摘要 GenAI可能会加剧或缓解资源匮乏地区K12 EFL教育中的不平等现象，这在很大程度上取决于教师应用该技术的能力。然而，针对这些教师的研究仍然不足。为了弥合这一数字鸿沟，本项基于Bandura社会认知理论的混合方法研究旨在通过探讨这些教师的GenAI素养、看法及面临的障碍，全面了解他们对GenAI的融合应用情况。在Mplus 8.7中对定量数据（n = 514）进行潜剖面分析，确定了三种不同的特征类型：滞后型（14.1%）、中等型（70.6%）和高级型（16.3%）。多项Logistic回归分析显示，性别、年龄、教龄或教育背景对所属类别没有显著影响。然而，来自小学、乡镇以及拥有高级职称的教师更有可能属于滞后型。在MAXQDA 2022中对开放式问卷的定性数据（n = 313）进行主题分析，得出若干关键见解：21.4%的教师从未接触过GenAI；其余教师指出了八项主要益处（例如创设沉浸式情境）和风险（例如伦理担忧）；此外还强调了四大主要障碍（例如培训和指导不足、资源匮乏）。基于这些发现，我们呼吁立即提供支持，以确保这些教师的教育公平。
Wu et al. (Sun,) 对这一问题进行了研究。