Subskrypcja JoVE jest wymagana do oglądania tego materiału. Zaloguj się lub rozpocznij bezpłatny okres próbny.
Artykuł badawczy
Protokół ten opisuje podejście oparte na metodach mieszanych, które mają badać dylematy poznawcze, oparte na zadaniach i relacje, z jakimi borykają się nauczyciele wychowania fizycznego podczas adaptacji swoich ról w środowiskach inteligentnego wychowania fizycznego, oraz proponuje strategiczne ścieżki ulgi.
Niniejsze badanie analizuje dylematy, z jakimi mierzą się nauczyciele wychowania fizycznego podczas przekształcania swoich ról zawodowych w ramach Inteligentnego Wychowania Fizycznego (IPE) oraz proponuje strategie oparte na dowodach w zakresie ulgi. Stosując podejście metod mieszanych, w fazie ilościowej zastosowano prostą technikę losowego próbowania, co skutkowało użyteczną wielkością próby N = 126 respondentów. Ponadto w fazie jakościowej zastosowano strategię celowego próbowania i wybrano pięciu nauczycieli wychowania fizycznego do rozmów kwalifikacyjnych. Połączyliśmy dane ilościowe z ankiet z dogłębnymi jakościowymi wywiadami, aby zbadać aspekty tworzenia stanowisk. Nasze wyniki ujawniają istotne wyzwania poznawcze, oparte na zadaniach i relacje związane z adaptacją do innowacyjnych środowisk edukacyjnych. Analiza ilościowa ujawnia kluczowe czynniki predykcyjne wpływające na te wyzwania adaptacyjne, podczas gdy dane jakościowe wskazują na niewystarczające zrozumienie zastosowań AI, niewystarczające wsparcie instytucjonalne oraz niewystarczającą infrastrukturę technologiczną jako kluczowe bariery. Nauczyciele wyrażali również obawy dotyczące utrzymania wartościowych relacji nauczyciel-uczeń w obliczu transformacji technologicznej. Badanie pokazuje, że skuteczna adaptacja nauczycieli zależy od systemowego wsparcia, a nie wyłącznie indywidualnego wysiłku. Proponujemy kompleksowe strategie, w tym szkolenia koncepcyjne, rozwój infrastruktury oraz wytyczne etyczne, aby ułatwić skuteczne tworzenie stanowisk. Wyniki te przyczyniają się do zrozumienia adaptacji nauczycieli w technologicznie zmieniających się krajobrazach edukacyjnych oraz oferują praktyczne wskazówki dotyczące wdrażania inteligentnych reform wychowania fizycznego.
Rozwój sztucznej inteligencji radykalnie zmienia edukację ze względu na jej szybki rozwój1. Plany narodowe promują tę zmianę, w tym plany Chin w ramach Planu Rozwoju Sztucznej Inteligencji Nowej Generacji oraz Modernizacji Edukacji Chin 20352. Ta zmiana nie polega na wykorzystaniu technologii jako zwykłego narzędzia w dziedzinie wychowania fizycznego (WF). Celem jest opracowanie inteligentnych rozwiązań umożliwiających indywidualne szkolenie studentów, przekazywanie informacji zwrotnej w czasie rzeczywistym oraz monitorowanie stanu zdrowia3. Nowy obszar nazywa się Inteligentną Edukacją Fizyczną (IPE), gdzie dane dostarczane przez AI i Internet Rzeczy4 pomagają tworzyć dynamiczne i spersonalizowane środowiska nauki 5,6. To technologiczne skupienie jednak zwykle pomija jeden z kluczowych czynników ludzkich: nauczyciela. Jest oczywiste, że obecna debata na temat IPE kładzie nadmierny nacisk na systemy techniczne i wyniki uczniów, a rola nauczyciela w tym nowym środowisku pozostaje niepewna7. To powoduje poważną lukę. Nauczyciele to nie tylko tryby nowej technologii: ich profesjonalizm i aspekty pedagogiczne, a także motywacyjne relacje z uczniami, nie mogą być zastąpione. Dlatego kwestia, na której skupi się to badanie, nie jest całkowicie techniczna8.
