人工智能在教育領(lǐng)域創(chuàng)新擴(kuò)散的影響因素研究
——基于TOE理論框架

□ 張樂樂 顧小清

一、問題的提出

人工智能作為引領(lǐng)新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的重要驅(qū)動(dòng)力，正深刻改變著人們的生產(chǎn)、生活和學(xué)習(xí)方式，推動(dòng)人類社會(huì)迎來人機(jī)協(xié)同、跨界融合、共創(chuàng)分享的智能時(shí)代（新華社,2019）。為推動(dòng)我國(guó)人工智能教育應(yīng)用的深度發(fā)展，國(guó)務(wù)院出臺(tái)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》、教育部出臺(tái)《高等學(xué)校人工智能創(chuàng)新行動(dòng)計(jì)劃》《教育信息化2.0行動(dòng)計(jì)劃》等系列政策文件予以指導(dǎo)。在實(shí)踐應(yīng)用層面，部分區(qū)域和學(xué)校積極運(yùn)用人工智能系統(tǒng)和設(shè)備輔助教師的課堂教學(xué)和學(xué)生的個(gè)性化學(xué)習(xí)，但應(yīng)用程度較為淺顯，存在數(shù)據(jù)采集粒度粗、數(shù)據(jù)平臺(tái)之間不融通等問題。究其原因，一方面，就技術(shù)本身而言，由于人工智能自動(dòng)收集和數(shù)據(jù)處理的方法、工具還不成熟，導(dǎo)致目前應(yīng)用到教育領(lǐng)域的數(shù)據(jù)集還不夠完善（趙麗等,2022），離全面應(yīng)用人工智能技術(shù)開展精準(zhǔn)識(shí)別、精準(zhǔn)分析的課堂教學(xué)研究還有一段距離；另一方面，從教師的角度來看，目前絕大多數(shù)一線教師對(duì)于如何將人工智能與實(shí)踐教學(xué)進(jìn)行融合創(chuàng)新仍處于探索階段。人工智能技術(shù)的負(fù)擔(dān)可能會(huì)成為阻礙其適應(yīng)和擴(kuò)散的重要因素。面對(duì)這些現(xiàn)實(shí)問題，我們發(fā)現(xiàn)人工智能在教育中要實(shí)現(xiàn)真正應(yīng)用道路漫長(zhǎng)且充滿挑戰(zhàn)。然而，已有研究表明，技術(shù)的創(chuàng)新應(yīng)用能否在戰(zhàn)略上被重視、在實(shí)踐中被采納，最終取決于用戶和受益者對(duì)該項(xiàng)技術(shù)創(chuàng)新性優(yōu)勢(shì)的認(rèn)知。從長(zhǎng)遠(yuǎn)來看人工智能技術(shù)能否在教育領(lǐng)域“大放光彩”，需重點(diǎn)探究影響其被采納擴(kuò)散的因素，以期為人工智能教育的大規(guī)模、常態(tài)化應(yīng)用提供依據(jù)。

一項(xiàng)新技術(shù)的持續(xù)發(fā)展與應(yīng)用會(huì)受到各方面因素的影響。通過對(duì)國(guó)內(nèi)外學(xué)者在創(chuàng)新技術(shù)采納擴(kuò)散方面的研究進(jìn)行調(diào)查，結(jié)果發(fā)現(xiàn)技術(shù)采納理論的發(fā)展較為成熟，其中托納茨基和弗萊舍（Tornatzky&Fleischer,1990,p.2）提出的“Technology-Organization-Environment”理論框架（以下簡(jiǎn)稱“TOE”）影響最為廣泛，能夠系統(tǒng)考察技術(shù)屬性、組織因素和環(huán)境因素對(duì)技術(shù)創(chuàng)新應(yīng)用的影響（翟元甫,2020,p.23）。并且，該模型已被用于不同領(lǐng)域?qū)π畔⒓夹g(shù)創(chuàng)新采納的影響因素研究之中。在教育領(lǐng)域，也有研究者基于TOE理論框架對(duì)云計(jì)算技術(shù)的創(chuàng)新采納與擴(kuò)散的影響因素進(jìn)行實(shí)證研究。如希蘭等人（Hiran&Henten,2020）在TOE-DOI框架下，分析了技術(shù)因素、組織因素、環(huán)境因素和社會(huì)文化因素對(duì)高等教育部門采納云計(jì)算技術(shù)的差異化影響；辛格等人（Singh&Mansotra,2019） 將TOE、TAM、DOI和HOT-fit四種理論進(jìn)行整合，探討了相對(duì)優(yōu)勢(shì)、兼容性、可靠性、安全性、組織規(guī)模、管理者的支持等因素對(duì)云計(jì)算技術(shù)在印度學(xué)校教育體系中的影響效果。目前學(xué)界尚未有研究者基于TOE理論對(duì)人工智能技術(shù)的創(chuàng)新擴(kuò)散影響因素進(jìn)行研究。本研究以TOE理論框架為指導(dǎo)，從教師視角出發(fā)，深入剖析“技術(shù)—組織—環(huán)境”三大維度對(duì)人工智能教育應(yīng)用創(chuàng)新采納與擴(kuò)散的影響，嘗試回答兩個(gè)問題：①TOE理論框架下，人工智能在教育領(lǐng)域創(chuàng)新采納與擴(kuò)散的關(guān)鍵影響因素是什么？②人工智能技術(shù)在教育中被采納擴(kuò)散有哪些路徑？

二、理論基礎(chǔ)與模型構(gòu)建

（一）TOE理論

TOE理論框架是托納茨基等人（Tornatzky et al.,1990,p.2）在1990年提出來的，主要用于研究創(chuàng)新技術(shù)如何被采納和應(yīng)用的問題。經(jīng)過逐步發(fā)展，現(xiàn)已應(yīng)用于移動(dòng)供應(yīng)鏈（Chan&Chong,2013）、電子商務(wù)（Oliveira&Martins,2010）、科技資源平臺(tái)（楊寅等,2018）等領(lǐng)域。該理論將影響創(chuàng)新技術(shù)的采納擴(kuò)散主要?dú)w納為技術(shù)（Technology）、組織（Organization）和環(huán)境（Environment）三大因素。其中，技術(shù)因素主要包括相關(guān)技術(shù)本身所附有的特性，以及技術(shù)與組織的適配性（譚海波等,2019）；組織因素主要是指組織自身的情況，包括管理者的支持、組織規(guī)模、組織準(zhǔn)備、溝通過程以及組織內(nèi)部資源的數(shù)量等；環(huán)境因素主要指組織所處的外部環(huán)境，通常涉及政府的政策法規(guī)、文化問題、外界的壓力等方面（Baker,2012）。

