人工智能賦能教學(xué)的接受度：關(guān)鍵因素識(shí)別與影響機(jī)制探究

[中圖分類號(hào)]G434;G 442 ［文獻(xiàn)標(biāo)志碼］A [文章編號(hào)] 1005-0310（2025）03-0013-08

Abstract：As an emerging teaching paradigm，AI-enabled teaching has atracted much atention and has been widely adopted worldwide.As the primary facilitators of the teaching instruction，teachers’acceptance of AIenabled teaching directly affects the implementation efectiveness of this new approach.Drawing on the reality of China's higher education environment and integrating insights from international research，this study employs a mixed-methods approach combining questionnaires and in-depth interviews.Using the UTAUT model，this study comprehensively examines the acceptance of AI-enhanced teaching，ofering insights for the development and application of educational technology.The findings reveal significant diferences in teachers’atitudes and cognitive levels toward AI-enhanced teaching，influenced by a complex interplay offactors，including performance expectancy，effrt expectancy，social influence，facilitating conditions，and perceived risk．Among them， performance expectations，effort expectations，social influencesand facilitating conditions exhibit significant positive effects on teachers’acceptance of AI-enhanced teaching，while perceived risk exerts a negative impact. Moderating efects of gender and disciplinary fields were found to be non-significant.Based on the findings， effective strategies to increase the acceptance of AI-enhanced teaching are suggested.

Keywords： AI-enabled teaching;acceptance ; UTAUT model ; mechanisms of influence

0 引言

1956年，美國學(xué)者約翰·麥卡錫首次提出“人工智能”一詞，標(biāo)志著人工智能正式誕生。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，人工智能與教育的融合達(dá)到了前所未有的高度，人工智能賦能教學(xué)成為一種新興的教學(xué)方式，正在全球范圍內(nèi)得到廣泛關(guān)注和應(yīng)用。2019 年，韓國政府在《人工智能國家戰(zhàn)略》中提出，在高校增設(shè)人工智能專業(yè)，把人工智能納入中小學(xué)的基本教育課程，讓全體國民享受人工智能教育[1]。2023年，美國教育部教育技術(shù)辦公室發(fā)布《人工智能與教學(xué)的未來》，強(qiáng)調(diào)人工智能在教育中的重要性，提出共享知識(shí)、提供支持和制定人工智能政策等方面的需求[2]。2024年，英國教育部發(fā)布了《生成式AI的教育用例》，強(qiáng)調(diào)通過構(gòu)建良好的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施和提升教師的信息素養(yǎng)與技能來推進(jìn)教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型[3]。隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，我們正處在一個(gè)前所未有的教育變革時(shí)期。黨的二十屆三中全會(huì)指出，要強(qiáng)化科技對(duì)教育發(fā)展的引領(lǐng)作用[4]。我國《教育現(xiàn)代化2035戰(zhàn)略》中強(qiáng)調(diào)，要利用現(xiàn)代化技術(shù)加快推動(dòng)人才培養(yǎng)模式改革，建設(shè)智慧校園，加速推進(jìn)教育現(xiàn)代化[5」。在人工智能時(shí)代，教師的角色發(fā)生了變化，教師不再是知識(shí)的權(quán)威，但作為教育改革的踐行者，對(duì)人工智能教育發(fā)展至關(guān)重要[6。因此，深入研究教師對(duì)人工智能賦能教學(xué)的接受度并準(zhǔn)確識(shí)別其影響因素，對(duì)推動(dòng)人工智能技術(shù)在教育領(lǐng)域的有效應(yīng)用具有重要意義。本文基于中國高等教育現(xiàn)實(shí)環(huán)境，結(jié)合國際最新研究成果，全面探討人工智能賦能教學(xué)的接受度問題，為教育技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用提供參考和借鑒。

文獻(xiàn)綜述與研究假設(shè)

本研究梳理相關(guān)文獻(xiàn)后發(fā)現(xiàn)，學(xué)者主要從人工智能的技術(shù)應(yīng)用、賦能教學(xué)方式變革、促進(jìn)教師發(fā)展及倫理問題等角度展開深入探討，這些研究揭示了人工智能在教育領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀與未來發(fā)展方

