高职院校教师对人工智能使用意愿和影响因素分析

摘 要 基于扎根理论，探究高职院校教师在教育教学工作中使用人工智能技术的意愿及影响因素。分析发现高职院校教师对人工智能技术使用意愿受感知价值、技术因素、个体因素、风险因素以及外部环境影响。感知价值指的是教师使用技术过程中所感知到的利益与付出成本，技术因素是AI技术本身所拥有优势与不足；个体因素包括年龄结构和自我感知；风险因素既有技术性不确定风险，又有教师个体感知风险；外部环境包括社会舆论和政策导向。面对未来智能化教育教学的趋势，教师个体应及时转变思维、掌握AI技术、革新教学模式；社会政府应当完善法律法规、加强AI监管规制以及强化思维防线，构建符合我国特色的人工智能教育体系。

关键词 人工智能；高职院校；使用意愿；扎根理论

中图分类号 G715 文献标识码 A 文章编号 1008-3219（2023）32-0062-07

一、问题提出

党的二十大报告首次将教育、科技、人才进行“三位一体”部署，把“推进教育数字化”写入报告，开辟了教育事业发展新赛道。人工智能在教育中的应用被认为是“全球范围内传播优质教育的新方式”，凭借高效、灵活的特点为学习者提供个性化服务[1]，辅助教师教学并提升教学效果[2]。2022年ChatGPT火遍全球，人工智能再次引发了全球范围内专家学者的关注与热议，人工智能技术将推动教育系统全面革新[3]。

高职院校作为我国高等教育及职业教育的组成部分，旨在培养技术型人才，其教学理念与其他类型的教育机构存在差异[4]。人工智能技术也给高职院校赋予了“课堂革命”[5]，合理应用人工智能技术可以提高职业教育教学质量、职业人才培养能力，提升学生创新能力、竞争力[6]。

进入21世纪，学校面临的巨大挑战之一不是新技术本身，而是教育工作者接受教育技术的能力[7]，面对教育技术的更迭、教育装备的升级，以教师为代表的教育工具使用者迎来了教育教学方法与方式上的改革[8]。早期高校教师对AI存在认知理解不足，导致AI在教学领域的发展较滞缓[9]。新时代中国式教育现代化对人工智能作出了全新的阐释，以教育信息化、智能化支撑引领的教育现代化是“中国教育现代化2035”的重点内容和重要标志[10]。

现阶段，在探究“教育工作者对人工智能接受程度”研究领域中，研究者大多以计划行为理论、技术接受等模型为依据。从结果上看，自我效能感知、自我危机感、心理焦虑程度，以及教育工作者对AI的感知易用性、感知有用性等因素影响着个体对人工智能教育技术的使用意愿[11][12][13][14][15]。

王善勇等人认为技术相容性、感知信任、相对优势是教师接受AI教育的决定因素[16]。张海等人以ChatGPT为例，认为主体因素、技术因素、信息因素和社会环境因素是影响用户使用意愿的主要因素[17]。克里蒂等人认为教师采用人工智能的制约因素是制度障碍[18]。王佑镁认为教师对AI的自我效能感、易用性感知、有用性感知影响着使用人工智能技术的意向[19]。乔卡尔等人发现中小学教师对AI助教的有用性感知和易用性感知越强，教师的接受度越高[20]。

目前，国内外学者在“教师对人工智能技术使用意愿”领域中取得了较多成果。但对“高职院校教师”的研究较少，相关研究成果对高职院校教师的适用与匹配程度仍有进一步研究的空间。本研究聚焦高职院校教师对人工智能使用意愿及影响因素，为我国高职院校教师智能化教学技术的应用与实施提供一定参考。

二、研究设计

（一）研究目的与问题设计

本研究旨在探讨人工智能发展背景下我国高职院校教师对待AI教育技术的态度及接受情况，并分析高职院校教师AI使用意愿的影响因素。聚焦的问题主要是“人工智能会对高职院校教师带来哪些影响”与“哪些因素会影响高职院校教师的使用意愿”。

（二）研究方法与样本选取

本研究基于扎根理论，采用问卷调查、半结构化访谈等方式搜集信息资料，在研究个案选择上选取能够为本研究提供大量有效信息的研究对象。本研究选取浙江省某高职院校12位专职教师作为研究对象，邀请教师进行半结构化访谈，研究为确保数据的效度，受访者来自不同学院，且年龄、教龄和专业背景都有较好的区分度，受访者基本信息如表1所示。