To kwestia związana z człowiekiem: Jak nauczyciele WF-u dostosowują się do wprowadzania inteligentnych systemów i są przez nie wpływani? Jakie są ich nowe umiejętności i jakie wyzwania napotykają? Wdrożenie IPE bez świadomości doświadczeń nauczyciela niesie ryzyko rozwoju tarcia, oporu lub efektu deprofesjonalizacji, w którym technologia przeważy nad autorytetem nauczyciela9. W obecnych badaniach autor sugeruje, że aby odnieść sukces i stworzyć naprawdę wysokiej jakościsystem edukacji, IPE powinno proaktywnie wspierać i wspierać nauczycieli będących jego rdzeniem. Badanie będzie więc miało na celu uwzględnienie dydaktycznych, psychologicznych i zawodowych aspektów roli nauczyciela w inteligentnym ekosystemie WF12. Ponieważ instytucje edukacyjne na całym świecie szybko kupują i wdrażają tak innowacyjne technologie, nacisk kładzie się bardziej na podstawę technicznąi wyniki studentów. Jednak kluczowe, a często pomijane jest ludzki uczestnik tej reformy: nauczyciel wychowania fizycznego14.
Istnieje również obszerna literatura na temat technologicznych aspektów innowacyjnej edukacji15. Możliwości technologii noszonej i rzeczywistości wirtualnej, a także środowisk online, które mogą poprawić zaangażowanie uczniów i uczyć się umiejętności motorycznych, były szeroko zbadane przez16-lat. Równolegle, powiązana ścieżka badawcza koncentruje się bardziej ogólnie na wyzwaniach związanych z rozwojem zawodowym nauczycieli w erze cyfrowej, z częstym odniesieniem do oporu na zmiany i umiejętności cyfrowych17. Niemniej jednak istnieje znaczna różnica między tymi dyscyplinami18. Z jednej strony znamy tę technologię i jej ogólny wpływ na pedagogikę; z drugiej strony nie mamy szczegółowego zrozumienia, jak sama natura pracy i tożsamość roli nauczyciela fizycznego zmienia się w kontekście IPE (w kontekście szczegółów rekonfiguracji)19,20.
Niniejsze badanie stosuje teorię tworzenia stanowisk w Inteligentnym Wychowaniu Fizycznym (IPE), aby zbadać, jak nauczyciele aktywnie przekształcają swoje role w odpowiedzi na zmiany technologiczne. Analizuje dylematy poznawcze, zadaniowe i relacyjne, które ograniczają tworzenie pracy nauczycieli, oraz wskazuje ścieżki ułatwiające ich zadanie, kładąc nacisk na sprawczość nauczyciela zamiast biernej adopcji czy oporu. Badania rozszerzają tworzenie stanowisk poza biznes na praktyczny kontekst IPE, oferując bardziej zniuansowane ramy do zrozumienia przekształcania ról oraz praktyczne strategie wspierające przejścia nauczycieli. Stosując podejście wielometodowe, opracowuje empirycznie ugruntowaną typologię dylematów i ścieżek ulgi, poszerzając zrozumienie czynników ludzkich decydujących o sukcesie technologii. Te spostrzeżenia są cenne dla administratorów, decydentów i edukatorów nauczycieli, którzy chcą chronić dobrostan nauczycieli i utrzymać tożsamość zawodową podczas cyfrowej transformacji.
Cele badawcze:
1. Zdiagnozowanie podstawowych typów dylematów związanych z tworzeniem zadań (poznawczych, związanych z zadaniami i relacyjnych), z którymi mierzą się nauczyciele WF w kontekście wdrażania IPE.
2. Identyfikacja kluczowych czynników predykcyjnych (np. skuteczność technologiczna, wsparcie instytucjonalne, doświadczenie w nauczaniu), które wpływają na intensywność tych dylematów.
3. Badanie doświadczeń życiowych nauczycieli oraz strategii adaptacyjnych w odpowiedzi na wyzwania i możliwości, jakie niesie ze sobą narzędzia edukacyjne oparte na AI.
Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.