向。

1）人工智能的技術(shù)應(yīng)用對(duì)提高教學(xué)質(zhì)量和教學(xué)效率有顯著影響。廖昊鑫等提出，通過智能分析學(xué)生的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，人工智能能夠?yàn)槊课粚W(xué)生量身定制個(gè)性化學(xué)習(xí)方案，從而實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)教學(xué)。這種以數(shù)據(jù)為驅(qū)動(dòng)的教學(xué)方式不僅讓學(xué)習(xí)過程更加高效，還使教育資源得到了合理分配[7]。黎明等認(rèn)為，“人工智能 + \"通過大數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)，為學(xué)生提供個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑和資源，實(shí)現(xiàn)真正意義上的因材施教[8]。郭紫怡認(rèn)為，人工智能提高了教育效率，所以才在教育領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用[9]。曹一鳴等認(rèn)為，在教學(xué)內(nèi)容選配、設(shè)計(jì)等環(huán)節(jié)恰當(dāng)?shù)厥褂萌斯ぶ悄埽軌蛱岣呓處煹墓ぷ餍蔥10]。顏麗蓉等認(rèn)為，人工智能可以通過實(shí)時(shí)反饋和個(gè)性化建議來增強(qiáng)學(xué)生的學(xué)習(xí)體驗(yàn)，提高學(xué)習(xí)效率[11]。因此，本文根據(jù)人工智能績效的研究現(xiàn)狀提出：

假設(shè)1：績效期望對(duì)人工智能賦能教學(xué)的接受度有正向影響。

2）人工智能賦能教學(xué)的應(yīng)用程度受區(qū)域資源和軟硬件設(shè)施等基本條件的影響。黎明等提出，建立區(qū)域智能教育協(xié)調(diào)發(fā)展體系，需要綜合考慮政策引導(dǎo)、技術(shù)支撐、資源共享等方面因素[8]。楊寧霞等認(rèn)為，政府應(yīng)注重校企資源協(xié)同，優(yōu)化資源配置，加大公共資金投入[12]。培訓(xùn)是影響教師使用技術(shù)行為意向的常見因素，教師通過培訓(xùn)來學(xué)習(xí)和使用最新技術(shù)，了解最新的教學(xué)方法及其發(fā)展趨勢(shì)，進(jìn)一步將人工智能融入課堂。因此，本文根據(jù)人工智能賦能教學(xué)的主要外部環(huán)境因素提出：

假設(shè)2：促成條件對(duì)人工智能賦能教學(xué)的接受度有正向影響。

3）人工智能技術(shù)的應(yīng)用對(duì)教師的專業(yè)發(fā)展和執(zhí)教能力產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響。蘭國帥等認(rèn)為，智能時(shí)代的師生需要適應(yīng)信息化教學(xué)和學(xué)習(xí)環(huán)境，教師需要掌握新技術(shù)的操作技能，并不斷更新教育理念[13]。同時(shí)，李玉婷等指出，部分教師尚未形成對(duì)技術(shù)賦能自身專業(yè)發(fā)展的科學(xué)認(rèn)知，或過分看重投入產(chǎn)出比，認(rèn)為實(shí)現(xiàn)技術(shù)賦能專業(yè)發(fā)展需要投入大量的時(shí)間和精力，且短期內(nèi)難以產(chǎn)出顯著的效果[14]。因此，本文提出：

假設(shè)3：努力期望對(duì)人工智能賦能教學(xué)的接受度有正向影響。

4）隨著科技的不斷發(fā)展，社會(huì)對(duì)人工智能的認(rèn)知和接受度逐漸提高，這種社會(huì)層面的正向認(rèn)知可以影響高校教師對(duì)人工智能賦能教學(xué)的態(tài)度。我國已將智能技術(shù)與高校教師專業(yè)發(fā)展融合作為未來教育強(qiáng)國計(jì)劃的戰(zhàn)略部署[14]。謝幼如等認(rèn)為，教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型已成為國家戰(zhàn)略，課程作為人才培養(yǎng)的基本元素和主要媒介，其數(shù)字化轉(zhuǎn)型是教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要前提、必要基礎(chǔ)和關(guān)鍵所在[15]因此，本文提出：

