Stavovi nastavnika iz područja prirodnih znanosti o e-učenju

	Odgoj danas za sutra:  Premošćivanje jaza između učionice i realnosti  3. međunarodna znanstvena i umjetnička konferencija Učiteljskoga fakulteta Sveučilišta u Zagrebu Suvremene teme u odgoju i obrazovanju – STOO4 u suradnji s Hrvatskom akademijom znanosti i umjetnosti
RužicaBarbara JurčevićPopovac Tašev, Anna Alajbeg Filozofski fakultet Sveučilišta u Zagrebu, Hrvatska rjurcevi@ffzg.unizg.bptasev@pmfst.hr

Sekcija - Odgoj i obrazovanje za digitalnu transformaciju

Broj rada: 1

Kategorija: Izvorni znanstveni rad

Sažetak

UCilj ovomovoga radu predstavljeni su rezultati istraživanja provedenog 2024. godine, s ciljem ispitivanja znanja, stavova i navika studenata u korištenju umjetne inteligencije, odnosno ispitivanja stupnja njihove AI pismenosti. AI pismenost, koja se prepoznaje kao dodatak digitalnoj pismenosti, obuhvaća sposobnost odgovorne i učinkovite primjene alata umjetne inteligencije uz razumijevanje etičkih implikacija njihova korištenja. Istraživanje je provedeno na uzorku od 210 studenata prijediplomskih i diplomskih studija Sveučilišta u Zagrebu, a podaci su prikupljeni putem online anketnog upitnika. Centralni fokus istraživanjarada bio je ispitati razumijevanjei studenataanalizirati stavove nastavnika biologije, kemije, matematike i fizike o AIe-učenju tehnologiji,s njezinom utjecajuobzirom na processpol, dob i vrstu škole u kojoj rade. U istraživanju su sudjelovali nastavnici iz različitih krajeva Republike Hrvatske (N=208). Za potrebe ovog istraživanja korištena je originalna Skala stavova o e-učenju kojom se ispituju stavovi nastavnika o izazovima e-učenja, prednostima e-učestalostienja, korištenju računalnih sustava i preferencijama u pogledu inovacija e-učenja i korištenja AI alataračunala u slobodno vrijeme. Upitnik je upotpunjen općim podacima o nastavnicima (spol, dob, nastavni predmet i škola u kojoj rade). Rezultatima istraživanja utvrđeno je da nastavnici imaju uglavnom pozitivne stavove o e-učenjuenju. Nastavnici u odnosu na nastavnice daju nešto veću prednost korištenju računala za pripremu lekcija i radije se informiraju o tehnološkim inovacijama. Stariji nastavnici su nesigurniji u korištenju računala. Nastavnici kemije i biologije e-učenje smatraju izazovnijim, imaju negativniji stav o korištenju računalnih sustava, te razinumanji njihoveinteres etičkeza svijestiinovacije oe-učenja AIi tehnologiji.korištenja Rezultatiračunala pokazujuu odnosu na nastavnike matematike i fizike, ali se svi slažu da studentie-učenje nisuima prednosti u potpunostiodnosu integriralina AIdruge alatemetode poučavanja. Rezultati ovog istraživanja doprinose boljem razumijevanju prihvaćanja i korištenja e-učenja od strane nastavnika. Važno je da nastavnici budu spremni prilagoditi se novim okolnostima i tražiti mogućnosti za poboljšanje svojih vještina u svee-učenju, aspektekoje svogsu učenja, već ih koriste u ograničenom opsegu, prepoznajući njihovu korisnostključne za specifičnestvaranje zadatke poput pomoći u pisanju, analizi podatakakvalitetnijeg i rješavanjusuvremenijeg matematičkihodgojno-obrazovnog problema. Iako prepoznaju prednosti koje AI alati mogu pružiti, razina svijesti o njihovoj etičkoj uporabi ostaje relativno niska, što upućuje na potrebu za razvojem obrazovnih programa koji će se usmjeriti na odgovornu i etičnu primjenu AI tehnologije.procesa.

KeyKljučne words:riječi:

AIe- alati;učenje; etika;izazovi suvremenoe-učenja; obrazovanje;nastava; obrazovninastavnici; programi;prednosti umjetna inteligencijae-učenja

Uvod  

UmjetnaU inteligencijaformalnom i neformalnom suvremenom obrazovanju e-učenje je postalo ključan oblik učenja. U okruženju za učenje obogaćenom tehnologijom, učenici postižu različite rezultate učenja na koje utječu dostupne tehnologije (eng.Lin artificiali intelligence;sur., AI)2023). sveE-učenje seje viševažan integriranačin stjecanja znanja, ne samo za učenike u suvremenoškolama društvo, donoseći transformativnesveučilištima, promjeneveć i za cjeloživotno učenje, odnosno one koji traže napredak u brojnimsvom područjimadruštvenom ljudskog djelovanja, poput gospodarstva, obrazovanja, zdravstvaživotu i sigurnosti.na Overadnom promjenemjestu otvaraju nove prilike, ali(Zhang i nameću potrebu za pažljivim promišljanjem o njenom dugoročnom utjecaju na društvo. Povećanje broja međunarodnih dokumenata koji se bave regulacijom umjetne inteligencije jasno ukazuje na sve veću važnost AI tehnologije u današnjem svijetu. Primjeri uključuju smjernice OECD-a (2019) o transparentnom i odgovornom korištenju alata umjetne inteligencije (AI alata)sur., izvještaj Europske komisije, JRC-a i OECD-a (2021) u kojem se naglašava važnost .važnost etičkog pristupa u razvoju i upotrebi AI tehnologije te smjernice Ujedinjenih naroda (2022) u kojima se ističe potreba za oblikovanjem globalnih standarda u razvoju AI tehnologije. Uz to, Europski parlament je 2024. godine izglasao Europski zakon o umjetnoj inteligenciji koji za cilj ima razviti mehanizme za odgovorno upravljanje i primjene AI tehnologije. Ovi dokumenti odražavaju zajednički napor međunarodne zajednice u oblikovanju okvira za sigurnu i odgovornu uporabu umjetne inteligencije u različitim kontekstima.