Badanie to zostało przeprowadzone zgodnie z uznanymi wytycznymi etycznymi dla badań nauk społecznych. Przed rozpoczęciem rozpoczęcia badań przeanalizowano protokół badawczy, w tym formularze świadomej zgody, instrument ankietowy oraz pytania do rozmów kwalifikacyjnych. Wszyscy uczestnicy otrzymali szczegółową kartę informacyjną opisującą cel badania, dobrowolny charakter ich udziału, prawo do wycofania się w dowolnym momencie bez kary oraz środki zapewniające anonimowość i poufność. Przed rozpoczęciem zbierania danych uzyskano pisemną świadomą zgodę każdego uczestnika.
Priorytetem tego badania było zapewnienie jak najlepszych standardów etycznych. Przestrzegano zasady anonimowości; Wszystkie dane zostały zanonimizowane na etapie transkrypcji i analizy, a wszelkie wskazane punkty identyfikacji zostały wyeliminowane. Pseudonimy odnoszą się do uczestników tego rękopisu. Aby zachronić poufność, wszystkie dane cyfrowe były przechowywane na zabezpieczonym hasłem serwerze. Natomiast fizyczne dokumenty przechowywano w zamkniętej szafie, do której dostęp mieli tylko główni badacze. Wywiad przeprowadzono w poufnej atmosferze, gdzie uczestnicy czuli się komfortowo i mogli swobodnie wyrażać swoje opinie. Ponadto badacze przyjęli stanowisko refleksyjności, w którym brano pod uwagę ich poglądy, a głosy i doświadczenia respondentów przedstawiano bez stronniczości czy kompromisów ich poglądów.
Projekt badań
Aby uzyskać kompleksowe zrozumienie problemu badawczego, badanie zastosowało sekwencyjny projekt badawczy oparty na metodach mieszanych. To podejście integruje ilościowe i ilościowe zbieranie oraz analizę danych w ramach jednego badania, aby zapewnić bardziej kompletną i zniuansowaną analizę niż każda z tych metod potrafiła w pojedynczych przypadkach21. Faza ilościowa obejmowała badanie przekrojowe mające na celu zebranie szerokich, uogólniających danych na temat powszechności i charakteru dylematów związanych z tworzeniem pracy wśród nauczycieli wychowania fizycznego. Następnie nastąpiła faza jakościowa, składająca się z dogłębnych, półstrukturyzowanych wywiadów. Celem tej drugiej fazy było rozwinięcie, wyjaśnienie i umieszczenie w kontekście wyników statystycznych, poprzez zbadanie podstawowych przyczyn i osobistych doświadczeń stojących za trendami ilościowymi. Połączenie tych metod umożliwiło triangulację, gdzie zbieżność wyników z różnych źródeł danych wzmacnia ważność i głębię wniosków.
Populacja i próba
Docelową grupą w tym badaniu byli nauczyciele wychowania fizycznego (WF) w szkołach średnich i na uniwersytetach w prowincji Zhejiang w Chinach, którzy są zaangażowani lub mają kontakt z inicjatywami w zakresie inteligentnego wychowania fizycznego. Zastosowano sekwencyjną strategię próbkowania metodami mieszanymi. W fazie ilościowej zastosowano technikę stratyfikowanego losowego próbkowania, aby zwiększyć reprezentatywność. Rama próbkowania została stworzona poprzez najpierw zidentyfikowanie głównych miejskich i podmiejskich okręgów szkolnych w Zhejiang, a także uniwersytetów z programami wychowania fizycznego. Szkoły były następnie losowo wybierane z tych list. W każdej wybranej instytucji nauczyciele WF-u byli zapraszani do udziału. Takie podejście zapewniało szeroki i zróżnicowany przekrój kadry nauczycielskiej w prowincji. Łącznie rozesłano 150 kwestionariuszy, co dało 126 poprawnych odpowiedzi, co dało wysoki wskaźnik odpowiedzi wynoszący 84% (Tabela 1). Profil demograficzny (przedstawiony w Tabeli 2) odzwierciedla próbę o zróżnicowanym doświadczeniu; Co istotne, największa grupa (41,3%) miała 6-10 lat doświadczenia w nauczaniu. Próba była przeważnie mężczyźna (72,2%), co odzwierciedla rozkład płci typowy dla tej dziedziny w regionie. Należy wyjaśnić, że zgłoszony odsetek respondentów posiadających stopnie doktora (20,8%) odnosi się konkretnie do wykładowców na poziomie uniwersyteckim oraz starszego kadry naukowej w próbie, w tym wykładowców z programów kształcenia nauczycieli na takich uczelniach jak Uniwersytet Normalny w Zhejiang i Uniwersytet Normalny w Hangzhou. Nie jest to reprezentatywne dla nauczycieli na pierwszej linii, wśród których takie kwalifikacje są rzadsze. W kolejnej fazie jakościowej zastosowano strategię celowego próbkowania, aby wybrać przypadki bogate w informacje spośród respondentów, którzy zgodzili się na dalszy kontakt. Wybrano pięciu nauczycieli WF, aby zapewnić maksymalne zróżnicowanie płci, doświadczenia dydaktycznego oraz poziomu instytucji (szkoła średnia vs. wyższa) (Tabela 3). Ten strategiczny wybór miał na celu uchwycenie różnorodnych perspektyw, od nauczycieli na początku kariery adaptujących się do nowych technologii, po doświadczonych nauczycieli uniwersyteckich przechodzących przez transformację ról22.
