Exploring the integration of artificial intelligence in education: An empirical study utilizing a hybrid SEM-ML
Notice bibliographique
Résumé
Artificial intelligence is user-friendly and incorporates a useful number of characteristics that are common across the various services that are provided. By enhancing inventive engagement, artificial intelligence (AI) applications enable a more participatory setting in government agencies. The objective of this research is to find out how the UAE consumers feel about using AI in educational settings. Included in the framework are the characteristics of acceptance, which are: perceived compatibility, trialability, relative advantage, ease of doing business, and technology export. 466 questionnaires from various universities have been gathered. The research model was examined using machine learning algorithms (ML) and partial least squares-structural equation modeling (PLS-SEM), which centered on the student's questionnaire responses. The IPMA is also used in this research to evaluate performance and importance of the variables. The theoretical framework of the research links the qualities of the individual variables and those of the technology which makes it new. The findings indicate that the diffusion theory factors outperform the other two factors of ease of doing business and technology export. It ought to be mentioned that when it pertains to the estimated value of the dependent factor, the J48 classifier largely outperformed other classifiers. This study’s findings can guide educational institutions in the UAE to recognize the importance of each acceptance factor in the successful integration of AI technologies. Institutions can use these insights to tailor their strategies, enhancing AI adoption among students and faculty alike. Specifically, the results suggest prioritizing factors from diffusion theory in educational AI implementations, ensuring these technologies are perceived as advantageous and compatible with existing practices. Furthermore, the superiority of the J48 classifier suggests that similar analytical techniques could be employed by educational institutions to continually assess and improve their AI initiatives. The dominance of diffusion theory factors invites further exploration into how these elements specifically influence AI acceptance in other sectors or regions. Additionally, the comparative underperformance of ease of doing business and technology export as factors suggests a need for deeper investigation into how these dimensions can be better leveraged in the context of AI in education. Future research could also explore longitudinal studies to assess the sustainability of AI acceptance over time and experiment with integrating new machine learning algorithms to compare their predictive power against the J48 classifier in different educational settings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».