Building AI Literacy in Pre-Service Teacher Education in Canada: A Case Study of Two Cohorts
Notice bibliographique
Résumé
Preparing new teachers for the reality of artificial intelligence in education (AIEd) has become a pressing issue. This study was conducted in a Canadian teacher education program that offers a course on digital technologies incorporating a module on AIEd. This paper addresses two research questions: 1) What were teacher candidates’ (TCs’) experiences with the module on AIEd? and 2) What were TCs’ views on the use of AI by themselves and their students? The study employed an explanatory mixed methods design, combining quantitative and qualitative data gathered via a survey administered to TCs directly following their module completion. Participants were two cohorts of TCs (108 TCs in 2024 and 104 TCs in 2025). Findings show TCs’ satisfaction with the module as they highlighted three major benefits: offering useful teaching resources; more acceptance to explore the technology and embrace it critically; and promoting AI literacy. TCs expressed an inclination to use AI as teachers. However, they expressed negative views toward their students’ use of AI. Additionally, most TCs demonstrated developing levels of critical AI literacy, especially among the most recent cohort. This research offers insights into promoting TCs’ AI literacy and presents implications for teacher education research, practice, and policy.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,002 |
| 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 ».