ปัจจัยที่ส่งผลต่อการยอมรับเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์มาใช้ในการสืบค้นข้อมูล

Factors influencing artificial intelligence technology acceptance for information retrieval

Name: จิระพงษ์ โพธิ์แสงดา

Organization : มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ. คณะเทคโนโลยีสารสนเทศและนวัตกรรมดิจิทัล

Email : s6607021857237@email.kmutnb.ac.th

Name: ธนพล เจนสุทธิเวชกุล

Organization : มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ. คณะเทคโนโลยีสารสนเทศและนวัตกรรมดิจิทัล

Email : tanapon.j@itd.kmutnb.ac.th

keyword: การยอมรับเทคโนโลยี

ThaSH: ปัญญาประดิษฐ์

ThaSH: ปฏิสัมพันธ์มนุษย์-คอมพิวเตอร์

ThaSH: ระบบสารสนเทศเพื่อการจัดการ

Abstract: งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อพัฒนาแบบจำลองการยอมรับเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ในการสืบค้นข้อมูล โดยใช้ทฤษฎีการยอมรับเทคโนโลยีผสมผสานกับลักษณะเฉพาะของเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ เช่น ความเชื่อมั่น คุณภาพของข้อมูล และความน่าสนใจของการออกแบบ เป็นกรอบแนวคิดงานวิจัย การศึกษานี้รวบรวมข้อมูลจากกลุ่มตัวอย่างจำนวน 304 คน ผ่านแบบสอบถามออนไลน์ และวิเคราะห์ข้อมูลด้วยการวิเคราะห์องค์ประกอบเชิงสำรวจ (Exploratory Factor Analysis: EFA) และทดสอบสมมติฐานด้วยการวิเคราะห์การถดถอยเชิงพหุคูณ (Multiple Regression Analysis: MRA) ผลการศึกษาพบว่า การรับรู้ประโยชน์มีอิทธิพลต่อความตั้งใจใช้งานเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ในการสืบค้นข้อมูลมากที่สุด (β = 0.558, p-value = 0.001) รองลงมาคือปัจจัยด้านทัศนคติ (β = 0.281, p-value = 0.001) ซึ่งมีอิทธิพลต่อความตั้งใจใช้งานอย่างมีนัยสำคัญ ปัจจัยด้านความเชื่อมั่น คุณภาพของข้อมูล และความน่าสนใจของการออกแบบมีผลโดยตรงต่อความตั้งใจใช้งาน ในขณะที่การรับรู้ความง่ายในการใช้งานไม่มีอิทธิพลต่อความตั้งใจใช้งาน ค่า R² = 0.506 แสดงให้เห็นว่าตัวแปรอิสระสามารถอธิบายความตั้งใจใช้งานเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ได้ร้อยละ 50.6

Abstract: This research aims to develop an acceptance model for artificial intelligence technology in information retrieval by using the Technology Acceptance Theory combined with specific characteristics of artificial intelligence technology as a conceptual framework. This study collected data from a sample of 304 participants through an online questionnaire and tested hypotheses using Exploratory Factor Analysis (EFA) and Multiple Regression Analysis (MRA). The findings revealed that perceived usefulness had the greatest influence on the intention to use artificial intelligence technology for information retrieval (Beta = 0.558, p < 0.001), followed by attitude factor (Beta = 0.281, p < 0.001) which significantly influenced intention to use. Factors such as trust, information quality, and design appeal had direct effects on intention to use, while perceived ease of use had no influence on usage intention (R² = 0.506). This indicates that the independent variables could explain 50.6% of the intention to use artificial intelligence

มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ. สำนักหอสมุดกลาง

Address: กรุงเทพมหานคร

Email: library@kmutnb.ac.th

Created: 2568

Modified: 2568-12-15

Issued: 2568-12-15

บทความ/Article

application/pdf

BibliograpyCitation : ใน มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ. คณะเทคโนโลยีสารสนเทศและนวัตกรรมดิจิทัล. การประชุมวิชาการระดับชาติด้านคอมพิวเตอร์และเทคโนโลยีสารสนเทศ ครั้งที่ 21 (NCCIT 2025) (pp.435-440). กรุงเทพฯ : มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ, 2568

tha

©copyrights มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ

ลำดับที่.	ชื่อแฟ้มข้อมูล	ขนาดแฟ้มข้อมูล	จำนวนเข้าถึง	วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1	NCCIT 2025pp.435-440.pdf	656.41 KB

ใช้เวลา

0.027666 วินาที