تأثیر هوش مصنوعی و سواد دیجیتال بر نیت و رفتار کارآفرینانه: نقش واسطه‌ای خودکارآمدی و تعدیل‌گری حمایت اجتماعی در محیط های دانشگاهی

نوع مقاله : مقاله پژوهشی - کمی

نویسندگان

1 گروه علوم تربیتی، دانشگاه ارومیه، ارومیه، ایران

2 گروه علوم تربیتی، دانشگاه کردستان، سنندج، ایران

10.22059/jed.2025.396673.654536

چکیده

چکیده

هدف: هدف این پژوهش، بررسی نقش فناوری‌های نوظهور، به‌ویژه هوش مصنوعی و سواد دیجیتال، در تقویت نیت و رفتار کارآفرینانه دانشجویان تحصیلات تکمیلی در بستر دانشگاهی است. با تمرکز بر دانشگاه ارومیه به‌عنوان محیطی مستعد برای توسعه کسب‌وکارهای نوآورانه، این مطالعه به طراحی و آزمون الگویی یکپارچه می‌پردازد که در آن، تأثیر متغیرهای فناورانه برسازه‌های کارآفرینانه از طریق نقش میانجی خودکارآمدی کارآفرینانه و نقش تعدیل‌گر حمایت اجتماعی ادراک‌شده تبیین می‌شود. در این چارچوب، پژوهش نشان می‌دهد که ارتقای ظرفیت‌های دیجیتال و فناورانه، همراه با تقویت سازوکارهای روان‌شناختی و اجتماعی، می‌تواند زمینه‌ساز شکل‌گیری و توسعه تمایلات و رفتارهای کارآفرینانه در میان دانشجویان تحصیلات تکمیلی باشد.

روش: پژوهش حاضر از منظر هدف، کاربردی و ازنظر ماهیت، توصیفی- همبستگی با رویکرد کمّی است. جامعه آماری شامل کلیه دانشجویان کارشناسی ارشد و دکتری رشته‌های فنی- مهندسی و برق و کامپیوتر دانشگاه ارومیه در سال تحصیلی ۱۴۰۳-۱۴۰۴ به تعداد ۹۰۱ نفر بود که با استفاده از فرمول کوکران، حجم نمونه ۲۶۹ نفر محاسبه و برای افزایش اعتبار و جبران ریزش احتمالی، ۳۵۰ پرسشنامه توزیع گردید که نهایتاً ۳۰۰ پرسشنامه معتبر (نرخ بازگشت ۸۵.۷٪) مبنای تحلیل قرار گرفت. نمونه‌گیری به‌صورت تصادفی طبقه‌ای متناسب با حجم هر زیرگروه (مقطع و رشته) انجام شد. ابزار گردآوری داده‌ها شامل شش پرسشنامه استاندارد و اعتباریابی شده بود: مقیاس نیت یادگیری هوش مصنوعی (AILIS؛ چای و همکاران، ۲۰۲۴)، سواد دیجیتال (مارتین، ۲۰۰8)، رفتار کارآفرینانه (گیور و همکاران، ۲۰۲۰)، نیت کارآفرینی (چن و لینان، ۲۰۰۹)، خودکارآمدی کارآفرینانه (دی‌نابل و همکاران، ۱۹۹۹) و مقیاس چندبعدی حمایت اجتماعی ادراک‌شده (زیمت و همکاران، ۱۹۸۸). تحلیل داده‌ها با استفاده از مدل‌سازی معادلات ساختاری (SEM) در نرم‌افزارهای SPSS نسخه ۲۶ و AMOS نسخه ۲6 انجام شد.

یافته‌ها: نتایج تحلیل مدل‌سازی معادلات ساختاری نشان داد که هوش مصنوعی و سواد دیجیتال تأثیر مستقیم، مثبت و معناداری بر نیت کارآفرینی و رفتار کارآفرینانه دارند. خودکارآمدی کارآفرینانه نقش میانجی معناداری در رابطه بین متغیرهای فناورانه و پیامدهای کارآفرینانه ایفا می‌کند؛ به‌گونه‌ای که سطوح بالاتر خودکارآمدی، تأثیر هوش مصنوعی و سواد دیجیتال را بر این پیامدها تقویت می‌نماید. همچنین، حمایت اجتماعی ادراک‌شده، رابطه بین سواد دیجیتال و خودکارآمدی کارآفرینانه را به‌طور مثبت و معناداری تعدیل کرد. بدین معنا که در سطوح بالاتر حمایت اجتماعی، تأثیر مثبت سواد دیجیتال بر خودکارآمدی کارآفرینانه دانشجویان تقویت می‌شود. بااین‌حال، نقش تعدیل‌گر حمایت اجتماعی در رابطه بین هوش مصنوعی و خودکارآمدی کارآفرینانه معنادار نبود.

