DOI: https://doi.org/10.1057/s41599-024-03101-6
تاريخ النشر: 2024-05-03
المؤلف: Hua Du وآخرون
الموضوع الرئيسي: التعلم عبر الإنترنت والتحليلات
نظرة عامة
تستكشف هذه الدراسة العوامل المحددة لنوايا معلمي K-12 لتعلم الذكاء الاصطناعي (AI) في الصين، مع تسليط الضوء على الدور الحاسم لمحو الأمية في الذكاء الاصطناعي والوعي الأخلاقي. تم تحليل بيانات استقصائية من 318 معلمًا عبر ستة عشر مقاطعة باستخدام نهج نمذجة المعادلات الهيكلية على مرحلتين. تكشف النتائج أن تصورات المعلمين للذكاء الاصطناعي من أجل الخير الاجتماعي وفعالية الذات في تعلم الذكاء الاصطناعي هي عوامل محددة مباشرة لنواياهم السلوكية لتعلم الذكاء الاصطناعي. بالإضافة إلى ذلك، تؤثر محو الأمية في الذكاء الاصطناعي بشكل كبير على هذه التصورات وفعالية الذات، بينما تؤثر أيضًا بشكل غير مباشر على الوعي بأخلاقيات الذكاء الاصطناعي والنوايا السلوكية.
تساهم الدراسة في الأدبيات من خلال كونها واحدة من أولى الدراسات التي تفحص تجريبيًا التفاعل بين محو الأمية في الذكاء الاصطناعي، والوعي الأخلاقي، والنوايا السلوكية بين معلمي K-12. تؤكد أن محو الأمية في الذكاء الاصطناعي هو متغير خارجي رئيسي يؤثر على مواقف المعلمين تجاه الذكاء الاصطناعي، وفعالية الذات، والوعي الأخلاقي، حيث يمثل 75% من التباين في نواياهم لتعلم الذكاء الاصطناعي. كما تحدد الأبحاث عوامل ديموغرافية، مثل العمر والتخصص، التي تؤثر على وعي المعلمين بأخلاقيات الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، تعترف الدراسة بالقيود، بما في ذلك التفاوتات الإقليمية في موارد الذكاء الاصطناعي والاعتماد على البيانات المبلغ عنها ذاتيًا، مما يشير إلى الحاجة إلى مزيد من البحث لتعزيز قوة وعمومية النتائج.
مقدمة
تسلط مقدمة ورقة البحث الضوء على الاندماج المتزايد للذكاء الاصطناعي (AI) في السياقات التعليمية، مما يقدم كل من الفرص والتحديات للابتكار التعليمي. على الرغم من الفوائد المحتملة، يفتقر العديد من المعلمين إلى فهم شامل للذكاء الاصطناعي، مما يعيق قدرتهم على تنفيذ أنشطة التعلم المعتمدة على الذكاء الاصطناعي بشكل فعال. يبرز هذا الفجوة ضرورة تعزيز التعلم المهني للمعلمين بشأن الذكاء الاصطناعي، لا سيما في قطاع K-12، حيث يوجد نقص ملحوظ في الأبحاث التي تركز على تعليم المعلمين في هذا المجال.
يؤكد المؤلفون على أهمية التحقيق في نوايا معلمي K-12 لتعلم الذكاء الاصطناعي، حيث إن ذلك أمر حاسم للتدريس الفعال للذكاء الاصطناعي. يشيرون إلى أن نماذج النية السلوكية التقليدية، مثل نظرية العمل المعقول (TRA)، ونظرية السلوك المخطط (TPB)، ونموذج قبول التكنولوجيا (TAM)، نادرًا ما تم تطبيقها في أبحاث تعليم الذكاء الاصطناعي. علاوة على ذلك، غالبًا ما تتجاهل هذه النماذج عوامل حاسمة مثل محو الأمية في الذكاء الاصطناعي والوعي الأخلاقي، والتي تعتبر أساسية في سياق تعقيد الذكاء الاصطناعي وآثاره الأخلاقية. تهدف الورقة إلى استكشاف هذه العوامل السابقة من خلال اقتراح نموذج يدمج محو الأمية في الذكاء الاصطناعي والوعي الأخلاقي مع TRA وTPB، مما يساهم في تطوير برامج مهنية لمعلمي K-12 تركز على تعلم الذكاء الاصطناعي.
