Chia sẻ bài báo qua Email CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN HÀNH VI CHẤP NHẬN VÀ SỬ DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO TRONG GIẢNG DẠY CỦA GIÁO VIÊN DẠY NGHỀ
Thông tin bài báo
Ngày nhận bài: 21/10/24 Ngày hoàn thiện: 17/12/24 Ngày đăng: 17/12/24Các tác giả
Nguyễn Xuân Vinh
, Trường Đại học Kiến trúc Đà Nẵng
Tóm tắt
Bài báo nhằm khám phá các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi chấp nhận và sử dụng trí tuệ nhân tạo trong giảng dạy của giáo viên dạy nghề, thông qua mô hình chấp nhận công nghệ. Nghiên cứu sử dụng mô hình cấu trúc tuyến tính SEM để kiểm định mối quan hệ giữa các yếu tố: khả năng tự chủ, hỗ trợ từ tổ chức, kỳ vọng về hiệu quả giảng dạy, và ảnh hưởng từ xã hội đến hành vi chấp nhận trí tuệ nhân tạo. Dữ liệu thu thập từ 365 giáo viên được phân tích bằng phần mềm SPSS và AMOS. Các phân tích nhân tố khám phá EFA và nhân tố khẳng định CFA được thực hiện để kiểm định độ tin cậy và tính hợp lệ của các thang đo. Kết quả chỉ ra rằng kỳ vọng về hiệu quả giảng dạy và ảnh hưởng từ xã hội có tác động tích cực và có ý nghĩa thống kê đến hành vi sử dụng trí tuệ nhân tạo của giáo viên. Ngược lại, khả năng tự chủ và hỗ trợ từ tổ chức không có tác động đáng kể. Nghiên cứu này cho thấy niềm tin vào hiệu quả mà trí tuệ nhân tạo mang lại cùng với tác động tích cực từ môi trường xã hội là những yếu tố then chốt thúc đẩy giáo viên dạy nghề ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào công việc giảng dạy.
Từ khóa
Toàn văn:
PDFTài liệu tham khảo
[1] M. I. Rosyadi, I. Kustiawan, E. O. Tetehfio, and Q. Joshua, "The Role of AI In Vocational Education: A Systematic Literature Review," Journal of Vocational Education Studies, vol. 6, no. 2, pp. 244-263, 2023, doi: 10.12928/joves.v6i2.9032.
[2] M. Becker, G. Spöttl, and L. Windelband, "The role of artificial intelligence in skilled work and consequences for vocational training," TVET@ Asia, no. 19, p. 1, 2022, doi: 10.5445/IR/1000149185.
[3] R. Ejjami, "AI's Impact on Vocational Training and Employability: Innovation, Challenges, and Perspectives," International Journal for Multidisciplinary Research (IJFMR), vol. 6, no. 4, pp. 1-16, 2024, doi: 10.36948/ijfmr.2024.v06i04.24967.
[4] K. J. Rott, L. Lao, E. Petridou, and B. Schmidt-Hertha, "Needs and requirements for an additional AI qualification during dual vocational training: Results from studies of apprentices and teachers," Computers and Education: Artificial Intelligence, vol. 3, 2022, Art. no. 100102, doi: 10.1016/j.caeai.2022.100102.
[5] L. Windelband, "Artificial intelligence and assistance systems for technical vocational education and training–Opportunities and risks," in New Digital Work: Digital Sovereignty at the Workplace: Springer, 2023, pp. 195-213, doi: 10.1007/978-3-031-26490-0.
[6] J. Ma, "The challenge and development of vocational education under the background of artificial intelligence," in 2019 5th International Conference on Humanities and Social Science Research (ICHSSR 2019), Atlantis Press, 2019, pp. 522-525, doi: 10.2991/ichssr-19.2019.102.
[7] F. Hui, "The impact of artificial intelligence on vocational education and countermeasures," in Journal of Physics: Conference Series, vol. 1693, no. 1, 2020, Art. no. 012124, doi: 10.1088/1742- 6596/1693/1/012124.
[8] W. Zeng, S. Kang, and B. Li, "Application of internet+ big data and artificial intelligence in vocational education," in 2019 4th international conference on information systems engineering (ICISE), IEEE, 2019, pp. 21-25, doi: 10.1109/ICISE.2019.00012.
