高職院校教師對人工智能使用意愿和影響因素分析

李京?姚登旺?鄭水祥?劉娟娟

摘 要 基于扎根理論，探究高職院校教師在教育教學工作中使用人工智能技術的意愿及影響因素。分析發現高職院校教師對人工智能技術使用意愿受感知價值、技術因素、個體因素、風險因素以及外部環境影響。感知價值指的是教師使用技術過程中所感知到的利益與付出成本，技術因素是AI技術本身所擁有優勢與不足；個體因素包括年齡結構和自我感知；風險因素既有技術性不確定風險，又有教師個體感知風險；外部環境包括社會輿論和政策導向。面對未來智能化教育教學的趨勢，教師個體應及時轉變思維、掌握AI技術、革新教學模式；社會政府應當完善法律法規、加強AI監管規制以及強化思維防線，構建符合我國特色的人工智能教育體系。

關鍵詞 人工智能；高職院校；使用意愿；扎根理論

中圖分類號 G715 文獻標識碼 A 文章編號 1008-3219（2023）32-0062-07

一、問題提出

黨的二十大報告首次將教育、科技、人才進行“三位一體”部署，把“推進教育數字化”寫入報告，開辟了教育事業發展新賽道。人工智能在教育中的應用被認為是“全球范圍內傳播優質教育的新方式”，憑借高效、靈活的特點為學習者提供個性化服務[1]，輔助教師教學并提升教學效果[2]。2022年ChatGPT火遍全球，人工智能再次引發了全球范圍內專家學者的關注與熱議，人工智能技術將推動教育系統全面革新[3]。

高職院校作為我國高等教育及職業教育的組成部分，旨在培養技術型人才，其教學理念與其他類型的教育機構存在差異[4]。人工智能技術也給高職院校賦予了“課堂革命”[5]，合理應用人工智能技術可以提高職業教育教學質量、職業人才培養能力，提升學生創新能力、競爭力[6]。

進入21世紀，學校面臨的巨大挑戰之一不是新技術本身，而是教育工作者接受教育技術的能力[7]，面對教育技術的更迭、教育裝備的升級，以教師為代表的教育工具使用者迎來了教育教學方法與方式上的改革[8]。早期高校教師對AI存在認知理解不足，導致AI在教學領域的發展較滯緩[9]。新時代中國式教育現代化對人工智能作出了全新的闡釋，以教育信息化、智能化支撐引領的教育現代化是“中國教育現代化2035”的重點內容和重要標志[10]。

現階段，在探究“教育工作者對人工智能接受程度”研究領域中，研究者大多以計劃行為理論、技術接受等模型為依據。從結果上看，自我效能感知、自我危機感、心理焦慮程度，以及教育工作者對AI的感知易用性、感知有用性等因素影響著個體對人工智能教育技術的使用意愿[11][12][13][14][15]。

王善勇等人認為技術相容性、感知信任、相對優勢是教師接受AI教育的決定因素[16]。張海等人以ChatGPT為例，認為主體因素、技術因素、信息因素和社會環境因素是影響用戶使用意愿的主要因素[17]。克里蒂等人認為教師采用人工智能的制約因素是制度障礙[18]。王佑鎂認為教師對AI的自我效能感、易用性感知、有用性感知影響著使用人工智能技術的意向[19]。喬卡爾等人發現中小學教師對AI助教的有用性感知和易用性感知越強，教師的接受度越高[20]。

目前，國內外學者在“教師對人工智能技術使用意愿”領域中取得了較多成果。但對“高職院校教師”的研究較少，相關研究成果對高職院校教師的適用與匹配程度仍有進一步研究的空間。本研究聚焦高職院校教師對人工智能使用意愿及影響因素，為我國高職院校教師智能化教學技術的應用與實施提供一定參考。

二、研究設計

（一）研究目的與問題設計

本研究旨在探討人工智能發展背景下我國高職院校教師對待AI教育技術的態度及接受情況，并分析高職院校教師AI使用意愿的影響因素。聚焦的問題主要是“人工智能會對高職院校教師帶來哪些影響”與“哪些因素會影響高職院校教師的使用意愿”。

