論文の概要: From School AI Readiness to Student AI Literacy: A National Multilevel Mediation Analysis of Institutional Capacity and Teacher Capability
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.20056v1
- Date: Fri, 20 Mar 2026 15:38:30 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-23 19:48:39.210597
- Title: From School AI Readiness to Student AI Literacy: A National Multilevel Mediation Analysis of Institutional Capacity and Teacher Capability
- Title（参考訳）: 学校AI準備から学生AIリテラシーへ: 施設能力と教師の能力に関する全国多段階メディエーション分析
- Authors: Xiu Guan, Mingmin Zheng, Dragan Gašević, Wenxin Guo, Yingqun Liu, Xibin Han, Danijela Gasevic, Ruiling Ma, Qi Wu, Lixiang Yan,
- Abstract要約: 本研究は,学校レベルのAI能力が学生のAIリテラシーとどのように結びついているかを調べる,2-2-1クロスレベルメディエーションフレームワークを開発し,検証する。
全国156,125人の教員,2,379,546人の学生を対象に,1,007の職業施設の関連調査データを用いて,多段階モデルを用いて直接的,間接的,文脈的効果を推定した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.400138068424031
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Artificial intelligence (AI) is increasingly embedded in vocational education systems, yet empirical evidence linking institutional AI readiness to student learning outcomes remains limited. This study develops and tests a 2-2-1 cross-level mediation framework examining how school-level AI readiness is associated with student AI literacy through aggregated teacher mechanisms. Using linked survey data from 1,007 vocational institutions, 156,125 teachers, and 2,379,546 students nationwide, multilevel models were estimated to assess direct, indirect, and contextual effects. Results indicate that overall school AI readiness is positively associated with student AI literacy after adjusting for institutional and regional characteristics. When examined independently, all readiness dimensions show positive associations, while simultaneous modelling suggests that readiness operates as an integrated organisational configuration. Cross-level mediation analyses reveal that aggregated teacher-perceived AI capability partially mediates the relationship between institutional readiness and student literacy, whereas general attitudinal acceptance measures do not demonstrate stable transmission effects. Robustness analyses further show that this readiness-capability-literacy pathway remains structurally stable across heterogeneous regional AI development contexts and under alternative modelling specifications. These findings reposition institutional AI readiness as a multilevel organisational condition linked to student AI literacy, identify collective teacher capability as its central transmission mechanism, and underscore the need to align infrastructural investment with sustained professional capacity development.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)は、職業教育システムにますます組み込まれつつあるが、制度的AIの準備性と学生の学習成果を結びつける実証的な証拠は依然として限られている。
本研究は,総合的な教師機構を通じて,学校レベルのAI能力が学生のAIリテラシーとどのように関連しているかを調査する2-2-1クロスレベルメディエーションフレームワークを開発し,検証する。
全国156,125人の教員,2,379,546人の学生を対象に,1,007の職業施設の関連調査データを用いて,多段階モデルを用いて直接的,間接的,文脈的効果を推定した。
その結果,学校全体のAI能力は,制度的・地域的特性の調整後,生徒のAIリテラシーに肯定的な関連があることが示唆された。
独立して検討すると、すべての準備性次元は肯定的な関連を示し、同時にモデリングすることで、準備性は統合された組織構成として機能することを示唆する。
クロスレベルメディエーション分析により,総合的な教師認識AI能力は,機関的準備性と学生のリテラシーとの関係を部分的に仲介する一方,一般の受理手段は安定した伝達効果を示さないことが明らかとなった。
ロバストネス分析により、この可読性-可読性-可読性経路は、異種地域AI開発コンテキストや代替モデリング仕様の下で構造的に安定であることが示された。
これらの知見は、学生AIリテラシーに関連する多段階の組織的条件としての機関的AI準備性を再配置し、その中心的な伝達メカニズムとして集団教師能力を特定し、インフラ投資と持続的な専門的能力開発との整合の必要性を浮き彫りにした。
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