Procedura zbierania danych
Najpierw zebrano dane ilościowe za pomocą samodzielnie zaprojektowanego kwestionariusza zatytułowanego "Badanie wpływu sztucznej inteligencji na tworzenie stanowisk nauczycieli wychowania fizycznego". Przed powszechnym rozpowszechnieniem instrument ten został pilotażowo przetestowany z udziałem 36 nauczycieli (nieuwzględnionych w głównym badaniu), aby ocenić przejrzystość, wiarygodność i wiarygodność. Ostateczny kwestionariusz został następnie przeprowadzony na stratyfikowaną, losową próbę 150 nauczycieli. Badanie zostało zaprojektowane, aby mierzyć kluczowe wymiary dylematów tworzenia zawodów: poznawcze, związane z zadaniami oraz relacyjne, w kontekście inteligentnej edukacji sportowej. Po wstępnej analizie danych ankietowych rozpoczęto drugi, jakościowy etap. Po analizie ilościowej drugi etap obejmował dogłębne, półustrukturyzowane wywiady mające na celu zbadanie i kontekstualizację konkretnych dylematów związanych z tworzeniem pracy zidentyfikowanych w ankiecie. Główny badacz, który wcześniej nie miał kontaktu z żadnym z uczestników, skontaktował się z pięcioma respondentami z próby badanej, którzy wyrazili zgodę na kontakt kontrolny. Pierwszy kontakt nawiązano za pośrednictwem oficjalnego e-maila lub kanału komunikacji instytucjonalnej udostępnionego podczas badania, wysyłając formalne zaproszenie i podkreślające cel badania oraz zapewnienia etyczne.
Wszystkie wywiady przeprowadzono formalnie, zgodnie z wcześniej ustalonym protokołem. Odbywały się one w prywatnym, neutralnym miejscu, takim jak zarezerwowana sala konferencyjna w instytucji uczestników, aby zapewnić poufność i komfort. Wywiady prowadzono w języku mandaryńskim, ojczystym języku uczestników. Każda sesja trwała od 45 do 70 minut, a średni czas trwania wynosił około 55 minut. Rozmowy były prowadzone przez otwarty harmonogram pytań, ale pozwalały na elastyczność w poruszaniu nowych tematów. Wszystkie wywiady były nagrywane audio za pomocą dedykowanego cyfrowego rejestratora, a pisemna zgoda uczestnika była ponownie uzyskiwana na początku każdej sesji. Nie stosowano nagrania wideo, aby zminimalizować dyskomfort uczestników. Aby zapewnić dokładność, pliki audio były dosłownie przepisywane na mandaryński przez badacza krótko po każdym wywiadzie. Następnie przetworzone teksty zostały tematycznie przeanalizowane, a kluczowe cytaty ilustracyjne zostały wybrane do ostatecznego manuskryptu. Cytaty te zostały przetłumaczone na angielski przez zespół badawczy, stosując weryfikację tłumaczenia wstecznego z ekspertem dwujęzycznym w celu weryfikacji równoważności semantycznej.
