数据集概述
该数据集旨在探究捷克扬·埃万杰利斯塔·普尔基涅大学（UJEP）历史专业学生学术工作中AI工具使用的影响因素，围绕使用频率、接受度及用户特征三大研究问题展开，包含核心变量“AIFrequency”及技术接受模型相关构念数据。
文件详解
- 文件名称：variable-desc.pdf
- 文件格式：PDF
- 内容：可能包含数据集变量的详细描述，如变量定义、测量方式（如Likert量表说明）等
- 文件名称：ujep_v1.0.dta
- 文件格式：DTA（Stata数据格式）
- 核心字段：包含核心变量“AIFrequency”（AI使用频率，5点Likert量表）、技术接受模型（TAM/VAM）相关构念（感知有用性、易用性、信任等）、人口统计学特征、数字素养、认知取向等变量
适用场景
- 教育技术研究：分析历史专业学生AI工具使用频率的影响因素
- 技术接受模型验证：基于TAM/VAM模型探究学生对AI工具的接受机制
- 高等教育管理：识别高频率使用AI工具的学生群体特征，优化教学支持策略
- 历史学科数字化转型研究：评估AI工具在人文社科领域学术工作中的应用现状