（二）模型構(gòu)建

近年來，隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，人工智能教育應(yīng)用在全球范圍內(nèi)引起了廣泛關(guān)注，美國(guó)、日本、芬蘭、新加坡等國(guó)紛紛出臺(tái)了人工智能教育應(yīng)用的戰(zhàn)略發(fā)展規(guī)劃，以推動(dòng)人工智能與教育的融合創(chuàng)新發(fā)展，促進(jìn)未來教育的“數(shù)字化”變革。為此，本研究對(duì)國(guó)外人工智能教育應(yīng)用的政策文件進(jìn)行了系統(tǒng)梳理與分析（如表1所示），以期為人工智能在教育領(lǐng)域的創(chuàng)新擴(kuò)散研究提供借鑒與思考。其中，美國(guó)《國(guó)家人工智能倡議法案》明確要求政府加大人工智能的研發(fā)投入，開放人工智能資源，提高資源對(duì)研發(fā)人員和學(xué)生學(xué)習(xí)探究的價(jià)值，確保數(shù)據(jù)安全和公民的隱私保護(hù)（National Office of Science and Technology Policy,2019）。美國(guó)政策傾向于從技術(shù)的角度強(qiáng)調(diào)人工智能教育資源的建設(shè)和新技術(shù)的創(chuàng)新研發(fā)，注重人工智能倫理安全，增強(qiáng)公民對(duì)人工智能技術(shù)的信任；從組織的角度來說，提倡設(shè)立獎(jiǎng)學(xué)金和培訓(xùn)計(jì)劃，注重對(duì)未來人工智能研究人才與新型勞動(dòng)力的培養(yǎng)?！度毡菊裥聭?zhàn)略2016——面向第4次產(chǎn)業(yè)革命》提出，為了培養(yǎng)適應(yīng)智能時(shí)代的技術(shù)創(chuàng)新人才，重點(diǎn)將人工智能相關(guān)的電腦編程課程納入中小學(xué)必修課進(jìn)行普及（段世飛&龔國(guó)欽,2019）。日本政策從組織角度強(qiáng)調(diào)中小學(xué)人工智能的教育創(chuàng)新應(yīng)用，關(guān)注基礎(chǔ)教育階段編程課程的普及，培養(yǎng)學(xué)生的信息素養(yǎng)?！斗姨m的人工智能時(shí)代》明確提出，要通過智能化的教育信息服務(wù)為公民提供更多的職業(yè)選擇機(jī)會(huì)（Ministry of Economic Affairs and Employment of Finland,2017）。芬蘭政策更偏向于從組織層面強(qiáng)調(diào)以人工智能技術(shù)支持終身學(xué)習(xí)的實(shí)現(xiàn)，從而減少結(jié)構(gòu)性失業(yè)問題的出現(xiàn)?！缎录悠氯斯ぶ悄軕?zhàn)略》強(qiáng)調(diào)要不斷提高智能技術(shù)的研發(fā)能力，實(shí)現(xiàn)可解釋的人工智能和相關(guān)技術(shù)的突破。同時(shí)，新加坡國(guó)家研究基金會(huì)以設(shè)立獎(jiǎng)學(xué)金的形式，注重對(duì)人工智能領(lǐng)域?qū)I(yè)人才的培養(yǎng)（陳騫,2018）?？梢?，新加坡政策從技術(shù)角度，采取相關(guān)措施重點(diǎn)實(shí)現(xiàn)人工智能的技術(shù)突破，保持重要的技術(shù)優(yōu)勢(shì)；從組織層面強(qiáng)調(diào)專業(yè)人才的培養(yǎng)，努力提升學(xué)習(xí)者在計(jì)算機(jī)科學(xué)、智能機(jī)器人、算法、編程等方面的學(xué)習(xí)興趣和實(shí)踐能力（王佑鎂等,2019）?！度斯ぶ悄茉谟?guó)：準(zhǔn)備、意愿和能力》中強(qiáng)調(diào)基礎(chǔ)教育階段學(xué)生不僅需要掌握人工智能相關(guān)的理論知識(shí)，還需理解人工智能技術(shù)的使用和倫理道德規(guī)范（House of Lord,Select Committee on Artificial Intelligence,2018）。英國(guó)政策側(cè)重于從組織角度強(qiáng)調(diào)人工智能技術(shù)與教育的融合，并在師資隊(duì)伍和課程資源建設(shè)等方面與高校建立合作關(guān)系。綜上所述，各國(guó)政策文件從國(guó)家人工智能的發(fā)展、創(chuàng)新人才的培養(yǎng)等方面提出了宏觀的對(duì)策舉措，對(duì)本研究創(chuàng)新擴(kuò)散模型中技術(shù)、組織和環(huán)境要素的提出具有一定的參考價(jià)值。

表1 部分國(guó)家人工智能教育政策及內(nèi)容

首先，在技術(shù)方面，依據(jù)已有的研究成果發(fā)現(xiàn)，機(jī)器學(xué)習(xí)、預(yù)測(cè)技術(shù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)已成為人工智能教育應(yīng)用中較為廣泛的技術(shù)。其中，機(jī)器學(xué)習(xí)和預(yù)測(cè)技術(shù)重點(diǎn)應(yīng)用于學(xué)生的學(xué)習(xí)行為表現(xiàn)、在線學(xué)習(xí)輟學(xué)率等方面的預(yù)測(cè)研究（黃國(guó)禎等,2022）；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)主要分析學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)情緒狀態(tài)，從而幫助學(xué)習(xí)者改進(jìn)學(xué)習(xí)方法，調(diào)整學(xué)習(xí)策略。因此，本研究借鑒美國(guó)政策文件的要求，提出對(duì)技術(shù)方面的要素進(jìn)行設(shè)計(jì)時(shí)，不僅應(yīng)重點(diǎn)考慮人工智能在精準(zhǔn)預(yù)測(cè)、個(gè)性化推薦等方面的技術(shù)優(yōu)勢(shì)，還應(yīng)對(duì)技術(shù)的安全、可靠和可互操作性等方面有所涉及，以促進(jìn)精準(zhǔn)教學(xué)的發(fā)生。其次，在組織方面，借鑒日本、英國(guó)等國(guó)在人工智能課程開設(shè)和創(chuàng)新人才培養(yǎng)方面的要求，需重點(diǎn)考慮課程開設(shè)的準(zhǔn)備工作，如師資隊(duì)伍構(gòu)建、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和教育培訓(xùn)的組織等，以提升教師的信息素養(yǎng)，實(shí)現(xiàn)人工智能教育的創(chuàng)新應(yīng)用。最后，在環(huán)境方面，各國(guó)積極制定系列政策文件，指導(dǎo)人工智能教育的發(fā)展，需考慮外部社會(huì)環(huán)境大背景，緊跟時(shí)代發(fā)展趨勢(shì)，做好人工智能的教學(xué)研究工作。

