DOI: https://doi.org/10.6007/ijarped/v14-i3/25196
تاريخ النشر: 2025-07-27
المؤلف: Khoo Wan Ching وآخرون
الموضوع الرئيسي: اعتماد التكنولوجيا وسلوك المستخدم
نظرة عامة
تستكشف هذه الورقة البحثية العوامل التي تؤثر على قبول المعلمين للذكاء الاصطناعي (AI) في التعليم، باستخدام نموذج قبول التكنولوجيا الأصلي (TAM) الذي طوره ديفيس في عام 1986. تؤكد الدراسة على أهمية كفاءة المعلمين الذاتية، والخبرة التعليمية، والقدرة الرقمية، والمعايير الذاتية في تشكيل قبولهم لتقنيات الذكاء الاصطناعي. من خلال التركيز على مفاهيم مثل الفائدة المدركة (PU)، وسهولة الاستخدام المدركة (PEU)، والموقف تجاه الاستخدام (ATT)، والاستخدام الفعلي للنظام (ASU)، تهدف الورقة إلى توضيح كيف تؤثر هذه العناصر على استعداد المعلمين لتبني أدوات الذكاء الاصطناعي في ممارساتهم التعليمية.
تشير النتائج إلى أن المعلمين يميلون أكثر إلى تبني تطبيقات الذكاء الاصطناعي عندما يرون أن هذه الأدوات مفيدة لتعزيز فعالية التعليم وتفاعل الطلاب، فضلاً عن سهولة دمجها في روتينهم اليومي. على وجه الخصوص، تُعتبر أدوات الذكاء الاصطناعي التي تساعد في أتمتة المهام الإدارية، وتوفير التغذية الراجعة الفورية، أو المساعدة في تخطيط الدروس مواتية. كما تسلط الورقة الضوء على أنه بينما تؤثر المتغيرات الخارجية على PU و PEU، يتم اعتبارها ضمن إطار نموذج TAM الأصلي بدلاً من نموذج موسع. توفر هذه الدراسة فهمًا أساسيًا يمكن أن يُفيد الدراسات المستقبلية والمبادرات السياسية التي تهدف إلى تعزيز دمج الذكاء الاصطناعي في البيئات التعليمية.
مقدمة
تسلط مقدمة الورقة البحثية الضوء على التأثير التحويلي للذكاء الاصطناعي (AI) عبر مختلف القطاعات، وخاصة في التعليم. مع تطور تقنيات الذكاء الاصطناعي، تقدم حلولًا مبتكرة تعزز الكفاءة، وتؤتمت العمليات، وتحسن اتخاذ القرار. يعد دمج الذكاء الاصطناعي في السياقات التعليمية مهمًا بشكل خاص نظرًا لإمكانيته في تخصيص التعلم، وأتمتة التغذية الراجعة، وتعزيز التعليم الشامل. ومع ذلك، لا يزال هناك فجوة في فهم استعداد المعلمين ورغبتهم في تبني هذه التقنيات، وهو أمر حاسم للدمج الناجح.
تتتبع الورقة تطور الذكاء الاصطناعي منذ بدايته في الخمسينيات إلى تطبيقاته الحالية في مجالات متنوعة، بما في ذلك التعليم. تؤكد على قدرة الذكاء الاصطناعي على محاكاة الوظائف الإدراكية البشرية، مما يعزز ممارسات التعليم والتعلم. تشمل الفوائد الرئيسية للذكاء الاصطناعي في التعليم التعليم المخصص الذي يتناسب مع احتياجات الطلاب الفردية والقدرة على مراقبة التقدم بشكل فعال. تشير المقدمة أيضًا إلى نموذج قبول التكنولوجيا (TAM) كإطار لفهم العوامل التي تؤثر على قبول المعلمين للذكاء الاصطناعي، مشيرة إلى أن الفائدة المدركة وسهولة الاستخدام هما محوران رئيسيان للتبني، إلى جانب عوامل أخرى مثل الكفاءة الذاتية والقدرة الرقمية. تهدف الدراسة إلى استكشاف هذه العوامل لتسهيل الاستخدام الفعال للذكاء الاصطناعي في البيئات التعليمية.
