Harnessing Artificial Intelligence and Its Impact on Pre-Service Teacher’s Technological, Pedagogical, and Content Knowledge Skills: A Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
As education shifts into the digital age, technology, especially artificial intelligence (AI), plays an increasingly vital role in improving teaching and learning. This meta-analysis investigates how AI impacts the development of Technological Pedagogical and Content Knowledge (TPACK) skills among pre-service teachers. By reviewing data from various studies published between 2010 and 2023, we explore how AI can help integrate technology into educational settings. Our findings reveal that AI interventions generally positively affect TPACK skills, although the extent of these effects varies significantly across studies. Factors such as sample size, duration of the intervention, and the quality of AI tools used all contribute to these differences. Importantly, larger sample sizes and well-designed AI applications lead to more significant improvements in TPACK skills. However, challenges still exist, particularly the need for adequate training and institutional support for pre-service teachers. This research highlights the necessity of establishing the best practices for incorporating AI into teacher training programs. By addressing the gaps in current literature, this study offers valuable insights into the effective use of AI in enhancing TPACK skills and advocates for further investigation in this critical area of educational technology.
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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 | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».