菲律賓預備教師使用 AI 教育工具採用意向研究
arXiv - Computers and SocietyVanessa B. Sibug, Emerson Q. Fernando, Almer B. Gamboa, Roque Francis B. Dianelo, Agnes R. Regala, Joseph Alexander Bansil, Jan Henry B. Sunga, Vernon Grace M. Maniago, John Paul P. Miranda
研究發現績效期望與愉悅動機是預備教師使用 AI 教育工具行為意向的主要驅動因素，內在動機與情緒因素比外部條件更具影響力。
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內在動機與情緒因素在 AI 工具採用中扮演關鍵角色，遠超外部條件。
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此洞察提醒教師培訓與課程設計應聚焦於提升學習者的自信、興趣與樂趣，才能有效促進 AI 工具整合，否則單靠政策或資源投入難以改變使用行為。
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績效期望與愉悅動機的結合可作為教師培訓的核心指標，提升實際使用意向。
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將這兩項指標納入培訓評估，可量化教師對 AI 工具的實際效益感知與使用樂趣，進而調整教學策略以達成更高的採用率。
核心研究發現
- 1
績效期望與愉悅動機是行為意向的最強預測因子，兩者對意向的影響顯著且最高。
- 2
電腦自我效能、電腦焦慮與電腦遊戲性顯著影響努力期望，但努力期望並未直接預測行為意向。
- 3
社會影響與促進條件對行為意向的影響有限甚至相反，顯示外部或制度因素作用較弱。
對教育工作者的啟發
本研究指出，提升預備教師對 AI 工具的績效期望與愉悅動機是促進採用的關鍵。實務上，教師培訓課程可先設計能明確展示 AI 工具對教學成效的提升（如節省準備時間、提升學生互動），以增強績效期望；同時加入互動式遊戲化元素或案例分享，讓學員在實作中體驗樂趣，提升愉悅動機。由於電腦自我效能與焦慮對努力期望有顯著影響，培訓中應提供循序漸進的操作練習與即時回饋，降低焦慮感，增強自信。雖然社會影響與促進條件作用有限，但仍可透過同儕支持小組或校內資源共享，創造正向環境。最後，建議學校在評估 AI 工具整合成效時，加入績效期望與愉悅動機的量表，以便持續調整教學設計與資源配置。
原始文獻資訊
- 英文標題：
- Exploring the Adoption Intention in Using AI-Enabled Educational Tools Among Preservice Teachers in the Philippines: A Partial-Least Square Modeling
- 作者：
- Vanessa B. Sibug, Emerson Q. Fernando, Almer B. Gamboa, Roque Francis B. Dianelo, Agnes R. Regala, Joseph Alexander Bansil, Jan Henry B. Sunga, Vernon Grace M. Maniago, John Paul P. Miranda
- 來源：
- arXiv - Computers and Society
- AI 摘要模型：
- openai/gpt-oss-20b
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