假設(shè)4：社會(huì)影響對(duì)人工智能賦能教學(xué)的接受度有正向影響。

5）人工智能賦能教學(xué)已顯示巨大優(yōu)勢(shì)，但在實(shí)際教育場(chǎng)景應(yīng)用中存在一些問題和挑戰(zhàn)。顏麗蓉等提出，ChatGPT為教育領(lǐng)域帶來了新機(jī)遇，但也要警惕其風(fēng)險(xiǎn)，人工智能在教育領(lǐng)域的應(yīng)用可能面臨倫理、法治、意識(shí)形態(tài)、價(jià)值觀、隱私安全等問題[1]。蘭國帥等認(rèn)為，人工智能在廣泛應(yīng)用的同時(shí)也面臨數(shù)據(jù)安全、算法偏見和數(shù)字鴻溝等挑戰(zhàn)[13]。郭紫怡認(rèn)為，推崇技術(shù)效率超越生命尊重，濫用技術(shù)手段輕視隱私保護(hù)，這些現(xiàn)象要引起人們的重視[9]。綜上，感知風(fēng)險(xiǎn)對(duì)高校教師在人工智能賦能教學(xué)的接受度方面有影響，但這種影響是復(fù)雜的。因此，本文提出：

假設(shè)5：感知風(fēng)險(xiǎn)對(duì)人工智能賦能教學(xué)的接受度有正向或負(fù)向影響。

6）在人工智能時(shí)代，教師需要將技術(shù)與教育深度融合，強(qiáng)化自身的技術(shù)素養(yǎng)和育人意識(shí)，深刻理解育人的本質(zhì)和目標(biāo)[16]。Sanusi等從教師視角拓寬了人工智能賦能教學(xué)的研究范圍，通過跨國調(diào)研指出文化認(rèn)知差異對(duì)人工智能賦能教學(xué)接受度的深遠(yuǎn)影響，這種差異具體表現(xiàn)在教師自身素養(yǎng)和教學(xué)經(jīng)驗(yàn)等方面[17]。在一些發(fā)展中國家，教師普遍認(rèn)可人工智能在增強(qiáng)教學(xué)互動(dòng)性方面的潛力，但由于數(shù)字素養(yǎng)欠缺，對(duì)人工智能的實(shí)際采納率遠(yuǎn)低于預(yù)期。而在一些發(fā)達(dá)國家，基于完善的教育信息化基礎(chǔ)設(shè)施和持續(xù)的專業(yè)培訓(xùn)，教師對(duì)新興技術(shù)的接受度較高。因此，本文提出：

假設(shè)6：教學(xué)經(jīng)驗(yàn)對(duì)人工智能賦能教學(xué)的接受度有正向影響。

2研究方法

2.1 理論基礎(chǔ)

UTAUT模型即統(tǒng)一型科技接受與使用理論模型，由Venkatesh等學(xué)者在2003年提出，旨在解釋用戶對(duì)新技術(shù)的接受和使用行為。該模型包含績效期望（performanceexpectancy，PE）、努力期望（effortexpectancy，EE）、社會(huì)影響（socialinfluence，SI）、促成條件（facilitatingconditions，F(xiàn)C）4個(gè)維度，以及性別、年齡、經(jīng)驗(yàn)、自愿性4個(gè)調(diào)節(jié)變量。在實(shí)際應(yīng)用中，UTAUT模型可以幫助教育工作者和技術(shù)開發(fā)者識(shí)別和解決影響人工智能賦能教學(xué)接受度的潛在問題，從而設(shè)計(jì)更有效的策略來促進(jìn)人工智能在教學(xué)中的應(yīng)用[18]。本研究在UTAUT理論模型的基礎(chǔ)上還增加了感知風(fēng)險(xiǎn)（perceivedrisk，PR）因素，有助于揭示風(fēng)險(xiǎn)因素對(duì)用戶行為的具體影響機(jī)制，增強(qiáng)模型的解釋力和預(yù)測(cè)力。

2.2 模型設(shè)計(jì)

本文根據(jù)UTAUT模型，以中國高校教師群體為研究對(duì)象，設(shè)計(jì)人工智能賦能教學(xué)的接受度模型（見圖1），并結(jié)合教師使用人工智能工具賦能教學(xué)的實(shí)際情況和相關(guān)研究成果，將調(diào)節(jié)變量設(shè)置為性別、學(xué)歷、教齡和學(xué)科領(lǐng)域