（二）研究方法與樣本選取

本研究基于扎根理論，采用問卷調查、半結構化訪談等方式搜集信息資料，在研究個案選擇上選取能夠為本研究提供大量有效信息的研究對象。本研究選取浙江省某高職院校12位專職教師作為研究對象，邀請教師進行半結構化訪談，研究為確保數據的效度，受訪者來自不同學院，且年齡、教齡和專業背景都有較好的區分度，受訪者基本信息如表1所示。

（三）訪談過程

本研究遵循自下而上的研究體系，對教師訪談的筆記當場記錄，每做完一次訪談后即進行編碼，在客觀真實的原則基礎上對原始語句逐字逐句分解，剔除無關的內容，保證訪談深入、全面。隨著訪談和編碼的深入，在第9位教師訪談時所給出的語句已經有較強的重復性，編碼過程無新的關系范疇形成，資料收集達到飽和。

三、數據分析與編碼

（一）開放式編碼

在本次編碼過程中，根據對個案的語句信息解讀，貼上編碼標簽，通過對比類似或關聯標簽進行再編碼，形成概念和初始范疇。通過對訪談材料的反復閱讀、仔細推敲與逐句編譯，共獲得81個初始概念。經過對相似或相同概念的聚攏合并，并刪去出現頻率小于3的初始概念后，最終獲得33個初始概念及13個范疇，見表2。

（二）主軸式編碼

主軸編碼是在開放式編碼的基礎上進行二次分析，挖掘各范疇之間顯性和隱性邏輯關系，根據類屬關系和相關關系，將范疇歸納抽象為更高一級的主范疇。圍繞“人工智能使用意愿及影響因素”，上述13個范疇之間存在著一定內涵上的聯系，對其內在的邏輯采用進一步的歸類、重構，得到了“感知利益”“感知付出”“技術效能”“個體態度”“風險成本”和“發展環境”6類主范疇。主軸式編碼形成的核心范疇、對應范疇及其內涵如表3所示。

（三）選擇式編碼

選擇式編碼是在所有已發現的概念類屬中選擇一個核心類屬概念，通過不斷分析把與之相關的次要類屬概念集中起來，以系統地說明和驗證主要類屬概念與次要類概念之間的關系，并填充未來需要完善或發展的類屬概念的過程[21]，旨在進一步厘清主范疇間的關聯[22]。本研究圍繞高職院校教師的“人工智能使用意愿”為核心范疇，6個主范疇均對其有一定影響。影響關系結構、類型及內涵如表4所示。

（四）理論飽和度檢驗

在扎根理論中，理論飽和度被用來驗證三級編碼分析結果的一致性和可靠性。斯特勞斯（Strauss）認為當編碼分析的結果沒有新的概念或者范疇出現時，即不再能發展新范疇和新概念時，理論就達到良好“飽和度”[23]。基于預留的訪談資料，將余下的6份原始語句文本進行相同的編碼操作，并與編碼結果進行比對，發現后續文本資料形成的編碼分析結果沒有產生新的范疇，且范疇間未產生新的關系結構，由此認為達到飽和。

四、模型構建與作用詮釋

通過扎根理論，采用深度訪談和三級編碼分析，從原始語句文本中提煉出了影響高職院校教師使用人工智能技術意愿的6大主范疇和13個子范疇，在進一步歸納后，將主范疇歸為感知價值、技術因素、個體因素、風險因素和外部環境五個維度。根據影響關系以及歸納的維度，構建了高職院校教師人工智能使用意愿影響因素模型，如圖1所示。

（一）感知價值的影響

感知價值是指消費者主觀感受到的利益以及經過成本付出后對產品或服務效用的整體評價[24]。在本研究中，高職院校教師充當“消費者”這一角色，對待人工智能技術這一“產品”，在使用過程中考慮該產品帶來的利益與付出成本。