[9] A. Suparyati, I. Widiastuti, I. N. Saputro, and N. A. Pambudi, "The Role of Artificial Intelligence (AI) in Vocational Education," JIPTEK: The Journal for Technology and Vocational Education, vol. 17, no. 1, 2023, doi: 10.20961/jiptek.v17i1.75995.
[10] K. Shiohira, Understanding the Impact of Artificial Intelligence on Skills Development. Education 2030, UNESCO, 2021.
[11] Y. Liu, "Examining the Impact of Assistive Technology on the Talent Development Path in AI-Driven Vocational Education," Journal of Autism and Developmental Disorders, vol. 54, no. 4, pp. 1621-1621, 2024, doi: 10.1007/s10803-023-06072-w.
[12] F. D. Davis, "Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology," MIS Quarterly, vol.13, pp. 319-340, 1989, doi: 10.2307/249008.
[13] V. Venkatesh and F. D. Davis, "A theoretical extension of the technology acceptance model: Four longitudinal field studies," Management Science, vol. 46, no. 2, pp. 186-204, 2000, doi: 10.1287/mnsc.46.2.186.11926
[14] V. Venkatesh, M. G. Morris, G. B. Davis, and F. D. Davis, "User acceptance of information technology: Toward a unified view," MIS Quarterly, vol. 27, no. 3, pp. 425-478, 2003, doi: 10.2307/30036540
[15] D. Ifenthaler and V. Schweinbenz, "The acceptance of Tablet-PCs in classroom instruction: The teachers’ perspectives," Computers in human behavior, vol. 29, no. 3, pp. 525-534, 2013, doi: 10.1016/j.chb.2012.11.004.
[16] K. M. Alraimi, H. Zo, and A. P. Ciganek, "Understanding the MOOCs continuance: The role of openness and reputation," Computers & Education, vol. 80, pp. 28-38, 2015, doi: 10.1016/j.compedu.2014.08.006.
[17] R. Scherer, F. Siddiq, and J. Tondeur, "All the same or different? Revisiting measures of teachers' technology acceptance," Computers & Education, vol. 143, 2020, Art. no. 103656, doi: 10.1016/j.compedu.2019.103656.
[18] M. Fishbein and I. Ajzen, Belief, Attitude, Intention, and Behavior: An Introduction to Theory and Research. Reading, MA: Addison-Wesley, 1975.
[19] Y. K. Dwivedi, N. P. Rana, A. Jeyaraj, M. Clement, and M. D. Williams, "Re-examining the unified theory of acceptance and use of technology (UTAUT): Towards a revised theoretical model," Information Systems Frontiers, vol. 21, pp. 719-734, 2019, doi: 10.1007/s10796-017-9774-y.
[20] J. F. Hair, W. C. Black, B. J. Babin, and R. E. Anderson, Multivariate Data Analysis. 7th Edition, Pearson, New York, 2010.
[21] J. C. Nunnally, "An overview of psychological measurement," in Clinical Diagnosis of Mental Disorders: A Handbook, B. B. Wolman, Ed., New York, NY: Springer, 1978, pp. 97-146. https://doi.org/10.1007/978-1-4684-2490-4_4
[22] C. Fornell and D. F. Larcker, "Evaluating structural equation models with unobservable variables and measurement error," Journal of Marketing Research, vol. 18, no. 1, pp. 39-50, 1981, doi: 10.1177/002224378101800104.
[23] J. F. Hair, G. T. M. Hult, C. M. Ringle, et al., "Mirror, mirror on the wall: a comparative evaluation of composite-based structural equation modeling methods," J. of the Acad. Mark. Sci., vol. 45, pp. 616-632, 2017, doi: 10.1007/s11747-017-0517-x.
[24] L. T. Hu and P. M. Bentler, "Cutoff criteria for fit indexes in covariance structure analysis: Conventional criteria versus new alternatives," Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal, vol. 6, no. 1, pp. 1-55, 1999, doi: 10.1080/10705519909540118.DOI: https://doi.org/10.34238/tnu-jst.11370
Các bài báo tham chiếu
- Hiện tại không có bài báo tham chiếu