النتائج
تسلط النتائج من هذا البحث الضوء على الدور الحاسم للفائدة المدركة (PU) في التأثير على قبول المعلمين للذكاء الاصطناعي (AI) في البيئات التعليمية، كما هو موضح في إطار نموذج قبول التكنولوجيا (TAM). تُعرف الفائدة المدركة بأنها مدى اعتقاد المعلمين بأن أدوات الذكاء الاصطناعي يمكن أن تعزز أدائهم التعليمي. تشير الدراسة إلى أن المعلمين يميلون أكثر إلى تبني الذكاء الاصطناعي عندما يرونه مفيدًا لتحسين النتائج التعليمية، وجذب الطلاب، وتخصيص تجارب التعلم. علاوة على ذلك، يقدر المعلمون أتمتة المهام الإدارية، وتوليد التغذية الراجعة الفورية، وتسريع إعداد الدروس، مما يقلل بشكل جماعي من عبء عملهم ويعزز كفاءة العمل.
تدعم هذه النتائج، فيلي وزافيروبولوس (2024) الذين حددوا الفائدة المدركة كأهم مؤشر على نية المعلمين في استخدام أدوات التعليم المعتمدة على الذكاء الاصطناعي. بالإضافة إلى ذلك، تؤكد أبحاث لو وآخرون (2024) أن الفائدة المدركة تؤثر إيجابيًا على المواقف السلوكية للمعلمين ورغبتهم في استخدام المحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي (AIGC) في تعليمهم. كشفت التحليلات عن معامل مسار كبير (~0.499) لتأثير الفائدة المدركة على مواقف المعلمين وتأثير مباشر على نيتهم السلوكية لاستخدام الذكاء الاصطناعي، يتراوح من 0.332 إلى 0.466 عبر مجموعات المعلمين المختلفة. وهذا يبرز أنه عندما يرى المعلمون أن أنظمة الذكاء الاصطناعي مريحة وداعمة، فإن دافعهم لتبني هذه التقنيات يزيد بشكل كبير.
المناقشة
تسلط قسم المناقشة في الورقة البحثية الضوء على التعقيدات المحيطة بقبول الذكاء الاصطناعي (AI) في التعليم، وخاصة بين المعلمين. تحدد فجوة كبيرة في الأدبيات بشأن محددات قبول المعلمين للذكاء الاصطناعي، على الرغم من الاستخدام الواسع لنموذج قبول التكنولوجيا (TAM) لدراسة تبني التكنولوجيا. أسفرت الدراسات السابقة عن نتائج غير متسقة، حيث أشار البعض إلى أن الفائدة المدركة تؤثر بشكل كبير على النوايا السلوكية، بينما لم تدعم أخرى هذه العلاقة. عوامل مثل كفاءة المعلمين الذاتية في استخدام الحاسوب، والخبرة، ونوع التكنولوجيا التي يتم تنفيذها تعقد أيضًا فهم قبول الذكاء الاصطناعي. بالإضافة إلى ذلك، تم تحديد المخاوف الأخلاقية، وخصوصية البيانات، والتحيز الخوارزمي كحواجز حاسمة أمام دمج الذكاء الاصطناعي في البيئات التعليمية، مما يبرز الحاجة إلى أطر أخلاقية لتوجيه استخدام الذكاء الاصطناعي.
تهدف الدراسة إلى معالجة هذه الفجوات من خلال إعادة فحص محددات قبول الذكاء الاصطناعي بين المعلمين من خلال إطار نموذج TAM الأصلي. تسعى لتحديد العوامل الرئيسية التي تؤثر على القبول، بما في ذلك الفائدة المدركة، وسهولة الاستخدام المدركة، والمواقف تجاه الذكاء الاصطناعي، مع مراعاة أيضًا العوامل الخارجية المعدلة. تكمن أهمية هذا البحث في إمكانيته لإبلاغ صانعي السياسات التعليمية والممارسين حول العوامل التي تشكل استعداد المعلمين لتبني تقنيات الذكاء الاصطناعي. من خلال التركيز على المكونات الأساسية لنموذج TAM، تهدف الدراسة إلى تقديم رؤى يمكن أن تعزز تدريب المعلمين، ومبادرات القدرة الرقمية، والدمج العام للذكاء الاصطناعي في الممارسات التعليمية، مما يسهم في النهاية في تنفيذ الذكاء الاصطناعي بشكل فعال وعادل في المدارس.
DOI: https://doi.org/10.6007/ijarped/v14-i3/25196
Publication Date: 2025-07-27
Author(s): Khoo Wan Ching et al.