本研究基于TOE理論模型，并結(jié)合各國(guó)在人工智能教育應(yīng)用方面的政策要求，聚焦學(xué)、教、管、評(píng)等多樣化的應(yīng)用場(chǎng)景，綜合考量人工智能技術(shù)創(chuàng)新擴(kuò)散的影響因素，嘗試構(gòu)建人工智能技術(shù)在教育領(lǐng)域創(chuàng)新擴(kuò)散的影響因素模型（如圖1所示）。其中，技術(shù)因素主要包括兼容性、相對(duì)技術(shù)優(yōu)勢(shì)和安全性三個(gè)方面；組織因素主要包括管理者的支持、組織準(zhǔn)備和教育培訓(xùn)三個(gè)方面；環(huán)境因素主要包括政府政策和潮流壓力兩個(gè)方面。

圖1 人工智能技術(shù)在教育領(lǐng)域創(chuàng)新擴(kuò)散的影響因素模型

基于上述影響因素模型，依據(jù)“人工智能教育應(yīng)用”的主題，探究人工智能在教育領(lǐng)域創(chuàng)新擴(kuò)散的影響因素及其作用程度。其中：①兼容性是指平臺(tái)之間的相互對(duì)接，相關(guān)應(yīng)用程序的導(dǎo)入、導(dǎo)出，無縫地提供定制服務(wù)（Hiran&Henten,2020）。本研究借鑒羅杰斯的兼容性觀點(diǎn)，認(rèn)為兼容性不僅是系統(tǒng)平臺(tái)的互聯(lián)互通，還包括人工智能技術(shù)與教師使用目標(biāo)的匹配程度。②相對(duì)技術(shù)優(yōu)勢(shì)是指一項(xiàng)新技術(shù)的競(jìng)爭(zhēng)性主要來源于相對(duì)于其他替代產(chǎn)品的優(yōu)勢(shì)（Gangwar et al.,2015）。智能時(shí)代，人工智能技術(shù)的相對(duì)優(yōu)勢(shì)主要體現(xiàn)為智能化、精準(zhǔn)化和科學(xué)化的特點(diǎn)，為教師和學(xué)習(xí)者提供有效的教學(xué)服務(wù)與支持，促進(jìn)知識(shí)的更新、流通與共享。③技術(shù)的安全性能夠?yàn)橛脩籼峁┦褂帽Ｕ?，直接影響用戶?duì)技術(shù)的使用態(tài)度（于兆吉&宋鵬,2017）。人工智能技術(shù)給人們的學(xué)習(xí)和生活帶來了便利，但同時(shí)也出現(xiàn)了復(fù)雜的數(shù)據(jù)安全和倫理道德等問題（杜靜等,2019）。尤其在人工智能教育應(yīng)用的過程中，數(shù)據(jù)倫理安全越有保障，教師使用其開展教學(xué)活動(dòng)的意愿也就越強(qiáng)烈。④管理者的支持是指管理者對(duì)技術(shù)的創(chuàng)新應(yīng)用所能為公司創(chuàng)造價(jià)值方面的看法或行動(dòng)（Intan et al.,2009）。學(xué)校管理者對(duì)人工智能技術(shù)的重視程度或支持力度直接影響教師對(duì)人工智能的接受應(yīng)用情況。⑤組織準(zhǔn)備是組織對(duì)應(yīng)用新技術(shù)的準(zhǔn)備情況，有研究者將組織準(zhǔn)備概括為財(cái)務(wù)準(zhǔn)備和技術(shù)準(zhǔn)備（Musawa&Wahab,2012）。本研究將其界定為人工智能教育應(yīng)用中所配套的基礎(chǔ)設(shè)施、專項(xiàng)經(jīng)費(fèi)和專業(yè)人才等。⑥教育培訓(xùn)在企業(yè)管理層面被認(rèn)為是公司指導(dǎo)其員工在質(zhì)量和數(shù)量方面提升技術(shù)和工具有效使用的一種方式（Schillewaert et al.,2005）。研究表明，教育培訓(xùn)能夠?yàn)閱T工完成任務(wù)提供指導(dǎo)與幫助，減少他們使用相關(guān)技術(shù)或工具而產(chǎn)生焦慮和壓力心理（蔣雪鳳,2020,p.20）。通過對(duì)教師開展人工智能教育應(yīng)用方面的相關(guān)培訓(xùn)，能夠促進(jìn)其對(duì)人工智能技術(shù)的理解與應(yīng)用。⑦政策法規(guī)作為人工智能技術(shù)創(chuàng)新應(yīng)用的行動(dòng)指南，在區(qū)域、學(xué)校、教師層面，對(duì)于推動(dòng)人工智能教育應(yīng)用具有積極的促進(jìn)作用。⑧潮流壓力是指用戶對(duì)一項(xiàng)新技術(shù)的使用意愿在很大程度上受周圍環(huán)境或者同行的影響（Schroeder et al.,2010）。同樣，在教育領(lǐng)域，教師使用人工智能技術(shù)主要受周圍趨勢(shì)的影響（如學(xué)校領(lǐng)導(dǎo)的安排、同行的推薦、企業(yè)的宣傳、專家的講座培訓(xùn)等）。具體假設(shè)如下：

H1：兼容性對(duì)人工智能在教育領(lǐng)域的采納擴(kuò)散具有正向影響。

H2：相對(duì)技術(shù)優(yōu)勢(shì)對(duì)人工智能在教育領(lǐng)域的采納擴(kuò)散具有正向影響。

H3：安全性對(duì)人工智能在教育領(lǐng)域的采納擴(kuò)散具有正向影響。

H4：管理者的支持對(duì)人工智能在教育領(lǐng)域的采納擴(kuò)散具有正向影響。

H5：組織準(zhǔn)備對(duì)人工智能在教育領(lǐng)域的采納擴(kuò)散具有正向影響。

H6：教育培訓(xùn)對(duì)人工智能在教育領(lǐng)域的采納擴(kuò)散具有正向影響。

H7：政策法規(guī)對(duì)人工智能在教育領(lǐng)域的采納擴(kuò)散具有正向影響。

H8：潮流壓力對(duì)人工智能在教育領(lǐng)域的采納擴(kuò)散具有正向影響。

三、實(shí)證分析

（一）問卷設(shè)計(jì)