（三）访谈过程

本研究遵循自下而上的研究体系，对教师访谈的笔记当场记录，每做完一次访谈后即进行编码，在客观真实的原则基础上对原始语句逐字逐句分解，剔除无关的内容，保证访谈深入、全面。随着访谈和编码的深入，在第9位教师访谈时所给出的语句已经有较强的重复性，编码过程无新的关系范畴形成，资料收集达到饱和。

三、数据分析与编码

（一）开放式编码

在本次编码过程中，根据对个案的语句信息解读，贴上编码标签，通过对比类似或关联标签进行再编码，形成概念和初始范畴。通过对访谈材料的反复阅读、仔细推敲与逐句编译，共获得81个初始概念。经过对相似或相同概念的聚拢合并，并删去出现频率小于3的初始概念后，最终获得33个初始概念及13个范畴，见表2。

（二）主轴式编码

主轴编码是在开放式编码的基础上进行二次分析，挖掘各范畴之间显性和隐性逻辑关系，根据类属关系和相关关系，将范畴归纳抽象为更高一级的主范畴。围绕“人工智能使用意愿及影响因素”，上述13个范畴之间存在着一定内涵上的联系，对其内在的逻辑采用进一步的归类、重构，得到了“感知利益”“感知付出”“技术效能”“个体态度”“风险成本”和“发展环境”6类主范畴。主轴式编码形成的核心范畴、对应范畴及其内涵如表3所示。

（三）选择式编码

选择式编码是在所有已发现的概念类属中选择一个核心类属概念，通过不断分析把与之相关的次要类属概念集中起来，以系统地说明和验证主要类属概念与次要类概念之间的关系，并填充未来需要完善或发展的类属概念的过程[21]，旨在进一步厘清主范畴间的关联[22]。本研究围绕高职院校教师的“人工智能使用意愿”为核心范畴，6个主范畴均对其有一定影响。影响关系结构、类型及内涵如表4所示。

（四）理论饱和度检验

在扎根理论中，理论饱和度被用来验证三级编码分析结果的一致性和可靠性。斯特劳斯（Strauss）认为当编码分析的结果没有新的概念或者范畴出现时，即不再能发展新范畴和新概念时，理论就达到良好“饱和度”[23]。基于预留的访谈资料，将余下的6份原始语句文本进行相同的编码操作，并与编码结果进行比对，发现后续文本资料形成的编码分析结果没有产生新的范畴，且范畴间未产生新的关系结构，由此认为达到饱和。

四、模型构建与作用诠释

通过扎根理论，采用深度访谈和三级编码分析，从原始语句文本中提炼出了影响高职院校教师使用人工智能技术意愿的6大主范畴和13个子范畴，在进一步归纳后，将主范畴归为感知价值、技术因素、个体因素、风险因素和外部环境五个维度。根据影响关系以及归纳的维度，构建了高职院校教师人工智能使用意愿影响因素模型，如图1所示。

（一）感知价值的影响

感知价值是指消费者主观感受到的利益以及经过成本付出后对产品或服务效用的整体评价[24]。在本研究中，高职院校教师充当“消费者”这一角色，对待人工智能技术这一“产品”，在使用过程中考虑该产品带来的利益与付出成本。

人工智能技术拥有更多的“自主”意识，可以做教务、学生管理等辅助性工作，还可以替代教师完成授课，完成学生学习考核、作业考评等任务，实现对传统教育的“三重替代”[25]。受访教师认为人工智能技术应用能够减轻教师的教学压力，降低工作负担，给予教师更多的时间、精力去投入实践类课程及教科研活动中。感知易用性体现为人工智能教育技术在实际应用中的操作难度、掌握难度。有访谈者认为AI教育装备的操作流程复杂，使用难度大，不愿意去尝试使用。

感知价值的核心是感知利益与感知付出之间的权衡，成本付出主要表现为时间成本与精力成本。AI在教学应用过程中，教师需花费时间去学习使用方法、注意事项及操作规范。当前教育技术手段无法脱离教师独立运行，教师需要结合人工智能教育技术特点，对该模式下的教学活动进行实践与探索，同样需要完成相应的课程建设、教案编写与教学活动安排，在无形中也会加重教师的精力成本。

