Teachers’ Awareness in Artificial Intelligence and Digital Competence in the Workplace
Notice bibliographique
Résumé
This study explores how artificial intelligence (AI) influences education, particularly in teaching, learning, and assessment. While AI offers benefits such as personalized learning, automation, and data-driven feedback, it also brings challenges such as data privacy, teacher adaptation, and equity concerns. This research examines the link between teachers’ awareness of AI and their digital competence in the workplace. Using a descriptive correlational design, data were collected via an online survey from 144 public basic education teachers in Laguna, Philippines. The study employed validated tools: the AI Awareness Scale and the Digital Competence Questionnaire. Results showed that only one factor—attendance at AI or ICT-related training—significantly influenced AI awareness (p = .044). Thus, the hypothesis was partially accepted, as the other demographic attributes showed no significant differences. However, a notable finding is the rejection of the hypothesis that no significant relationship exists between AI awareness and digital competence, suggesting a meaningful connection between the two. This research provides new insights into a relatively unexplored area: how teachers’ understanding of AI correlates with their ability to effectively use digital tools. Although AI’s role in fields such as health care and technology is well studied, its educational impact, particularly on teachers’ preparedness, remains underrepresented.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».