本研究以問卷調(diào)查的形式作為數(shù)據(jù)收集的主要工具和方法。研究參照瑞拉達(dá)尼等（Ramdani et al.,2009）的研究量表和于兆吉等（2017）的相關(guān)研究結(jié)論，設(shè)計(jì)了“人工智能技術(shù)在教育領(lǐng)域創(chuàng)新擴(kuò)散的影響因素調(diào)查問卷”。問卷的結(jié)構(gòu)主要分為兩個(gè)部分：第一部分是調(diào)查受訪者的基本信息；第二部分是人工智能在教育領(lǐng)域創(chuàng)新擴(kuò)散的影響因素量表（如表2所示），采用李克特五級(jí)量表，由“非常不同意”到“非常同意”。本次調(diào)查的群體是使用過人工智能技術(shù)的教師，主要采用線上方式進(jìn)行，共發(fā)放問卷400份，回收問卷400份，經(jīng)過篩選剔除隨意填寫的9份問卷，最終有效問卷為391份。

表2 相關(guān)變量的概念界定、測(cè)量題項(xiàng)及來源

（二）數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與分析結(jié)果

1.人口學(xué)基本信息統(tǒng)計(jì)與差異分析

（1）基本信息統(tǒng)計(jì)

在參與調(diào)研的391名教師中，男教師99人，女教師292人。學(xué)歷以碩士研究生為主（77%），其次是博士研究生（13%），本科（10%）學(xué)歷較少。任教學(xué)段分布以高中（54%）和初中（34%）為主；教齡在2～5年的占比較大，為60%，其次是2年以下的，占比為27%，具體情況如表3所示。從教齡可知，年輕教師對(duì)新鮮事物的接受能力比較強(qiáng)，更愿意嘗試使用新技術(shù)改變教學(xué)方式，探索新的教學(xué)模式。從所教學(xué)段和學(xué)歷可知，人工智能技術(shù)在高中的應(yīng)用程度比較高，教師的學(xué)歷基本都是研究生水平。

表3 教師基本信息情況統(tǒng)計(jì)表

（2）人口學(xué)差異檢驗(yàn)分析

為了進(jìn)一步探究不同類型的教師在技術(shù)、組織和環(huán)境因素的影響下所呈現(xiàn)的差異化水平，本研究采用差異檢驗(yàn)的方法，從性別、學(xué)歷、教齡等方面檢驗(yàn)教師對(duì)人工智能技術(shù)創(chuàng)新采納意愿的影響。根據(jù)“性別”因子，研究主要采用獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)，分析不同性別教師對(duì)人工智能技術(shù)在教育領(lǐng)域所被采納的態(tài)度。結(jié)果表明，不同性別的教師對(duì)于人工智能技術(shù)在教育領(lǐng)域被采納的態(tài)度并不存在顯著差異（p=0.543＞0.05）。

針對(duì)學(xué)歷、教齡、學(xué)段因子，研究將收集的樣本進(jìn)行了方差齊性檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)不同學(xué)歷（sig.=0.066＞0.05）、不同教齡 （sig.=0.000＜0.05）、不同學(xué)段（sig.=0.000＜0.05）的教師對(duì)人工智能技術(shù)在教育領(lǐng)域被采納擴(kuò)散的意愿中，僅“學(xué)歷”因子滿足單因素方差分析中方差相等的要求。故采用單因素ANOVA方法進(jìn)行差異分析比較，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，不同學(xué)歷的教師（p=0.035＜0.05）對(duì)人工智能技術(shù)在教育領(lǐng)域被采納擴(kuò)散的態(tài)度存在顯著差異，并且兼容性（p=0.001＜0.05）、相對(duì)技術(shù)優(yōu)勢(shì)（p=0.000＜0.05）、安全性（p=0.004＜0.05）、管理者的支持 （p=0.004＜0.05）、組織準(zhǔn)備（p=0.049＜0.05）等維度均存在顯著差異。進(jìn)一步通過事后多重比較的LSD法，發(fā)現(xiàn)碩士與本科、博士之間存在顯著性差異，本科與博士之間差異不顯著，表現(xiàn)次序?yàn)椋翰┦浚敬T士＞本科。

2.問卷信效度檢驗(yàn)

本研究采用SPSS 26.0軟件中Cronbach’sα系數(shù)對(duì)問卷的信度進(jìn)行檢驗(yàn)。經(jīng)過分析，問卷的整體數(shù)據(jù)α值為0.97（大于0.8），表明量表具有很好的信度。同時(shí)，技術(shù)維度、組織維度、環(huán)境維度和采納擴(kuò)散維度的 Cronbach’s系數(shù)分別為 0.91、0.92、0.92 和0.81。每個(gè)子維度的信度系數(shù)也均大于0.8，說明問卷測(cè)量指標(biāo)的內(nèi)部一致性較好，樣本可信。

效度檢驗(yàn)主要是對(duì)問卷中的量表進(jìn)行KMO值和Bartlett球形檢驗(yàn)，得出整體KMO值為0.98（大于0.8），Bartlett球形檢驗(yàn)結(jié)果顯著（近似卡方9965.154，自由度528，顯著性p=0.000＜0.05），說明量表的效度較高，適合做因子分析。進(jìn)一步檢驗(yàn)采用最大方差旋轉(zhuǎn)法，得到旋轉(zhuǎn)后的因子載荷，各測(cè)量指標(biāo)的因子負(fù)荷均大于0.6，說明問卷具有良好的信效度，可進(jìn)一步對(duì)構(gòu)建的模型進(jìn)行驗(yàn)證。

3.結(jié)構(gòu)方程模型檢驗(yàn)

（1）模型構(gòu)建

本研究借助AMOS 26.0軟件對(duì)TOE理論框架中技術(shù)因素、組織因素和環(huán)境因素對(duì)創(chuàng)新采納的影響程度進(jìn)行檢驗(yàn)。結(jié)合問卷的設(shè)計(jì)和結(jié)構(gòu)方程模型的應(yīng)用，外生潛變量為兼容性、相對(duì)優(yōu)勢(shì)、安全性、管理者支持、組織準(zhǔn)備、教育培訓(xùn)、政策法規(guī)、競(jìng)爭(zhēng)壓力和潮流壓力，外生變量共23個(gè)；內(nèi)生潛變量為創(chuàng)新采納，內(nèi)生變量共3個(gè)。根據(jù)各個(gè)變量之間的假設(shè)關(guān)系構(gòu)建了人工智能在教育領(lǐng)域創(chuàng)新采納的影響因素模型圖。

（2）模型擬合和評(píng)價(jià)

