徴は、その領域特異性にある。言い換えれば、判断は、個人の潜在能力の総合的な評価ではなく、特定の種類のパフォーマンスに限定される。通常、これらの概念は特定の種類のテクノロジーを指す。例えば、コンピュータ自己効力感[3]、インターネット自己効力感[4]、情報技術自己効力感などである。[5] この文献を整理するために、技術特有の自己効力感（例えば、コンピュータやインターネット）は、技術的自己効力感というより大きな概念の下のサブ次元として考えることができる。

起源

この概念は、新しい技術を採用する能力に対する一般的な感情を記述することを目的としており、したがって、多くの特定の技術に一般化できます。さらに、この概念は、まだ発明されていない技術にも説明でき、適用できます。これらの特徴により、TSEは時代を超えて重要性を保ち続けていますが、この定義の広範さは、混乱と関連概念の急増も引き起こしています。

重要性

21世紀の社会は完全に技術的な文脈に組み込まれているため、技術的自己効力感の理解と評価が重要になります。実際、アメリカ人のほぼ半数がスマートフォンを所有しており[6]、この技術利用の傾向は米国に限ったものではなく、携帯電話、コンピューター、インターネットの使用は世界中でますます一般的になっています。[7]テクノロジーは、職場や学習環境で特に普及しています。職場では、就労しているアメリカ人の62%がインターネットとメールを使用していますが、職場のインターネットユーザーはインターネットを毎日使用(60%)するか、まったく使用していません(28%)。[8] インターネットとメールの使用は明らかに職務に影響されますが、就労しているアメリカ人の96%は仕事で何らかの新しい通信技術を使用しています。 [8]テクノロジーへの投資の成功は生産性の向上に関連していますが、テクノロジーの可能性を完全に実現することは、組織にとってよくある悩みの種です。[9]学習環境では、大学のコースがオンラインで提供されることが多くなっています。これは一般に遠隔教育と呼ばれ、ウェブでサポートされているコース（指導は主に講師との対面でのやり取りで行われ、補足資料はウェブ上で提供される）からブレンド型学習（講師との対面でのやり取りが大幅に減り、オンラインでの指導が増える）、完全にオンライン（すべての指導は講師との対面でのやり取りなしで仮想的に行われる）まで、実施方法は多岐にわたります。遠隔学習には、柔軟性と利便性の向上など、地理的または個人的な理由で通常は受講できないクラスに登録する機会を個人に提供するなど、多くの利点があります。[10]よく挙げられるもう1つの利点は、指導が自分のペースで行われるため、個人のニーズに基づいてパーソナライズできることです。[11]ただし、個人が指導の提供方法について不安を感じていたり、テクノロジー要素のために成功の期待が低い場合は、これらの利点が実現されない可能性があります。上で述べた2つの重要な領域（職場と学習）を合わせると、テクノロジーが現代の活動にどれほど影響を与えているか、そして結果として、新しいテクノロジーを習得できるという自身の能力に対する認識の重要性が強調されます。日常生活における成功は、しばしばテクノロジーの活用にかかっており、定義上、新しいテクノロジーは常に新しいものです。したがって、この概念は見直す価値があります。

さらに、研究によると、技術的自己効力感は、学校の生徒にコンピュータプログラミングを教える上で重要な要素であり、技術的自己効力感の高い生徒はより高い学習成果を達成することが示されています。この場合、技術的自己効力感の影響は性別の影響よりもさらに強いことが示されています。[12]

他の自己効力感との差別化

TSEは、一般的な自己効力感や他のタスク特有の自己効力感と同じ理論に由来するため、この構成概念をこれらの他の形態の自己効力感と区別することが重要です。残念ながら、TSEに焦点を当てたこれまでの研究では、TSE尺度の独自性は示されていません。TSEに関する差別化研究の不足にもかかわらず、この構成概念の独自性は、独自の構成概念として確立されている、密接に関連した技術特有の自己効力感（つまり、コンピュータの自己効力感）を考慮することによって示すことができます。一般的な自己効力感と比較すると、コンピュータの自己効力感は、一般的な自己効力感の2つの尺度に基づいて独自であることが示されています。[13]この同じ研究で、著者らは、コンピュータの自己効力感が、芸術、説得、科学の自己効力感など、多くの種類の具体的自己効力感に関連していないことを示しまし た。最も関連のある具体的自己効力感の1つは、機械的な自己効力感でした。これは、どちらのタイプの特定の自己効力感も道具の使用に関連していることを考えると理にかなっています。ただし、一方はテクノロジーに関するものであり、もう一方はより物理的な性質のものです。コンピュータに関する自己効力感にも、コンピュータプログラムに関する自己効力感と関連しているものの、異なる領域があることが示されています。[14]

測定

バンデューラ[2]の定義によれば、自己効力感とは、個人が自分自身に対して抱く信念と自信のことである。この特性は、あらゆる種類の自己効力感の測定において重要な意味を持つ。特に、自己効力感の測定は自己申告でなければならない。なぜなら、自分の能力に対する信念を正確に表現できるのは調査対象者だけであるからだ。言い換えれば、自己申告による自己効力感の測定は定義上の真実性を持つ。自己申告による評価尺度には多くの問題があるものの、自己効力感（および内的信念や認知として定義される他の構成概念）の場合、この測定アプローチは避けられない。

測定方法の種類は構成概念によって定義されますが、これらの尺度の開発と検証のプロセスは、TSE の文献全体でかなり異なっています。尺度間の大きな違いの 1 つは、項目の採点に関するものです。以前の研究では、結果の違いは部分的に採点方法の違いに起因する可能性があることが指摘されています。[15]具体的には、自己効力感項目を採点する主な方法が 2 つあります。1 つ目は、自己効力感の大きさと呼ばれるものです。項目は、参加者が特定のタスクを達成できると感じるかどうか (はい または いいえ) を回答できるように表現されています。2 つ目は、自己効力感の強さです。この採点方法では、参加者にタスクを完了する自信を数値スケールで評価してもらい、すべての項目の平均をとります。その他の採点方法は、これら最初の 2 つの方法を単純に組み合わせたものです。

TSE 尺度間のもう 1 つの違いは、一般性の問題に関係する。この考慮事項は、より広い概念としての TSE と技術に特有の自己効力感との以前の差異に似ている。より広い概念の技術的自己効力感の測定の試みを最初に検討する。 McDonald と Siegall [1]は、以前の理論的研究の考慮に基づいて、 5 項目の技術的自己効力感のリッカート尺度を開発した。この尺度は、自己効力感尺度への強さアプローチを使用して採点された。この尺度の項目は、特定の技術に言及しているのではなく、一般的な概念としての技術に焦点を当てていた。開発プロセスを使用して、Holcomb、King、および Brown も、TSE を測定する尺度を提案した[16] 因子分析により、19 のリッカート型項目を含む 3 つの異なる因子が明らかになり、これらも強さスコアリング システムに従って採点された。 McDonald と Siegall [1]の尺度とは対照的に、この尺度の項目は特定の技術 (具体的にはコンピューターとソフトウェア パッケージ) に言及していた。

TSEをより広範に測定する試みに加えて、多くの研究でテクノロジー特有の自己効力感の尺度が開発されています。コンピュータの自己効力感の尺度として最もよく引用されているものの一つは、CompeauとHigginsによるものです[3] 。彼らはコンピュータの自己効力感を測定するための過去の試みをレビューし、理論的に10項目の尺度を導き出しました。前述の尺度とは異なり、この研究では「複合」採点法を採用しました[15] 。各項目について、参加者はまず、コンピュータに関連する特定のタスクを完了できるかどうかを、二値式の「はい/いいえ」尺度を用いて質問されました。この回答に続いて、参加者はタスク完了に対する自信を1（全く自信がない）から10（完全に自信がある）の間で評価するよう求められました。最終スコアは、「はい」回答の数（自己効力感の大きさを反映）と自信の評価の平均（自己効力感の強さを表す）を数えることで算出されました。その後、著者らは関連する構成概念のノモロジーネットワークにおいて、この尺度の妥当性を検証しました。テクノロジー特有の自己効力感の2つ目の例は、インターネット自己効力感です。従来の測定手法と同様に、インターネット自己効力感は、関連トピックの既存の測定方法を考慮し、欠落している構成概念空間に対応するために新たな項目を開発するという理論的アプローチを用いて開発されました。[4]この尺度は高い信頼性と妥当性を示しました。