Metody analizy danych
Zebrane dane zostały przeanalizowane za pomocą specjalistycznego oprogramowania, aby zapewnić rygor (patrz Rysunek 1). Dane ilościowe z 126 ważnych kwestionariuszy zostały zaimportowane do oprogramowania do analizy statystycznej. Statystyki opisowe (częstotliwości, procenty, średnie i odchylenia standardowe) zostały obliczone, aby podsumować cechy demograficzne oraz ogólne trendy w odpowiedziach. Analiza wiarygodności (Alfa Cronbacha) została przeprowadzona na skalach w celu potwierdzenia spójności wewnętrznej, a analizy wnioskacyjne prawdopodobnie analizowały zależności między zmiennymi. Dane jakościowe z transkrypcji wywiadów zostały przeanalizowane, aby ułatwić uporządkowaną i systematyczną analizę tematyczną. Proces ten polegał na wielokrotnym czytaniu transkrypcji w celu uzyskania znajomości, generowaniu początkowych kodów, a następnie zestawieniu tych kodów w potencjalne tematy. Następnie tematy były przeglądane, dopracowywane i definiowane, aby zapewnić dokładne odzwierciedlenie zebranych danych. Ten proces indukcyjny pozwolił, by kluczowe dylematy – poznawcze, zadaniowe i relacyjne – wyłoniły się bezpośrednio z narracji uczestników, dostarczając bogatych, jakościowych dowodów wspierających i wyjaśniających wyniki ilościowe23.
Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.
Wyniki ilościowe
Statystyki opisowe
Statystyka opisowa może być opisana jako faza wprowadzająca do procesu analizy danych ilościowej, szybki przegląd podstawowych cech informacji zawartych w badaniu. Są one kluczowe przy szacowaniu normatywnej natury (zmienności lub rozkładu), centralnej tendencji i zmienności próby, co pozwala czytelnikom zrozumieć, jak przydatne są wyniki badań oraz znaleźć kontekst, w którym interpretowane są przyszłe miary wnioskowania. W tych badania...
Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.
Dyskusja na temat wyników ilościowych
Wnikliwe ilościowe wyniki tych badań dostarczają empirycznych dowodów, które rzucają światło na wieloaspektowy dylemat tworzenia stanowisk wśród nauczycieli wychowania fizycznego w edukacji inteligentnej. Analiza regresji dostarcza najbardziej solidnych i zniuansowanych wniosków, ujawniając, że postrzegane wsparcie instytucjonalne i samoefektywność technologiczna są najbardziej statystycznie istotnymi i wpływowymi predyktorami dylematów poznawczych nauczycieli. ...
Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.
Autorzy nie mają konfliktu interesów.
Wsparcie projektów: Badania nad wpływem generatywnej AI na strategie tworzenia i reagowania na zadania nauczycieli (25NDJC020YBM).
Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.
| Nazwa | Firma | Numer katalogowy | Komentarze |
|---|---|---|---|
| Komputer z narzędziami wsparcia AI | — | Wymagane do analizy danych i projektowania lekcji opartych na AI | |
| Cyfrowy rejestrator dźwięku | Wykorzystywane do nagrywania wywiadów z nauczycielami | ||
| Inteligentny System Oceny | — | Preferowana aplikacja AI wspomniana przez nauczycieli | |
| Inteligentna Platforma Edukacyjna | — | Wspomniane jako część narzędzi nauczania AI używanych przez nauczycieli | |
| Dokument protokołu wywiadu | Samodzielnie rozwijany | — | Półuporządkowany przewodnik po rozmowach kwalifikacyjnych |
| Platforma analityki uczenia się | — | Cytowane jako narzędzie analizy nauczania oparte na sztucznej inteligencji | |
| NVivo | QSR International | Wersja 12 | Wykorzystywane do jakościowego kodowania tematycznego |
| Kwestionariusz online | Samodzielnie rozwijany | — | Wykorzystywane do zbierania odpowiedzi od 126 nauczycieli WF-u |
| SPSS (Oprogramowanie statystyczne) | IBM | Wersja 27 | Wykorzystywane do analizy danych ilościowych |
Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.