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                                            [0] => Forecasting Ghanaian Medical Library Users’ Artificial Intelligence (AI) Technology’s Acceptance and Use
                                            [1] => Previsión de la aceptación y el uso de la tecnología de Inteligencia Artificial (IA) por parte de los usuarios de la biblioteca médica de Ghana
                                            [2] => Previsão da aceitação e uso da tecnologia de Inteligência Artificial (IA) pelos usuários da biblioteca de medicina em Gana
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                                            [0] => Objective. This study investigated the behavioural intentions of medical students in an academic library regarding the use of AI-assisted technologies for research and learning. Method. Employing a survey research design and a quantitative approach, the study sampled 302 respondents using Krejcie and Morgan’s published table. Statistical analyses were conducted using the Statistical Package for Social Sciences (SPSS) version 26, with linear and multiple linear regressions utilised to establish relationships between variables. Results. The results of the study indicate that perceived usefulness, perceived ease of use, and self-efficacy within the extended Technology Acceptance Model (TAM) significantly influence the behavioural intention to utilise AI in an academic library in Ghana. Additionally, the results suggest that perceived usefulness plays a more significant role in influencing behavioural intention compared to perceived ease of use. Furthermore, the study reveals a direct relationship between behavioural intention and use behaviour within TAM. Conclusion. This study underscores the critical factors within the extended Technology Acceptance Model that drive the adoption of AI in academic libraries in Ghana. The results highlight the paramount importance of perceived usefulness in shaping behavioural intention, surpassing the impact of perceived ease of use. Moreover, the direct link between behavioural intention and actual use behaviour reaffirms the model’s applicability in predicting technology adoption. These insights provide a valuable foundation for developing strategies to enhance AI integration in academic libraries, ultimately improving their operational efficiency and service delivery.
                                            [1] => Objetivo. Este estudio investigó las intenciones de comportamiento de los estudiantes de medicina de una biblioteca académica en relación con el uso de tecnologías asistidas por IA para la investigación y el aprendizaje. Método. Empleando un diseño de investigación por encuesta y un enfoque cuantitativo, el estudio tomó una muestra de 302 encuestados utilizando la tabla publicada de Krejcie y Morgan. Los análisis estadísticos se realizaron con el paquete estadístico Statistical Package for Social Sciences (SPSS) versión 26, y se utilizaron regresiones lineales y lineales múltiples para establecer las relaciones entre las variables. Resultados. Los resultados del estudio indican que la utilidad percibida, la facilidad de uso percibida y la autoeficacia dentro del Modelo de Aceptación de la Tecnología (TAM) ampliado influyen significativamente en la intención conductual de utilizar la IA en una biblioteca académica de Ghana. Además, los resultados sugieren que la utilidad percibida desempeña un papel más significativo a la hora de influir en la intención de comportamiento que la facilidad de uso percibida. Además, el estudio revela una relación directa entre la intención conductual y el comportamiento de uso dentro del TAM. Conclusiones. Este estudio subraya los factores críticos dentro del Modelo de Aceptación de la Tecnología ampliado que impulsan la adopción de la IA en las bibliotecas académicas de Ghana. Los resultados ponen de relieve la importancia primordial de la utilidad percibida en la formación de la intención de comportamiento, superando el impacto de la facilidad de uso percibida. Además, la relación directa entre la intención de comportamiento y el comportamiento de uso real reafirma la aplicabilidad del modelo para predecir la adopción de la tecnología. Estos datos proporcionan una base valiosa para desarrollar estrategias que mejoren la integración de la IA en las bibliotecas académicas y, en última instancia, mejoren su eficiencia operativa y la prestación de servicios.
                                            [2] => Objetivo. Este estudo investigou as intenções comportamentais de estudantes de medicina em uma biblioteca acadêmica em relação ao uso de tecnologias assistidas por IA para pesquisa e aprendizado. Método. Empregando um projeto de pesquisa de levantamento e uma abordagem quantitativa, o estudo incluiu uma amostra de 302 respondentes usando a tabela publicada por Krejcie e Morgan. As análises estatísticas foram conduzidas usando o Statistical Package for Social Sciences (SPSS) versão 26, com regressões lineares e lineares múltiplas utilizadas para estabelecer relações entre as variáveis. Resultados. Os resultados do estudo indicam que a utilidade percebida, a facilidade de uso percebida e a autoeficácia dentro do Modelo de Aceitação de Tecnologia (TAM) estendido influenciam significativamente a intenção comportamental de utilizar a IA em uma biblioteca acadêmica em Gana. Além disso, os resultados sugerem que a utilidade percebida desempenha um papel mais significativo na influência da intenção comportamental em comparação com a facilidade de uso percebida. Além disso, o estudo revela uma relação direta entre a intenção comportamental e o comportamento de uso no TAM. Conclusão. Este estudo ressalta os fatores críticos do Modelo de Aceitação de Tecnologia estendido que impulsionam a adoção da IA nas bibliotecas acadêmicas de Gana. Os resultados destacam a importância primordial da utilidade percebida na formação da intenção comportamental, superando o impacto da facilidade de uso percebida. Além disso, a ligação direta entre a intenção comportamental e o comportamento de uso real reafirma a aplicabilidade do modelo na previsão da adoção da tecnologia. Essas percepções fornecem uma base valiosa para o desenvolvimento de estratégias para aprimorar a integração da IA em bibliotecas acadêmicas, melhorando, em última análise, sua eficiência operacional e a prestação de serviços.
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