UE-učenje područjuse odgojadefinira ikao obrazovanja,primjena potencijalinformacijsko-komunikacijskih umjetnetehnologija inteligencije(IKT) zau transformacijuprocesu procesaučenja, pri čemu su poučavanjaavatelj i učenjaenik postajefizički sveodvojeni izraženiji.(Vuksanović, Posljednjih2009). seOvaj godina, uz smjernice za donositelje politika za prilagodbu odgoja ioblik obrazovanja novim digitalnim tehnologijama (Miao, Holmes, Ronghuai i Hui, 2021; UNESCO, 2022), intenziviraju istraživanja o ulozi i utjecaju AI tehnologije na obrazovanje i odgoj (npr. Holmes, Bialik i Fadel, 2019; Yeh, Tsai, Tsai i Chang, 2019; Holmes, 2020; Lai, 2021; Chai, Lin, Jong, Dai, Chiu i Qin, 2021; Chocarro, Cortiñas i Marcos-Matás, 2021; Vadakkemulanjanal, Athira, Thomas, Jose, Roy i Prasad, 2024). Istovremeno, sve se veći naglasak stavlja na etičke aspekte primjene umjetne inteligencije u odgoju i obrazovanju, uključujući ključna pitanja privatnosti, sigurnosti, pristranosti, transparentnosti i odgovornosti (Goldsmith i Burton, 2017; Jobin, Ienca i Vayena, 2019; Hagendorff, 2020; Kuipers, 2020; Garrett, Beard i Fiesler, 2020; Borenstein i Howard, 2021; Green, 2021; Ashok, Madan, Joha i Sivarajah, 2022).

Pekinški konsenzus o umjetnoj inteligenciji i obrazovanju (eng. Beijing Consensus on Artificial Intelligence and Education) (UNESCO, 2019) jedan je od ključnih dokumenata koji razmatra ulogu umjetne inteligencije u transformaciji odgoja i obrazovanja. U dokumentu se naglašomogućava važnost razvoja AI tehnologije u skladu s temeljnim ljudskim pravima, dostojanstvom i univerzalnim vrijednostima. Poseban naglasak stavlja se na primjenu AI tehnologije za personalizaciju obrazovnih iskustava, prilagodbu procesainteraktivno učenjaenje prilagođeno individualnim potrebama učenikaenika, tečime se osnaživanjeuje nastavnikanjihova uautonomija njihovoji profesionalnojangažman ulozi.(Ribarić, Također,2018). istaknutaE-učenje jese potrebadijeli na različite razine, uključujući baze znanja, online potporu, asinkrono i sinkrono učenje, koje doprinose poboljšanju kvalitete obrazovnog procesa (Sinković i Kaluđerčić, 2006). Prema navedenim autorima za razvojeme-učenje olakšava i primjenom AI tehnologija na etičan, transparentan i odgovoran način, pri čemu se posebna pažnja posvećuje pitanjima privatnosti, pristranosti i sigurnosti.

Međutim, ključni aspekt dokumenta je promicanje razvoja novih kompetencija unutar šireg ovira digitalne pismenosti, koje su usmjerene na odgovornu uporabu AI alata. Te se kompetencije oblikuju u konceptu AI pismenosti, koji uključuje razumijevanje osnovnih principa umjetne inteligencije, njezinih mogućnosti, izazova i etičkih implikacija. Long i Magerko (2020) definiraju AI pismenost kao skup kompetencija koji omogućuje pojedincima da kritički procjenjuju AI tehnologiju, učinkovito komuniciraju s njom i koriste je kao alat za rješavanje zadataka. Za Yija (2021) ona označpoboljšava sposobnost pojedinca ne samo da koristi umjetnu inteligenciju, već i da kritički razmatra njezinu promjenjivost i utjecaj na društvo. Prema Kongu i Zhangu (2021), AI pismenost obuhvaća tri dimenzije: kognitivnu, afektivnu i sociokulturnu, koje zajedno čine osnovu za odgovorno korištenje AI tehnologija u svakodnevnom životu i profesionalnim okruženjima. Kognitivna dimenzija odnosi se na razumijevanje osnovnih koncepata umjetne inteligencije i njezino korištenje za procjenu i razumijevanje stvarnog svijeta. Afektivna dimenzija uključuje kritičko razumijevanje uloge i utjecaja umjetne inteligencije na društvo, kao i vlastite kompetencije u radu s AI tehnologijom. Sociokulturna dimenzija usmjerena je na etičku uporabu umjetne inteligencije.