人工智能技術擁有更多的“自主”意識，可以做教務、學生管理等輔助性工作，還可以替代教師完成授課，完成學生學習考核、作業考評等任務，實現對傳統教育的“三重替代”[25]。受訪教師認為人工智能技術應用能夠減輕教師的教學壓力，降低工作負擔，給予教師更多的時間、精力去投入實踐類課程及教科研活動中。感知易用性體現為人工智能教育技術在實際應用中的操作難度、掌握難度。有訪談者認為AI教育裝備的操作流程復雜，使用難度大，不愿意去嘗試使用。

感知價值的核心是感知利益與感知付出之間的權衡，成本付出主要表現為時間成本與精力成本。AI在教學應用過程中，教師需花費時間去學習使用方法、注意事項及操作規范。當前教育技術手段無法脫離教師獨立運行，教師需要結合人工智能教育技術特點，對該模式下的教學活動進行實踐與探索，同樣需要完成相應的課程建設、教案編寫與教學活動安排，在無形中也會加重教師的精力成本。

（二）技術因素的影響

以ChatGPT為代表的人工智能驅動工具在教育領域凸顯了技術主導的優勢，其技術效能也為教育領域帶來了創新爭議、管理規范、教育變革、學術爭論等辯駁[26]。

情感溝通是我國教育教學工作的關鍵要素之一，關系著學生的德育培養。當前AI仍然處于弱人工智能階段，不能全面發揮情感教育功能。德育的基礎前提是人類的感情，人工智能無法模擬出人的真實情感，在人際互動、創造性和想象力、情感和情商等方面都無法達到人的標準。人工智能在情感教育中僅靠模擬人類情感，面臨著“情感互動受阻”“情感主體身份缺失”和“情感的代際傳承受限”三重困難，難以擔任高職院校教育教學中德育相關的培養工作[27]。受訪者認為人工智能教育技術在課程中缺失與學生互動交流，這十分不利于學生個性化發展及表達能力的培養，造成“德育”缺位。

在人工智能技術介入后，課程系統的管理和使用更加智能化，教學資源的獲取更加方便，計算機交互界面更友好。充分滿足了學生多樣化的需求，激發學習樂趣，提升教學效果。但受訪者認為網絡波動、技術類故障可能會影響課堂教學，過多的新穎、趣味化元素也會分散學生的注意力，對教學效果造成負面影響。

人工智能在信息資源整合、信息更新、資源共享等方面具有顯著的優勢。大數據時代網絡資源爆炸式增長，人工智能技術能夠憑借計算機技術快速實現資源檢索與共享，實現教學資源的互聯互通、及時更新，提高信息化教育教學水平。人工智能技術還可以整合優質教育教學資源，實現地區、國家之間的教育資源共享與交流，推動教育資源的均衡，降低經濟欠發達地區的教育資源成本。

基于互聯網技術的人工智能拓寬了教學模式，不再受時間、空間等條件限制，有效提高遠程教育的教學效率與成果質量。人工智能教育技術依靠龐大的信息算法處理能力，可以幫助教師和學生實現個性化、精細化學習，定制個性化學習資源和策略，激發學生的學習主動性和積極性。借助互聯網與物聯網技術，人工智能可以打造全面、廣泛的教學實時監測系統與預警系統，對教學過程中突發事件做到及時預警，提前作出預警判斷，有效減少教學活動的意外事故發生。

（三）個體因素的影響

個體因素直接決定了個人使用AI的意愿。大多數教師認為自己在長期的教學工作中形成了習慣，抑或是對自身的教學能力水平十分自信，無需人工智能教育技術的介入。對于自身教學水平有限的教師，個人教學能力存在著不足與提升空間，人工智能教育技術的介入可以協助其更好地完成每一堂課的教學工作，作為教學上的輔助性工具，彌補教學上的不足。

年齡越高的教師對人工智能技術的使用意愿越弱，年齡較高的教師對現代教育技術裝備的認識與掌握情況不如年輕教師，他們在學習精力、認知理解能力以及教學習慣等方面已經很難去迎合現代化教育技術與智能化教學模式的發展。

