MARC

 008250224s2024        us  ||||||||||||||c||eng  d
■001000017162556
■00520250211152025
■006m          o    d                
■007cr#unu||||||||
■020    ▼a9798383223826
■035    ▼a(MiAaPQ)AAI31333257
■040    ▼aMiAaPQ▼cMiAaPQ
■0820  ▼a370
■1001  ▼aOpps,  Zachary.▼0(orcid)0000-0001-8514-0210
■24510▼aArtificial  Intelligence  and  Machine  Learning:  Unpacking  High  School  CS  Teachers'  Perspectives  and  Pedagogical  Approaches.
■260    ▼a[S.l.]▼bMichigan  State  University.  ▼c2024
■260  1▼aAnn  Arbor▼bProQuest  Dissertations  &  Theses▼c2024
■300    ▼a217  p.
■500    ▼aSource:  Dissertations  Abstracts  International,  Volume:  86-01,  Section:  B.
■500    ▼aAdvisor:  Yadav,  Aman.
■5021  ▼aThesis  (Ph.D.)--Michigan  State  University,  2024.
■520    ▼aAs  the  use  of  artificial  intelligence  (AI),  especially  machine  learning  (ML),  has  dramatically  increased,  K-12  schools  have  begun  to  deliver  AI  education;  however,  little  is  known  about  teachers'  views  on  the  field.  This  qualitative  study  investigated  how  U.S.  high  school  computer  science  (CS)  teachers  conceptualize  AI,  the  role  of  AI  in  their  CS  instruction,  and  the  instructional  curricula  and  pedagogies  these  educators  use  to  bring  AI  into  their  CS  instruction.  Data  was  collected  through  semi-structured  interviews  with  23  educators  teaching  9-12th  grade  CS  courses  in  U.S.  schools.  Data  collected  from  interviews  was  examined  using  thematic  analysis  resulting  in  seven  themes.  The  findings  suggest  that  teachers  see  great  value  in  AI  education  and  encourage  schools  to  provide  AI  literacy  instruction  for  all  students  while  providing  AI  technical  instruction  in  elective  CS  courses.  Teachers  demonstrated  high  levels  of  interest  in  the  field  but  a  shallow  understanding  of  AI  technology.  The  study's  findings  also  showed  that  CS  teachers  know  of  the  importance  of  AI  ethics  instruction  but  have  a  limited  view  of  AI's  impact  on  society.  Additionally,  the  results  point  to  a  general  lack  of  curricula  and  tools  designed  to  teach  K-12  students  about  AI,  especially  materials  that  emphasize  critique  of  AI  technology  and  its  societal  harms.  The  study's  results  contribute  to  a  deeper  understanding  of  9-12th  grade  teachers'  conceptions  of  AI  and  the  challenges  they  face  when  implementing  AI  instruction.  Implications  for  teachers,  school  leaders,  curriculum  developers,  policy  makers,  teacher  educators,  and  professional  development  (PD)  providers  are  presented.
■590    ▼aSchool  code:  0128.
■650  4▼aEducation.
■650  4▼aComputer  science.
■650  4▼aEducational  technology.
■650  4▼aEducational  psychology.
■653    ▼aMachine  learning
■653    ▼aCS  courses
■653    ▼aU.S.  high  school
■653    ▼aCS  instruction
■653    ▼aAI  education
■690    ▼a0515
■690    ▼a0800
■690    ▼a0984
■690    ▼a0525
■690    ▼a0710
■71020▼aMichigan  State  University▼bEducational  Psychology  and  Educational  Technology  -  Doctor  of  Philosophy.
■7730  ▼tDissertations  Abstracts  International▼g86-01B.
■790    ▼a0128
■791    ▼aPh.D.
■792    ▼a2024
■793    ▼aEnglish
■85640▼uhttp://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T17162556▼nKERIS▼z이  자료의  원문은  한국교육학술정보원에서  제공합니다.

미리보기

내보내기

chatGPT토론

Ai 추천 관련 도서