نتیجه‌گیری: یافته‌های این پژوهش بر اهمیت اساسی و چندوجهی فناوری‌های نوین در توسعه ظرفیت‌های کارآفرینی در محیط‌های دانشگاهی تأکید می‌ورزد. توانمندسازی دانشجویان در زمینه کاربردهای هوش مصنوعی و ارتقای سواد دیجیتال آنان، هنگامی‌که با تقویت باورهای خودکارآمدی و ایجاد شبکه‌های حمایتی همراه شود، می‌تواند به‌طور قابل‌ملاحظه‌ای منجر به توسعه نیت و رفتار کارآفرینانه و در نهایت، شکل‌گیری کسب‌وکارهای نوآورانه در زیست‌بوم دانشگاهی گردد. این نتایج، ضرورت بازنگری استراتژیک در سیاست‌ها و برنامه‌های آموزشی دانشگاه‌ها را ایجاب می‌کند. پیشنهادهای کاربردی شامل طراحی و اجرای دوره‌های آموزشی تعاملی و مبتنی بر پروژه در حوزه هوش مصنوعی و سواد دیجیتال، برگزاری کارگاه‌های مهارت افزایی متمرکز بر ابعاد مختلف خودکارآمدی کارآفرینانه، تأسیس و حمایت از مراکز رشد و شتاب‌دهنده‌های فناورانه و توسعه شبکه‌های ارتباطی و حمایتی فعال بین دانشجویان، اساتید و نهادهای پشتیبان کارآفرینی است. پژوهش حاضر با تبیین سازوکارهای روان‌شناختی و اجتماعی که توسعه کارآفرینی دیجیتال را تحت تأثیر قرار می‌دهند، یک چارچوب نظری و عملی برای تحقیقات آتی و تصمیم‌سازی‌های مبتنی بر شواهد توسط سیاست‌گذاران آموزشی در اکوسیستم‌های دانشگاهی فراهم می‌آورد.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

The impact of artificial intelligence and digital literacy on entrepreneurial intention and behavior: The mediating role of self-efficacy and the moderating role of social support in academic environments

نویسندگان [English]

  • anvar hajizadeh 1
  • mohammad hassani 1
  • naser shirbagi 2
1 Department of Educational Sciences, Urmia University, Urmia, Iran.
2 Department of Educational Sciences, University of Kurdistan, Sanandaj, Iran
چکیده [English]

ABSTRACT

Purpose: The aim of this study is to investigate the role of emerging technologies, especially artificial intelligence and digital literacy, in enhancing entrepreneurial intentions and behavior among graduate students in a university setting. Focusing on Urmia University as a conducive environment for the development of innovative businesses, this study designs and tests an integrated model in which the impact of technological variables on entrepreneurial constructs is explained through the mediating role of entrepreneurial self-efficacy and the moderating role of perceived social support. In this framework, the study shows that improving digital and technological capacities, along with strengthening psychological and social mechanisms, can pave the way for the formation and development of entrepreneurial tendencies and behaviors among graduate students.

Method: This applied study is descriptive-correlational in nature with a quantitative approach. The statistical population consisted of all master’s and doctoral students in the Faculty of Engineering and Electrical and Computer Engineering at Urmia University during the 2024–2025 academic year (N = 901). Using Cochran’s formula, the sample size was calculated as 269; to increase validity and compensate for potential attrition, 350 questionnaires were distributed, of which 300 valid questionnaires were returned (response rate = 85.7%). Sampling was performed via proportionate stratified random sampling based on degree level and major. Data collection instruments included six standardized and validated questionnaires: the AI Learning Intention Scale (AILIS; Chai et al., 2024), Digital Literacy (Martin, 2008), Entrepreneurial Behavior (Gio et al., 2020), Entrepreneurial Intention (Chen & Linan, 2009), Entrepreneurial Self-Efficacy (De Noble et al., 1999), and the Multidimensional Perceived Social Support Scale (Zimet et al., 1988). Data analysis was conducted using Structural Equation Modeling (SEM) with SPSS version 26 and AMOS version 26.

