(Supporting Teachers’Professional Development With Generative AI: The Effects on Higher Order Thinking and Self-Efficacy)

一、摘要

研究目的：生成式人工智能已经成为人类科学和技术领域主要学科发展史上一个值得注意的里程碑和重大进展。本研究旨在探讨生成式人工智能辅助的职前教学技能培训对职前教师自我效能感和高阶思维的影响。为生成性人工智能的职前教师提供了一种实用的教师专业发展方法。

研究对象：本研究的研究对象是215名来自中国某大学的数学、科学和计算机教师。

实验结果：结果显示，使用生成式人工智能进行教师专业发展的实验组职前教师在教师自我效能感和高阶思维两方面的得分均显著高于对照组。它揭示了生成式人工智能可以有效地支持教师的专业发展。

二、研究问题

（1）ChatGPT如何协助职前教师进行实际教学技能培训?

（2）与传统的教学技能培训方式相比，ChatGPT辅助培训对职前教师自我效能感和高阶思维的影响有何不同?

（3）实验组职前教师对使用ChatGPT辅助教学有何看法?（定性）

三、研究设计

（一）实验工具

高阶思维分为五个维度:批判性思维、创造性思维、元认知思维和问题解决能力计算思维的维度，最终形成了“高阶思维量表”。

教师自我效能感量表包括24个问题，使用五点李克特量表(1 =非常不一致，5 =非常一致)进行评估。

图1 实验过程

图2  实验阶段训练方法的比较

（二）实验对象和方法

本研究以中国浙江省某高校数学教育、科学教育、计算机教育专业的三年级学生为研究对象。他们来自六个不同的班级，每个专业两个班，总计215名学生。他们的年龄从20岁到22岁不等。根据课程安排，他们将在第三年分别学习数学、科学和计算机课堂的教学技能实践训练课程。这三门课程旨在通过备课、课堂教学和课后分析，为职前教师提供教学技能的实践培训。本研究就是在这三门课程中进行的。在此之前，这三个专业的学生都只学习了教学方法的理论课，即数学教育理论、科学教育理论和计算机教育理论，没有接受过教学技能的实际训练。实验组：数学教育、科学教育和计算机教育专业的一个班级。对照组：相应专业的另一个班级。

四、研究结果

（一）自我效能感

从表1的协方差分析结果可以看出，两组职前教师的自我效能感[F(1213) = 5.282, p = 0.023 < 0.05]存在显著差异。这表明，在ChatGPT的帮助下，职前教师比接受传统教学技能培训的教师表现出更高的教师自我效能感。

*p<0.05

表1 协方差分析结果

（二）高阶思维

从表2的协方差分析结果可以看出，两组职前教师的高阶思维[F(1213) = 4.592, p = 0.033 < 0.05]存在显著差异。这表明，在ChatGPT的帮助下，职前教师比接受传统教学技能培训的教师表现出更高的秩序思维水平。

*p<0.05;

表2 协方差分析结果

（三）高阶思维的五个子维度分析

根据表3显示，在元认知思维、问题解决能力和计算思维方面，实验组显著优于对照组。在批判性思维和创造性思维方面，两组之间没有显著差异。

*p<0.05,**p<0.01;

表3

五、结论

对于研究问题1，关于生成式AI如何协助职前教师实践教学培训，本研究采取以教学设计为主线，整合ChatGPT进入职前教师的教学设计。首先,让职前教师使用ChatGPT生成和优化教学设计。然后模拟课堂练习在教学设计中进行师生互动。其中，教师可以自由决定如何使用ChatGPT作为教学辅助工具，所有教师都使用ChatGPT作为对话者进行实时交流，模拟真实课堂。

对于研究问题2，经过为期四周的教育实验，本研究表明，使用ChatGPT辅助教师技能培训的实验组在高阶思维和教师自我效能上的得分明显高于使用传统教学实践方法的对照组。具体而言，实验组职前教师在元认知思维、解决问题能力和计算思维三个子维度上显著高于对照组，而在批判性思维和创造性思维两个子维度上，两组间差异不显著。

然而，研究也发现生成性AI在提供反馈时的准确性和创新性方面存在局限。因此，未来的研究应考虑扩大样本规模、延长实验时间，并探索不同生成性AI模型的效果，以更全面地理解生成性AI在教师培训中的应用和影响。