先行事例

バンデューラ[2]は、自己効力感の信念の4つの主要な要因、すなわち(1)過去の経験、(2)モデリング、(3)社会的説得、(4)生理的要因を提案している。研究では、TSEのこれらの要因の多くは同じであるが、追加の先行要因もあることが裏付けられている。これらの先行要因がどのように機能し、互いに関連しているかを扱うより複雑な理論的展開と実証的検討はまだ行われていないが、TSEの最も直接的な予測因子は、バンデューラの主要な要因（近位予測因子）である可能性が高い。TSEにも関連付けられている残りの先行要因（十分なリソース、性別、年齢など）は、より遠位の予測因子である可能性が高い。言い換えれば、これらの遠位変数はより近位の変数（過去の経験、モデリング、社会的説得など）に影響を及ぼし、それがTSEの高低につながる。

以前の経験

テクノロジーに関する過去の経験は、テクノロジー関連の自己効力感に影響を与えることが繰り返しわかっています。[17] [18] [19] [20]個人が新しいテクノロジーに触れる機会があり、さらに重要なことに、新しいテクノロジーを習得することに成功した場合、個人は将来のパフォーマンスに対してより肯定的な信念を抱く可能性が高くなります。

技術研修のモデルまたは参加

テクノロジートレーニングのモデル化や参加も、テクノロジー自己効力感の重要な予測因子であることがわかっています。[21] [22] [23] [24]異なるタイプのトレーニング介入は異なる利益に関連付けられていますが、[25]一般的に、他の人が（たとえばインストラクター）手元のタスクをうまく実行するのを見て、その後学習者に強化とデモンストレーションの機会（たとえば、補助なしでテクノロジーをうまく利用しようとする）を提供すると、テクノロジー関連の自己効力感の信念が向上することが研究で示されています。

社会的説得

他者からの励まし[17]や組織からの支援[17] [26] [27]といった社会的説得 も、テクノロジー関連の自己効力感を高める上で重要な役割を果たします。他者の行動や発言は、成功の可能性に対する認識を大きく変える可能性があります。組織からの支援には、通常、経営陣からの励ましや支援が含まれます。経営陣が従業員のテクノロジー活用の試みを熱心に支援していないように見える場合、従業員がテクノロジーを受け入れる可能性は低くなります。

リソース

リソースは、テクノロジー導入における最大の障壁の一つとしてよく挙げられます。[28] [29] [30]これには、十分な数のコンピュータ、十分な数のソフトウェアライセンス、時代遅れのハードウェア／ソフトウェア、遅いまたは断続的なインターネット接続などが含まれますが、これらに限定されるものではありません。適切なテクノロジーの活用の成功は、まず第一に、対象となるテクノロジーの能力によって制限されます。

性別

性別は有意に関連しており、男性は女性よりもテクノロジー関連の自己効力感が高い傾向があります。[20] [31] [32] [33]このような性差が存在する理由はまだわかっていません。

年

年齢も大きく関係しており、若い人の方が年配の人よりもテクノロジー関連の自己効力感が高い傾向がある。[28] [34] [35]高齢者は新しい素材、特にテクノロジー関連の素材を学習できないという固定観念が広く浸透していることを考えると、この結果は驚くべきものではない。[36]しかし、高齢者のテクノロジー関連の自己効力感が低いことは、高齢者が「年寄りは新しいことを学ぶことはできない」という固定観念を内面化している可能性を示唆しており、それが結果としてテクノロジー関連の分野での将来のパフォーマンスに対する期待に影響を与える。

結果

テクノロジー関連の自己効力感は、様々な結果と関連付けられています。TSEは以下で検討する結果を予測しますが、TSEの先行要因の中には、TSE自体よりもこれらの結果をより正確に予測する要因があることに留意してください。例えば、過去の経験は、TSEよりもタスクパフォ​​ーマンスの予測因子として一般的に優れています。自己効力感に関する最近のメタ分析（より一般的なもの）もこの結論を支持しています。[37]総合的に見ると、TSEは重要ですが、その重要性を過大評価すべきではありません。さらに、TSEが結果（例：パフォーマンス）に与える影響は、他の変数（例：行動意図や不安）を介して作用する可能性もあります。