Kao i svaki oblik pismenosti, AI pismenost se oslanja na temelje klasične pismenosti, a uključuje i razvoj specifičnih znanja, stavova te navika i ponašanja potrebnih za kritičko, odgovorno i učinkovito korištenje umjetne inteligencije. U skladu s navedenim, dimenzije AI pismenosti za potrebe ovog rada strukturirane su na sljedeći način:

a)      Razumijevanje umjetne inteligencije i etičkih aspekata. Ova kategorija obuhvaća razumijevanje koncepta umjetne inteligencije, kao i svijest o etičkim aspektima njezina korištenja.

b)     Učinkovita i odgovorna primjena umjetne inteligencije. Ova kategorija obuhvaća sposobnost odgovorne, učinkovite i etičke integracije AI tehnologije u proces učenja.

enja

c)      Kritičko promišljanje o umjetnoj inteligenciji. Ova kategorija obuhvaća kritičko razmišljanje koristeći ose uloziračunalom, iinternetom, utjecajute umjetnetelekomunikacijama. inteligencijeTakođer nanavode društvo u cjelini, kao i njezinim dugoročnim učincima.

 

Navedene dimenzije korišteneda su kaoaktivne okvirčetiri zarazine istraživanje AI pismenosti studenata prikazanog u nastavku rada. e-učenja:

 

Metodologija

Cilj istraživanja bio je ispitati stupanj AI pismenosti studenata prijediplomskih i diplomskih studija Sveučilišta u Zagrebu. AI pismenost, koja se danas sve više prepoznaje kao sastavni dio šireg okvira digitalne pismenosti, podrazumijeva sposobnost odgovorne i učinkovite upotrebe AI alata uz svijest o etičkim obilježjima njihove primjene. Središnji fokus istraživanja bio je utvrditi u kojoj mjeri studenti razumiju koncept umjetne inteligencije i etičke implikacije njezinog korištenja, u kojoj mjeri koriste AI alate u učenju te koji su njihovi stavovi i promišljanja o umjetnoj inteligenciji. Na temelju toga postavljena su tri glavna istraživačka pitanja:

 

1.      U kojoj mjeri su studenti Sveučilišta u Zagrebu upoznati s umjetnom inteligencijom i etičkim aspektima njezina korištenja?  

2.·        Koristebaze liznanja (knowledge databases), koje predstavljaju početnu razinu i naprimarno služe kao repozitoriji informacija. Iako same po sebi ne potiču aktivno učenje, opremljene su softverom koji načinomogućuje studentiinteraktivno Sveučilištapretraživanje, čime olakšavaju pristup i korištenje informacija u Zagrebu alate umjetne inteligencije u svojemprocesu učenju?enja;

3.·        Kojionline potpora (online support) usmjerena je na interakciju i razmjenu znanja među sudionicima. Koriste se alati kao što su stavoviforumi, studenatachat Sveučilištasobe i e-mail, koji omogućuju komunikaciju i dijeljenje informacija;

·        Asinkrono učenje (asinchronous training) omogućuje fleksibilno, samostalno učenje. Uključuje alate koji omogućuju pristup bazama znanja, forumima i drugim resursima u Zagrebubilo premakoje umjetnojvrijeme. inteligenciji?Materijali za učenje mogu biti dostupni putem interneta ili na fizičkim medijima, a sve u skladu s vlastitim tempom i stilom svakog pojedinca;

·         Sinkrono učenje (sinchronous training) podrazumijeva učenje u stvarnom vremenu, uz aktivno sudjelovanje mentora (nastavnika). Takav oblik učenja omogućuje neposrednu komunikaciju između učenika i nastavnika, a često se provodi putem alata za online komunikaciju.

Istraživanja pokazuju da e-učenje predstavlja najbolju alternativu u situacijama s ograničenim pristupom obrazovanju (Kisanga i Ireson, 2016). E-učenje ne samo da poboljšava učinkovitost obrazovanja, već i omogućava prilagodbu vremena i stila učenja (El-Sabagh, 2021). Prema istraživanju Karimi i suradnika (2023) stavovi nastavnika prema e-učenju ključni su za njegovu uspješnu integraciju u obrazovni sustav. Nastavnici koji su već upoznati s IKT-om pokazuju veću sigurnost u korištenju digitalnih alata (Pynoo i sur.,  2012). Osim toga, globalizacija obrazovanja i porast programa učenja na daljinu ukazuju na potrebu za pristupom e-učenju koji može prevladati fizičke i vremenske barijere (Van Raaij i Schepers, 2008).

ZaOvaj potreberad fokusira se na stavove nastavnika prirodnih znanosti (biologija, kemija, matematika i fizika) o e-učenju. Prirodne znanosti često zahtijevaju specifične nastavne metode i pristupe, pa je važno razumjeti kako nastavnici iz navednih nastavnih predmeta percipiraju mogućnosti i izazove e-učenja.