（二）技术因素的影响

以ChatGPT为代表的人工智能驱动工具在教育领域凸显了技术主导的优势，其技术效能也为教育领域带来了创新争议、管理规范、教育变革、学术争论等辩驳[26]。

情感沟通是我国教育教学工作的关键要素之一，关系着学生的德育培养。当前AI仍然处于弱人工智能阶段，不能全面发挥情感教育功能。德育的基础前提是人类的感情，人工智能无法模拟出人的真实情感，在人际互动、创造性和想象力、情感和情商等方面都无法达到人的标准。人工智能在情感教育中仅靠模拟人类情感，面临着“情感互动受阻”“情感主体身份缺失”和“情感的代际传承受限”三重困难，难以担任高职院校教育教学中德育相关的培养工作[27]。受访者认为人工智能教育技术在课程中缺失与学生互动交流，这十分不利于学生个性化发展及表达能力的培养，造成“德育”缺位。

在人工智能技术介入后，课程系统的管理和使用更加智能化，教学资源的获取更加方便，计算机交互界面更友好。充分满足了学生多样化的需求，激发学习乐趣，提升教学效果。但受访者认为网络波动、技术类故障可能会影响课堂教学，过多的新颖、趣味化元素也会分散学生的注意力，对教学效果造成负面影响。

人工智能在信息资源整合、信息更新、资源共享等方面具有显著的优势。大数据时代网络资源爆炸式增长，人工智能技术能够凭借计算机技术快速实现资源检索与共享，实现教学资源的互联互通、及时更新，提高信息化教育教学水平。人工智能技术还可以整合优质教育教学资源，实现地区、国家之间的教育资源共享与交流，推动教育资源的均衡，降低经济欠发达地区的教育资源成本。

基于互联网技术的人工智能拓宽了教学模式，不再受时间、空间等条件限制，有效提高远程教育的教学效率与成果质量。人工智能教育技术依靠庞大的信息算法处理能力，可以帮助教师和学生实现个性化、精细化学习，定制个性化学习资源和策略，激发学生的学习主动性和积极性。借助互联网与物联网技术，人工智能可以打造全面、广泛的教学实时监测系统与预警系统，对教学过程中突发事件做到及时预警，提前作出预警判断，有效减少教学活动的意外事故发生。

（三）个体因素的影响

个体因素直接决定了个人使用AI的意愿。大多数教师认为自己在长期的教学工作中形成了习惯，抑或是对自身的教学能力水平十分自信，无需人工智能教育技术的介入。对于自身教学水平有限的教师，个人教学能力存在着不足与提升空间，人工智能教育技术的介入可以协助其更好地完成每一堂课的教学工作，作为教学上的辅助性工具，弥补教学上的不足。

年龄越高的教师对人工智能技术的使用意愿越弱，年龄较高的教师对现代教育技术装备的认识与掌握情况不如年轻教师，他们在学习精力、认知理解能力以及教学习惯等方面已经很难去迎合现代化教育技术与智能化教学模式的发展。

（四）风险因素的影响

人工智能迅速发展的同时带来了一系列风险问题，包括社会信任机制面临危机、版权规则遭受冲击、个人数据的泄露风险骤升以及真实信息被篡改或滥用，甚至还存在着伦理道德类的风险[28][29][30]。在教育领域中人工智能技术同样会引发一系列伦理风险，包括数据隐私的泄露与滥用、机器算法的歧视与偏见、师生关系的弱化与破坏、学术公平的失信与失衡等问题[31]。访谈结果发现，有半数以上教师能够感受到人工智能技术发展带来了一定的风险与危机感。在感知风险层面，人工智能技术给高职院校教师带来了隐私泄露、职业威胁、职业怠惰以及发展停滞等风险隐患。在技术风险层面，人工智能技术存在着技术错误、技术失控风险。

大数据时代个人信息获取通道、传播途径得到了极大的拓展，国内外关于隐私泄露、信息安全等相关事件频发，对个人的自身安全与隐私保护造成了极大的威胁。我国相关法律规定：任何组织或者个人不得以刺探、侵扰、泄露、公开等方式侵害他人的隐私权。然而数据是人工智能的基础，人工智能应用需要以海量的个人信息数据作支撑，人工智能不断完善自身“教学能力”就需要获取、存储、分析大量的信息数据，不可避免会涉及学生、教师的隐私保护问题。人工智能在教育领域中的普遍应用势必会使得每个学生、教师都被置于数字化空间之中，个人的隐私极易以数据的形式被存储、复制、传播。