AI in the Classroom: A Systematic Review of Barriers to Educator Acceptance
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the barriers to educator acceptance of Artificial Intelligence (AI) technologies in education through a systematic review guided by the PRISMA 2020 framework. With educators occupying a pivotal role in the classroom as facilitators of learning and mediators of technology use, their acceptance and integration of AI tools are critical to the success of educational innovation. Educators' readiness and resistance to AI are examined through the synthesis of empirical findings from peer-reviewed studies published between 2020 and 2025. From an initial 404 records identified, 310 remained after duplicate removal. Following title and abstract screening, 33 records were retained. After a full-text eligibility review, 14 studies were included in the qualitative synthesis, of which 10 met the criteria for final analysis. The results highlight that demographic factors such as age, gender, and digital literacy significantly affect educators' readiness to use AI. Common barriers include insufficient training, infrastructure limitations, ethical concerns, anxiety, and perceived misalignment between AI tools and pedagogical goals. Barriers vary by regional and institutional context. Developing countries face technological and resource-based challenges, while developed nations encounter pedagogical and ethical issues. The study compares several theoretical models, including the Technology Acceptance Model (TAM) and the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT), to explain variations in AI adoption, further integrating perspectives on emotional response, professional identity, and institutional culture. This review provides critical insights for educational policymakers, leaders, and technology developers to design inclusive, ethically sound, and pedagogically aligned strategies for AI integration in classrooms.
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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 | 0,087 | 0,300 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,025 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».