（四）風險因素的影響

人工智能迅速發展的同時帶來了一系列風險問題，包括社會信任機制面臨危機、版權規則遭受沖擊、個人數據的泄露風險驟升以及真實信息被篡改或濫用，甚至還存在著倫理道德類的風險[28][29][30]。在教育領域中人工智能技術同樣會引發一系列倫理風險，包括數據隱私的泄露與濫用、機器算法的歧視與偏見、師生關系的弱化與破壞、學術公平的失信與失衡等問題[31]。訪談結果發現，有半數以上教師能夠感受到人工智能技術發展帶來了一定的風險與危機感。在感知風險層面，人工智能技術給高職院校教師帶來了隱私泄露、職業威脅、職業怠惰以及發展停滯等風險隱患。在技術風險層面，人工智能技術存在著技術錯誤、技術失控風險。

大數據時代個人信息獲取通道、傳播途徑得到了極大的拓展，國內外關于隱私泄露、信息安全等相關事件頻發，對個人的自身安全與隱私保護造成了極大的威脅。我國相關法律規定：任何組織或者個人不得以刺探、侵擾、泄露、公開等方式侵害他人的隱私權。然而數據是人工智能的基礎，人工智能應用需要以海量的個人信息數據作支撐，人工智能不斷完善自身“教學能力”就需要獲取、存儲、分析大量的信息數據，不可避免會涉及學生、教師的隱私保護問題。人工智能在教育領域中的普遍應用勢必會使得每個學生、教師都被置于數字化空間之中，個人的隱私極易以數據的形式被存儲、復制、傳播。

人工智能作為新一輪科技革命的核心，再次引起社會對“機器替代人”的擔憂。人工智能擁有強大的知識信息處理能力，能流暢、全面、高效地回答問題，由此引發高職院校教師擔憂人工智能對自身職業的威脅。人工智能的應用將極大程度上減輕教師的工作負擔，將教師從瑣碎、機械的工作中解放出來，給予了教師更多的自由時間，但由此也會對教師造成職業倦怠與發展停滯的風險。我國高職院校青年教師在學術科研、教學能力等方面存在著極大的提升空間[32]，而人工智能教育技術能夠幫助教師完成教學工作、協助教師開展相關科研工作甚至是科研成果的撰寫，為教師科研與教學提供極大的便利，由此引發職業危機與學術誠信問題：教師過分依賴人工智能技術會造成教育主導角色“倒置”，逐漸丟失工作的熱情、自我提升的積極性與學術科研上的主動性，造成職業倦怠與職業發展停滯。

人工智能的快速發展引起了大量專家學者的擔憂，認為這一技術會對世界造成災難性的影響。2023年我國互聯網信息辦公室發布《生成式人工智能服務管理辦法（征求意見稿）》就生成式人工智能在研發、應用等不同環節需遵循的社會倫理，明確了標準和要求[33]。該辦法強調科技發展必須是安全的，向著合乎人類利益的方向演進，防止引發“技術失控”。在教育教學中，技術錯誤、失控等事故一旦發生，將會對學生造成極大危害，學生作為接受教育的群體，接受的價值觀要符合時代精神，教學內容需要經過教育相關部門嚴格篩選。人工智能一旦失控，在課堂上傳播低俗、非法、不符合時代價值等信息，將會對學生灌輸不可逆轉的負面思想印記，引發不良思想導向與價值取向，損害我國教育事業的穩定與發展。

（五）環境因素的影響

人工智能技術發展愈發成熟，其在教育領域的應用、未來發展引發了國內外大量學者的熱議，大多教育從業者積極看待AI在教育教學領域的前景。但仍有部分學者、教師認為人工智能的迅速興起會對人的存在價值產生威脅，剝奪了人類勞動的機會和價值，導致人的勞動能力成為智能勞動附庸的存在。隨著媒體不斷報道傳播，“AI威脅人類”相關言論及想法在國際社會上引起了較多群體的關注，人們對人工智能的看法、接受程度也逐漸趨向兩極分化。

ChatGPT在投入使用階段時，同樣引起了社會上的質疑與熱議，紐約市公立學校規定禁止使用這一工具，意大利個人數據保護局同樣宣布禁止使用。三星、SK海力士等韓企也采取限制使用人工智能工具的措施。各國的政策制度及輿論環境，間接影響著教師使用人工智能的意愿。

