論文の概要: The Use of Generative Artificial Intelligence for Upper Secondary Mathematics Education Through the Lens of Technology Acceptance
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.14779v1
- Date: Thu, 02 Jan 2025 14:50:30 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-02 09:19:35.401768
- Title: The Use of Generative Artificial Intelligence for Upper Secondary Mathematics Education Through the Lens of Technology Acceptance
- Title（参考訳）: 技術受容レンズによる高等学校数学教育における生成人工知能の活用
- Authors: Mika Setälä, Ville Heilala, Pieta Sikström, Tommi Kärkkäinen,
- Abstract要約: 本研究では,生成人工知能(GenAI)を用いた数学教育における学生の認識について検討した。
その結果,GenAIの使用意図に対する知覚的有用性の影響が強く示された。
互換性の付与により、モデルの説明力、特に知覚された有用性を予測する能力が改善された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3749861135832073
- License:
- Abstract: This study investigated the students' perceptions of using Generative Artificial Intelligence (GenAI) in upper-secondary mathematics education. Data was collected from Finnish high school students to represent how key constructs of the Technology Acceptance Model (Perceived Usefulness, Perceived Ease of Use, Perceived Enjoyment, and Intention to Use) influence the adoption of AI tools. First, a structural equation model for a comparative study with a prior study was constructed and analyzed. Then, an extended model with the additional construct of Compatibility, which represents the alignment of AI tools with students' educational experiences and needs, was proposed and analyzed. The results demonstrated a strong influence of perceived usefulness on the intention to use GenAI, emphasizing the statistically significant role of perceived enjoyment in determining perceived usefulness and ease of use. The inclusion of compatibility improved the model's explanatory power, particularly in predicting perceived usefulness. This study contributes to a deeper understanding of how AI tools can be integrated into mathematics education and highlights key differences between the Finnish educational context and previous studies based on structural equation modeling.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,高等数学教育におけるジェネレーティブ・人工知能(GenAI)の利用に対する学生の認識について検討した。
フィンランドの高校生から収集されたデータは、テクノロジーアクセプタンスモデル(Perceived Usefulness、Perceived Ease of Use、Perceived Enjoyment、Intention to Use)の重要な構成要素が、AIツールの採用にどのように影響するかを表すものである。
まず,先行研究との比較研究のための構造方程式モデルを構築し,解析した。
そこで,AIツールと学生の教育経験とニーズとの整合性を表すコンパチビリティ(Compatibility)を付加した拡張モデルを提案し,分析した。
その結果,GenAIの使用意図に対する知覚的有用性の影響が強く,認知的有用性や使いやすさを判断する上での認知的快楽の統計的意義を強調した。
互換性の付与により、モデルの説明力、特に知覚された有用性を予測する能力が改善された。
この研究は、AIツールを数学教育に統合する方法の深い理解に寄与し、フィンランドの教育文脈と構造方程式モデリングに基づく以前の研究の主な違いを強調している。
関連論文リスト
- Analyzing the Impact of AI Tools on Student Study Habits and Academic Performance [0.0]
この研究は、AIツールがパーソナライズされた学習、適応テスト調整をサポートし、リアルタイムの教室分析を提供する方法に焦点を当てている。
学生のフィードバックはこれらの特徴に対する強い支持を示し、GPAの増加とともに研究時間を大幅に短縮した。
これらのメリットにもかかわらず、AIへの過度依存や、AIと従来の教育方法を統合することの難しさといった課題も特定された。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-12-03T04:51:57Z) - Qualitative and quantitative analysis of student's perceptions in the use of generative AI in educational environments [0.0]
教育における生成人工知能の効果的な統合は、将来の世代を準備するための基本的な側面である。
本研究の目的は,教室内における制御された学生とIAの相互作用の知覚を定量的かつ質的な視点から分析することである。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-22T09:56:05Z) - Generative AI Adoption in Classroom in Context of Technology Acceptance Model (TAM) and the Innovation Diffusion Theory (IDT) [1.9659095632676098]
本研究は, 教育者の認知とGenAI, LLMの受容に影響を及ぼす要因を明らかにすることを目的とする。
本研究は,GenAIツールの有用性と,その受容性との間に強い正の相関関係があることを明らかにする。
使用の容易さが重要な要因として現れたが、それより少なかったため、受け入れに影響が及んだ。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-29T22:41:51Z) - Bringing Generative AI to Adaptive Learning in Education [58.690250000579496]
我々は、生成AIと適応学習の交差研究に光を当てた。
我々は、この連合が教育における次の段階の学習形式の発展に大きく貢献するだろうと論じている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-02T23:54:51Z) - A Novel Neural-symbolic System under Statistical Relational Learning [50.747658038910565]
本稿では,GBPGRと呼ばれる2段階の確率的グラフィカル推論フレームワークを提案する。
GBPGRでは、シンボル推論の結果を用いて、ディープラーニングモデルによる予測を洗練し、修正する。
提案手法は高い性能を示し, 帰納的タスクと帰納的タスクの両方において効果的な一般化を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-16T09:15:37Z) - Deconstructing Student Perceptions of Generative AI (GenAI) through an
Expectancy Value Theory (EVT)-based Instrument [0.0]
本研究は,高校生の認知と生成型AIを高等教育に活用する意図との関係について検討する。
学生のジェネレーティブAI, 知覚価値, 知覚コストに関する知識を測定するために, 質問紙調査を行った。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-02T03:40:13Z) - Tool Learning with Foundation Models [158.8640687353623]
基礎モデルの出現により、AIシステムは、人間としてのツールの使用に等しく適応できる可能性がある。
その大きな可能性にもかかわらず、この分野における重要な課題、機会、そして将来の取り組みに関する包括的な理解はいまだに欠けている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-17T15:16:10Z) - Latent Properties of Lifelong Learning Systems [59.50307752165016]
本稿では,生涯学習アルゴリズムの潜伏特性を推定するために,アルゴリズムに依存しないサロゲート・モデリング手法を提案する。
合成データを用いた実験により,これらの特性を推定するためのアプローチを検証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-28T20:58:13Z) - Canvas Adoption Assessment and Acceptance of the Learning Management
System on a Web-Based Platform [0.0]
本研究の目的は,新しい学習管理システムとしてのCanvasの採用と,東方大学のeラーニングプログラムにおけるWebベースのプラットフォームとしての可能性を評価することである。
学生は使いやすさが有用性に有意な影響を及ぼすが,Canvasの使用に対する態度に有意な影響を与えない。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-01-29T01:30:55Z) - Personalized Education in the AI Era: What to Expect Next? [76.37000521334585]
パーソナライズ学習の目的は、学習者の強みに合致する効果的な知識獲得トラックをデザインし、目標を達成するために弱みをバイパスすることである。
近年、人工知能(AI)と機械学習(ML)の隆盛は、パーソナライズされた教育を強化するための新しい視点を広げています。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-01-19T12:23:32Z) - A general framework for scientifically inspired explanations in AI [76.48625630211943]
我々は、AIシステムの説明を実装可能な一般的なフレームワークの理論的基盤として、科学的説明の構造の概念をインスタンス化する。
このフレームワークは、AIシステムの"メンタルモデル"を構築するためのツールを提供することを目的としている。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-03-02T10:32:21Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。