Findings: The SEM results indicated that artificial intelligence and digital literacy have significant positive direct effects on entrepreneurial intention and entrepreneurial behavior. Entrepreneurial self-efficacy plays a significant mediating role in the relationship between technological variables and entrepreneurial outcomes; higher levels of self-efficacy strengthen the impact of AI and digital literacy on these outcomes. In addition, perceived social support positively and significantly moderated the relationship between digital literacy and entrepreneurial self-efficacy—meaning that at higher levels of social support, the positive effect of digital literacy on students’ entrepreneurial self-efficacy is enhanced. However, the moderating role of perceived social support in the relationship between artificial intelligence and entrepreneurial self-efficacy was not significant.

Conclusion: The findings of this research underscore the fundamental and multifaceted importance of emerging technologies in developing entrepreneurial capacities within university environments. Empowering students in the applications of artificial intelligence and enhancing their digital literacy—when accompanied by strengthening self-efficacy beliefs and creating supportive networks—can significantly lead to the development of entrepreneurial intention and behavior and ultimately the formation of innovative ventures in the university ecosystem. These results necessitate a strategic revision of university policies and educational programs. Practical recommendations include designing and implementing interactive and project-based courses in AI and digital literacy; holding skill-building workshops focused on various dimensions of entrepreneurial self-efficacy; establishing and supporting technology incubators and accelerators; and developing active communication and support networks among students, faculty, and entrepreneurship support institutions. By elucidating the psychological and social mechanisms that influence digital entrepreneurship development, this study provides a theoretical and practical framework for future research and evidence-based decision-making by educational policymakers in university ecosystems.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Keywords:Artificial intelligence
  • digital literacy
  • entrepreneurial intention and behavior
  • entrepreneurial self-efficacy
  • social support
Ajzen, I. (1991). The theory of planned behaviour. Organizational Behaviour and Human Decision Processes, 50(2), 179–211. https://doi.org/10.1016/0749-5978(91)90020-T.
 Audretsch, D. B., Belitski, M., & Cherkas, N. (2021). Entrepreneurial ecosystems in cities: The role of institutions. PLOS ONE, 16(3), e0247609. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0247609.
Bachmann, N., Rose, R., Maul, V., & Holzle, K. (2024). What makes for future entrepreneurs? The role of digital competencies for entrepreneurial intention. Journal of Business Research, 174, 114481. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2023.114481.
Bandura, A. (1997). Self-efficacy: The exercise of control. W H Freeman and Company.
Baron, R. A. (2004). The cognitive perspective: A valuable tool for answering entrepreneurship’s basic why questions. Journal of Business Venturing, 19(2), 221–239. https://doi.org/10.1016/S0883-9026(03)00008-6.
Baron, R. A. (2008). The role of affect in the entrepreneurial process. Academy of Management Review, 33(2), 328–340.
 Baron, R. M., & Kenny, D. A. (1986). The moderator–mediator variable distinction in social psychological research: Conceptual, strategic, and statistical considerations. Journal of Personality and Social Psychology, 51(6), 1173–1182. https://doi.org/10.1037/0022-3514.51.6.1173
Brynjolfsson, E., & McAfee, A. (2017). The second machine age: Work, progress, and prosperity in a time of brilliant technologies. W. W. Norton & Company.
Chen, Y., Li, X., & Liu, Y. (2023). How does artificial intelligence empower gig workers’ entrepreneurial self-efficacy and performance? An empirical study based on the job demands-resources model. International Journal of Information Management, 73, 102692.
Cho, J., Jang, H., Park, H., Noh, Y., Sohn, J., Koh, S. B., ... & Kim, C. (2023). Alzheimer’s disease-like cortical atrophy mediates the effect of air pollution on global cognitive function. Environment international171, 107703.
