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Enregistrement W4416130096 · doi:10.47772/ijriss.2025.903sedu0630

Exploring the Integration of ChatGPT for Teaching English in a Malaysian Primary School

2025· article· W4416130096 sur OpenAlexaff
Ira Fizwana Hafizul Hisham, Melor Md Yunus

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Research and Innovation in Social Science · 2025
Typearticle
Langue
DomaineMedicine
ThématiqueArtificial Intelligence in Healthcare and Education
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFace (sociological concept)Relation (database)Teaching methodQualitative researchProfessional developmentGenerative grammarTechnology integration

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research investigates the integration of ChatGPT, a generative artificial intelligence (AI) tool, into English language teaching in Malaysian primary schools. The main objective is to explore how teachers perceive ChatGPT in terms of its usefulness, impact on teaching effectiveness, and influence on pupil engagement. The study also aims to identify the benefits, challenges, and concerns teachers face when using AI tools in the classroom. A qualitative research design was employed, using semi-structured interviews with 10 English teachers from different primary schools. The participants shared their experiences with using AI, particularly ChatGPT, in their teaching practices. Data were analysed to identify common themes related to perceptions, implementation, and practical challenges. The findings reveal that teachers generally view ChatGPT as a helpful tool for lesson planning, generating creative teaching materials, and supporting differentiated instruction. Many teachers believe that AI can enhance classroom interaction and motivate pupils through engaging and personalized learning activities. However, several challenges were identified, including insufficient access to technology, limited digital infrastructure, lack of teacher training, and uncertainty about AI’s role in relation to traditional face-to-face instruction. Teachers also expressed concerns about over-reliance on AI and the need to maintain human elements in teaching. The study concludes that while educators are open to adopting AI tools like ChatGPT, effective integration requires proper training, policy guidance, and cultural relevance. It recommends ongoing professional development, collaboration between AI tools and conventional methods, and the development of clear guidelines for classroom use. Future research could explore the long-term impact of AI on learning outcomes, evaluate different AI tools for language teaching, and examine AI’s potential in promoting inclusive education.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,552
Score d'incertitude au seuil0,988

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,394
Tête enseignante GPT0,557
Écart entre enseignants0,164 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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