Human vs. Machine: A Pygmalion Perspective on Anthropomorphism and the Effectiveness of AI Feedback for Individual Learning

透视图(图形) 心理学 多样性(控制论) 领域(数学) 社会心理学 人力资源管理 认知心理学 知识管理 学习理论 资源(消歧) 体验式学习 人力资源 学习效果 人类智力 社会学习 成人学习
作者
Hai‐Jiang Wang,Xuejing Song,Lixin Jiang,Xiaohong Xu,Lirong Long
出处
期刊:Human Resource Management [Wiley]
标识
DOI:10.1002/hrm.70053
摘要

ABSTRACT Despite the widespread adoption of artificial intelligence (AI) in human resource management (HRM) practices, developmental feedback provided by AI does not always achieve its intended effectiveness. Drawing on the Pygmalion theory and the literature on human‐AI interactions, we propose that individuals perceive lower expectation when AI provides developmental feedback, compared to human feedback providers. Perceived expectation positively influences individual learning (i.e., learning motivation and learning performance) and mediates the relationship between feedback provider (human vs. AI) and individual learning. Furthermore, we propose that feedback recipients may perceive higher expectation from anthropomorphic (vs. non‐anthropomorphic) AI, leading to greater learning outcomes. Our findings provide support for these predictions through two scenario‐based experiments (Studies 1 and 2) and a field experiment (Study 3) across a variety of learning contexts. This research sheds new light on the underlying mechanisms of human‐AI interaction and offers practical implications for organizations seeking to utilize AI technology more effectively in employee learning and development.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
咕噜噜发布了新的文献求助10
刚刚
1秒前
1秒前
雍以菱发布了新的文献求助10
2秒前
yao完成签到,获得积分20
2秒前
2秒前
2秒前
今天完成签到,获得积分10
2秒前
踏实的小蘑菇完成签到,获得积分10
2秒前
Demons完成签到,获得积分10
2秒前
神勇葵阴完成签到,获得积分10
2秒前
自然雁风完成签到,获得积分10
3秒前
3秒前
3秒前
杨蒙完成签到,获得积分10
3秒前
KKKKKKK完成签到 ,获得积分10
3秒前
英吉利25发布了新的文献求助10
4秒前
4秒前
4秒前
大个应助上官老师采纳,获得10
4秒前
狂野映萱发布了新的文献求助10
4秒前
吉祥物完成签到,获得积分10
5秒前
123完成签到,获得积分10
5秒前
李健应助随便采纳,获得10
5秒前
神勇葵阴发布了新的文献求助10
6秒前
小研家发布了新的文献求助10
6秒前
Mask完成签到,获得积分10
6秒前
赘婿应助南瓜采纳,获得10
6秒前
6秒前
健壮灰狼完成签到,获得积分10
6秒前
7秒前
暖阳发布了新的文献求助10
7秒前
123456发布了新的文献求助10
7秒前
与可发布了新的文献求助10
7秒前
Lorrie发布了新的文献求助10
7秒前
我是老大应助森夏采纳,获得10
8秒前
8秒前
CodeCraft应助xiaoqi采纳,获得10
8秒前
左鸣发布了新的文献求助10
8秒前
8秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Introduction to strong mixing conditions volume 1-3 5000
Clinical Microbiology Procedures Handbook, Multi-Volume, 5th Edition 2000
The Cambridge History of China: Volume 4, Sui and T'ang China, 589–906 AD, Part Two 1000
The Composition and Relative Chronology of Dynasties 16 and 17 in Egypt 1000
Real World Research, 5th Edition 800
Qualitative Data Analysis with NVivo By Jenine Beekhuyzen, Pat Bazeley · 2024 800
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 计算机科学 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 复合材料 内科学 化学工程 人工智能 催化作用 遗传学 数学 基因 量子力学 物理化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5719773
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 5257547
关于积分的说明 15289528
捐赠科研通 4869516
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2614832
邀请新用户注册赠送积分活动 1564816
关于科研通互助平台的介绍 1522006