Compeau, D., & Higgins, C. (1995). Computer Self-Efficacy: Development of a Measure and Initial Test. MIS Quarterly, 19, 189-211. https://doi.org/10.2307/249688
‏Deci, E. L., & Ryan, R. M. (1985). Intrinsic Motivation and Self-Determination in Human Behavior. New York: Plenum Press http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4899-2271-7
De Noble, A. F., Jung, D., & Ehrlich, S. B. (1999). Entrepreneurial self-efficacy: The development of a measure and its relationship to entrepreneurial action. Frontiers of entrepreneurship research, 1999(1), 73-87.‏
Duong, C. D. (2024). ChatGPT adoption and digital entrepreneurial intentions: An empirical research based on the theory of planned behaviour. Entrepreneurial Business and Economics Review, 12(2). https://doi.org/10.15678/EBER.2024.12020.
Duong, C. D., Le, T. T., Dang, N. S., Do, N. D., & Vu, A. T. (2024). Unraveling the determinants of digital entrepreneurial intentions: Do performance expectancy of artificial intelligence solutions matter? Journal of Small Business and Enterprise Development, 31(7), 1327–1356. https://doi.org/10.1108/JSBED-02-2024-0065 . ingentaconnect.com.
Dwivedi, Y. K., Kshetri, N., Hughes, L., Slade, E. L., Jeyaraj, A., Kar, A. K., ... & Wright, R. (2023). Opinion Paper:“So what if ChatGPT wrote it?” Multidisciplinary perspectives on opportunities, challenges and implications of generative conversational AI for research, practice and policy. International journal of information management71, 102642.‏
Ganuthula, V. R. R., & Balaraman, K. K. (2025). Beyond digital tools: AI as a psychological catalyst reshaping entrepreneurial self-efficacy in an era of uncertainty. SSRN. https://doi.org/10.2139/ssrn.5247064.
Garbuio, M., & Lin, N. (2019). Artificial intelligence as a growth engine for health care startups: Emerging business models. California Management Review, 61(2), 59–83.
Gieure, C., Benavides-Espinosa, M. del M., & Roig-Dobón, S. (2020). The entrepreneurial process: The link between intentions and behavior. Journal of Business Research, 112, 541–548. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2019.11.088.
Kautonen, T., van Gelderen, M., & Fink, M. (2015). Robustness of the theory of planned behavior in predicting entrepreneurial intentions and actions. Entrepreneurship Theory and Practice, 39(3), 655–674. 
Krueger, N. F. Jr., Reilly, M. D., & Carsrud, A. L. (2000). Competing models of entrepreneurial intentions. Journal of Business Venturing, 15(5), 411–432. https://doi.org/10.1016/S0883-9026(98)00033-0
Kulkov, I. (2021). The role of artificial intelligence in business transformation: A case of pharmaceutical companies. Technology in Society, 66, 101629.
Linan, F., & Chen, Y. W. (2009). Development and cross–cultural application of a specific instrument to measure entrepreneurial intentions. Entrepreneurship Theory and Practice, 33(3), 593–617.
Manullang, D. R., & Waspada, I. (2022). Peran self efficacy dalam memoderasi pengaruh digital literacy terhadap entrepreneurial intention. Jurnal Riset Pendidikan Ekonomi, 7(2), 118–129. https://doi.org/10.21067/jrpe.v7i2.6797.
Martin, A. (2008). Digital Literacy and the Digital Society. In C. Lankshear & M. Knobel (Eds.), Digital Literacies: Concepts, Policies and Practices (pp. 151-176). New York: PeteLang.
Mensah, C., Kugbonu, M. A., Appietu, M. E., Nti, G., & Forson, M. (2024). Social support, computer self-efficacy, online learning engagement and satisfaction among undergraduate hospitality students. Cogent Education. https://doi.org/10.1080/2331186X.2024.2335803.
Morris, M. H., & Kuratko, D. F. (2010). Corporate entrepreneurship & innovation. Cengage Learning.
Mulyono, L. A., Soetjipto, B. E., & Hermawan, A. (2023). The relationship between entrepreneurship education and digital literacy on entrepreneurial intention through self-efficacy as an intervening variable. https://doi.org/10.56442/ieti.v1i3.338.
Newman, A., Obschonka, S., Schwarz, E., Cohen, W., & Nielsen, S. (2019). Entrepreneurial self-efficacy: A systematic review of the literature on its measurement and antecedents. International Small Business Journal: Researching Entrepreneurship, 37(3), 211–239. https://doi.org/10.1177/0266242618809916.
