中国で人工知能を使用する音楽学生教師の行動的意図をモデル化する

科学分野:

• 教育技術教育技術について
• 音楽教育 音楽教育について
• 教育における人工知能

背景:

• 教育における人工知能 (AI) のグローバル統合は増加しています.
• 政府のイニシアチブは,教科におけるAIに対する教師のポジティブな態度を促進します.
• サービス前音楽教師のAI採用の意図に影響を与える要因に関する研究は限られている.

研究 の 目的:

• サービス前音楽教師のAIを教学で使用する意図の決定要因を調査する.
• 音楽教育におけるAI採用のための,テクノロジーの受け入れと利用の統一理論 (UTAUT) モデルを拡張する.
• 個別的,制度的,政策的要因の相互作用を理解する.

主な方法:

• オンラインアンケート調査で,370人の音楽教員にサービス前教育を行いました.
• 技術の受け入れと利用 (UTAUT) の拡張統一理論モデルを利用した.
• 構造方程式モデリング (SEM) は,データを分析し,モデルをテストするために使用されます.

主要な成果:

• 拡張されたUTAUTモデルは,AI統合の意図の62.4%の差異を説明しました.
• 社会的影響,業績期待,努力期待は,AIの使用意向を肯定的に予測した.
• 教育政策と教育条件の促進は,直接的に悪影響を及ぼしたが,政策は,期待される努力と社会的影響を通じて,間接的に良い影響を及ぼした.

結論:

• 個別的,制度的,政策的要因は,サービス前音楽教師のAI採用を共同で影響する.
• 発見は,音楽教師の訓練における効果的なAI統合戦略を開発するための洞察を提供します.
• これらの要因を理解することは,音楽教室でのAI導入の成功に不可欠です.