五、結論與建議

（一）研究結論

本研究基于對12位高職院校教師的訪談結果分析，探究高職院校教師使用人工智能的意愿影響因素，最終得出以下幾點結論。

第一，感知利益與感知付出是高職院校教師對人工智能使用意愿的直接影響因素。實際使用時對個體帶來的有用性感受越強、使用操作時越容易以及需要付出的成本代價越低，越能夠提升高職院校教師對待人工智能技術在教育教學中的接受度與認可度。

第二，技術效能間接影響著高職院校教師使用人工智能的意愿。AI和人類相比在授課模式方面有著技術性的優勢，包括教學效果、信息交流以及相對性優勢，但AI在情感教育方面卻存在不足，不能做到人際之間的互動交流以及情感溝通。

第三，個體態度直接決定了高職院校教師使用人工智能技術的意愿。個體態度包括自我感知與年齡結構。在自我感知方面，受訪者對自身的教育教學能力越自信，則相應的使用人工智能技術的意愿就越低，在年齡層次上，年齡較高者往往接受不了人工智能技術融入教學中。

第四，感知的風險成本越高，使用人工智能技術的意愿越弱。風險成本體現在感知風險與技術風險兩方面，人工智能在應用過程中存在著隱私泄露風險，AI也會對教師的職業造成威脅，降低工作的積極性、創新能力與發展動力，增加教師的職業倦怠風險，產生職業取代風險。在技術層面，AI主要存在著技術錯誤、技術失控等風險，一旦出現技術類風險事故，會對教育教學工作造成較大影響。

第五，社會輿論和政策導向間接影響著個體對人工智能的使用接納程度。人工智能技術并不被廣泛接受，在社會層面，人工智能的負面消息與相關新聞播報引起社會群體恐慌與抗拒，對人工智能保持消極的態度與看法。部分國家對人工智能采取限制，也在一定程度上影響著教師對待人工智能的看法。

（二）研究建議

在個體層面，高職院校教師要及時轉變思維，積極看待人工智能與教育教學融合發展關系：人工智能技術的發展與應用是時代更迭的結果，也是時代的要求，教師應當把握好時代發展的潮流，更新對人工智能技術與教育教學模式融合的認知理念。其次，高職院校教師要提高自身智能素養，提升人工智能應用能力，靈活運用智能化工具進行教學策略部署和個性化指導，加強人工智能倫理知識的學習與道德培養，提高數據隱私和信息安全意識。教師還應結合我國時代特點，深刻認識我國職業教育定位以及培養要求，結合人工智能教育技術，讓人工智能發揮“賦能”職業教育，構建人工智能背景下的職業教育人才培養方案[34][35]。

在社會層面，政府與相關職能部門應當堅持“用其所長、防其所短”的理念，結合我國教育現狀，以人工智能為驅動力提高我國職業教育的發展。在人工智能教育技術的研發與管理上要堅持黨的領導，發展及應用需符合國家整體戰略布局。其次，要健全相應法律法規，為我國人工智能領域產業發展和應用畫定紅線、標明底線，以防其害。最后，要強化思想引導，鑄牢意識形態陣地，杜絕非法、危害國家及社會的行為發生。在社會價值宣傳上，要鼓勵大眾創新意識與心理健康建設，提升個體就業能力與信心，防止失業風險的發生，避免出現極端化思維和行為[36]。

參 考 文 獻

[1]SELDON A，ABIDOYE O.The fourth education revolution：will artificial intelligence liberate or infantilise humanity？[J].Nanotechnology Perceptions：A Review of? Ultraprecision Engineering and Nanotechnology，2018（2）：120-125.

[2]OECD.OECD digital education outlook 2021：Pushing the frontiers with artificial intelligence，blockchain and robots[R].Paris：OECD Publishing，2021.

[3]周洪宇，李宇陽.ChatGPT對教育生態的沖擊及應對策略[J].新疆師范大學學報（哲學社會科學版），2023（4）：1-11.