Pregled literature

Nove tehnologije mijenjaju klasične modele nastavnih procesa što sigurno predstavlja izazov kako za nastavnike, tako i za učenike. Nalazi dosadašnjih istraživanja primijenjena(Nouraey i Al-Badi, 2023) ukazuju da su najveći izazovi povezani s e-učenjem pronalaženje prikladnog mjesta za poučavanje i učenje (bez ometanja članova obitelji), infrastruktura i tehnička oprema, održavanje kontakata i dogovori između nastavnika i učenika/studenata, neprepoznavanje truda za pripremu  predavanja, provedba ocjenjivanja, razvoj nastavnih materijala. Nadalje, zabilježeno je kvantitativna metodologija, pri čemuda je kaoe-učenje istraživačkidosadnije instrumenti korištenzamornije, onlinezbog anketninedostatka upitnik.izravnog Upitniknadzora i interakcije licem u lice, zbog čega su učenici i nastavnici nerijetko rastreseni. Nastava je sadržavaoobično 20kraća pitanjau kojausporedbi sus uključivalaizravnom kombinacijunastavom otvorenihzbog pitanja,nedostatka Likertovih skalanadzora i višestrukihmotivacije. izbora.Sljedeći Upitnikproblem je bioi strukturiranobiteljsko uokruženje nekolikokoje dijelova,često dovodi do nedostatka pozornosti od kojihstrane je svaki bio usmjeren na određeni aspekt AI pismenosti, slijedeći postavljena istraživačka pitanja. Prvi dio obuhvatio je pitanja o socio-demografskim karakteristikama ispitanika, uključujući spolnastavnika i dobnustudentima. skupinu.Na Drugiprimjer, dio bio je posvećen ispitivanju razine upoznatosti ispitanika s umjetnom inteligencijomučenici i etičkimstudenti pitanjimabi povezanimmogli skoristiti njezinomsvoje upotrebom.telefone, Ua trećemda dijelunisu istraživalapraćeni seod strane roditelja i nastavnika (Nouraey i Al-Badi, 2023).

S druge strane, stvaranje sigurnog internetskog prostora olakšava suradnju i pruža priliku za učestalostenje korištenja AIrazličitih alatatehnologija čime se može smanjiti jaz digitalne podijeljenosti i obrazovne nejednakosti, pružiti učinkovito iskustvo e-učenja i stvoriti zajednička kultura. Dakle, uspješna implementacija sustava e-učenja u upravljanju znanjem i obrazovnim potrebama zahtijeva identifikaciju tehničkih, kulturnih i umjetničkih izazova e-učenja. Prevladavanje tih izazova zahtijeva stvaranje tehnološke infrastrukture i usvajanje standarda te korištenje iskustava razvijenih zemalja u vezi s e-učenjem. (Shahmoradi i sur., 2018).

Sintezom nalaza različitih istraživanja Bakkar i Ziden (2023) navode da e-učenje  karakterizira fleksibilnost i vremenska učinkovitost, omogućavajući učenicima da pristupe obrazovnim materijalima kada im odgovara. Ovaj pristup također obuhvaća raznolike i inovativne digitalne alate, poboljšavajući angažman i interaktivnost. Naime, e-učenje je prilagodljivo različitim stilovima učenja, nudeći resurse poput interaktivnih modela i multimedijskih sadržaja. Još jedna značajna prednost je  sposobnost širenja obrazovnih pristupa, dostupnost korisnicima u udaljenim ili nedovoljno obrazovno depriviranim područjima.

Nadalje, e-učenje  učenje potiče autonomiju i samousmjereno učenje, neophodno za razvoj kritičkog mišljenja i vještine rješavanja problema (Bakkar I Ziden, 2023).

Prema istraživanju Svaline (2022) učitelji često koriste računalo tijekom nastavnog procesa i za pripremu nastavnih materijala, nemaju strah od tehnologije što pokazuje pozitivan stav, ali dio njih iskazuje skeptičnost prema prednostima e-učenja u rješavanju nekih uobičajenih obrazovnih problema. Unatoč skeptičnosti koja može biti posljedica nedovoljne obuke ili iskustva u primjeni tehnologije u nastavi, većina učitelja je intrinzično motivirana za upotrebu e-učenja, jer prepoznaju da se ono ističe među novim pristupima učenju, kako u formalnom tako i u neformalnom kontekstu. Nadalje, nastavnici su otvoreni za korištenje IKT-a u posljednjemsvrhu dijelupoučavanja stavovite se osjećaju ugodno u poučavanju i promišljanjaučenju ispitanikanovih osadržaja. umjetnojVjeruju inteligenciji.da je poučavanje pomoću IKT-a lakše, može donijeti nove mogućnosti organiziranja nastave i učenja, otvoriti neograničene mogućnosti koje prije nisu bile razmatrane, te povećati pristup obrazovanju i kvalitetu materijala za e-učenje.

