論文の概要: Strategic Integration of AI Chatbots in Physics Teacher Preparation: A TPACK-SWOT Analysis of Pedagogical, Epistemic, and Cybersecurity Dimensions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.14860v1
- Date: Sun, 20 Jul 2025 08:04:07 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-22 20:51:32.094732
- Title: Strategic Integration of AI Chatbots in Physics Teacher Preparation: A TPACK-SWOT Analysis of Pedagogical, Epistemic, and Cybersecurity Dimensions
- Title（参考訳）: 物理教員の準備におけるAIチャットボットの戦略的統合:教育,疫学,サイバーセキュリティ次元のTPACK-SWOT分析
- Authors: N. Mohammadipour,
- Abstract要約: この研究は、物理学教育の革新的なツールに関する大学レベルのアカストーンコースで実施された。
結果は,情報探索行動の向上,足場型教育計画,象徴的推論支援などの内部的強みを強調した。
外的機会は、包括的教育、多言語的エンゲージメント、および近縁開発の拡張ゾーンの促進において見出された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This study investigates the strategic and epistemically responsible integration of AI-powered chatbots into physics teacher education by employing a TPACK-guided SWOT framework across three structured learning activities. Conducted within a university-level capstone course on innovative tools for physics instruction, the activities targeted key intersections of technological, pedagogical, and content knowledge (TPACK) through chatbot-assisted tasks: simplifying abstract physics concepts, constructing symbolic concept maps, and designing instructional scenarios. Drawing on participant reflections, classroom artifacts, and iterative feedback, the results highlight internal strengths such as enhanced information-seeking behavior, scaffolded pedagogical planning, and support for symbolic reasoning. At the same time, internal weaknesses emerged, including domain-specific inaccuracies, symbolic limitations (e.g., LaTeX misrendering), and risks of overreliance on AI outputs. External opportunities were found in promoting inclusive education, multilingual engagement, and expanded zones of proximal development (ZPD), while external threats included prompt injection risks, institutional access gaps, and cybersecurity vulnerabilities. By extending existing TPACK-based models with constructs such as AI literacy, prompt-crafting competence, and epistemic verification protocols, this research offers a theoretically grounded and practically actionable roadmap for embedding AI in STEM teacher preparation. The findings affirm that, when critically scaffolded, AI chatbots can support metacognitive reflection, ethical reasoning, and instructional innovation in physics education if implementation is paired with digital fluency training and institutional support.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,3つの構造化学習活動にまたがるTPACK誘導SWOTフレームワークを用いて,AIを活用したチャットボットを物理教師教育に統合する戦略的,認識的責任について検討した。
物理教育の革新的なツールに関する大学レベルの議事録の中で実施され、これらの活動は、チャットボット支援タスク(抽象物理学の概念の単純化、象徴的な概念地図の構築、教育シナリオの設計など)を通じて、技術、教育学、コンテンツ知識(TPACK)の重要な交差点を目標としていた。
その結果,情報探索行動の強化,教育計画の足場化,象徴的推論支援などの内部的強みが強調された。
同時に、ドメイン固有の不正確さ、象徴的な制限(例:LaTeXミスレンダリング)、AI出力への過度な依存のリスクなど、内部的な弱点が出現した。
外的機会は、包括的教育、多言語的エンゲージメント、および拡張された近位開発ゾーン(ZPD)の促進において見出され、一方、外部的脅威には、即時注入のリスク、制度的なアクセスギャップ、サイバーセキュリティの脆弱性が含まれていた。
既存のTPACKベースのモデルにAIリテラシー、即時作成能力、疫学的検証プロトコルなどの構造を組み込むことで、STEM教師の準備にAIを組み込むための理論的基礎と実用的なロードマップを提供する。
この結果から、AIチャットボットは、批判的に足場を組むとメタ認知的リフレクション、倫理的推論、物理教育における教育革新をサポートすることができる。
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