机构名称：
¥ 2.0
表2提供了与在工作场所采用AI相关的各种结构的可靠性和有效性指标的详细概述。所有构建体均表现出很高的内部一致性，如克朗巴赫（Cronbach）的alpha值高于0.70的阈值所示，范围从PASC的0.823到UAUAC的0.966。这表明每个构造中的项目都非常相关且可靠，可用于衡量AI技术采用的特定方面，如头发，Black，Babin和Anderson（2019）所支持。AVE值高于0.50。但是，UAUAC和PASC的值低于Hair等。（2019）推荐。Malhotra和Dash（2011）断言，构建可靠性是令人满意的，因为AVE可能是一个过于严格的措施。因此，评估仅依赖于构造可靠性（CR），并且确定构造表现出足够的收敛有效性（Purnomo，2017）。
如何感知AI实用程序和AI自我效能感...- UJ内容
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