Prema istraživanju o integriranom sustavu za e-učenje koje su proveli Klasnić i sur. (2014), većina studenata (budućih nastavnika) se slaže s idejom povećane integracije navedenog sustava u tradicionalnu nastavu. Oni vjeruju da bi svi nastavnici trebali biti upoznati s korištenjem i mogućnostima sustava, te ga više upotrebljavati u svim područjima znanosti. Istraživanje je provedenopokazalo odda veljačsu studenti nešto više dozadovoljni srpnjakvalitetom 2024.nego godine.količinom Nakorištenja službeneintegriranog adresesustava. svihPodržavaju fakultetaideju Sveučilištapoboljšanja kvalitete nastave putem e-učenja. Smatraju da je praktičnije preuzeti nastavne materijale u Zagrebue-obliku poslanaumjesto jezapisivanja molbapredavanja, zate diseminacijuda poveznicekorištenje ovog sustava potiče nastavnike na upitnikbolje studentimasistematiziranje kako bi se osiguralo pridržavanje etičkih načela istraživanja, odnosno izbjeglo njihovo kršenje. U uvodnom dijelu upitnika ispitanicima je objašnjen cilj istraživanja, uz naglasak na poštivanje načela anonimnosti i dobrovoljnosti njihovog sudjelovanja. Obrada podataka izvršena je pomoću statističkoga programa SPSS (verzija 23). Za utvrđivanje unutarnje konzistentnosti (pouzdanosti) upitnika korišten je Cronbach alfa koeficijent, koji iznosi 0,752,gradiva, što ukazujeolakšava naučenje. zadovoljavajućuOni razinune pouzdanostismatraju upitnika.integrirani

sustav

teretom,

već

Rezultati

korisnim

Ualatom istraživanjuza jepoboljšanje sudjelovalokvalitete 210 studenata prijediplomskih i diplomskih studija Sveučilišta u Zagrebu. Od tog broja, 131 (62%) bio je ženskog spola, dok je 79 (38%) bilo muškog spola. Što se tiče dobne strukture, 135 studenata (64%) pripadalo je dobnoj skupini od 19 do 22 godine, dok je 75 studenata (36%) bilo u dobnoj skupini od 23 godine i više. Rezultati istraživanja prikazani su opisno, tablično i grafički, u skladu s postavljenim istraživačkim pitanjima.obrazovanja.

TAM

(technology

Upoznatostacceptance smodel) umjetnomje inteligencijomokvir ikoji etičkimobjašnjava aspektimaprihvaćanje korištenjatehnologije od

strane

Kakokorisnika bi(Davis, se1989). odgovoriloTAM nasugerira prvoda istraživačkonamjera pitanje,korisnika postavljenada sukoriste pitanjatehnologiju koja su obuhvatila samoprocjenu ispitanikaovisi o njihovojtri upoznatostičimbenika: spercipiranoj umjetnomkorisnosti, inteligencijompercipiranoj lakoći etičkim aspektima korištenja AIi alatastavu prema korištenju (Davis, 1989). Namjera je glavni ishod u njihovomTAM-u, učenju.koji Izpredviđa Grafikonastvarnu 1upotrebu vidljivo(Davis, 1989). Percipirana korisnost je danačin gotovona polovicakoji studenatakorisnici (45%)vjeruju navoditehnologiji, odnosno da poznajeće osnovnepoboljšati konceptenjihovu umjetne inteligencije,izvedbu, dok seje 36%percipirana smatrajednostavnost dobroupotrebe upućenima.ono što korisnici vjeruju da će korištenje tehnologije zahtijevati malo truda. I percipirana korisnost i percipirana jednostavnost korištenja utječu na stav korisnika prema korištenju tehnologije (Wu i sur., 2024). Njih 13% izjavljuje da zna vrlo malo, dok samo 6% ispitanika smatra da zna vrlo mnogo.

Plantak Vukovac i sur. (2018) navode da osobe mlađe životne dobi pokazuju najveći interes za korištenje, a ujedno i uvođenje novih proizvoda tehnologije (igrifikacije) u svom radu jer 

nastavu

Grafikončine 1

zanimljivijom

Samoprocjenate ispitanikapovećava motivaciju učenika ili studenata. S druge strane, neki nastavnici jednostavno nisu upoznati s tim što neka nova tehnologija podrazumijeva, dok drugi smatraju da je to samo prolazni trend i ne žele ulagati vrijeme u izradu takvih materijala. Razlozi za to su uglavnom nedostatak znanja o njihovojkonceptu upoznatostitehnologije si umjetnomnedostatak inteligencijomvremena (%)

za

pripremu

materijala

 

U drugom pitanju ispitanicikoji su biliprilagođeni zamoljeniistom, daa pokušaju sami definirati umjetnu inteligenciju. Njihovi odgovori mogu se podijeliti u nekoliko kategorija (Tablica 1). Dok je neki opisuju kao naprednu tehnologiju, sustav ili softver sposoban oponašati ljudsku inteligenciju, drugi je doživljavaju kao računalni program ili algoritam koji omogućuje pronalaženje odgovora na postavljena pitanja. Ipak, većina ispitanika vidi umjetnu inteligenciju kao koristan alat koji pomaže u olakšavanju svakodnevnih aktivnosti i zadataka, i to ako se koristi na ispravan (etičan) način.

