Detecting Innovators in the Field: Teachers’ Perceptions and Adoption of Generative AI in Education
Notice bibliographique
Résumé
The adoption of Generative Artificial Intelligence (GenAI) has gained popularity since late 2022, sparking discussions about its role in education. An important issue is understanding teachers' perceptions of this technology, given that teachers are seen as key actors in integrating GenAI into teaching and learning processes. This qualitative research explores secondary school teachers' perceptions of GenAI, using an adapted Technology Acceptance Model (TAM) and Rogers' Diffusion of Innovation Model. TAM, known for assessing user acceptance of technology, was employed to gauge perceptions, while Rogers' model provided insights into how teachers distribute across GenAI adoption stages, from innovators to late adopters. Data was collected through semi-structured interviews and an online survey with 20 in-service teachers from Flanders, Belgium. Findings reveal mixed attitudes among teachers towards GenAI, as participants express enthusiasm about its potential for time-saving and personalized learning benefits, while also voicing significant concerns about plagiarism, GenAI’s trustworthiness, and its possible negative impact on students’ cognitive abilities. The study also highlights the current lack of sufficient training and support for teachers integrating GenAI.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».