Navigating ai in China: Access, censorship, and trust among preservice teachers
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to explore how preservice teachers at a Chinese Normal University perceive and engage with artificial intelligence (AI) tools, with particular attention to issues of access, censorship, and trust. Drawing on questionnaire responses from 50 sophomores and follow-up unstructured interviews with five participants, the research investigates students’ awareness and usage of both international platforms (e.g., ChatGPT) and Chinese-developed systems (e.g., Wenxin, Deepseek). The study further examines students’ perceptions of content differences across platforms, especially in politically sensitive contexts, and considers how these perceptions influence levels of trust in AI-generated information. Findings reveal that participants demonstrate a nuanced awareness of censorship and its implications, noting divergences in information quality and availability depending on platform origin. While many students acknowledge the educational potential of AI tools, they also express skepticism toward politically restricted outputs, underscoring how sociopolitical conditions shape digital trust. The results highlight that AI literacy plays a critical role not only in shaping preservice teachers’ trust in emerging technologies but also in guiding their future pedagogical choices. This research contributes to broader discussions of AI ethics and cross-cultural digital engagement, offering insights into how higher education in China can better prepare future educators to critically evaluate and responsibly integrate AI into their teaching practices.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 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 ».