Artificial Intelligence in Education: Investigating Teacher Attitudes
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to investigate teachers' attitudes towards AI in education, focusing on identifying the perceived benefits, challenges, and ethical considerations associated with AI integration into teaching and learning environments. Utilizing a qualitative research design, this study conducted semi-structured interviews with 28 educators from various educational levels and disciplines. Thematic analysis was employed to analyze the interview data, identifying key themes and concepts related to teachers' perspectives on AI in education. Four main themes were identified: Pedagogical Impacts, Ethical and Social Considerations, Technological Challenges and Opportunities, and Perceptions of AI in Education. Pedagogical Impacts encompassed enhancing learning outcomes, curriculum integration, and the evolving roles of teachers. Ethical and Social Considerations highlighted concerns over data privacy, bias, and equity. Technological Challenges and Opportunities discussed integration challenges and the future of educational technology. Lastly, Perceptions of AI in Education revealed varied attitudes, awareness levels, and perceived impacts on professional identity. Teachers recognize the transformative potential of AI in enhancing personalized learning and operational efficiency. However, concerns about ethical issues, technological infrastructure, and the need for professional development are significant. Addressing these concerns requires targeted efforts from policymakers, educational leaders, and technologists to foster a supportive environment for AI integration in education.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle