To accept or not to accept? An IRT-TOE Framework to Understand Educators’ Resistance to Generative AI in Higher Education

要約

Chat Generative Pre-Trained Transformer (ChatGPT) の一般公開以来、Generative Artificial Intelligence (GenAI) を教育に統合することの潜在的な利点と課題に関して広範な議論が行われてきました。
情報システムの分野では、特定のテクノロジーの普及に影響を与えるさまざまな要因を理解するために、テクノロジーの導入に関する研究が非常に重要です。
数十年にわたって洗練され検証されてきた理論的枠組みは、テクノロジー導入を取り巻く個人および組織のダイナミクス、障害、認識を解明するための指針となるツールとして機能します。
ただし、いくつかのモデルが提案されていますが、それらは多くの場合、受け入れを妨げる要因よりも受け入れを促進する要因の解明を優先しており、通常は学生の視点に焦点を当てており、教育者の視点に関する経験的証拠にギャップが残されています。
高等教育において教育者が果たす極めて重要な役割を考慮して、この研究は、教育者が教室で GenAI を採用することを妨げる障壁を経験的に予測する理論モデルを開発することを目的としています。
このような障壁を特定するために調整された理論モデルが存在しないことを認識し、私たちのアプローチはイノベーション抵抗理論 (IRT) フレームワークに基づいており、技術 – 組織 – 環境 (TOE) フレームワークの構成要素で強化されています。
このモデルは、分析を強化し、高等教育分野での GenAI 導入に関連する懸念を明らかにするために、定量的アプローチを採用した測定手段に変換され、定性的アプローチで補完されます。

要約(オリジナル)

Since the public release of Chat Generative Pre-Trained Transformer (ChatGPT), extensive discourse has emerged concerning the potential advantages and challenges of integrating Generative Artificial Intelligence (GenAI) into education. In the realm of information systems, research on technology adoption is crucial for understanding the diverse factors influencing the uptake of specific technologies. Theoretical frameworks, refined and validated over decades, serve as guiding tools to elucidate the individual and organizational dynamics, obstacles, and perceptions surrounding technology adoption. However, while several models have been proposed, they often prioritize elucidating the factors that facilitate acceptance over those that impede it, typically focusing on the student perspective and leaving a gap in empirical evidence regarding educators viewpoints. Given the pivotal role educators play in higher education, this study aims to develop a theoretical model to empirically predict the barriers preventing educators from adopting GenAI in their classrooms. Acknowledging the lack of theoretical models tailored to identifying such barriers, our approach is grounded in the Innovation Resistance Theory (IRT) framework and augmented with constructs from the Technology-Organization-Environment (TOE) framework. This model is transformed into a measurement instrument employing a quantitative approach, complemented by a qualitative approach to enrich the analysis and uncover concerns related to GenAI adoption in the higher education domain.

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