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引用本文：Owolabi Paul Adelana，Musa Adekunle Ayanwale和Ismaila Temitayo Sanusi（2024）探索服务前生物学老师的意图
摘要本研究应对高中生的有效教学遗传学的挑战，该主题尤其具有挑战性。利用人工智能（AI）在教育中的重要性越来越重要，该研究探讨了服务前教师在高中遗传学教育中基于AI-AI-Specions的整合的观点，指标和行为意图。正如这些职前教师（通常称为数字本地人）被期望将技术无缝地整合到我们技术依赖的社会中的未来教室中，因此了解他们的观点至关重要。这项研究涉及90名教师候选人，专门从事尼日利亚高等教育机构的生物学。采用计划行为理论，使用结构方程建模和独立样本t检验方法分析了调查响应。结果表明，感知到的有用性和构成规范是AI使用的重要预测指标，主观规范严重影响了职前教师的行为意图。值得注意的是，感知到的行为控制并不能显着预测意图，这与观察到的有用性不能保证AI采用。性别会差异地影响主观规范，尤其是在女性职前教师中，而在其他变量中没有观察到显着的性别差异，这表明可比的态度。这项研究强调了态度和社会规范在塑造职前教师对AI技术整合的决定中的关键作用。还讨论了有关含义，局限性和潜在的未来研究方向的详细讨论。
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.
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。
引用这篇文章：Swaib Abubaker Lule，Sandra Boatemaa Kushitor，Carlos S. Grijalva- Eternod，Kafui Adjaye-Gbewonyo，Olutobi Adekunle Sanuuade，Maw
英国伦敦大学学院的全球健康研究所； B加纳KPong少尉全球学院社区卫生系； c南非斯泰伦博斯大学的食品科学系与可持续发展研究中心； D伦敦卫生与热带医学学院人口卫生部，英国伦敦； E英国伦敦格林威治大学生命力发展研究所； f人口卫生科学系卫生系统创新与研究部，美国犹他州盐湖城犹他大学的Spencer Fox Eccles医学院； G卫生部公共卫生学院卫生政策部，卫生大学和盟军科学学院，加纳HO；加纳加纳大学的H NOGUCHI纪念医学研究所； I卫生政策，规划与管理系，加纳阿克拉大学公共卫生学院； J牛津大学Nuffield医学系热带医学和全球健康研究中心； K加纳阿克拉大学药学学院药学和临床药学系； l伦敦大学学院高级研究所，英国伦敦