3 數(shù)據(jù)分析與關(guān)鍵因素識(shí)別

3.1 數(shù)據(jù)采集

本研究采用問卷調(diào)查和深度訪談兩種數(shù)據(jù)收集方法，通過線上問卷星發(fā)放和線下隨機(jī)抽樣采訪的方式，回收率均在 96% 。對(duì)問卷的邏輯合理性檢驗(yàn)篩選后，保留100份有效問卷樣本，問卷的有效樣本率為 88% ，符合預(yù)判。參與調(diào)研的高校教師來自18個(gè)省市，主要分布在遼寧、浙江、江蘇、山東等省份，具體人口統(tǒng)計(jì)學(xué)信息如表1所示。

3.2 信度與效度分析

3.2.1 問卷信度檢驗(yàn)

本文采用Cronbach's α 系數(shù)作為主要指標(biāo)對(duì)問卷的信度進(jìn)行評(píng)估。樣本量為100，問卷包含22個(gè)項(xiàng)目，通過計(jì)算得出Cronbach's α 系數(shù)為0.832。通常情況下，Cronbach's α 系數(shù)在0.70至0.90之間，表明問卷具有良好的內(nèi)部一致性。因此，本問卷具有較高信度，能夠有效反映受訪者的真實(shí)態(tài)度和行為。

3.2.2 問卷效度檢驗(yàn)

本文采用KMO值用于判斷信息提取的適合程度，KMO值為0.875，大于0.6。由此表明，本問卷在測(cè)量教師對(duì)人工智能賦能教學(xué)的態(tài)度及相關(guān)影響因素方面具有良好的效度，能夠?yàn)楹罄m(xù)研究提供可靠的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)

3.2.3 模型擬合度評(píng)估

為了驗(yàn)證接受度模型的擬合效果和其他研究假設(shè)，本文采用 SPSS 軟件進(jìn)行建模[19]。如表2所示，其中 x²/df 的值為1.325，小于3，且GFI和多個(gè)相對(duì)擬合指數(shù)（CFI、NFI、NNFI）的值均大于0.9，顯示出較好的模型適配性。同時(shí)，RMSEA和RMR的值分別是0.057和0.034，均達(dá)到其各自的判斷標(biāo)準(zhǔn)，表明模型與數(shù)據(jù)的擬合誤差較小，模型具有較高的擬合度，可以滿足進(jìn)一步分析的要求。

3.3 關(guān)鍵因素識(shí)別

本文采用結(jié)構(gòu)方程模型對(duì)假設(shè)進(jìn)行驗(yàn)證，通過探索績效期望、努力期望、社會(huì)影響、促成條件及感知風(fēng)險(xiǎn)等因素影響行為意愿的路徑系數(shù)，評(píng)估高校教師對(duì)人工智能賦能教學(xué)的接受水平（見表3）。結(jié)果顯示，行為意愿受到社會(huì)影響、績效期望、努力期望、促成條件以及感知風(fēng)險(xiǎn)等因素的共同作用，并且其路徑均呈現(xiàn)出0.01水平的顯著性，說明以上因素均對(duì)行為意愿產(chǎn)生顯著影響。然而感知風(fēng)險(xiǎn)的標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)為負(fù)值且絕對(duì)值較小，說明感知風(fēng)險(xiǎn)會(huì)負(fù)向影響行為意愿，感知風(fēng)險(xiǎn)越小，高校教師對(duì)人工智能賦能教學(xué)的接受度越高。

3.3.1 性別調(diào)節(jié)效應(yīng)

本文采用獨(dú)立樣本 χ_t 檢驗(yàn)來分析性別對(duì)教師接受人工智能賦能教學(xué)的行為意愿是否有影響。結(jié)果表明，男性教師的行為意愿（ t=0.685 更積極，但相比于女性教師并不存在顯著差異（ P= 0.495gt;0.05 ），如表4所示。

3.3.2 學(xué)歷調(diào)節(jié)效應(yīng)

