DOI: https://doi.org/10.1016/j.tate.2024.104736
تاريخ النشر: 2024-08-22
المؤلف: Yang-Zheng Lan
الموضوع الرئيسي: التعلم عبر الإنترنت والتحليلات
نظرة عامة
تستكشف هذه الدراسة الحالة المختلطة التوترات والدوافع المحيطة بهوية المعلم المهنية (TPI) في سياق برنامج تدريب المعلمين المعزز بالذكاء الاصطناعي في جامعة صينية. باستخدام استبيانات من 216 مشاركًا وتحليلات نوعية لـ 15 معلمًا مختارًا، تحدد البحث التوترات الرئيسية: الجماعية-الفردية، الإنسانية-التكنولوجيا، والاستمرارية-الانفتاح. يقدم ثلاثة نماذج مفاهيمية—الذكاء البشري والذكاء الاصطناعي كمرشد، ومتعاون، ومخترع—مبرزًا ضرورة التدريب المعزز بالذكاء الاصطناعي المخصص للتوفيق بين هويات المعلمين المتنوعة ودوافعهم مع التقدم التكنولوجي.
تؤكد النتائج على أهمية مواءمة التكامل التكنولوجي مع هويات المعلمين ودوافعهم، مشيرة إلى أن مبادرات التطوير المهني المخصصة (TPD) ضرورية لتعزيز تبني الذكاء الاصطناعي بشكل فعال في تعليم المعلمين على مستوى العالم. من خلال دراسة التفاعل بين توترات TPI والدوافع، تقدم الدراسة رؤى قيمة حول كيفية تأثير هذه العوامل على انخراط المعلمين مع الذكاء الاصطناعي، داعية إلى استراتيجيات استراتيجية تدعم المعلمين في التنقل عبر تعقيدات دمج الذكاء الاصطناعي في ممارساتهم التعليمية.
مقدمة
تناقش مقدمة هذه الورقة البحثية الإمكانات التحويلية لدمج الذكاء الاصطناعي (AI) في تدريب المعلمين، مع التأكيد على تأثيره على هوية المعلم المهنية (TPI). يتحدى دمج الذكاء الاصطناعي النماذج التربوية التقليدية، مما يدفع المعلمين إلى التوفيق بين منهجيات التدريس الراسخة والممارسات المعززة بالذكاء الاصطناعي المبتكرة. تؤكد الدراسات الحديثة على الطبيعة المزدوجة لهذا الدمج، مقدمةً كل من الفرص والتحديات التي تؤثر على تصورات المعلمين حول أدوارهم ومعتقداتهم التربوية (Beijaard et al., 2004). مع انتقال المعلمين من مقدمي المعرفة إلى مسهلي التعلم (Chounta et al., 2022)، يواجهون توترات TPI التي تتطلب تطويرًا مهنيًا مستمرًا، خاصة في التكيف مع التحديات الأخلاقية والعملية التي يطرحها الذكاء الاصطناعي (Atlas, 2023).
تسلط الورقة الضوء أيضًا على تباين تأثير الذكاء الاصطناعي عبر سياقات ثقافية مختلفة (محمد و’نيل’ واتسون، 2019)، مما قد يعقد تكيف أساليب الذكاء الاصطناعي مع المعايير التعليمية المحلية. لاستكشاف هذه التوترات TPI وآثارها على دافع المعلم، تستخدم الدراسة نظرية الدافع القائم على الهوية (IBM) ونظرية تحديد الذات (SDT) كإطارات نظرية. تفترض IBM أن الأفراد مدفوعون للعمل بطرق تتماشى مع هوياتهم (Oyserman, 2015)، بينما تؤكد SDT على أهمية الدوافع الداخلية والخارجية في السلوكيات التعليمية (Deci & Ryan, 2000). من خلال تطبيق هذه الإطارات، تهدف الدراسة إلى توضيح كيفية تأثير توترات TPI على دوافع المعلمين لتبني تقنيات الذكاء الاصطناعي وكيف تؤثر هذه الدوافع بدورها على تطويرهم المهني في بيئات تعليمية معززة بالذكاء الاصطناعي.
الطرق
تستخدم الدراسة نهج دراسة حالة مختلطة، تشرك المشاركين من تخصصات ومناطق متنوعة عبر الصين. في البداية، تم إجراء استبيان لجمع بيانات ديموغرافية وتقييم تصورات المشاركين حول التدريس المعزز بالذكاء الاصطناعي، مما أسس قاعدة سياقية للبحث. استخدمت المرحلة الأساسية من الدراسة طرقًا نوعية، بما في ذلك المقابلات والملاحظات والاستفسارات السردية، للتحقيق في التوترات والدوافع المتعلقة بهوية المعلم المهنية (TPI) في سياق دمج الذكاء الاصطناعي في تطوير المعلم المهني (TPD).