參照模型評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)，通過絕對(duì)擬合指標(biāo)和增值擬合指標(biāo)評(píng)估路徑的擬合度，以解釋不同結(jié)構(gòu)變量的參數(shù)情況，具體如表4所示。結(jié)果顯示，X2/df為1.611，介于0～1之間，GFI、NFI、CFI、IFI的值均大于0.9，符合理想擬合度要求，AGFI為0.88接近理想范圍，總體來說模型的擬合效果較好。

表4 模型擬合度參數(shù)列表

（3）結(jié)構(gòu)模型參數(shù)評(píng)估

本研究通過兼容性、相對(duì)優(yōu)勢(shì)、安全性、管理者支持、組織準(zhǔn)備等變量作用于采納的路徑系數(shù)來評(píng)估人工智能技術(shù)在教育領(lǐng)域創(chuàng)新擴(kuò)散的影響和顯著性水平（如圖2所示）。從各變量作用于創(chuàng)新擴(kuò)散的標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)來看研究模型中的兼容性（β=0.01，p＞0.001）、相對(duì)技術(shù)優(yōu)勢(shì)（β=0.28，p＜0.001）、安全性（β=0.33， p＜0.001）、管理者支持（β=0.23， p＜0.001）、組織準(zhǔn)備 （β=0.27，p＜0.001）、教育培訓(xùn)（β=0.40，p＜0.001）、政策法規(guī) （β=0.48，p＜0.001）、潮流壓力（β=0.55，p＜0.001）。除了兼容性的路徑系數(shù)較小，其他變量的回歸系數(shù)均在0.23～0.55之間，滿足回歸系數(shù)大于0.19的可信度要求（Iacobucci,2010）。綜上所述，該結(jié)構(gòu)模型能夠較好地反映人工智能技術(shù)在教育領(lǐng)域創(chuàng)新擴(kuò)散的真實(shí)情況。

圖2 結(jié)構(gòu)方程模型及檢驗(yàn)結(jié)果

（4）模型路徑與顯著性水平

根據(jù)邱皓政和林碧芳（2009,pp.92-110）的建議，顯著水平為0.01時(shí)，CR值≥2.58表示具有良好的鑒別度；顯著水平為0.001時(shí)，CR值≥3.29表示具有良好的鑒別度。由表5可知，假設(shè)H2、H3、H4、H5、H6、H7、H8 的 CR 值分別為 3.337、4.339、4.425，3.171、5.262、5.415、6.320，p 值也均小于0.001，因此，這7個(gè)假設(shè)均成立。H1的CR值為0.468，p值大于0.05，因此兼容性與采納擴(kuò)散參數(shù)之間沒有顯著差異，兩變量之間的假設(shè)不成立，需要?jiǎng)h除該路徑。

表5 模型的路徑和顯著性水平結(jié)果

四、結(jié)論與建議

研究結(jié)果表明，相對(duì)技術(shù)優(yōu)勢(shì)、安全性、管理者的支持、組織準(zhǔn)備、教育培訓(xùn)以及政策法規(guī)、潮流壓力這些因素對(duì)人工智能在教育應(yīng)用中創(chuàng)新擴(kuò)散具有顯著影響，而技術(shù)的兼容性對(duì)其在教育領(lǐng)域創(chuàng)新擴(kuò)散沒有顯著影響。其中，各影響因素對(duì)人工智能技術(shù)創(chuàng)新擴(kuò)散的影響程度依次為：潮流壓力＞政策法規(guī)＞教育培訓(xùn)＞安全性＞相對(duì)技術(shù)優(yōu)勢(shì)＞組織準(zhǔn)備＞管理者支持。學(xué)歷變量正向影響教師對(duì)人工智能教育創(chuàng)新擴(kuò)散的態(tài)度，但性別、教齡和學(xué)段對(duì)人工智能創(chuàng)新擴(kuò)散的態(tài)度并不存在顯著影響。

（一）研究結(jié)論與討論

1.人工智能在教育領(lǐng)域創(chuàng)新擴(kuò)散的影響因素分析

潮流壓力對(duì)人工智能技術(shù)在教育領(lǐng)域創(chuàng)新擴(kuò)散的影響程度最大，說明在教育領(lǐng)域中人工智能技術(shù)要實(shí)現(xiàn)采納擴(kuò)散主要依賴于外界環(huán)境的“干擾”。人工智能與教育的融合發(fā)展是智能時(shí)代的重要趨勢(shì)，人機(jī)協(xié)同的創(chuàng)新教學(xué)將成為未來教育的主要發(fā)展方向（楊現(xiàn)民等,2018）。研究結(jié)果表明，外界的支持和潮流壓力直接影響了教師對(duì)人工智能的判斷、決策和接受。并且周圍勢(shì)力能夠極大地促進(jìn)用戶對(duì)新技術(shù)的采納。因此，潮流壓力和周圍勢(shì)力是影響人工智能技術(shù)在教育領(lǐng)域創(chuàng)新采納的主要因素。

政策法規(guī)對(duì)人工智能技術(shù)在教育領(lǐng)域創(chuàng)新擴(kuò)散的影響程度僅次于潮流壓力，可見國(guó)家、區(qū)域、學(xué)校在人工智能教育方面的政策文件宣傳、落實(shí)比較到位，教師能夠充分理解、領(lǐng)悟相關(guān)政策的核心內(nèi)容與關(guān)鍵任務(wù)。但在具體的實(shí)踐過程中，可能存在理論與實(shí)踐脫節(jié)的現(xiàn)象，相關(guān)的政策文件僅從宏觀視角提出人工智能對(duì)課堂教學(xué)、人才培養(yǎng)的影響，缺乏將人工智能與教學(xué)應(yīng)用場(chǎng)景相結(jié)合的具體描述，導(dǎo)致教師在實(shí)踐過程中未能充分理解、把握政策的深層內(nèi)涵。例如，在教育評(píng)價(jià)場(chǎng)景中，通過對(duì)學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)行為、學(xué)習(xí)結(jié)果數(shù)據(jù)全方位的采集，提煉學(xué)習(xí)者的相關(guān)行為特征，以實(shí)現(xiàn)對(duì)學(xué)習(xí)者多維度的綜合評(píng)價(jià)（張治&徐冰冰,2022）。然而，教師對(duì)學(xué)習(xí)行為的哪些數(shù)據(jù)進(jìn)行提煉以反映學(xué)習(xí)者的特征，并且從哪些維度對(duì)學(xué)習(xí)者進(jìn)行全面的綜合評(píng)價(jià)，還存在一些困惑，從而影響其對(duì)新技術(shù)的創(chuàng)新擴(kuò)散程度。