本文通過ANOVA方差分析定類數(shù)據(jù)與定量數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，對(duì)100個(gè)有效樣本進(jìn)行檢驗(yàn)。結(jié)果表明，不同學(xué)歷層次下，社會(huì)影響（ P=0.027lt; 0.05）績效期望（ P=0.017lt;0.05gt; 、努力期望（ P= 0.014lt;0.05 ）、促成條件（ P=0.024lt;0.05 ）、感知風(fēng)險(xiǎn)（ P=0.032lt;0.05） 對(duì)行為意愿（ P=0.046lt;0.05 ）均產(chǎn)生顯著的正向影響，如表5所示。

3.3.3 教齡調(diào)節(jié)效應(yīng)

本文通過方差分析檢驗(yàn)教齡的調(diào)節(jié)效應(yīng)，結(jié)果表明，社會(huì)影響（ P=0.007lt;0.05 ）、績效期望（ P=

0.022lt;0.05 、努力期望（ P=0.029lt;0.05 、促成條件（ P=0.041lt;0.05 、感知風(fēng)險(xiǎn)（ P=0.027lt;0.05 對(duì)行為意愿（ P=0.032lt;0.05 ）均產(chǎn)生顯著的正向影響，如表6所示。

3.3.4 學(xué)科調(diào)節(jié)效應(yīng)

本文對(duì)不同學(xué)科教師的方差分析結(jié)果顯示，社會(huì)影響（ P=0.699gt;0.05 ）、績效期望（ P=0.794gt; 0.05）、努力期望（ P=0.884gt;0.05 ）、促成條件（ P= 0.571gt;0.05 ）、感知風(fēng)險(xiǎn)（ P=0.573gt;0.05gt; 對(duì)行為意愿（ P=0.630gt;0.05 ）均未表現(xiàn)出顯著性差異，如表7所示。

根據(jù)調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果，本研究發(fā)現(xiàn)，人口統(tǒng)計(jì)學(xué)變量并不是影響高校教師對(duì)人工智能賦能教學(xué)接受度的關(guān)鍵因素，不同學(xué)科教師均能在本學(xué)科中發(fā)現(xiàn)人工智能賦能教學(xué)的應(yīng)用場(chǎng)景，學(xué)歷和教齡對(duì)教師的接受度均有顯著影響。學(xué)歷較高的教師可能更早接觸人工智能相關(guān)的知識(shí)與技能，更易感知人工智能給教育帶來的價(jià)值；教齡較長的教師教學(xué)經(jīng)驗(yàn)豐富，對(duì)教育行業(yè)的理解更加深刻，更能認(rèn)識(shí)到人工智能技術(shù)在提高教學(xué)效率和質(zhì)量方面的益處。沈苑等的研究指出，教師希望人工智能在教學(xué)中承擔(dān)提高教學(xué)效率的角色，幫助他們從煩瑣、重復(fù)性的日常工作中解脫出來，能更多地致力于創(chuàng)造性的工作內(nèi)容[20]。Cabero-Almenara等調(diào)查了425名教師對(duì)教育人工智能（AIEd）的接受情況，結(jié)果顯示，年齡并不是影響教師使用AIEd的顯著因素[21]。雖然教齡長的教師可能年齡偏大，但他們對(duì)人工智能技術(shù)在教學(xué)中的應(yīng)用持積極態(tài)度，并且能夠更好地適應(yīng)教育領(lǐng)域的變革。

4實(shí)證結(jié)果及影響機(jī)制分析

本研究通過實(shí)證分析發(fā)現(xiàn)，教師對(duì)人工智能賦能教學(xué)的接受程度受諸多因素影響，社會(huì)影響、績效期望、努力期望和促成條件對(duì)教師接受度均有積極作用，而感知風(fēng)險(xiǎn)屬于消極因素，表明教師對(duì)新技術(shù)可能存在顧慮和擔(dān)憂。高校在推動(dòng)人工智能賦能教學(xué)時(shí)，應(yīng)更加重視風(fēng)險(xiǎn)管理。此外，教齡和學(xué)歷這兩個(gè)調(diào)節(jié)變量表現(xiàn)出的顯著影響，表明教師自身的背景特征也是影響其接受度的重要因素，這為制定個(gè)性化的推動(dòng)策略提供了有力支撐。