من خلال دمج البيانات الكمية والنوعية، تقدم البحث فهمًا شاملاً لكيفية تأثير توترات TPI والدوافع على تبني المعلمين لتقنيات الذكاء الاصطناعي في ممارساتهم التعليمية. تهدف النتائج إلى إبلاغ تطوير استراتيجيات قائمة على الأدلة تدعم المعلمين في دمج تقنية الذكاء الاصطناعي بشكل فعال، مما يعزز في النهاية منهجياتهم التعليمية.
النتائج
تكشف نتائج الدراسة عن توترات كبيرة داخل تدريب المعلمين المعزز بالذكاء الاصطناعي، مع التركيز بشكل خاص على أبعاد الجماعية-الفردية، الإنسانية-التكنولوجيا، والاستمرارية-الانفتاح. تؤثر هذه التوترات على دوافع المعلمين لتبني ودمج الذكاء الاصطناعي في ممارساتهم التعليمية. تشير النتائج إلى أن توتر الجماعية-الفردية يتطلب من المعلمين تحقيق توازن بين الانخراط الجماعي وهوياتهم التعليمية الفريدة، مدفوعين بكل من الدوافع الخارجية والداخلية. يؤكد توتر الإنسانية-التكنولوجيا على ضرورة الحفاظ على القيم الإنسانية جنبًا إلى جنب مع التقدم التكنولوجي، بينما يعكس توتر الاستمرارية-الانفتاح الصراع للتوفيق بين القيم التعليمية التقليدية والممارسات المبتكرة المعززة بالذكاء الاصطناعي.
تشير نتائج الاستبيان إلى تقييم متعدد الأبعاد لتدريب المعلمين المعزز بالذكاء الاصطناعي، حيث أفاد المعلمون بتسجيل متوسط قدره 3.8 (SD = 0.6) للانفتاح على التقنيات الجديدة. تم ملاحظة صراعات بين الأساليب التقليدية والأساليب المعززة بالذكاء الاصطناعي، مع تسجيل قدره 4.2 (SD = 0.5)، مما يشير إلى تأثير كبير للذكاء الاصطناعي على الأدوار والمعتقدات التربوية. بالإضافة إلى ذلك، أعرب المعلمون عن تحسين المهارات والثقة في دمج الذكاء الاصطناعي، مسجلين 3.6 (SD = 0.8) في هذا الصدد. توضح النتائج النوعية بشكل أكبر كيف تشكل توترات TPI المحددة دوافع المعلمين، مبرزة التفاعل المعقد بين توترات الهوية والدوافع في سياق التعليم المعزز بالذكاء الاصطناعي، كما هو مفصل في الجداول المرفقة.
المناقشة
تستكشف قسم المناقشة من الورقة البحثية مفهوم هوية المعلم المهنية (TPI) في سياق تدريب المعلمين المعزز بالذكاء الاصطناعي، مع التأكيد على طبيعته الديناميكية التي تشكلها وجهات نظر نفسية واجتماعية وثقافية-تاريخية وما بعد الحداثة. تتأثر TPI بتصورات المعلمين الذاتية، والتفاعلات الاجتماعية، وإعادة بناء الهوية المستمرة من خلال الخطاب. يدفع دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي في التعليم المعلمين إلى إعادة تقييم هوياتهم وتكييف ممارساتهم التربوية، مما يعزز من كفاءتهم الذاتية وتعليمهم التأملي. تسلط الورقة الضوء على أهمية أدوات الذكاء الاصطناعي المخصصة في تطوير المعلم المهني (TPD)، والتي يمكن أن تؤدي إلى أساليب تعليمية أكثر تكيفًا وشمولية. ومع ذلك، تشير أيضًا إلى التحديات الأخلاقية التي تنشأ مع دمج الذكاء الاصطناعي، مما يتطلب تنقلًا دقيقًا لهذه القضايا للحفاظ على توازن بين القيم الإنسانية والتقدم التكنولوجي.