Oberlander, M., Beinicke, A., & Bipp, T. (2020). Digital competencies: A review of the literature and applications in the workplace. Computers & Education, 146, 103752. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2019.103752Obschonka, M., & Audretsch, D. B. (2019). Artificial intelligence and big data in entrepreneurship: A new era has begun. Small Business Economics. https://doi.org/10.1007/s11187-019-00202-4.
Obschonka, M., & Audretsch, D. B. (2019). Artificial intelligence and big data in entrepreneurship: A new era has begun. Small Business Economics, 53(3), 529-539. https://doi.org/10.1007/s11187-019-00202-4
Owunna, R., Alias, S. N., & Ajobi, A. O. (2024). Influence of Self-Efficacy and Social Support on Entrepreneurial Behavior among Universiti Putra Malaysia undergraduate Students. International Journal of Academic Research in Business and Social Sciences14(11), 2282-2302.
Porter, M. E., Stern, S., & Green, M. (2014). Social progress index 2014. Washington, DC: Social Progress Imperative.
Rong, Y. (2025). The Significance and Contributions of Startups Driving Economic Growth. Advances in Economics, Management and Political Sciences149(1), 5–11. https://doi.org/10.54254/2754-1169/2024.19255.
Russell, S., Norvig, P., Popineau, F., Miclet, L., & Cadet, C. (2021). Intelligence artificielle: Une approche moderne (4ᵉ éd.). Pearson France.
Sanchez-Garcia, V. E., Gallego, C., Márquez García, J. A., & Peribáñez Blasco, E. (2024). The green entrepreneurial self-efficacy as an innovation factor that enables the creation of new sustainable business. Sustainability, 16(16), 7197. https://doi.org/10.3390/su16167197.
Shahab, Y., Yu, C., Arbizu, A. D., & Haider, M. J. (2019). Entrepreneurial self-efficacy and intention: Do entrepreneurial creativity and education matter? International Journal of Entrepreneurial Behaviour & Research, 25(2), 259–280. https://doi.org/10.1108/IJEBR-12-2017-0522.
Shane, S., & Venkataraman, S. (2000). The promise of entrepreneurship as a field of research. Academy of Management Review, 25(1), 217–224. https://doi.org/10.2307/259027.
Shirokova, G., Osiyevskyy, O., Bogatyreva, K., Edelman, L. F., & Manolova, T. S. (2022). Moving from intentions to actions in youth entrepreneurship: An institutional perspective. Entrepreneurship Research Journal, 12(1), 25–69. https://doi.org/10.1515/erj-2019-0201.
Slomski, V. G., Tavares de Souza Junior, A. V., Lavarda, C. E. F., Simão Kaveski, I. D., Slomski, V., Frois de Carvalho, R., & Fontes de Souza Vasconcelos, A. L. (2024). Environmental factors, personal factors, and the entrepreneurial intentions of university students from the perspective of the theory of planned behavior: Contributions to a sustainable vision of entrepreneurship in the business area. Sustainability, 16(13), 5304. https://doi.org/10.3390/su16135304.
Song, L. L., Lai, K. K., Tso, K. F. G., & Yen, J. (2020). Entrepreneurship measurement and comparison: Holistic acceptability global entrepreneurship index. Journal of Systems Science and Complexity, 6, 1959–1979. https://doi.org/10.1007/s11424-020-8240-y.
Soni, N., Sharma, E. K., Singh, N., & Kapoor, A. (2020). Artificial intelligence in business: From research and innovation to market deployment. Procedia Computer Science, 167, 2200–2210.
Stam, E., & Van de Ven, A. (2021). Entrepreneurial ecosystem elements. Small Business Economics, 56(2), 809-832.​
Tiwasing, P. (2021). Social media business networks and SME performance: A rural–urban comparative analysis. Growth and Change, 52(3), 1892–1913.
Urbano, D., Aparicio, S., & Audretsch, D. (2019). Twenty-five years of research on institutions, entrepreneurship, and economic development: what have we learned?. Small Business Economics, 53(1), 21-49.
Vartanian, A., Rieder, A., & Strießnig, E. (2022). Artificial intelligence in business: A review of emerging research topics and future research directions. Telematics and Informatics Reports, 8 ,100021.
Venkatesh, V., Morris, M. G., Davis, G. B., & Davis, F. D. (2003). User acceptance of information technology: Toward a unified view. MIS quarterly, 425-478
Vuorikari, R., Punie, Y., Carretero Gomez, S., & Van den Brande, G. (2022). DigComp 2.2: The Digital Competence Framework for Citizens: With New Examples of Knowledge, Skills and Attitudes. Publications Office of the European Union. https://doi.org/10.2760/115376.
Zimet, G. D., Dahlem, N. W., Zimet, S. G., & Farley, G. K. (1988). The Multidimensional Scale of Perceived Social Support. Journal of Personality Assessment, 52(1), 30–41. https://doi.org/10.1207/s15327752jpa5201_2.