4.1 社會(huì)影響的作用機(jī)制

社會(huì)影響對(duì)人工智能賦能教學(xué)的接受度產(chǎn)生正向影響，主要基于以下兩個(gè)方面：1）國家層面的政策推動(dòng)和戰(zhàn)略規(guī)劃。國家層面的重視推動(dòng)了人工智能與教育的深度融合，促進(jìn)了教育變革與創(chuàng)新[22]。2）教育環(huán)境的智能化轉(zhuǎn)變。人工智能技術(shù)的持續(xù)發(fā)展及其廣闊的應(yīng)用前景，使教育產(chǎn)品及服務(wù)形態(tài)日益豐富，在教學(xué)過程中融入人工智能的方法和手段不斷增加，促使更多的高校教師能夠適應(yīng)并利用人工智能賦能教學(xué)。

4.2 績效期望的作用機(jī)制

績效期望對(duì)教師的行為意愿具有顯著的正向影響。如果教師預(yù)期人工智能技術(shù)能夠提升其工作績效，使教學(xué)過程更高效、更具個(gè)性化，那么這個(gè)期望就成為教師接納人工智能技術(shù)的重要心理因素。因此，績效期望能有力地促進(jìn)教育技術(shù)的推廣和普及，為人工智能在教育領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

4.3 努力期望的作用機(jī)制

努力期望即個(gè)體對(duì)接納和采用新技術(shù)的難易程度的認(rèn)知，這是影響教師接納人工智能技術(shù)的關(guān)鍵因素。方便易用的人工智能技術(shù)會(huì)減少教師的培訓(xùn)需求，減輕教師的工作壓力，增強(qiáng)他們使用人工智能技術(shù)的信心。因此，為了推動(dòng)人工智能技術(shù)在教育領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，政府、學(xué)校和技術(shù)開發(fā)方應(yīng)努力改善技術(shù)的易用性，清除執(zhí)行過程中的障礙，持續(xù)提供技術(shù)支持和培訓(xùn)，以此增強(qiáng)教師的自我效能感。

4.4促成條件的作用機(jī)制

人工智能賦能教學(xué)需要充分的促成條件。其一，要有優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)資源。在教育領(lǐng)域，學(xué)生的課堂表現(xiàn)、作業(yè)完成情況及考試成績等數(shù)據(jù)是訓(xùn)練人工智能算法的基礎(chǔ)。優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)能夠促使人工智能更好地理解教育場(chǎng)景，進(jìn)而開發(fā)出個(gè)性化的教育產(chǎn)品。其二，要有制度的支持。政府和高校制定有利制度予以支持，能為人工智能在教育領(lǐng)域的應(yīng)用營造良好的外部環(huán)境。此外，充分的促成條件還能降低教師使用人工智能技術(shù)的難度，提升教師對(duì)這項(xiàng)技術(shù)的接受程度。

4.5 感知風(fēng)險(xiǎn)的作用機(jī)制

感知風(fēng)險(xiǎn)是阻礙教師接受人工智能技術(shù)的重要因素。在使用人工智能相關(guān)軟件時(shí)，部分教師會(huì)擔(dān)憂數(shù)據(jù)隱私、職業(yè)安全、道德倫理等方面的問題。高校應(yīng)重視數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)，確保技術(shù)更新的連續(xù)性和穩(wěn)定性，還要妥善應(yīng)對(duì)算法偏見等倫理問題，從而盡可能減少感知風(fēng)險(xiǎn)的消極影響

4.6 調(diào)節(jié)效應(yīng)分析

性別或?qū)W科領(lǐng)域的不同對(duì)教師接受度的調(diào)節(jié)效應(yīng)不存在顯著差異。隨著社會(huì)的不斷發(fā)展，性別平等觀念日益深人人心，性別刻板印象在高等教育領(lǐng)域中的影響力逐漸減小，性別差異給新技術(shù)接受度帶來的影響并不顯著。另外，盡管教師任教的學(xué)科有所不同，但教師對(duì)人工智能賦能教學(xué)的接受度更多取決于其他因素，而非學(xué)科領(lǐng)域

5結(jié)束語

本文通過UTAUT模型分析教師對(duì)人工智能賦能教學(xué)接受度的關(guān)鍵影響因素，并深入剖析其內(nèi)在的影響機(jī)制，發(fā)現(xiàn)社會(huì)影響、績效期望、努力期望和促成條件對(duì)教師接受度具有顯著的正向影響，而感知風(fēng)險(xiǎn)則產(chǎn)生負(fù)向影響。此外，教齡和學(xué)歷對(duì)接受度具有顯著的調(diào)節(jié)效應(yīng)，性別和學(xué)科領(lǐng)域的影響不顯著。

