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本研究为现有关于如何将人工智能 (AI) 融入全球学校系统的研究做出了贡献。本研究探讨了在职教师对将人工智能融入学校的准备情况。我们在南非学校系统的背景下进行了这项研究，受试者是科学、社会科学、数学和语言等不同专业的教师。借鉴扩展的技术接受和使用统一理论 (UTAUT2)，我们通过技术整合、社会影响、人工智能伦理、态度、TPACK、感知自我效能、人工智能专业发展和人工智能准备八个变量收集了教师的观点。为了分析本研究涉及的 430 名教师的数据，我们使用了结构方程模型分析方法和 SmartPLS 软件版本 4.1.0.0。我们的结果表明，技术整合、社会影响、态度和感知自我效能会影响教师对人工智能的准备。然而，TPACK 和道德并不影响教师为将人工智能融入学校所做的准备。本研究进一步基于变量的中介和调节分析提出了有趣的见解。我们讨论我们的发现并强调它们对实践和政策的影响。
Ayanwale，Musa Adekunle； Ntshangase，Sibusiso D.；阿德拉娜，先知保罗；议长昆勒·瓦希德 (Kunle Waheed)； Adam，Umar A.和Stella Oluwakemi（2024）。驾驭未来：探索在职教师对人工智能融入南非学校的准备情况。计算机与教育：人工智能，7，文章编号: 100330.
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