(Supporting Teachers’Professional Development With Generative AI: The Effects on Higher Order Thinking and Self-Efficacy)
一、摘要
研究目的：生成式人工智慧已經成為人類科學和技術領域主要學科發展史上一個值得注意的里程碑和重大進展。本研究旨在探討生成式人工智慧輔助的職前教學技能培訓對職前教師自我效能感和高階思維的影響。為生成性人工智慧的職前教師提供了一種實用的教師專業發展方法。
研究物件：本研究的研究物件是215名來自中國某大學的數學、科學和計算機教師。
實驗結果：結果顯示，使用生成式人工智慧進行教師專業發展的實驗組職前教師在教師自我效能感和高階思維兩方面的得分均顯著高於對照組。它揭示了生成式人工智慧可以有效地支援教師的專業發展。
二、研究問題
（1）ChatGPT如何協助職前教師進行實際教學技能培訓?
（2）與傳統的教學技能培訓方式相比，ChatGPT輔助培訓對職前教師自我效能感和高階思維的影響有何不同?
（3）實驗組職前教師對使用ChatGPT輔助教學有何看法?（定性）
三、研究設計
（一）實驗工具
高階思維分為五個維度:批判性思維、創造性思維、元認知思維和問題解決能力計算思維的維度，最終形成了“高階思維量表”。
教師自我效能感量表包括24個問題，使用五點李克特量表(1 =非常不一致，5 =非常一致)進行評估。
圖1 實驗過程
圖2 實驗階段訓練方法的比較
（二）實驗物件和方法
本研究以中國浙江省某高校數學教育、科學教育、計算機教育專業的三年級學生為研究物件。他們來自六個不同的班級，每個專業兩個班，總計215名學生。他們的年齡從20歲到22歲不等。根據課程安排，他們將在第三年分別學習數學、科學和計算機課堂的教學技能實踐訓練課程。這三門課程旨在透過備課、課堂教學和課後分析，為職前教師提供教學技能的實踐培訓。本研究就是在這三門課程中進行的。在此之前，這三個專業的學生都只學習了教學方法的理論課，即數學教育理論、科學教育理論和計算機教育理論，沒有接受過教學技能的實際訓練。實驗組：數學教育、科學教育和計算機教育專業的一個班級。對照組：相應專業的另一個班級。
四、研究結果
（一）自我效能感
從表1的協方差分析結果可以看出，兩組職前教師的自我效能感[F(1213) = 5.282, p = 0.023 < 0.05]存在顯著差異。這表明，在ChatGPT的幫助下，職前教師比接受傳統教學技能培訓的教師表現出更高的教師自我效能感。
|
組別 |
N |
M |
SD |
F |
η² |
|
實驗組 |
107 |
3.95 |
0.44 |
5.29* |
0.02 |
|
對照組 |
108 |
3.73 |
0.44 |
|
|
*p<0.05
表1 協方差分析結果
（二）高階思維
從表2的協方差分析結果可以看出，兩組職前教師的高階思維[F(1213) = 4.592, p = 0.033 < 0.05]存在顯著差異。這表明，在ChatGPT的幫助下，職前教師比接受傳統教學技能培訓的教師表現出更高的秩序思維水平。
|
組別 |
N |
M |
SD |
F |
η² |
|
實驗組 |
107 |
3.80 |
0.27 |
4.60* |
0.02 |
|
對照組 |
108 |
3.70 |
0.27 |
|
|
*p<0.05;
表2 協方差分析結果
（三）高階思維的五個子維度分析
根據表3顯示，在元認知思維、問題解決能力和計算思維方面，實驗組顯著優於對照組。在批判性思維和創造性思維方面，兩組之間沒有顯著差異。
|
|
實驗組 |
對照組 |
F |
η² |
||
|
前測 |
後測 |
前測 |
後測 |
|||
|
批判性思維 |
3.70±0.35 |
3.79±0.32 |
3.70±0.28 |
3.86±0.40 |
3.06 |
0.01 |
|
創造性思維 |
3.51±0.43 |
3.70±0.50 |
3.48±0.41 |
3.80±0.53 |
1.20 |
0.01 |
|
元認知思維 |
3.85±0.41 |
3.91±0.48 |
3.88±0.45 |
3.83±0.38 |
4.05* |
0.02 |
|
問題解決能力 |
3.39±0.41 |
3.66±0.36 |
3.39±0.31 |
3.47±0.35 |
8.70** |
0.04 |
|
計算思維 |
3.78±0.40 |
4.00±0.50 |
3.90±0.30 |
4.00±0.46 |
4.91* |
0.02 |
*p<0.05,**p<0.01;
表3
五、結論
對於研究問題1，關於生成式AI如何協助職前教師實踐教學培訓，本研究採取以教學設計為主線，整合ChatGPT進入職前教師的教學設計。首先,讓職前教師使用ChatGPT生成和最佳化教學設計。然後模擬課堂練習在教學設計中進行師生互動。其中，教師可以自由決定如何使用ChatGPT作為教學輔助工具，所有教師都使用ChatGPT作為對話者進行實時交流，模擬真實課堂。
對於研究問題2，經過為期四周的教育實驗，本研究表明，使用ChatGPT輔助教師技能培訓的實驗組在高階思維和教師自我效能上的得分明顯高於使用傳統教學實踐方法的對照組。具體而言，實驗組職前教師在元認知思維、解決問題能力和計算思維三個子維度上顯著高於對照組，而在批判性思維和創造性思維兩個子維度上，兩組間差異不顯著。
然而，研究也發現生成性AI在提供反饋時的準確性和創新性方面存在侷限。因此，未來的研究應考慮擴大樣本規模、延長實驗時間，並探索不同生成性AI模型的效果，以更全面地理解生成性AI在教師培訓中的應用和影響。