 

Tablica 1

Kategorije definicija umjetne inteligencije prema ispitanicima

Umjetna inteligencija kao...	Odgovori ispitanika
.. tehnologija	Umjetna inteligencija je oblik života tehnologije koji ima neke karakteristike čovjeka. Tehnologija koja razmišlja poput ljudi te velik dio misaonog procesa preuzima na sebe. Umjetna inteligencija je tehnologija koja omogućuje računalima da uče, razmišljaju i donose odluke slično kao ljudi. Umjetna inteligencijauglavnom se odnosi na tehnologijustarije stvorenu tako da imitira ljudski mozak i zamjenjuje ljude u obavljanju nekih radnji.
... program	Umjetna inteligencija je tip programageneracije koji jepokazuju razvijenmanju kako bi mogao lakše odgovarati na pitanja koja ljudi postavljaju. Umjetna inteligencija program koji ima mogućnostsklonost korištenjatenju velikenovih količine znanja i pronalaženjem korelacije među opširnom količinom informacija.tehnologija. Umjetna inteligencija su razni programi koji posjeduju gotovo znanje. Umjetna inteligencija je kompjuterski program koja kao da imitira neuronsku mrežu čovjeka, odnosno imitira čovjekovo razmišljanje.
... algoritam	Umjetna inteligencija je skup optimiziranih matematičkih algoritama namijenjenih za specifičnu stvar. Umjetna inteligencija su računalni algoritmi koji prepoznavanje uzoraka ili tema mogu rekreirati slike, videe ili tekstove. Umjetna inteligencija je sposobnost mehaničkog stroja odnosno algoritma da s velikom učinkovitošću obavlja određene zadatke. Sustavi koji prema početnim podacima i zadanim algoritmima pronalaze rješenja na pitanja koja im se postave po prvi put.
.. alat	Umjetna inteligencija je za mene alat koji bi nam mogao olakšati svakodnevni život ako se koristi na ispravan način (bez zloupotrebe). Umjetna inteligencija alat je koji nam može služiti kao potpora našem radu ako ga koristimo na ispravan način i u ispravne svrhe. Umjetna inteligencija je digitalni alat koji je ima mogućnosti širokog spektra korištenja te je njegova prvotna funkcija asistiranja u radu i izvršavanju nekih zadataka. Umjetna inteligencija je alat pomaže ljudima da posao obave brže, preciznije i bez naprezanja mozga.

Napomena: Prikazan je samo dio odgovora ispitanika.

 

Na pitanje o tome u kojoj mjeri smatraju da su upoznati s pravilima ili etikom korištenja AI alata, 35% ispitanika izjavljuje da poznaje osnovne koncepte, dok 29% smatra da posjeduje vrlo malo znanja o ovoj temi (Grafikon 2). Otprilike jedna četvrtina studenata ocjenjuje se upućenim. Samo 3% ispitanika vjeruje da su u znatnoj mjeri upoznati s etičkim pravilima korištenja alata, dok 5% priznaje da je potpuno neupućeno.

 

Grafikon 2

Samoprocjena ispitanika o njihovoj upoznatosti s etikom korištenja AI alata (%)

 

 

Slijedom toga, ispitanicima je postavljeno otvoreno pitanje s ciljem da prema vlastitom nahođenju navedu primjere ispravne i pogrešne upotrebe AI alata. Kao primjere ispravne upotrebe navode primjenu tih alata u medicini za bržu dijagnosticiranje bolesti, zatim kao pomoć u učenju i rješavanju zadataka, za ispravljanje gramatičkih i pravopisnih grešaka, za provjeru plagijata, itd. Također, istaknuli su korisnost tih alata u optimizaciji vremena, primjerice kroz sažimanje informacija, automatizaciju repetitivnih zadataka, rješavanje složenijih matematičkih problema te objašnjavanje određenih koncepata. Kao primjere pogrešne upotrebe AI alata, ispitanici su, osim varanja na ispitima i objave tekstova generiranih pomoću umjetne inteligencije kao vlastitih, naveli sve one koji nanose štetu drugom ljudskom biću ili ugrožavaju njegovo dostojanstvo i privatnost. Primjeri toga uključuju stvaranje lažnih informacija i fotografija, falsificiranje snimki i audio zapisa i sl.

NaIako pitanjesmo pregledom literature utvrdili da postoje brojna istraživanja o tomee-učenju, tkojako bimalo trebaose bitiistraživanja odgovoranbavilo zastavovima osiguranjenastavnika etičneprema e-učenju. Posebno nedostaje istraživanja kojima se ispituje stav nastavnika iz prirodnih predmeta, što je ujedno i pravedne uporabe AI alata, odgovori ispitanika bili su podijeljeni (Tablica 2). Najveći broj ispitanika smatra da bi odgovornost trebali preuzeti pružatelji AI alata, odnosno tvrtke koje razvijaju te tehnologije. Veći dio ispitanika također smatra da bi odgovornost trebali preuzeti odgojno-obrazovne institucije, kao i svaki pojedinac zasebno, dok u nešto manjoj mjeri navode da bi odgovornost trebala snositi vlada. Zanimljivo je da jedna petina ispitanika smatra da bi neke druge institucije trebale biti odgovorne, ali nisu precizirali koja bi to institucija bila. Desetina ispitanika izrazila je nesigurnost u vezinamjera ovog pitanja.rada.