[4]王志昌.高職教育辦學定位與辦學特色探析[J].教育教學論壇，2017（24）：249-250.

[5]黃茂勇，葉姍.人工智能賦能高職院校“課堂革命”：技術邏輯與行動框架[J].教育與職業，2023（1）：82-89.

[6]徐作棟.人工智能助推職業教育發展的路徑研究[J].湖北開放職業學院學報，2023（1）：16-18.

[7]WATTY K，MCKAY J，NGO L.Innovators or inhibitors？ accounting faculty resistance to new educational technologies in higher education[J].Journal of Accounting Education，2016：1-15.

[8]李德江.驅動發展：新時代教育裝備的必然使命[J].教育與裝備研究，2021（11）：90-92.

[9]李曉婷，方旭.高校教師人工智能教學應用現狀調查研究[J].中國教育信息化，2019（20）：78-81.

[10]胡中鋒，王友涵.中國式教育現代化的內涵與特征[J].蘇州大學學報（教育科學版），2023（1）：27-35.

[11]黃如艷，桑國元，李曉華.民族地區教師人工智能助教應用意愿及影響因素研究——基于扎根理論的探索性分析[J].青海民族大學學報（社會科學版），2022（4）：117-126.

[12]方旭，羅雅婷.中小學教師人工智能教學應用持續性采納影響因素研究[J].軟件導刊，2023（7）：151-157.

[13]張樂樂，顧小清.人工智能在教育領域創新擴散的影響因素研究——基于TOE理論框架[J].中國遠程教育，2023（2）：54-63+82.

[14]趙磊磊，陳祥梅，馬志強.人工智能時代教師技術焦慮：成因分析與消解路向[J].首都師范大學學報（社會科學版），2022（6）：138-149.

[15]張博，周丹.我國人工智能技術賦能中小學教師教學情況調查[J].中國教育信息化，2022（6）：89-96.

[16]WANG S Y，YU H，HU X，et al. Participant or spectator？ comprehending the willingness of faculty to use intelligent tutoring systems in the artificial intelligence era[J]. British Journal of Educational Technology，2020（5）：1657-1673.

[17]張海，劉暢，王東波，等.ChatGPT用戶使用意愿影響因素研究[J].情報理論與實踐，2023（5）：1-10.

[18]GUPTAK K P，BHASKAR P. Inhibiting and motivating factors influencing teachersadoption of AI-based teaching and learning solutions： Prioritization using analytic hierarchy process[J].Journal of Information Technology Education-Research，2020（19）：693-723.

[19]WANG Y M ，LIU C C，TU YF.Factors affecting the adoption of AI-based applications in higher education：an analysis of teachersperspectives using structural equation modeling[J].Educational Technology & Society，2021（3）：116-129.

[20]CHOCARRO R，CORTINAS M，MARCOS-MATAS G.Teachersattitudes towards chatbots in education：Atechnology acceptance model approach considering the effect of social language，bot proactiveness，and userscharacteristics [J].Educational Studies，2021（2）：1-19.

[21]陳向明.扎根理論的思路和方法[J].教育研究與實驗，1999（4）：58-63+73.

[22]王平，茹嘉祎.國內未成年人圖書館服務滿意度影響因素——基于扎根理論的探索性研究[J].圖書情報工作，2015（19）：41-46.

[23]STRAUSS A L.Qualitative analysis for social scientists[M].Cambridge University Press，1987：21.

[24]ZEITHAML V A. Consumer perceptions of price，quality，and value：a means-end model and synthesis of evidence[J].Journal of Marketing，1988，52（3）：2-22.

[25]吳曉林，邢羿飛.知識復制抑或創新激發？——人工智能（ChatGPT）對社科類研究生教育的挑戰與機遇[J/OL].廣西師范大學學報（哲學社會科學版），2023（2）：1-13.

[26]焦建利，陳麗，吳偉偉.由ChatGPT引發的教育之問：可能影響與應對之策[J].中國教育信息化，2023（3）：19-32.

[27]顏士剛，王麗蕊，周紫婷.論情感教育視角下人工智能機器人的德育困難[J].現代教育技術，2022（4）：5-12.

