机构名称：
¥ 2.0
摘要：本研究提供了有关生成AI在教育中影响的经验数据，并特别强调可持续发展目标（SDG）。通过对生成性AI技术与教育成果之间的关系进行彻底分析，这项研究填补了文献中的关键差距。提供的见解对于寻求利用新教育技术来支持可持续发展的政策制定者来说是有价值的。使用Smart-PLS4，根据从分发给学术教师和教育经理分发的电子询问词收集的数据来测试了从研究问题中得出的五个假设。的311个有效响应，测量模型评估证实了数据的有效性和可靠性，而结构模型评估则验证了假设。该研究的发现表明，学习结果评估的新方法（NALOA）显着有助于实现可持续发展目标，路径系数为0.477（p <0.001）。同样，使用生成AI技术（UGAIT）对可持续发展目标有显着积极影响，值为0.221（p <0.001）。教育和教育过程组织（PSEPQ）的范式转变也表现出对SDG的重要影响，但系数为0.142（p = 0.008）。但是，在教育（ORGIE）研究中生成AI的机会和风险并未发现对可持续发展目标产生影响的统计学上的显着证据（p = 0.390）。这些发现突出了在教育中使用生成AI技术的潜在机会和挑战，并强调了它们在推进可持续发展目标中的关键作用。这项研究还为教育机构提供了战略性路线图，尤其是在阿曼，以利用AI技术来支持可持续发展目标。
探索生成AI技术对教育的影响
主要关键词
相关文件推荐