教育培訓(xùn)對(duì)人工智能技術(shù)在教育領(lǐng)域創(chuàng)新擴(kuò)散的影響程度雖然排在第三，但在組織因素中的影響卻是最深的。已有研究表明，為了減少教育工作者在人工智能教育應(yīng)用方面的認(rèn)知誤區(qū)，需對(duì)其應(yīng)用情況達(dá)到理解、設(shè)計(jì)甚至開發(fā)的程度（張坤穎&張家年,2017）。教育培訓(xùn)作為人工智能在教育領(lǐng)域有效應(yīng)用的前提條件，只有教師掌握了人工智能的相關(guān)原理、知識(shí)與技能，才能高效地開展人工智能教學(xué)活動(dòng)。同時(shí)，也驗(yàn)證了只有當(dāng)教師信息素養(yǎng)得到提升，他們才會(huì)更愿意嘗試運(yùn)用新技術(shù)改變傳統(tǒng)教與學(xué)的結(jié)論。

技術(shù)的安全性作為技術(shù)因素中影響程度最深的變量，是教師采納人工智能技術(shù)應(yīng)用于教學(xué)的重要考慮因素。人工智能因其自身的特性而帶來了以往任何技術(shù)所未有的新問題——道德倫理，這將對(duì)人類社會(huì)各個(gè)方面產(chǎn)生重大影響。在教學(xué)方面，涉及學(xué)習(xí)，就要了解學(xué)習(xí)者個(gè)體的學(xué)習(xí)狀態(tài)，捕捉學(xué)習(xí)者的神態(tài)、表情、動(dòng)作，必然會(huì)出現(xiàn)有些人不愿意讓別人獲取自身隱私數(shù)據(jù)的現(xiàn)象（肖睿等,2020）。因此，為了提升數(shù)據(jù)安全治理能力，國(guó)家除了需從技術(shù)層面強(qiáng)化數(shù)據(jù)的保護(hù)以外，還應(yīng)從法律法規(guī)層面進(jìn)行嚴(yán)格的約束與規(guī)范（張坤穎&張家年,2017），以緩解教師內(nèi)心的擔(dān)憂，鼓勵(lì)教師接受新技術(shù)、合理運(yùn)用新技術(shù)于教育教學(xué)之中，實(shí)現(xiàn)技術(shù)變革教育的目標(biāo)。

相對(duì)技術(shù)優(yōu)勢(shì)對(duì)人工智能創(chuàng)新擴(kuò)散的影響程度排在安全性之后，主要原因可能是由于我國(guó)人工智能的教育應(yīng)用還處于初級(jí)探索階段，人工智能技術(shù)本身仍在不斷進(jìn)化過程中。教師在實(shí)踐教學(xué)過程中僅應(yīng)用了人工智能的一些基本功能，對(duì)于更深層次的技術(shù)優(yōu)勢(shì)尚未充分挖掘與探索，從而導(dǎo)致目前人工智能教育應(yīng)用方面的研究較為粗線條，甚至還存在片面化、狹隘化的問題（李宏堡等,2019）。因此，技術(shù)的相對(duì)優(yōu)勢(shì)尚未有效凸顯，使得其對(duì)人工智能技術(shù)在教育領(lǐng)域創(chuàng)新擴(kuò)散的影響程度要弱一些。

組織準(zhǔn)備對(duì)人工智能創(chuàng)新擴(kuò)散的影響程度較為靠后，間接反映了目前大多數(shù)學(xué)校的人工智能教育應(yīng)用還剛剛起步，尚未形成完善的組織架構(gòu)體系，存在課程設(shè)置不合理、師資力量不足、基礎(chǔ)設(shè)施不完善、專項(xiàng)經(jīng)費(fèi)不充分等問題。正如布萊恩·阿瑟（2018,pp.13-17）在新技術(shù)取代舊技術(shù)較為緩慢的原因中指出的，由于新技術(shù)的發(fā)展需要改變周圍的組織結(jié)構(gòu)，成本較高，因此不會(huì)很快替換。又如，2022年教育部印發(fā)的《義務(wù)教育課程方案和課程標(biāo)準(zhǔn)》，在強(qiáng)調(diào)課程科學(xué)性、系統(tǒng)性的同時(shí)，更加注重學(xué)生核心素養(yǎng)的培養(yǎng)，這就對(duì)教師的知識(shí)、教法及運(yùn)用信息技術(shù)整合教學(xué)的能力等提出了新要求。學(xué)校要培養(yǎng)與新課標(biāo)相符合的新型教師隊(duì)伍，在硬件設(shè)施方面和組織管理方面均會(huì)有較大的調(diào)整，難度系數(shù)非常大，導(dǎo)致教師在教育教學(xué)過程中采納新技術(shù)的意愿不強(qiáng)烈。

已有研究顯示，人工智能在教育中的應(yīng)用離不開教育管理者信息素養(yǎng)的提升。教育管理者的信息意識(shí)主要是對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)背后的算法進(jìn)行模型預(yù)測(cè)，并開展決策判斷（楊曉哲&任友群,2021）。管理者的支持是人工智能教育應(yīng)用的前提條件，但其影響程度排在后面的主要原因可能是目前很多學(xué)校的管理者對(duì)人工智能教育應(yīng)用的規(guī)劃、愿景僅停留在理論層面，對(duì)于學(xué)校教師利用技術(shù)開展教學(xué)實(shí)踐的過程尚未進(jìn)行相關(guān)的指導(dǎo)與支持，導(dǎo)致教師對(duì)技術(shù)的使用意愿不強(qiáng)烈。

2.人口學(xué)變量對(duì)人工智能在教育領(lǐng)域創(chuàng)新擴(kuò)散的影響分析

性別對(duì)于人工智能技術(shù)在教育領(lǐng)域被采納的態(tài)度并不存在顯著差異。雖有學(xué)者認(rèn)為男性在應(yīng)用人工智能時(shí)表現(xiàn)出更為濃厚的興趣（Volman&van Eck,2001），但是人工智能在教育中的應(yīng)用并非要求教師像技術(shù)開發(fā)人員一樣，需熟練掌握自然語言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)，而是需要教師運(yùn)用這些技術(shù)帶來的優(yōu)勢(shì)助力教學(xué)效果的提升，這是一種新型的“人機(jī)協(xié)同”教學(xué)方式。教師性別對(duì)人工智能在教育領(lǐng)域的創(chuàng)新擴(kuò)散并不存在顯著性差異。

