[論文レビュー] What Explains Teachers' Trust of AI in Education across Six Countries?

Olga Viberg, Mutlu Cukurova+10 more|arXiv (Cornell University)|Dec 4, 2023

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ひとこと要約

本研究は、6か国のK-12教師508人を対象に、認識される利益、懸念、AI自己効力感、AI理解、文化的価値観、および地理的距離が、教育技術としてのAIに対する教師の信頼にどのように影響するかを調査します。

ABSTRACT

With growing expectations to use AI-based educational technology (AI-EdTech) to improve students' learning outcomes and enrich teaching practice, teachers play a central role in the adoption of AI-EdTech in classrooms. Teachers' willingness to accept vulnerability by integrating technology into their everyday teaching practice, that is, their trust in AI-EdTech, will depend on how much they expect it to benefit them versus how many concerns it raises for them. In this study, we surveyed 508 K-12 teachers across six countries on four continents to understand which teacher characteristics shape teachers' trust in AI-EdTech, and its proposed antecedents, perceived benefits and concerns about AI-EdTech. We examined a comprehensive set of characteristics including demographic and professional characteristics (age, gender, subject, years of experience, etc.), cultural values (Hofstede's cultural dimensions), geographic locations (Brazil, Israel, Japan, Norway, Sweden, USA), and psychological factors (self-efficacy and understanding). Using multiple regression analysis, we found that teachers with higher AI-EdTech self-efficacy and AI understanding perceive more benefits, fewer concerns, and report more trust in AI-EdTech. We also found geographic and cultural differences in teachers' trust in AI-EdTech, but no demographic differences emerged based on their age, gender, or level of education. The findings provide a comprehensive, international account of factors associated with teachers' trust in AI-EdTech. Efforts to raise teachers' understanding of, and trust in AI-EdTech, while considering their cultural values are encouraged to support its adoption in K-12 education.

研究の動機と目的

• AI-EdTechに対する教師の信頼が、AI-EdTechの認識された利益と懸念によってどのように形成されるかを調査する。
• 教師の人口統計学的属性、専門的特徴、AI自己効力感、AI理解の役割を検討する。
• 信頼、利益、および懸念に対する文化的価値観（Hofstedeの次元）の影響を評価する。
• 6か国（ブラジル、イスラエル、日本、ノルウェー、スウェーデン、USA）における信頼の地理的変動を評価する。
• K-12教育におけるAI-EdTechの採用を促進する介入を情報提供するための国際的な洞察を提供する。

提案手法

• 6か国（ブラジル、イスラエル、日本、ノルウェー、スウェーデン、USA）にまたがる508人のK-12教師を対象とした国間横断調査を実施する。
• 検証済みスケールを用いて、AI-EdTechに対する信頼、認識された利益、懸念、AI自己効力感、AI理解を測定する。
• Hofstedeの次元に基づく個人レベルで CVSCALE を用いて文化的価値観を評価する。
• 国別固定効果多変量回帰と欠損データの多重代入（10 imputations）を用いてデータを分析する。
• 回帰モデルを用いて、信頼とその前提条件（利益と懸念）、および教師の特徴との関係を検討する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 K-12教師のAI-EdTechに対する信頼は、AI-EdTechに関する認識された利益と懸念によってどの程度説明されるか。
• RQ2 人口統計学的・職業的特徴、AI自己効力感、AI理解、文化的価値観、および地理的場所が、教師のAI-EdTechに対する信頼とどのように関連するか。
• RQ3 文化的価値観と地理的場所は、国間の認識された利益、懸念、および信頼の変動を説明できるか。

主な発見

• より高いAI-EdTech自己効力感とより高いAI理解は、より多くの認識された利益、より少ない懸念、そしてAI-EdTechへのより高い信頼と関連している。
• 認識された利益と懸念は信頼と有意に相関しており、利益は信頼と正の関連、懸念は信頼と負の関連を持つ。
• 6か国にわたる教師のAI-EdTechに対する信頼には地理的および文化的差異がある。
• 教師の間で年齢、性別、または最高教育水準の差による信頼の違いは見られなかった。
• 利益、懸念、信頼は相互に関連し、文化的価値観および国民/文脈要因とともに変化する。