تناقش القسم أيضًا توترات TPI، المعرفة بأنها الصراعات التي يواجهها المعلمون عند التوفيق بين المعتقدات التربوية التقليدية ومتطلبات التقنيات الجديدة. يمكن أن تؤثر هذه التوترات على دوافع المعلمين للانخراط مع الذكاء الاصطناعي، مما يشير إلى تفاعل معقد بين الهويات الفردية والجماعية في البيئات التعليمية. تؤكد البحث على الحاجة إلى نهج شاملة لتطوير المعلم المهني (TPD) التي تدمج بين المبادئ الإنسانية والابتكارات التكنولوجية. تقترح الإطارات النظرية مثل نظرية الدافع القائم على الهوية (IBM) ونظرية تحديد الذات (SDT) لفهم هذه التوترات وتأثيرها على دوافع وسلوكيات المعلمين في سياقات التدريب المعزز بالذكاء الاصطناعي. تدعو الدراسة إلى مزيد من البحث لاستكشاف هذه الديناميات عبر بيئات تعليمية متنوعة، خاصة في الصين، لتعزيز فهم كيفية تطور TPI مع دمج الذكاء الاصطناعي وتطوير استراتيجيات شاملة لتدريب المعلمين في العصر الرقمي.
القيود
تقدم البحث ثلاثة نماذج—HIAIN وHIAIC وHIAII—التي تعزز تدريب المعلمين المدمج بالذكاء الاصطناعي من خلال معالجة التوترات والدوافع المتعلقة بتطوير المعلم المهني (TPD). يركز HIAIN على الاستخدام الاستراتيجي للذكاء الاصطناعي، بينما يعزز HIAIC التعلم التعاوني مع الذكاء الاصطناعي، ويشجع HIAII التطبيقات المبتكرة للذكاء الاصطناعي، مما يعزز بيئة تدريب تآزرية.
ومع ذلك، تحتوي الدراسة على قيود ملحوظة. حجم العينة الصغيرة في المرحلة الثانية، على الرغم من كونه مناسبًا للتحليل النوعي المفصل، يحد من قابلية تعميم النتائج. بالإضافة إلى ذلك، تركز البحث بشكل أساسي على توترات TPI المحددة، مما يترك توترات أخرى محتملة في السياقات التعليمية المعززة بالذكاء الاصطناعي غير مستكشفة. يجب على الأبحاث المستقبلية التحقيق في هذه التوترات الإضافية وتنقيح النماذج المقترحة بناءً على ملاحظات التنفيذ العملي، لضمان قابليتها للتكيف مع ثقافات تعليمية متنوعة وإعدادات مؤسسية على مستوى العالم. ستعزز هذه المقاربة فعالية وملاءمة استراتيجيات TPD عبر سياقات متنوعة.
DOI: https://doi.org/10.1016/j.tate.2024.104736
Publication Date: 2024-08-22
Author(s): Yang-Zheng Lan
Primary Topic: Online Learning and Analytics
Overview
This mixed-methods case study investigates the tensions and motivations surrounding teacher professional identity (TPI) in the context of an AI-enhanced teacher training program at a Chinese university. Utilizing surveys from 216 participants and qualitative analyses of 15 selected teachers, the research identifies key tensions: groupness-individuality, humanity-technology, and continuity-openness. It introduces three conceptual models—Human Intelligence and AI as Navigator, Collaborator, and Inventor—highlighting the necessity of customized AI-enhanced training to reconcile educators’ varied identities and motivations with technological advancements.
The findings emphasize the importance of aligning technological integration with educators’ identities and motivations, suggesting that tailored professional development (TPD) initiatives are crucial for fostering effective AI adoption in teacher education globally. By examining the interplay between TPI tensions and motivations, the study provides valuable insights into how these factors influence teachers’ engagement with AI, advocating for strategic approaches that support educators in navigating the complexities of integrating AI into their teaching practices.
Introduction
The introduction of this research paper discusses the transformative potential of integrating Artificial Intelligence (AI) into teacher training, emphasizing its impact on teacher professional identity (TPI). The integration of AI challenges traditional pedagogical paradigms, prompting educators to reconcile established teaching methodologies with innovative AI-enhanced practices. Recent studies underscore the dual nature of this integration, presenting both opportunities and challenges that influence teachers’ perceptions of their roles and pedagogical beliefs (Beijaard et al., 2004). As teachers transition from knowledge providers to learning facilitators (Chounta et al., 2022), they encounter TPI tensions that necessitate ongoing professional development, particularly in adapting to the ethical and practical challenges posed by AI (Atlas, 2023).
The paper further highlights the variability of AI’s impact across different cultural contexts (Mohammed & ‘Nell’ Watson, 2019), which may complicate the adaptation of AI methods to local educational norms. To explore these TPI tensions and their implications for teacher motivation, the study employs Identity-Based Motivation (IBM) and Self-Determination Theory (SDT) as theoretical frameworks. IBM posits that individuals are motivated to act in ways that align with their identities (Oyserman, 2015), while SDT emphasizes the significance of intrinsic and extrinsic motivations in educational behaviors (Deci & Ryan, 2000). By applying these frameworks, the study aims to elucidate how TPI tensions influence teachers’ motivations to adopt AI technologies and how these motivations, in turn, affect their professional development in AI-enhanced educational environments.