النتائج
تؤكد نتائج الدراسة نموذج البحث المفاهيمي الذي يتكون من أربعة أبعاد فرعية للوعي بأخلاقيات الذكاء الاصطناعي: الشفافية، المسؤولية، العدالة، والاستدامة. باستخدام تحليل العوامل التأكيدية (CFA)، أظهر نموذج القياس من الدرجة الأولى، الذي يتكون من 12 مؤشرًا، مؤشرات ملائمة مقبولة ($\chi^2 = 157.223$, $df = 48$, $p = 0.000$, RMSEA = 0.085, CFI = 0.965, TLI = 0.952)، كما فعل العامل من الدرجة الثانية للوعي بأخلاقيات الذكاء الاصطناعي ($\chi^2 = 176.537$, $df = 50$, $p = 0.000$, RMSEA = 0.089, CFI = 0.960, TLI = 0.947). بعد استبعاد ثلاثة عناصر إشكالية، حافظ نموذج القياس المعدل على مؤشرات ملائمة قوية ($\chi^2 = 856.382$, $df = 285$, $p = 0.000$, RMSEA = 0.080, CFI = 0.927, TLI = 0.917)، مما يؤكد الصلاحية التلازمية والتمييزية.
كشفت تحليل 11 فرضية عن معاملات مسار مهمة، حيث تؤثر تصورات معلمي K-12 للذكاء الاصطناعي من أجل الخير الاجتماعي (PAIS) بشكل مباشر على نواياهم السلوكية (BI) لتعلم الذكاء الاصطناعي ($\beta = 0.62$, $p = 0.000$). بالإضافة إلى ذلك، وُجد أن فعالية الذات في تعلم الذكاء الاصطناعي (SE) ومحو الأمية في الذكاء الاصطناعي (AIL) تؤثر بشكل كبير على كل من PAIS وBI. كما أظهرت المتغيرات الضابطة، وخاصة العمر والتخصص، تأثيرات كبيرة على الوعي بأخلاقيات الذكاء الاصطناعي (AAIE). أشار اختبار سوبل إلى أن محو الأمية في الذكاء الاصطناعي يؤثر بشكل غير مباشر على BI من خلال PAIS وفعالية الذات، بينما أثر AAIE بشكل غير مباشر على BI من خلال PAIS. بشكل عام، تدعم النتائج قوة النموذج المقترح وصلاحية الفرضيات المبنية، كما هو موضح في الجداول والأشكال المرفقة.
المناقشة
تستكشف الدراسة العوامل التي تؤثر على نوايا معلمي K-12 السلوكية لتعلم الذكاء الاصطناعي (AI)، باستخدام نظرية العمل المعقول (TRA) ونظرية السلوك المخطط (TPB) كأطر أساسية. تفترض أن تصورات المعلمين للذكاء الاصطناعي من أجل الخير الاجتماعي (PAIS) وفعالية الذات في تعلم الذكاء الاصطناعي هي عوامل محددة مباشرة لنواياهم في الانخراط في تعلم الذكاء الاصطناعي. علاوة على ذلك، تسلط الأبحاث الضوء على أهمية محو الأمية في الذكاء الاصطناعي والوعي بأخلاقيات الذكاء الاصطناعي كمتنبئين غير مباشرين لهذه النوايا السلوكية. تشير النتائج إلى أن تعزيز محو الأمية في الذكاء الاصطناعي لدى المعلمين أمر حاسم، حيث يؤثر بشكل مباشر على PAIS وفعالية الذات والوعي الأخلاقي، مما يعزز بالتالي الرغبة الأكبر في التعلم عن الذكاء الاصطناعي.
تحدد الدراسة أيضًا عوامل ديموغرافية، مثل عمر المعلمين وتخصصهم ومنطقة المدرسة، كعوامل مؤثرة على وعيهم بأخلاقيات الذكاء الاصطناعي وPAIS. ومن الجدير بالذكر أن المعلمين في المناطق الحضرية قد يكون لديهم تعرض أكبر لتقنيات الذكاء الاصطناعي وفوائدها الاجتماعية مقارنة بنظرائهم في المناطق الريفية. تؤكد الأبحاث على ضرورة أن تركز برامج التطوير المهني على تحسين محو الأمية في الذكاء الاصطناعي، وفعالية الذات، والفهم الأخلاقي بين المعلمين، مما يجهزهم لدمج الذكاء الاصطناعي بشكل فعال في ممارساتهم التعليمية. بشكل عام، يأخذ النموذج الذي تم تطويره في هذه الدراسة في الاعتبار 75% من التباين في نوايا المعلمين السلوكية لتعلم الذكاء الاصطناعي، مما يمثل مساهمة كبيرة في الأدبيات حول تعليم الذكاء الاصطناعي.
DOI: https://doi.org/10.1057/s41599-024-03101-6
Publication Date: 2024-05-03
Author(s): Hua Du et al.
Primary Topic: Online Learning and Analytics
Overview
This study investigates the determinants of K-12 teachers’ intentions to learn artificial intelligence (AI) in China, highlighting the critical role of AI literacy and ethical awareness. Survey data from 318 teachers across sixteen provinces were analyzed using a two-step structural equation modeling approach. The findings reveal that teachers’ perceptions of AI for social good and their self-efficacy in learning AI are direct determinants of their behavioral intentions to learn AI. Additionally, AI literacy significantly influences these perceptions and self-efficacy, while also indirectly affecting awareness of AI ethics and behavioral intentions.