Primary Topic: Technology Adoption and User Behaviour
Overview
This research paper investigates the factors influencing school teachers’ acceptance of Artificial Intelligence (AI) in education, utilizing the original Technology Acceptance Model (TAM) developed by Davis in 1986. The study emphasizes the importance of teachers’ self-efficacy, teaching experience, digital literacy, and subjective norms in shaping their acceptance of AI technologies. By focusing on constructs such as perceived usefulness (PU), perceived ease of use (PEU), attitude toward using (ATT), and actual system use (ASU), the paper aims to elucidate how these elements impact educators’ willingness to adopt AI tools in their teaching practices.
The findings indicate that teachers are more inclined to embrace AI applications when they perceive these tools as beneficial for enhancing teaching effectiveness and student engagement, as well as easy to integrate into their daily routines. Specifically, AI tools that assist in automating administrative tasks, providing instant feedback, or aiding in lesson planning are viewed favorably. The paper also highlights that while external variables influence PU and PEU, they are considered within the framework of the original TAM rather than through an extended model. This research provides a foundational understanding that can inform future studies and policy initiatives aimed at promoting AI integration in educational settings.
Introduction
The introduction of the research paper highlights the transformative impact of artificial intelligence (AI) across various sectors, particularly in education. As AI technologies evolve, they offer innovative solutions that enhance efficiency, automate processes, and improve decision-making. The integration of AI in educational contexts is particularly significant due to its potential to personalize learning, automate feedback, and foster inclusive education. However, there remains a gap in understanding teachers’ readiness and willingness to adopt these technologies, which is critical for successful integration.
The paper traces the evolution of AI from its inception in the 1950s to its current applications in diverse fields, including education. It emphasizes AI’s capability to mimic human cognitive functions, thereby enhancing teaching and learning practices. Key benefits of AI in education include personalized instruction tailored to individual student needs and the ability to monitor progress effectively. The introduction also references the Technology Acceptance Model (TAM) as a framework for understanding the factors influencing teachers’ acceptance of AI, noting that perceived usefulness and ease of use are central to adoption, alongside other factors such as self-efficacy and digital literacy. The study aims to explore these factors to facilitate the effective utilization of AI in educational settings.
Results
The findings from this research highlight the critical role of Perceived Usefulness (PU) in influencing school teachers’ acceptance of artificial intelligence (AI) in educational settings, as framed by the Technology Acceptance Model (TAM). PU is defined as the extent to which teachers believe that AI tools can enhance their teaching performance. The study indicates that teachers are more inclined to adopt AI when they perceive it as beneficial for improving instructional outcomes, engaging students, and personalizing learning experiences. Furthermore, teachers appreciate the automation of administrative tasks, instant feedback generation, and expedited lesson preparation, which collectively reduce their workload and enhance job efficiency.
Supporting these findings, Velli and Zafiropoulos (2024) identified PU as the most significant predictor of educators’ intention to utilize AI-based educational tools. Additionally, research by Lu et al. (2024) corroborates that PU positively influences teachers’ behavioral attitudes and willingness to use AI-generated content (AIGC) in their teaching. The analysis revealed a substantial path coefficient (~0.499) for PU’s effect on teachers’ attitudes and a direct effect on their behavioral intention to use AI, ranging from 0.332 to 0.466 across different teacher groups. This underscores that when teachers perceive AI systems as convenient and supportive, their motivation to adopt these technologies significantly increases.
Discussion
The discussion section of the research paper highlights the complexities surrounding the acceptance of artificial intelligence (AI) in education, particularly among school teachers. It identifies a significant gap in the literature regarding the determinants of teachers’ acceptance of AI, despite the widespread use of the Technology Acceptance Model (TAM) to study technology adoption. Previous studies have yielded inconsistent findings, with some indicating that perceived usefulness significantly influences behavioral intentions, while others do not support this relationship. Factors such as teachers’ computer self-efficacy, experience, and the type of technology being implemented further complicate the understanding of AI acceptance. Additionally, ethical concerns, data privacy, and algorithmic bias are identified as critical barriers to AI integration in educational settings, emphasizing the need for ethical frameworks to guide AI use.
The study aims to address these gaps by re-examining the determinants of AI acceptance among school teachers through the original TAM framework. It seeks to identify key factors influencing acceptance, including perceived usefulness, perceived ease of use, and attitudes toward AI, while also considering external moderating factors. The significance of this research lies in its potential to inform educational policymakers and practitioners about the factors that shape teachers’ readiness to adopt AI technologies. By focusing on the core components of TAM, the study aims to provide insights that can enhance teacher training, digital literacy initiatives, and the overall integration of AI in educational practices, ultimately contributing to effective and equitable AI implementation in schools.