學(xué)歷對(duì)人工智能技術(shù)在教育領(lǐng)域被創(chuàng)新采納的態(tài)度存在顯著差異，具體表現(xiàn)為博士＞碩士＞本科。這可能是因?yàn)榻邮苓^高學(xué)歷教育的職前教師，會(huì)更早接觸人工智能的相關(guān)知識(shí)與技能，更容易感知人工智能給教育帶來的價(jià)值內(nèi)涵（李世瑾&顧小清,2021）。同時(shí)，人工智能技術(shù)能夠?yàn)榻處熖峁┚珳?zhǔn)的教學(xué)支持服務(wù)，減輕教師的教學(xué)負(fù)擔(dān)，學(xué)歷越高的教師越期待人工智能的教育實(shí)踐能夠真正賦能教學(xué)過程，實(shí)現(xiàn)教學(xué)提質(zhì)增效的目的。

教齡對(duì)于人工智能技術(shù)在教育領(lǐng)域被采納的態(tài)度并不存在顯著差異，主要原因可能是本研究的調(diào)查對(duì)象是在教學(xué)過程中使用過人工智能技術(shù)的教師，并且在調(diào)查的樣本中教齡主要集中在5年以內(nèi)。這表明調(diào)查對(duì)象的教齡均不長(zhǎng)，他們對(duì)于人工智能在教育中的應(yīng)用態(tài)度或價(jià)值趨向基本保持一致，渴望利用人工智能技術(shù)改變傳統(tǒng)的教學(xué)模式，提升教學(xué)效果。

學(xué)段對(duì)于人工智能技術(shù)在教育領(lǐng)域被采納的態(tài)度并不存在顯著差異。這主要與我國(guó)目前處于“弱人工智能”階段有關(guān)，不管是在基礎(chǔ)教育階段，還是在高等教育階段，人工智能的教育應(yīng)用均較為初級(jí)，受經(jīng)費(fèi)、設(shè)備、專業(yè)人才的制約，導(dǎo)致一些技術(shù)尚未充分應(yīng)用到教育教學(xué)的全過程。因此，各學(xué)段對(duì)人工智能教育領(lǐng)域的采納擴(kuò)散并未出現(xiàn)顯著差異。

（二）應(yīng)對(duì)策略與建議

近十年，隨著機(jī)器學(xué)習(xí)算法的深入應(yīng)用，數(shù)據(jù)樣本量的逐漸擴(kuò)大，人工智能邁向了智能感知階段，模擬人類的“聽”“說”“看”，并做出邏輯判斷，形成了人機(jī)協(xié)同的創(chuàng)新教學(xué)模式。為此，在教育領(lǐng)域要促進(jìn)人工智能與教育教學(xué)的深度融合，就必須結(jié)合人工智能技術(shù)創(chuàng)新擴(kuò)散機(jī)制。從技術(shù)方面，重點(diǎn)利用技術(shù)的創(chuàng)新優(yōu)勢(shì)，開展人工智能在教育中的相關(guān)實(shí)踐應(yīng)用，深層次挖掘其在不同層面的拓展研究，如與腦科學(xué)結(jié)合，進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析，推動(dòng)教育的數(shù)字化轉(zhuǎn)型；從組織方面，不斷完善組織管理架構(gòu)，與高校、企業(yè)和政府形成合力，努力構(gòu)建科學(xué)、多元的服務(wù)保障體系，提升教師隊(duì)伍的培養(yǎng)質(zhì)量；從環(huán)境方面，以社會(huì)發(fā)展為導(dǎo)向，出臺(tái)相關(guān)的政策法規(guī)，為人工智能的教育應(yīng)用指明方向。

1.以數(shù)據(jù)安全為重點(diǎn)，提升技術(shù)服務(wù)水平

研究表明，人工智能在教育中的應(yīng)用能否被采納擴(kuò)散，技術(shù)維度的安全性應(yīng)給予優(yōu)先考慮。人工智能技術(shù)的智能化、精準(zhǔn)化、數(shù)據(jù)化等特性，在促進(jìn)教師教學(xué)方式、學(xué)生學(xué)習(xí)方式轉(zhuǎn)變和教學(xué)評(píng)價(jià)改革等方面具有巨大的推動(dòng)作用。其中，技術(shù)的智能化、精準(zhǔn)化背后需要大量的數(shù)據(jù)予以支持，這不可避免地會(huì)造成一些數(shù)據(jù)隱患問題。因此，數(shù)據(jù)的安全性成為人工智能教育應(yīng)用關(guān)注的“焦點(diǎn)”。本研究以數(shù)據(jù)安全為重點(diǎn)，在技術(shù)維度主要從幾個(gè)方面考慮：第一，建立統(tǒng)一的技術(shù)準(zhǔn)入規(guī)范和數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，完善技術(shù)的可持續(xù)服務(wù)體系，規(guī)范智能技術(shù)在教育中的應(yīng)用，形成有效的技術(shù)服務(wù)保障機(jī)制；第二，以保護(hù)師生隱私為前提，充分利用數(shù)據(jù)挖掘、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析等技術(shù)，對(duì)教與學(xué)全過程、多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集分析，為學(xué)生提供個(gè)性化的學(xué)習(xí)指導(dǎo)，為教師開展教學(xué)提供數(shù)據(jù)支撐，實(shí)現(xiàn)更加精準(zhǔn)有效的教與學(xué)服務(wù)，展現(xiàn)人工智能技術(shù)的相對(duì)優(yōu)勢(shì)；第三，提升平臺(tái)的功能與服務(wù)支撐能力，加強(qiáng)多平臺(tái)的銜接與融合（張樂樂&曾海軍,2021），將不同來源、不同類型的教育數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，促進(jìn)多平臺(tái)數(shù)據(jù)和資源的互通共享，系統(tǒng)地呈現(xiàn)教育場(chǎng)景信息，滿足不同用戶的使用需求。同時(shí)，注重場(chǎng)景的識(shí)別，利用技術(shù)的適配和迭代生成新場(chǎng)景，加強(qiáng)場(chǎng)景的應(yīng)用探索，促進(jìn)技術(shù)與教學(xué)的深度融合，滿足教、學(xué)、管、評(píng)等多樣化的需求（黃榮懷,2022）。