[28]蔡士林，楊磊.ChatGPT智能機器人應用的風險與協同治理研究[J].情報理論與實踐，2023（5）：1-11.

[29]鄒開亮，劉祖兵.ChatGPT的倫理風險與中國因應制度安排[J].海南大學學報（人文社會科學版），2023（4）：1-11

[30]毛子駿，朱鈺謙.人工智能的國外社會科學研究熱點綜述[J].電子科技大學學報（社科版），2023（2）：55-67.

[31]王佑鎂，王旦，梁煒怡，等.ChatGPT教育應用的倫理風險與規避進路[J].開放教育研究，2023（2）：26-35.

[32]李京，姚登旺，鄭水祥.高質量發展背景下教師隊伍建設思考與策略——以南京城市職業學院為例[J].南京開放大學學報，2022（4）：36-41+69.

[33]中華人民共和國國家互聯網信息辦公室.國家互聯網信息辦公室關于《生成式人工智能服務管理辦法（征求意見稿）》公開征求意見的通知[EB/OL].（2023-04-11）[2023-04-15]．http：//www.cac.gov.cn/2023-04/11/c_1682854275475410.htm.

[34]石淼，呂光洙.國際人工智能與教師教育研究的進展與趨勢[J].繼續教育研究，2023（5）：19-25.

[35]陳可，葉林良.人工智能賦能職業教育變革：內蘊邏輯、現實挑戰與時代進路[J].教育與職業，2023（8）：102-107.

[36]蒲清平，向往.生成式人工智能——ChatGPT的變革影響、風險挑戰及應對策略[J].重慶大學學報（社會科學版），2023（3）：1-13.

Analysis of Vocational College TeachersWillingness to Use Artificial Intelligence and Influencing Factors：

An Exploratory Study Based on Grounded Theory

Li Jing， Yao Dengwang， Zheng Shuixiang， Liu Juanjuan

Abstract? Based on the grounded theory， this study explores the willingness of higher vocational college teachers to use artificial intelligence （AI） technology in their educational and teaching work， as well as the influencing factors. The analysis reveals that the willingness of higher vocational college teachers to use AI technology is influenced by perceived value， technical factors， individual factors， risk factors and the external environment. Perceived value refers to the benefits and costs perceived by teachers during the process of using the technology; technical factors encompass the advantages and limitations of AI technology itself. Individual factors include age structure and self-perception. Risk factors consist of both technological uncertainties and teachersindividual perceptions of risks. The external environment includes social opinions and policy orientations. In the face of the future trend of intelligent education and teaching， individual teachers should timely change their mindset， master AI technology and innovate teaching methods. Society and the government should improve laws and regulations， strengthen AI regulatory measures， and reinforce their defensive thinking to construct an AI education system that aligns with Chinas characteristics.

Key words? artificial intelligence; higher vocational colleges; willingness to use; grounded theory

Author? Li Jing， senior engineer of Nanjing City Vocational College， Nanjing Open University （Nanjing 210000）；Yao Dengwang， research intern of Nanjing City Vocational College， Nanjing Open University; Zheng Shuixiang， Nanjing City Vocational College， Nanjing Open University; Liu Juanjuan， Zhejiang Tourism Vocational College， Zhejiang Provincial Institute of Culture and Tourism Development

作者簡介

李京（1969- ），男，南京城市職業學院、南京開放大學質量管理與科研處處長，高級工程師（南京，210000）；姚登旺（1997- ），男，南京城市職業學院、南京開放大學質量管理與科研處科研管理員，研究實習員、助理會計師、助理統計師；鄭水祥，南京城市職業學院、南京開放大學；劉娟娟，浙江旅游職業學院、浙江省文化和旅游發展研究院

基金項目

2022年度南京城市職業學院（南京開放大學）重點課題“提升南京城市職業學院高質量考核成效的重點工作規劃研究與實踐”（JKY202201），主持人：李京；2020年度江蘇省社會科學基金重點項目“社區康養職業人才培養體系構建研究”（20JYA004），主持人：陳社育