Abstract:
கற்றல்-கற்பித்தல் செயல்முறைகளில் செயற்கை நுண்ணறிவின் (AI) அதிவேக
ஒருங்கிணைப்பு, ஆசிரியர்களிடையே AI சார்ந்த கற்பித்தல் திறனை ஒரு முக்கிய
தேவையாக மாற்றியுள்ளது. இருப்பினும், இத்தொழில்நுட்பப் பரவல் வேகமடைந்து
வரும் அதே வேளையில், ஆசிரியர்கள் இந்த AI கருவிகளை ஏற்றுக்கொள்வதைத்
தீர்மானிக்கும் துல்லியமான காரணிகள் குறித்த அனுபவபூர்வமான ஒருமித்த
கருத்துக்கள் இன்னும் குறைவாகவே உள்ளன. எனவே அநுராதபுர கல்வி
வலயத்திலுள்ள இடைநிலைப் பாடசாலைகளில் பணியாற்றும் STEM துறைசார்
ஆசிரியர்கள் செயற்கை நுண்ணறிவை கற்றல் கற்பித்தல் செயன்முறையில்
பயன்படுத்தலில் செல்வாக்குச் செலுத்தும் அறிவுடன் தொடர்பான காரணிகளினைக்
கண்டறிவதன் மூலம் AI ஐ வெவ்வேறு பாடங்களில் வகுப்பறைகளில்
ஒருங்கிணைப்பதற்கான தலையீடுகளை இனங்காணும் நோக்கில் இவ்வாய்வு அளவறி
அணுகுமுறையில் முறையில் மேற்கொள்ளப்பட்டது. 507 ஆசிரியர்களில் 246
பேரிடமிருந்து வினாத்தாள் மூலம் தரவுகள் சேகரிக்கப்பட்டு அவை விவரண, தொடர்பு
மற்றும் பின்னடைவு பகுப்பாய்வுகளுக்குட்படுத்தப்பட்டன. ஆய்வின் முடிவுகள்,
ஆசிரியர்களின் AI தொடர்பான கருத்தியல் அறிவு (M = 3.24, SD = 0.894), கருவிசார்
அறிவு (M = 2.97, SD = 0.936), மற்றும் நடைமுறை அறிவு (M = 3.12, SD = 0.904)
ஆகியவை மிதமான நிலையை வெளிப்படுத்துகின்றன. மேலும், இம்மூன்று அறிவுப்
பரிமாணங்களுக்கிடையில் வலுவான நேர்த்தொடர்புகள் காணப்பட்டதோடு (r = .796 ,
p < .01) ஆசிரியர்களின் AI அறிவு மற்றும் அதன் கற்பித்தல் பயன்பாட்டிற்கிடையிலும்
குறிப்பிடத்தக்க நேர்த்தொடர்பு காணப்பட்டது. குறிப்பாக, கருவிசார் மற்றும் நடைமுறை
அறிவுகள் AI பயன்பாட்டை நேரடியாக வலுப்படுத்துகின்றன. ஆசிரியர்களின் AI
தொடர்பான அறிவு தகவல் தொழில்நுட்ப (M = 3.601, SD = 0.488) மற்றும் உயிரியல்
தொழில்நுட்ப (M = 3.19, SD = 0.668)பாடப்பிரிவுகளில் உயர்வாகவும், இரசாயனவியல் (M
= 2.31, SD = 0.731) மற்றும் இணைந்த கணித (M = 2.63, SD = 1.285)
பாடப்பிரிவுகளில் குறைவாகவும் காணப்பட்டது. ஆய்வு முடிவுகளின்படி, ஆசிரியர்களின்
அறிவு AI ஒருங்கிணைப்பின் முக்கிய தீர்மானிப்புக் காரணியாகும். எனவே, கருவி
மற்றும் நடைமுறை திறன்களை மேம்படுத்தும் தொழில்முறை பயிற்சிகள்
அவசியமாவதுடன் அது சார்ந்த கொள்கை மற்றும் நடைமுறைகளை
வலுப்படுத்துவதும் அவசியமாகும்.