Methods
The study employs a mixed-methods case study approach, engaging participants from diverse disciplines and regions across China. Initially, a questionnaire survey was conducted to gather demographic data and assess participants’ perceptions of AI-enhanced teaching, thereby establishing a contextual foundation for the research. The core phase of the study utilized qualitative methods, including interviews, observations, and narrative inquiries, to investigate the tensions and motivations related to Teacher Professional Identity (TPI) in the context of AI integration into Teacher Professional Development (TPD).
By synthesizing quantitative and qualitative data, the research offers a comprehensive understanding of how TPI tensions and motivations influence educators’ adoption of AI technologies in their teaching practices. The findings aim to inform the development of evidence-based strategies that support teachers in effectively integrating AI technology, ultimately enhancing their teaching methodologies.
Results
The results of the study reveal significant tensions within AI-enhanced teacher training, specifically focusing on the dimensions of groupness-individuality, humanity-technology, and continuity-openness. These tensions influence educators’ motivations to adopt and integrate AI into their teaching practices. The findings indicate that the groupness-individuality tension requires educators to balance collective engagement with their unique teaching identities, driven by both extrinsic and intrinsic motivations. The humanity-technology tension emphasizes the necessity of maintaining humanistic values alongside technological advancements, while the continuity-openness tension reflects the struggle to reconcile traditional educational values with innovative AI practices.
Survey results indicate a multidimensional assessment of AI-enhanced teacher training, with teachers reporting an average score of 3.8 (SD = 0.6) for openness to new technologies. Conflicts between traditional and AI-enhanced methods were noted, with a score of 4.2 (SD = 0.5), suggesting a significant impact of AI on pedagogical roles and beliefs. Additionally, teachers expressed enhanced skills and confidence in integrating AI, scoring 3.6 (SD = 0.8) in this regard. Qualitative findings further illustrate how the identified TPI tensions shape educators’ motivations, highlighting the complex interplay between identity tensions and motivations within the context of AI-enhanced education, as detailed in the accompanying tables.
Discussion
The discussion section of the research paper explores the concept of Teacher Professional Identity (TPI) within the context of AI-enhanced teacher training, emphasizing its dynamic nature shaped by psychological, sociological, cultural-historical, and postmodern perspectives. TPI is influenced by teachers’ self-perceptions, social interactions, and the continuous reconstruction of identity through discourse. The integration of AI technologies in education prompts educators to reassess their identities and adapt their pedagogical practices, potentially enhancing their self-efficacy and reflective teaching. The paper highlights the importance of personalized AI tools in teacher professional development (TPD), which can lead to more adaptive and inclusive educational methods. However, it also notes the ethical challenges that arise with AI integration, necessitating a careful navigation of these issues to maintain a balance between humanistic values and technological advancements.
The section further discusses TPI tensions, defined as the conflicts educators face when reconciling traditional pedagogical beliefs with the demands of new technologies. These tensions can affect teachers’ motivations to engage with AI, suggesting a complex interplay between individual and collective identities in educational settings. The research underscores the need for holistic approaches to TPD that incorporate both humanistic principles and technological innovations. Theoretical frameworks such as Identity-Based Motivation (IBM) and Self-Determination Theory (SDT) are proposed to better understand these tensions and their impact on teachers’ motivations and behaviors in AI-enhanced training contexts. The study calls for further research to explore these dynamics across diverse educational settings, particularly in China, to enrich the understanding of how TPI evolves with AI integration and to develop comprehensive strategies for teacher training in the digital age.
Limitations
The research introduces three models—HIAIN, HIAIC, and HIAII—that enhance AI-integrated teacher training by addressing tensions and motivations related to Teacher Professional Development (TPD). HIAIN emphasizes strategic AI utilization, HIAIC promotes collaborative learning with AI, and HIAII encourages innovative applications of AI, collectively fostering a synergistic training environment.
However, the study has notable limitations. The small sample size in the second phase, while conducive to detailed qualitative analysis, restricts the generalizability of the findings. Additionally, the research primarily focuses on specific TPI tensions, leaving other potential tensions in AI-enhanced educational contexts unexplored. Future research should investigate these additional tensions and refine the proposed models based on practical implementation feedback, ensuring their adaptability to diverse educational cultures and institutional settings worldwide. This approach will enhance the effectiveness and relevance of TPD strategies across various contexts.