為讓教師更愿意采用人工智能技術(shù)賦能教學(xué)，高校應(yīng)在技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)據(jù)資源和政策支持上提供相關(guān)保障，通過技能培訓(xùn)和案例分享，展示人工智能技術(shù)如何提高教學(xué)效率和質(zhì)量，增強(qiáng)教師在教學(xué)過程中使用人工智能技術(shù)的信心。在改善促成條件方面，高校應(yīng)提供必要的技術(shù)支持和政策激勵(lì)，確保教師能夠無障礙地使用人工智能技術(shù)，系統(tǒng)開發(fā)方及相關(guān)單位應(yīng)通過友好的設(shè)計(jì)和個(gè)性化培訓(xùn)幫助教師更快掌握人工智能工具。在感知風(fēng)險(xiǎn)策略方面，高校應(yīng)舉辦培訓(xùn)班或研討會(huì)，介紹人工智能技術(shù)工作原理、應(yīng)用場(chǎng)景、優(yōu)勢(shì)和局限性等信息，明確告知教師可能面臨的風(fēng)險(xiǎn)，并解釋這些風(fēng)險(xiǎn)的成因，幫助教師減輕焦慮和恐懼。在社會(huì)影響方面，高校應(yīng)建立教師社區(qū)，鼓勵(lì)教師分享和討論人工智能技術(shù)的使用經(jīng)驗(yàn)。對(duì)于教齡較短或初始接受度較低的教師，高校可采取以基礎(chǔ)培訓(xùn)為主的策略，將線上微課與線下集中培訓(xùn)相結(jié)合，輔以案例教學(xué)和實(shí)操練習(xí)；同時(shí)，引入導(dǎo)師制度，為每位新教師配備經(jīng)驗(yàn)豐富的導(dǎo)師，提供一對(duì)一指導(dǎo)，及時(shí)解決學(xué)習(xí)過程中的問題，確保新教師快速適應(yīng)技術(shù)應(yīng)用。對(duì)于教齡較長或初始接受度較高的教師，高校可增設(shè)進(jìn)階培訓(xùn)課程，涵蓋數(shù)據(jù)分析、智能教學(xué)系統(tǒng)設(shè)計(jì)等內(nèi)容，鼓勵(lì)他們參與人工智能相關(guān)的科研項(xiàng)目與教學(xué)改革實(shí)踐，推動(dòng)技術(shù)與教學(xué)的深度融合。另外，高校應(yīng)建立有效的反饋機(jī)制，在教師社區(qū)平臺(tái)設(shè)置反饋專區(qū)，讓教師及時(shí)反饋問題，并設(shè)立專門團(tuán)隊(duì)及時(shí)處理問題，對(duì)技術(shù)應(yīng)用進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化，不斷提升教師對(duì)人工智能技術(shù)的使用體驗(yàn)和滿意度。總之，高校應(yīng)通過多項(xiàng)措施有效提高教師對(duì)人工智能賦能教學(xué)的接受度，進(jìn)一步推動(dòng)人工智能與教育的深度融合，以實(shí)現(xiàn)更加高效、個(gè)性化和智能化的教學(xué)，最終促進(jìn)教學(xué)質(zhì)量的提升。

[參考文獻(xiàn)]

[1]韓政府發(fā)布《人工智能國家戰(zhàn)略》[EB/OL].（2019-12-18）[2024-12-20].htps：//chinese.korea.net/NewsFocus/Policies/view？articleId =180705

［2］袁宸旭.習(xí)近平新時(shí)代青年教育論述研究[D].石家莊;河北科技大學(xué)，2021.

[3］祝智庭，戴嶺，趙曉偉.“近未來”人機(jī)協(xié)同教育發(fā)展新思路[J].開放教育研究，2023，29（5）：4-13.

[4]人民網(wǎng)評(píng)：教育、科技、人才是中國式現(xiàn)代化的基礎(chǔ)性、戰(zhàn)略性支撐[EB/OL].（2024-08-03）[2024-12-20]．http：//opinion. people.c0m.cn/n1/2024/0803/c223228-40291790.html.

