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인공지능(AI) 지원 교육은 K–12 학교에서 점점 인기를 얻고 있습니다. 그러나 그 품질을 향상시키는 방법에 대한 실증적 연구는 거의 없습니다. 이 간극을 해소하기 위해 본 연구는 K–12 교사의 자기보고 교수 질의 두 가지 선행 변수를 조사하였습니다. 즉, AI 기술적 교수 및 내용 지식(AI-TPACK)과 학습자를 지원하기 위한 AI 사용에 대한 자기효능감(SEEL)입니다. 구체적으로, SEEL은 두 가지 하위 차원으로 개념화됩니다: 학습자를 능동적으로 참여시키기 위한 AI 사용에 대한 자기효능감과 차별화를 촉진하기 위한 AI 사용에 대한 자기효능감입니다. 비례 층화 임의 샘플링 절차를 사용하여, 서로 다른 지역의 아홉 개 K–12 학교에서 931명의 교사가 조사되었습니다. 구조 방정식 모델링 결과, K–12 교사의 AI-TPACK과 학습자를 능동적으로 참여시키기 위한 AI 사용에 대한 자기효능감이 교수 질에显著한 영향을 미쳤으며, 차별화를 촉진하기 위한 AI 사용에 대한 자기효능감의 영향은显著하지 않았습니다. 학습자를 능동적으로 참여시키기 위한 AI 사용에 대한 자기효능감을 매개로 한 AI-TPACK의 교수 질에 대한 매개 효과도 확인되었습니다. 이 연구는 AI 지원 교육의 교수 질을 예측하는 두 가지 중요한 변수를 이론적으로 밝혀냈으며, AI 지원 교육의 질을 향상시키는 방법에 대한 중요한 실천적 함의를 가지고 있습니다.
Du et al. (Thu,)는 이 질문을 연구하였습니다.