論文の概要: AI Adoption Among Teachers: Insights on Concerns, Support, Confidence, and Attitudes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.00343v1
- Date: Fri, 01 May 2026 01:53:10 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-04 17:43:28.81733
- Title: AI Adoption Among Teachers: Insights on Concerns, Support, Confidence, and Attitudes
- Title（参考訳）: 教師のAI導入:懸念、支援、信頼、態度に関する考察
- Authors: Vanessa B. Sibug, Maria Anna D. Cruz, Vicky P. Vital, Juvy C. Grume, Almer B. Gamboa, Emerson Q. Fernando, Lloyd D. Feliciano, Jordan L. Salenga, John Paul P. Miranda,
- Abstract要約: 本研究は, 教育における人工知能(AI)ツールの導入について, 機関支援の役割, 教師の自信, 教師の関心などを分析することによって検討した。
教師の関心が制度的支援と、教師の信頼とAI導入に対する態度の2つの結果の関係を緩やかにするかどうかを判断することを目的としている。
この研究は、教師の信頼を高めるために組織的かつ継続的な支援を提供することを推奨している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The study examines the adoption of artificial intelligence (AI) tools in education by analyzing the roles of institutional support, teacher confidence, and teacher concerns. It aims to determine whether teacher concerns moderate the relationship between institutional support and two outcomes: teacher confidence and attitudes toward AI adoption. The sample included 260 teachers from the Philippines. Composite scores were calculated for institutional support, confidence, concerns, and attitudes. Moderated multiple regression analysis showed that institutional support significantly predicted both teacher confidence and attitudes toward AI. However, teacher concerns did not significantly moderate these relationships. A follow-up mediation analysis tested whether confidence explains the effect of institutional support on attitudes. Results showed full mediation. The indirect effect was significant based on the Sobel test, and the direct effect became non-significant when confidence was included in the model. This shows that institutional support improves teacher attitudes by increasing their confidence. The study recommends that institutions provide structured and ongoing support to strengthen teacher confidence. Professional development, mentoring, and AI integration in teacher education programs can increase readiness and support effective AI adoption.
- Abstract（参考訳）: 本研究は, 教育における人工知能(AI)ツールの導入について, 機関支援の役割, 教師の自信, 教師の関心などを分析することによって検討した。
教師の関心が制度的支援と、教師の信頼とAI導入に対する態度の2つの結果の関係を緩やかにするかどうかを判断することを目的としている。
サンプルにはフィリピンから260人の教師が含まれていた。
総合スコアは, 制度的支援, 信頼, 関心, 態度について算出した。
マルチレグレッション分析では,教師の自信とAIに対する態度の両方が,制度的支援によって有意に予測された。
しかし、教師の懸念はこれらの関係を著しく緩和しなかった。
フォローアップ・メディエーション分析は、信頼度が制度的支援が態度に及ぼす影響を説明するか否かを検証した。
結果は満点満点であった。
間接効果はソベル試験に基づいて有意であり、モデルに信頼が入ると直接効果は重要でないものとなった。
このことは,教育支援が教師の自信を高めることによって,教師の態度を改善することを示唆している。
この研究は、教師の信頼を高めるために組織的かつ継続的な支援を提供することを推奨している。
教員教育プログラムにおける専門的開発、メンタリング、AI統合は、準備性を高め、効果的なAI導入をサポートする。
関連論文リスト
- Barriers and Enablers of Online Instruction in Hospitality Education in the Philippines: An Exploratory Study [0.0]
インタビューのテーマ分析では、技術的障壁、教育的課題、制度的および個人的支援、人工知能(AI)の統合の4つの主要なテーマが特定された。
ハンズオン科目を教えることや学生のエンゲージメントを維持することの難しさなど、教育上の課題が最も重要な問題として浮上した。
この知見は、教育訓練の強化、明確な制度的支援の提供、AI利用における責任ある能力の育成の重要性を強調している。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-04-27T22:57:18Z) - Enabling and Inhibitory Pathways of University Students' Willingness to Disclose AI Use: A Cognition-Affect-Conation Perspective [0.0]
高等教育における人工知能の統合の増大は、AI支援作業の報告における学生の透明性に関する重要な疑問を提起している。
本研究は, 学生がAI利用を開示する意思の背景にある心理的メカニズムについて考察する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-04-23T14:38:15Z) - From School AI Readiness to Student AI Literacy: A National Multilevel Mediation Analysis of Institutional Capacity and Teacher Capability [7.400138068424031]
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。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-03-20T15:38:30Z) - Teachers' Perspectives on the Use of AI Detection Tools: Insights from Ridge Regression Analysis [0.0]
本研究では,フィリピンの213人の教師が,学術的環境におけるAI検出ツールに対する認識について検討した。
これらのツールに対する教師の信頼、関心、意思決定に影響を与える要因に焦点を当てている。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-11-30T16:08:00Z) - Learning Analytics in Higher Education -- Exploring Students and
Teachers Expectations in Germany [0.0]
シーラフレームワークは、技術に対するステークホルダーの願望について探索的な知識を得るための手段を提供する。
この研究のサンプルは、ドイツの高等教育機関の学生(N = 1169)と教師(N = 497)で構成されている。
自記式アンケートを用いて,高校生の学習分析に対する学生や教師の態度を調査した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-22T14:32:20Z) - Faithful Knowledge Distillation [75.59907631395849]
i) 教師と学生は、正しく分類されたデータセットのサンプルに近い点で意見が一致しないか、(ii) 蒸留した学生は、データセットのサンプルに関する教師と同じくらい自信があるか、という2つの重要な質問に焦点をあてる。
これらは、安全クリティカルな設定の中で、堅牢な教師から訓練された小さな学生ネットワークを配置することを考えると、重要な問題である。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-07T13:41:55Z) - Ask-AC: An Initiative Advisor-in-the-Loop Actor-Critic Framework [41.04606578479283]
本稿では,Ask-ACと呼ばれる新しいアドバイザリ・イン・ザ・ループアクター・クリティカル・フレームワークを提案する。
Ask-ACの中心には2つの補完的なコンポーネント、すなわちアクションリクエスタとアダプティブステートセレクタがある。
定常環境および非定常環境における実験結果から,提案手法はエージェントの学習効率を大幅に向上させることが示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-05T10:58:11Z) - The Challenges of Assessing and Evaluating the Students at Distance [77.34726150561087]
新型コロナウイルス(COVID-19)の感染拡大が高等教育機関に強い影響を及ぼし、教室の授業は中止された。
本論文は、ポルトガルの高等教育機関がもたらす課題を探求し、評価モデルにもたらす課題を分析することを目的としている。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-01-30T13:13:45Z) - Creation and Evaluation of a Pre-tertiary Artificial Intelligence (AI)
Curriculum [58.86139968005518]
香港大学(CUHK)-Jockey Club AI for the Future Project(AI4Future)は、第3次教育のためのAIカリキュラムを共同開発した。
工学と教育を専門とする14人の教授が、6つの中学校の17の校長と教師と協力してカリキュラムを共同作成した。
共同創造プロセスは、AIにおける教師の知識を高める様々なリソースを生み出し、その課題を教室に持ち込むための教師の自主性を育んだ。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-01-19T11:26:19Z)
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。