[5］原芳.高校教師數(shù)字化教學(xué)能力影響因素及提升策略——以S 大學(xué)為例[J].西部素質(zhì)教育，2022，8（21）：112-115.

[6] 李世瑾，顧小清.中小學(xué)教師對(duì)人工智能教育接受度的影響因素研究[J].現(xiàn)代遠(yuǎn)距離教育，2021（4）：66-75.

[7] 廖昊鑫，劉建華，邱寧.生成式人工智能賦能精準(zhǔn)教學(xué)的路徑探析[J].贛南師范大學(xué)學(xué)報(bào)，2024，45（5）：92-98.

［8］黎明，徐政，葛力銘，等.“人工智能 + ”賦能高等教育：理論邏輯、現(xiàn)實(shí)困境與實(shí)踐路徑［J].科學(xué)管理研究，2024，42（5）：57-65.

[9]郭紫怡.論人工智能賦能教育的價(jià)值理性與工具理性[J].教育理論與實(shí)踐，2024，44（31）：24-29.

[10] 曹一鳴，吳景峰.生成式AI賦能數(shù)學(xué)課堂教學(xué)內(nèi)容選配的探索與研究——以高中數(shù)學(xué)例習(xí)題選配為例[J].數(shù)學(xué)教育學(xué)報(bào)，2024，33（5） ：60-66.

[11]顏麗蓉，儲(chǔ)節(jié)旺，李振延，等.生成式人工智能融入信息資源管理學(xué)科專業(yè)課程教學(xué)的路徑探索研究[J].圖書館雜志，2025，44（1） ：128-138.

[12] 楊寧霞，唐愛民.人工智能賦能高等教育治理：國際經(jīng)驗(yàn)與中國選擇[J].電化教育研究，2024，45（11）：38-44.

[13] 蘭國帥，杜水蓮，肖琪，等.人工智能賦能教育4.0：挑戰(zhàn)、潛能與案例——《塑造未來學(xué)習(xí)：人工智能在教育4.0中的作用》的要點(diǎn)與思考[J].開放教育研究，2024，30（4）：37-45.

[14]李玉婷，季茂岳，馬永全.智能時(shí)代高校教師專業(yè)發(fā)展的機(jī)遇、困境及突破路徑[J].教育理論與實(shí)踐，2024，44（18）：50-55.

[15] 謝幼如，李草茵，李成軍，等.智能時(shí)代高校數(shù)字課程;內(nèi)涵、形態(tài)與構(gòu)建[J].電化教育研究，2024，45（11）：5-12.

[16] 田慧生.時(shí)代呼喚教育智慧及智慧型教師[J].教育研究，2005（2）：50-57.

[17]SANUSITI，AGBOJF，DADAAO，etal.Stakeholders’insightsonartificial intellgenceeducation：perspectivesofteachers，students，and policymakers[J]. Computers and Education Open，2O24，7：100212.

[18]李悅，葉婕好，李玲，等.基于學(xué)習(xí)意愿評(píng)價(jià)的高校慕課發(fā)展路徑研究[J].科教導(dǎo)刊（下旬刊），2020（36）：20-24.

[19] 周炫余，唐麗蓉，盧笑，等.中小學(xué)教師對(duì)智慧教育裝備的接受度及其影響因素[J].現(xiàn)代教育技術(shù)，2021，31（3）：97-103.

[20]沈苑，汪瓊.人工智能教育應(yīng)用場(chǎng)景下的教師倫理價(jià)值研究[J].教學(xué)研究，2023，46（3）：44-52.

[21] CABERO-ALMENARA J， PALACIOS-RODRIGUEZ A，LOAIZA-AGUIRRE M I，et al. Acceptance of educational artificialintellgencebyteachersanditsrelationshipwithsomevariablesandpedagogicalbeliefs[J].EducationSciences，2024，14（7） ：740.

[22]李丹.促進(jìn)人工智能助力教育變革[N].經(jīng)濟(jì)日?qǐng)?bào)，2025-01-23（2）.

（責(zé)任編輯 白麗媛；責(zé)任校對(duì) 齊蓉暉）