Metodologija istraživanja

Tablica 2

Percepcija odgovornosti za osiguranje etične uporabe AI alata (%)

Odgovornost trebaju snositi:	Postotak
Pružatelji AI alata (tvrtke)	60%
Odgojno-obrazovne institucije	45%
Svaki pojedinac	44%
Vlada	36%
Neka druga institucija	21%
Nisam siguran/a	9%

Napomena: Zbroj postotaka ne iznosi 100% zbog mogućnosti višestrukog odabira

 

KorištenjePredmet AIi alatacilj u učenju istraživanja

Drugim dijelom upitnika nastojala se ispitati učestalost korištenja AI alata među studentima, kao i vrste alata koje najčešće koriste u učenju. Od ukupnog broja ispitanih, 37% studenata navodi da rijetko koristi AI alate u učenju, 31% ih koristi povremeno, a 15% jednom tjedno. Isti postotak ističe da ih nikada ne koristi, dok svega 2% koristi AI alate svakodnevno. Ovi rezultati koreliraju s rezultatima o motivaciji studenata za korištenje AI tehnologije. Na ljestvici od 1 do 5, značajniji udio čine oni s niskom razinom motiviranosti (41%) u usporedbi s onima koji pokazuju visoku razinu (33%). Među studentima koji koriste AI alate, najčešće korišteni su oni za kreiranje i oblikovanje pisanog teksta, pomoć pri domaćim zadaćama, rješavanje matematičkih zadataka i izradu prezentacijskih slajdova (Tablica 3). Također su popularni i alati za učenje stranih jezika te analizu podataka.

 

Tablica 3

Odgovori ispitanika o vrsti korištenih AI alata u učenju (%)

Vrste AI alata	Postotak
AI alati za poboljšavanje vještina pisanja teksta	43%
AI alati za kreiranje sadržaja (npr. esej ili drugi pisani tekst)	39%
AI alati za pomoć pri domaćim zadaćama	29%
AI alati za pomoć pri rješavanju matematičkih zadataka	21%
AI alati za izradu prezentacijskih slajdova	21%
AI alati za učenje stranog jezika	20%
AI alati za provođenje analize podataka	20%
AI alati za kodiranje	15%
AI alati za uređivanje sadržaja	14%
AI alati za ilustriranje teksta	9%
AI alati za mentalni trening (vježbanje mozga)	6%
AI alati za pretvaranje tekstualnog sadržaja u audio ili obrnuto	6%

Napomena: Zbroj postotaka ne iznosi 100% zbog mogućnosti višestrukog odabira

Cilj ovog istraživanja je ispitati i analizirati ulogu nekih sociodemografskih varijabli (spol, dob) na razmišljanja nastavnika o e-učenju i novim načinima poučavanja. Također, ovim istraživanjem želimo utvrditi postoji li statistički značajna razlika u stavovima o e-učenju između nastavnika pojedinih predmeta, kao i ispitati postoje li razlike u stavovima ovisno o ustanovi u kojoj se održava nastava.

NaU pitanjeskladu „Jesis liciljem naišao/laistraživanja na određene poteškoće ili izazove prilikom korištenja AI alata u svom učenju?“ gotovo polovica ispitanika (47%) odgovara potvrdno. Najčešće spomenute poteškoćepostavljene su tzv. AI halucinacije, odnosno generiranje informacija koje su netočne, izmišljene ili neodgovarajuće. Primjeri takvih odgovora su sljedeći:

O1: Kada se od AI traži da izdvoji literaturu koja se bavi određenom temom, ponekad zna izmisliti autore i radove koji zapravo ne postoje

O2: Često zna spojit dvije ne spojive stvari ili izvući informacije iz neke fiktivne priče“; „Ako pitate Chat-GPT da vam izdvoji frazalne glagole iz teksta, AI nećslijedeće razlikovati frazalne glagole od glagola s prijedlozima, a ponekad niti glagole od imenicahipoteze:

O3: Krivo navođenje literature, davanje iznimno opširnog odgovora za temu koja me zanimala bez da je išta objašnjeno ili bez da su navedeni izvori (kada sam pitala program da pojasni neki pojam ili tvrdnju te pokušala doći do odgovora, nisam dobila od programa ono što sam tražila).

 

H₁: SNe drugepostoji strane,statistički 32%značajna studenatarazlika izjavljujeu dastavovima nijenastavnika naišloo e-učenju s obzirom na poteškoćespol.

tijekom

H₂: korištenjaNe AIpostoji alata,statistički aznačajna 21%razlika neu možestavovima procijeniti.nastavnika Ispitanicio sue-učenju zatims zamoljeni daobzirom na ljestvicidob.

od

H₃: 1Ne dopostoji 5statistički ocijeneznačajna koliko su sigurnirazlika u svojustavovima sposobnostnastavnika o e-učinkoviteenju upotrebes AIobzirom alatana predmet kojeg predaju.

H₄: Ne postoji statistički značajna razlika u stavovima nastavnika o e-učenju.enju Rezultatis pokazujuobzirom dana seustanovu 47%u studenatakojoj osjeća prilično sigurnima (ocjene 4 i 5), 21% izražava izraženu nesigurnost (ocjene 1 i 2), dok 32% se osjeća umjereno sigurnim (ocjena 3).predaju.

