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教师的TPACK-R与机器人的教学信念之间的关系
摘要：这项研究开发了两份问卷，称为技术教学知识知识 - 机器人（TPACK-R）和关于机器人教育（RTBS）的教学信念，以调查94位教师的TPACK-R，并评估他们对机器人教育的态度，信念和动机。这项研究的目的是探索TPACK-R与RTB之间的关系。通过探索性因素分析确定了TPACK-R量表和RTBS量表的因子。 TPACK-R的所有因素与RTB的所有因素之间存在一些正相关。 此外，这项研究还发现，教师的态度是预测其技术教学内容知识知识的关键因素。但是，教师的RPK只能预测RPCK。因子。TPACK-R的所有因素与RTB的所有因素之间存在一些正相关。此外，这项研究还发现，教师的态度是预测其技术教学内容知识知识的关键因素。但是，教师的RPK只能预测RPCK。
预备教师对将基于人工智能的工具融入教育的准备程度：TPACK 方法
Harry (2023) 将人工智能 (AI) 描述为机器学习和自然语言，可通过分析大量数据来做出预测或模式。很明显，人工智能已经开始改变教育环境 (Ning 等人，2024)，使在职前教师 (PST) 的教学和学习更加个性化。人工智能提供了大量机会来增强学习过程，使其变得更具吸引力、更高效、甚至更加个性化，这对 PST 的教学和学习有益 (Karakose & Tülübas, 2023; Ning 等人，2024; Tülübas 等人，2023)。同样，这些机会可以通过课程开发的自动化、量身定制的学生参与、互动教学、智能内容生成和改进的学习成果来改善教学 (Gupta & Bhaskar, 2020)。 Ramirez 和 Fuentes Esparrell (2024) 在一项研究中指出，人工智能工具通过加强自适应学习和学生的解决问题的能力，对彻底改变教育环境具有更大的潜在影响。
通过 TPACK 框架探索将人工智能融入特殊教育教师准备
摘要 随着人工智能 (AI)，特别是生成式人工智能和大型语言模型（例如 ChatGPT、Google Gemini）引入教育领域，人们开始讨论教师在未来仍然需要和需要哪些知识。在本文中，我们描述了人工智能如何能够并且应该与技术知识、教学知识和内容知识 (TPACK) 框架保持一致，作为特殊教育教师准备的一部分。此外，我们还探讨了人工智能对 TPACK 框架的影响，特别是如何将人工智能集成到三个组成部分中的每一个中，支持每个方面的具体工具，以及教师教育者和在职前教师在考虑人工智能时应该使用的指导性问题。我们将为教师教育者提供示例活动，他们可以与在职前教师一起使用这些活动来介绍人工智能并将其使用整合到他们的课程中，这些课程是在 TPACK 框架内制定的。
利用技术教学知识知识（TPACK）
通讯作者：syahrul.munir.fe@um.ac.id摘要：教育是一个基本组成部分，可以确定一个国家是否正在发展，这也与扫盲密切相关。其中的活动和过程是扫盲的更详细的一部分，其中之一就是经济数字素养。这项研究的目的是确定技术教学知识知识（TPACK）在增加数字经济素养中的作用，而数字经济素养却仍然很低。所使用的方法是文献综述，其资源是从Google Scholar网站获得的，以及著名的国际期刊，出版物不到10年。各种文献评论的分析结果表明，技术教学知识（TPACK）参与了提高经济数字素养。TPACK的实施将对学习流以及知识，教育学，技术的结合产生积极影响。与知识，教学法，技术的结合，TPACK的角色能够提高数字经济素养。关键字：技术教学内容知识（TPACK），经济数字素养简介
圈子运行：对技术教学内容知识的评论（TPACK）
对技术教学知识（TPACK）模型进行了广泛的研究，并导致了大量的系统评价和荟萃分析。这些出版物在关注的重点方面差异很大，并提供了TPACK研究的特定方面的概述。本文旨在巩固这些见解并调查以下研究问题：系统文献评论和荟萃分析揭示了TPACK研究艺术的现状？TPACK系统评论和荟萃分析的方法论质量是什么？这项研究确定了21项系统评价和2个有资格进行分析的荟萃分析。总的来说，对评论的评论表明，TPACK框架的许多反复出现的理论或方法论问题尚未解决。要解决这些问题，对TPACK的研究需要同时考虑TPACK的复杂，位置和动态性质，并阐明专业知识的概念。评论为未来的研究提供了几个方向，包括对知识的更好运作，更多的实验性和纵向研究以及将学生学习作为TPACK研究中的因变量的更全面的测量和整合。
ChatGPT 和生成式 AI 时代的 TPACK
摘要 生成式人工智能 (GenAI) 技术（如 ChatGPT）对教育的影响已引起广泛关注。我们使用 TPACK 框架来讨论教师有效使用 GenAI 工具所需的知识类型。我们强调了 GenAI 与其他数字技术相似的特性（它们千变万化、不透明且不稳定）以及使其具有革命性的特质（即它们具有生成性和社交性）。我们描述了这些特征如何影响特定的知识领域（TK、TPK、TCK、XK 和 TPACK），并探讨了对教育工作者的影响。最后，我们主张对情境知识 (XK) 进行更广泛的描述，超越直接情境，包括考虑 GenAI 将如何改变个人、社会以及由此带来的更广泛的教育情境。
利用技术教学数学：TPACK 和有效教学实践
1 马里兰大学巴尔的摩县分校教育系，美国马里兰州巴尔的摩 21250；mstites@umbc.edu 2 路易斯维尔大学教育与人类发展学院，美国肯塔基州路易斯维尔 40208；bob@louisville.edu 3 中佛罗里达大学社区创新与教育学院，美国佛罗里达州奥兰多 32816；Sarah.Bush@ucf.edu (SBB)；Farshid.Safi@ucf.edu (FS)；Siddhi.desai@ucf.edu (SD)；ashleyschmidt@knights.ucf.edu (AS)；janet.andreasen@ucf.edu (JBA) 4 肯塔基大学教育学院，美国肯塔基州列克星敦 40506；molly.fisher@uky.edu (MHF)；lisa.amick@uky.edu (LA)； m.mohr@uky.edu (MJM-S.) 5 美国肯塔基州伯里亚学院教育研究系，伯里亚，肯塔基州 40404；saderholmj@berea.edu 6 美国肯塔基州伯里亚学院数学系，伯里亚，肯塔基州 40404；vierajrj@berea.edu * 通信地址：rakes@umbc.edu