教育教学论文哪里有？本研究基于技术接受与使用统一理论（UTAUT）模型，采用混合研究方法，以中职教师为研究对象，探讨影响其GAI技术接受与使用行为的关键因素。
第一章绪论
一、研究背景
自2022年底以来，人工智能正在以前所未有的方式改变着社会生活方式，以借助大语言模型的生成式人工智能引发了全球范围内的广泛关注。相较于传统AI技术，生成式人工智能实现了算力、数据、算法的全面突破，凭借着强大的内容生成能力和多模态融合能力，可以广泛应用于文化事业、科研、教育、医疗健康、创新生态、公共服务等领域，促进各个领域的高质量发展，并必将深刻影响人们的生产生活方式。1教育是智能技术的重要应用场景之一，智能技术也给教育带来了新的挑战。以人工智能赋能教育变革，促进教育优质均衡发展，破解规模化培养与个性化发展的时代难题，培养适应未来智能社会的创新型人才，已经成为全球教育领域的共识。
（一）人工智能与未来教育发展的要求
我国政府高度重视信息技术对教育的革命性影响。习近平总书记在致“国际人工智能与教育大会”的贺信中强调，要大力推动人工智能与教育深度融合，促进教育的变革与创新。2近年来，我国出台了《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》《中国教育现代化2035》《新一代人工智能发展规划》《“十四五”数字经济发展规划》《“十四五”国家信息化规划》《教育信息化2.0行动计划》等一系列政策性文件，积极推动智能技术赋能教育变革。党的二十大报告明确指出，“加快建设教育强国、科技强国、人才强国”，3将教育、科技、人才一体化部署，这是全面建成社会主义现代化强国背景下党中央作出的重大战略部署和战略选择。智能技术在教育中的应用将有助于破解我国优质教育资源分布不均衡、个性化学习服务能力不足等难题；使规模化教育与个性化培养有机结合，推动教育供给侧改革，支持欠发达地区的教育实践，促进教育公平；为学习者提供适切的学习支持服务，提高评估的有效性和准确性；促进教师的专业发展和角色转变；构建新一代学习环境，提升教育教学的治理水平和教育管理决策的科学性。
第三章中职教师GAI技术接受与使用行为研究设计与调研实施
一、研究思路
（一）混合研究的方法取向
混合研究方法的创始人之一的约翰·W·克雷斯威尔（John W.Creswell）在他的著作中提出了混合研究设计的六种经典策略，即顺序性解释策略、顺序性探究策略、顺序性转换策略、并行三角互证策略、并行嵌套策略、并行法转换策略1。这六种策略不仅丰富了混合研究方法的应用场景，还促进了研究深度和广度的双重提升。为研究者提供了多样化的方法论框架，综合了量化与质性研究方法的优势。
第五章中职教师GAI技术使用体验的质性解构
一、资料的初步整理
访谈结束后，随后着手对原始访谈材料进行了一系列的预处理工作。首先，将所有音频记录通过专业的转录软件转化成了文字形式，这一步骤确保了信息的准确性和完整性，同时也为后续的分析提供了便利。在转录过程中，本研究严格遵循了逐字逐句的原则，力求保留受访者的原话和语气，以便更深入地理解他们的真实想法和感受。完成转录后，对原始文档进行了初步的筛选和整理。这一步骤主要是去除了一些无关紧要的冗余信息，如访谈中的停顿、重复和无关话题等，以确保后续分析的效率和准确性。经过筛选，本研究得到了约12万多字的访谈原始文件，这些文件全面记录了多位中职教师在不同工作场景下与GAI工具进行人机协作的真实体验。
为了深入分析这些资料，本研究选用了Nvivo12.0软件作为编码和分析工具。首先，将所有筛选后的访谈文本导入到软件中，通过细致的阅读和梳理，形成了对访谈内容的初步理解和概念框架。随后，依据本章节研究的核心问题——中职教师在不同工作场景下与GAI工具协作的体验，以及享乐动机、拟人化因素和情绪变化等关键变量对中职教师使用GAI工具的具体影响，创建了主类目和相应的子类目，并对文本进行了系统的编码工作。
二、基于深度访谈的享乐动机-拟人化交互-情感波动的三维分析
（一）意义编码——GAI技术接受中享乐动机与拟人化的作用机制
享乐动机和拟人化在AIDUA模型中的初级评估阶段中是两个重要的影响因素。享乐动机则侧重于中职教师在使用GAI时所带来的愉悦感和满足感的期待，这种期待能够激发他们的使用兴趣。而拟人化强调的是中职教师将GAI工具视为具有人类特质或行为的实体，这种感觉会增强中职教师对GAI工具的信任感和亲近感。
基于现有的理论基础与文献综述，本研究确立了初步编码的两大核心维度：享乐动机与拟人化。这两个维度直接源自人工智能设备使用接受模型（AIDUA）中的关键要素（具体阐述见第三章）。针对本章的研究具体研究问题，在编码过程中，本研究特别关注了中职教师在使用生成式人工智能（GAI）技术时所体验的享乐动机，即他们如何从中获得乐趣和满足感；同时也深入分析了拟人化因素对他们使用这项技术的影响，即他们是否将GAI工具视为具有人类特性的存在，并因此产生了特定的情感反应。此外，本研究还详细记录了中职教师在人机协作过程中的情绪变化，以揭示这一过程中可能存在的心理机制。
第六章研究发现与实践启示
一、研究发现
（一）中职教师GAI技术接受差异的多元解构
1.个体特征异质性：GAI技术适应能力的分层表征
本研究通过问卷调查和数据分析，发现教师个体特征在GAI技术接受过程中呈现出独特的差异性特征。在性别维度上，虽然总体差异不显著，但女性教师在风险感知方面表现出明显高于男性的特征，这种差异主要体现在对技术安全性和可靠性的关注程度上。这一发现表明，性别因素主要通过风险认知渠道影响教师的技术接受过程。在年龄特征方面，研究结果显示出一个值得关注的现象：51岁以上教师群体在风险感知维度上的得分显著低于其他年龄段教师。这一发现颠覆了传统认知中对年长教师可能对新技术持保守态度的假设，显示出高年资教师群体对GAI技术可能具有更为理性和开放的态度。关于学历水平的影响，研究数据显示不同学历背景的教师在GAI技术的接受度上并未呈现显著差异。这一结果表明，GAI技术具有较强的普适性，其使用门槛和接受程度不受教师学历水平的明显制约。职称层次对中职教师使用GAI工具的影响呈现“两端高、中间低”的特征。高级职称教师（特别是专业课的高级讲师和正高级讲师）在绩效期望、努力期望、社群影响等多个维度表现显著优于其他职称组；三级职称的文化课教师同样表现出较高的技术接受度，但也持有较高的风险意识；而处于职称中间段的教师在各维度得分相对较低。这种分化现象反映了职称作为教师专业发展阶段的重要标志，对GAI技术接受度具有显著影响。
参考文献（略）