タスクのパフォーマンス

タスクのパフォーマンスは悪影響を受け、テクノロジー関連の自己効力感の低下はパフォーマンスの低下と関連している[1] [17] [22]。 これは非常に重要なことである。なぜなら、これらの調査結果は、個人のテクノロジー能力に対する肯定的な認識が、成功したパフォーマンスを達成する前に必要となる可能性があることを示唆しているからである。

使いやすさと使用感

使いやすさと利用方法の認識は、技術関連の自己効力感と正の相関関係にあることが分かっています。[17] [27] [38] [39] 技術受容モデル[40]によれば、使いやすさと有用性の認識は行動意図、ひいては技術関連行動に影響を与えます。他の研究者は、行動意図がTSEと他の結果変数（パフォーマンス）の間の仲介役として機能すると考えています。これらの予測は、広く支持されている計画行動理論[41]の予測と類似しています。

不安

不安は負の相関関係にあり、テクノロジー関連の自己効力感が低いほど不安のレベルが高くなります。[17] [27] [31] [42]

AIとロボット工学の文脈における技術的自己効力感

TSEは、技術的に高度な新しいタスクを実行できるという自分の能力に対する信念を説明するために、意図的に曖昧な概念として生まれました。人工知能（AI）とロボティクスは、自律性、適応学習、社会的能力といった機能を備えている点で他の技術とは異なり、従来のコンピュータと人間のインターフェースの力学とは異なるものとなっています。これらの機能により、ユーザーが自律的に意思決定を行うシステムとインタラクションする際にTSEがどのような影響を与えるかを研究者が調査する必要が生じています。

採用と受容

TSEは、ユーザーが新しい知能システムとインタラクトしたり、受け入れたりする際の心理的決定要因として認識されています。ヒューマン・ロボット・インタラクション（HRI）に関する研究では、TSEスコアが高い人は、ソーシャルロボットを採用したり、共に働いたりする意思が有意に高いことが示されています[43] [44]。

TSEとAIにも同様の関係が見られます。ユーザーの自己効力感は、AI技術に対する態度に影響を与えます。[45]この力学は、ユーザーがその技術とその関連する利点をどれだけ容易に認識できるかによって左右されます。[45]ユーザーがロボットやAIとの肯定的なインタラクションを積み重ねるにつれて、自信が高まり、これらのインタラクションによって自己効力感が増すにつれて、その技術を利用する意欲が高まります。[43]

パフォーマンスと学習成果

研究によると、TSEは学習意欲の予測だけでなく、教育現場や専門職現場におけるパフォーマンスや学習成果にも影響を与えることが示唆されています。ロボット工学の実践的な活動を取り入れた教育現場は、生徒のTSEを育成する効果的なアプローチであることが示されています。[46]この実践的なアプローチは、生徒が自身の技術的能力に対する自信を育むことを可能にします。 [46 ]自己効力感の向上は、STEM分野の問題解決能力の発達だけでなく、生徒の認知能力と知的能力の全体的な向上とも正の相関関係にあります。[47]

教室外では、AIに関連するTSEは、職業上の行動や意思決定に影響を与えます。職場における従業員とAIの相互作用に関する研究では、AIの利用に関する従業員の自己効力感評価が、AIの利用と意思決定におけるリスクテイクの意思との間の部分的な媒介因子として機能することが示されています。[48]これは、AIの出力を効果的に活用する能力に対する従業員の自信が、潜在的に高い報酬と高いリスクを伴う組織的行動を追求することへのより大きな自信につながることを示唆しています。[48]

不安、信頼、そして抵抗

TSEと先端技術の心理的ダイナミクスの関係は必ずしも直線的ではありません。研究によると、ユーザーのTSEが高いほど、AI不安やAI依存と正の相関関係にあるという複雑な相関関係があることが示されています。[49]この直感に反する発見の説明は、AIの利用能力に自信のあるユーザーはAIをより頻繁に使用する傾向があり、それがAIへの依存度を高めるということです。この高い関与は、過度の依存やAIの置き換えといった潜在的な悪影響に対する不安とも相関しています。[49]個人のTSEは、AI駆動型のテクノロジーストレスに対する感情的および行動的反応を形成する調整因子として機能し、従業員がこうしたシステムを採用する意思に影響を与えます。[50]

参照

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