The study contributes to the literature by being one of the first to empirically examine the interplay between AI literacy, ethical awareness, and behavioral intentions among K-12 teachers. It establishes that AI literacy is a key exogenous variable impacting teachers’ attitudes towards AI, self-efficacy, and ethical awareness, accounting for 75% of the variance in their intentions to learn AI. The research also identifies demographic factors, such as age and major, that influence teachers’ awareness of AI ethics. However, the study acknowledges limitations, including regional disparities in AI resources and reliance on self-reported data, suggesting the need for further research to enhance the robustness and generalizability of the findings.
Introduction
The introduction of the research paper highlights the increasing integration of Artificial Intelligence (AI) in educational contexts, presenting both opportunities and challenges for educational innovation. Despite the potential benefits, many educators lack a comprehensive understanding of AI, which hampers their ability to effectively implement AI-based learning activities. This gap underscores the necessity for enhanced professional learning for teachers regarding AI, particularly in the K-12 sector, where there is a notable scarcity of research focused on teacher education in this area.
The authors emphasize the importance of investigating K-12 teachers’ intentions to learn AI, as this is crucial for effective AI teaching. They note that traditional behavioral intention models, such as the Theory of Reasoned Action (TRA), Theory of Planned Behavior (TPB), and Technology Acceptance Model (TAM), have rarely been applied in AI education research. Furthermore, these models often overlook critical factors like AI literacy and ethical awareness, which are essential in the context of AI’s complexity and ethical implications. The paper aims to explore these antecedents by proposing a model that integrates AI literacy and ethical awareness with TRA and TPB, ultimately contributing to the development of professional programs for K-12 teachers focused on AI learning.
Results
The results of the study validate a conceptual research model comprising four sub-dimensions of awareness of AI ethics: transparency, responsibility, justice, and sustainability. Using Confirmatory Factor Analysis (CFA), the first-order measurement model, consisting of 12 indicators, demonstrated acceptable fit indices ($\chi^2 = 157.223$, $df = 48$, $p = 0.000$, RMSEA = 0.085, CFI = 0.965, TLI = 0.952), as did the second-order factor of awareness of AI ethics ($\chi^2 = 176.537$, $df = 50$, $p = 0.000$, RMSEA = 0.089, CFI = 0.960, TLI = 0.947). Following the exclusion of three problematic items, the modified measurement model maintained strong fit indices ($\chi^2 = 856.382$, $df = 285$, $p = 0.000$, RMSEA = 0.080, CFI = 0.927, TLI = 0.917), confirming convergent and discriminant validity.
The analysis of 11 hypotheses revealed significant path coefficients, with K-12 teachers’ perceptions of AI for social good (PAIS) directly influencing their behavioral intentions (BI) to learn AI ($\beta = 0.62$, $p = 0.000$). Additionally, self-efficacy in learning AI (SE) and AI literacy (AIL) were found to significantly impact both PAIS and BI. Control variables, particularly age and major, also showed significant effects on awareness of AI ethics (AAIE). The Sobel test indicated that AI literacy indirectly influenced BI through PAIS and self-efficacy, while AAIE indirectly affected BI mediated by PAIS. Overall, the findings support the robustness of the proposed model and the validity of the constructed hypotheses, as detailed in the accompanying tables and figures.
Discussion
The study investigates the factors influencing K-12 teachers’ behavioral intentions to learn artificial intelligence (AI), utilizing the Theory of Reasoned Action (TRA) and the Theory of Planned Behavior (TPB) as foundational frameworks. It posits that teachers’ perceptions of AI for social good (PAIS) and their self-efficacy in learning AI are direct determinants of their intentions to engage in AI learning. Furthermore, the research highlights the significance of AI literacy and awareness of AI ethics as indirect predictors of these behavioral intentions. The findings suggest that enhancing teachers’ AI literacy is crucial, as it directly impacts their PAIS, self-efficacy, and ethical awareness, thereby fostering a greater willingness to learn about AI.
The study also identifies demographic factors, such as teachers’ age, major, and school district, as influential on their awareness of AI ethics and PAIS. Notably, urban teachers may have more exposure to AI technologies and their societal benefits compared to their rural counterparts. The research underscores the necessity for professional development programs to focus on improving AI literacy, self-efficacy, and ethical understanding among teachers, thereby equipping them to effectively integrate AI into their educational practices. Overall, the model developed in this study accounts for 75% of the variance in teachers’ behavioral intentions to learn AI, marking a significant contribution to the literature on AI education.