2.以科學(xué)管理為核心，推進(jìn)組織創(chuàng)新發(fā)展

人工智能在教育中的應(yīng)用需要以技術(shù)條件為基礎(chǔ)，以學(xué)校組織為重要實(shí)踐場(chǎng)。研究表明，教育培訓(xùn)是影響學(xué)校教師對(duì)人工智能技術(shù)創(chuàng)新采納的重要因素，其中組織準(zhǔn)備和管理者的支持影響程度較弱。基于此，本研究建議從幾個(gè)方面進(jìn)行考慮：第一，與地方高校建立合作關(guān)系，依托專家智庫(kù)資源，對(duì)學(xué)校教師定期組織人工智能教育理論方面的培訓(xùn)，及時(shí)提供人工智能與教育教學(xué)融合方面的理論指導(dǎo)，促進(jìn)教師專業(yè)發(fā)展。第二，建立多元化的服務(wù)保障體系，將技術(shù)服務(wù)、專家咨詢服務(wù)等納入組織體系中，并針對(duì)教師教學(xué)過程中的問題，提供專家指導(dǎo)和企業(yè)的優(yōu)質(zhì)保障服務(wù)。同時(shí)，通過政策引領(lǐng)、經(jīng)費(fèi)投入、人才引進(jìn)、校企合作等方式，推進(jìn)學(xué)校網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)平臺(tái)等基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，提升教師隊(duì)伍的培養(yǎng)質(zhì)量，為人工智能創(chuàng)新發(fā)展提供充分的組織準(zhǔn)備。第三，鼓勵(lì)學(xué)校管理者積極參與信息化領(lǐng)導(dǎo)力培訓(xùn)，在吸納理論知識(shí)的同時(shí)，學(xué)會(huì)依據(jù)本校的實(shí)際發(fā)展?fàn)顩r，轉(zhuǎn)變管理理念，深入謀劃學(xué)校的信息化建設(shè)與發(fā)展之路，用心、用力、用智推動(dòng)學(xué)校教育管理的現(xiàn)代化。

3.以政策法規(guī)為指引，營(yíng)造良好的教育生態(tài)

人工智能在教育領(lǐng)域的創(chuàng)新擴(kuò)散不僅受到技術(shù)和組織等內(nèi)部因素的影響，同時(shí)也受政策法規(guī)和潮流壓力等外部因素的制約。研究表明，潮流壓力和政策法規(guī)是影響人工智能技術(shù)在教育領(lǐng)域創(chuàng)新擴(kuò)散程度最深的因素。本研究建議從幾個(gè)方面考慮：第一，圍繞人工智能教育應(yīng)用方面的相關(guān)問題，制定更加全面、有效的法律規(guī)范，尤其是在信息的隱私安全、倫理道德、數(shù)據(jù)的收集和管控等方面要加強(qiáng)立法，規(guī)范、約束不合法行為；第二，完善數(shù)字技術(shù)應(yīng)用倫理規(guī)范，建立常態(tài)化的數(shù)字倫理制度，包括數(shù)字倫理聽證制度、數(shù)字倫理風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、數(shù)字倫理危機(jī)應(yīng)對(duì)機(jī)制等，重視人工智能教育應(yīng)用倫理規(guī)范的相關(guān)研究，探索構(gòu)建人工智能教育應(yīng)用的倫理道德框架（吳砥等,2022）；第三，學(xué)校需加大人工智能倫理安全教育的宣傳力度，定期開展相關(guān)活動(dòng)，讓教師和學(xué)習(xí)者樹立正確的價(jià)值導(dǎo)向，揚(yáng)善避惡，形成“科技向善”的理念，營(yíng)造良好的教育氛圍。

4.以社會(huì)發(fā)展為導(dǎo)向，促進(jìn)各領(lǐng)域的交叉融合

隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，其與社會(huì)發(fā)展的關(guān)系越來越緊密。除了在教育領(lǐng)域具有創(chuàng)新擴(kuò)散的價(jià)值以外，人工智能技術(shù)已滲透到社會(huì)發(fā)展的各個(gè)方面，從新型社會(huì)產(chǎn)業(yè)到農(nóng)業(yè)生態(tài)，再到數(shù)字生活經(jīng)濟(jì)和教育新生態(tài)，均發(fā)生了顛覆性變革（顧小清等,2021）。基于此，本研究建議從幾個(gè)方面考慮，以積極推進(jìn)人工智能教育應(yīng)用的采納擴(kuò)散：第一，系統(tǒng)挖掘人工智能在社會(huì)其他領(lǐng)域的應(yīng)用方向和實(shí)踐行動(dòng)，促進(jìn)跨領(lǐng)域的融合發(fā)展，為人工智能教育應(yīng)用提供科學(xué)指引。如人工智能在社會(huì)新產(chǎn)業(yè)中，重點(diǎn)對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方面進(jìn)行廣泛應(yīng)用，當(dāng)前腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析已被引入教育領(lǐng)域，對(duì)促進(jìn)人工智能教育的快速發(fā)展具有重要的推動(dòng)作用。第二，及時(shí)了解人工智能在其他領(lǐng)域的發(fā)展現(xiàn)狀，為教育領(lǐng)域復(fù)合型人才的培養(yǎng)指明方向。如人工智能在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用，解決了勞動(dòng)力短缺、農(nóng)作物生產(chǎn)量低等問題，因此在農(nóng)業(yè)專業(yè)人才培養(yǎng)方面應(yīng)更加注重計(jì)算機(jī)科學(xué)、氣候、水資源等方面的交叉融合研究。第三，聚焦社會(huì)多領(lǐng)域的前瞻性發(fā)展，構(gòu)建人工智能教育新生態(tài)，要以人工智能社會(huì)思維為基礎(chǔ)，立足于社會(huì)整體系統(tǒng)的功能和體系架構(gòu)，重構(gòu)聚焦于大規(guī)模個(gè)性化學(xué)習(xí)、多模態(tài)綜合素養(yǎng)測(cè)評(píng)、優(yōu)質(zhì)教育均衡發(fā)展等方面的教育系統(tǒng)新生態(tài)。

五、總結(jié)

本研究基于TOE理論框架，對(duì)人工智能在教育領(lǐng)域采納擴(kuò)散的影響因素進(jìn)行探討。其中，教師的性別、教齡、所教學(xué)段對(duì)人工智能技術(shù)在教育中創(chuàng)新采納并不存在顯著差異；學(xué)歷對(duì)人工智能技術(shù)在教育領(lǐng)域被采納的態(tài)度存在顯著差異。同時(shí)，潮流壓力、政策法規(guī)、教育培訓(xùn)、安全性、相對(duì)技術(shù)優(yōu)勢(shì)、組織準(zhǔn)備、管理者支持這些因素對(duì)人工智能在教育領(lǐng)域創(chuàng)新擴(kuò)散均具有正向影響。

此外，本研究還存在一些不足：一是研究的樣本普適性不夠，未來可以考慮拓展研究的范圍；二是本研究重點(diǎn)驗(yàn)證了人工智能在教育領(lǐng)域創(chuàng)新擴(kuò)散的影響因素，未來可以考慮對(duì)人工智能技術(shù)在其他領(lǐng)域采納擴(kuò)散的影響因素進(jìn)行比較分析，介入更多潛在影響因素變量。