 

Stavovi i kritičko promišljanje o umjetnoj inteligencijiIspitanici

ZadnjimU dijelomovom istraživanju sudjelovali su nastavnici i profesori koji drže nastavu iz kemije, biologije, matematike i fizike, te su iz različitih mjesta Republike Hrvatske. Ukupan broj ispitanika bio je N=208, od toga je (n=182) nastavnica i (n=26) nastavnika. Broj ispitanika prema ustanovi u kojoj rade bio je sljedeći: osnovna škola n=80, srednja škola n=84, visokoobrazovne ustanove n=44. Od ukupnog broja ispitanika nastavnika kemije bilo je n=71, biologije n=35, matematike n=74 i fizike n=28. Najveći broj ispitanika bio je iz Splitsko-dalmatinske županije n=117. Uzorak je bio neslučajan. 

Način prikupljanja podataka

Prikupljanje podataka odvijalo se putem alata Google Forms. Upitnik je poslan na e-mail adrese nastavnika iz prirodnih predmeta koji rade u školama i fakultetima iz različitih mjesta Republike Hrvatske. Ispitanicima je dana uputa za ispunjavanje upitnika nastojalouz napomenu da je sudjelovanje anonimno i dobrovoljno, te da u svakom trenutku mogu odustati od ispunjavanja upitnika. Upitnik je dobio odobrenje Etičkog povjerenstva Prirodoslovno-matematičkog fakulteta u Splitu. Podatci su se ispitatiprikupljali mišljenjetijekom ispitanikasvibnja i lipnja 2024. godine. 

Mjerni instrument

Za potrebe ovog istraživanja korišten je Upitnik koji se sastojao od dva dijela. Prvi dio sastojao se od pitanja koji se odnose na sociodemografska obilježja ispitanika, a to su spol, godine života, ustanova u kojoj ispitanik radi, predmet iz kojeg ispitanik drži nastavu i u kojoj županiji radi ispitanik. U drugom dijelu upitnika korišten je izvorni mjerni instrument Test of e-Learning Related Attitudes (TeLRA) scale (Kisanga i Ireson, 2016). Navedena skala služi za mjerenje stavova nastavnika o umjetnoje-učenju.

inteligenciji,

Skala kaose sastoji od 4 subskale. Prva subskala pod nazivom Izazovi e-učenja sastojala se od 12 čestica, druga subskala pod nazivom Prednosti e-učenja sastojala se od 9 čestica, treća subskala pod nazivom Stav o korištenju računalnih sustava sastojala se od 6 čestica i njihovočetvrta kritičkosubskala promišljanjepod nazivom Individualne preferencije u pogledu inovacija e-učenja i korištenja računala u slobodno vrijeme sastojala se od 9 čestica. Skala je Likertovog tipa gdje su ponuđeni odgovori bili: 1-u potpunosti se ne slažem, 2-ne slažem se, 3-slažem se, 4-u potpunosti se slažem.

Provjerena je i pouzdanost Cronbach alpha testom, te je utvrđeno da je α>0.70 za svaku subskalu

Rezultati

Dobiveni podatci su obrađeni u statističkom programu IBM SPSS (verzija 26).

Deskriptivna statistika

S obzirom da smo u ovom istraživanju htjeli ispitati stavove nastavnika o potencijalnime-učenju, prednostimaprovedena ije rizicimadeskriptivna primjeneanaliza, AIa tehnologijerezultati su prikazani u procesuTablici 1.

Tablica 1

Deskriptivni pokazatelji stavova nastavnika o e-učenju

Subskala	N	Min	Max	Srednja vrijednost	Medijan	Mod
Izazovi e-učenja	208	1	4	2,49	2,42	2,33
Prednosti e-učenja	208	1	4	2,45	2,44	2,44
Stav o korištenju računalnih sustava	208	1	4	2,13	2,17	2,17
Individualne preferencije	208	1	4	2,59	2,78	2,89

 

Deskriptivnom analizom odgovora za čestice u subskali Izazovi e-učenja utvrđeno je da se srednja vrijednost odgovora kreće oko 2,5 što nam pokazuje da  nastavnici smatraju da im e-učenje predstavlja određeni izazov. U subskali Prednosti e-učenja srednja vrijednost odgovora kreće se također oko 2,5, što nam sugerira da se nastavnici uglavnom slažu da e-učenje ima prednosti u odnosu na druge metode učenja. NaTreća pitanjesubskala „KakoStav o korištenju računalnih sustava ima srednju vrijednost nižu od prethodne dvije i kreće se osjećašoko 2 što nam pokazuje da nastavnici uglavnom imaju pozitivan stav o korištenju računalnih sustava. Četvrta subskala Individualne preference u pogledu inovacija e-učenja i korištenja računala u slobodno vrijeme ima srednju vrijednost odgovora između 2,5 i 3 što nam sugerira da nastavnici imaju dovoljno interesa za inovacije i korištenje računala.

Inferencijalna statistika

Stavovi nastavnika o e-učenju s obzirom na spol

Kako bi se utvrdile razlike između nastavnika u stavovima o e-učenju s obzirom na spol korišten je Mann-Whitney U test, a rezultati su prikazani u Tablici 2.

Tablica 2

Rezultati Mann-Whitney U testa o stavovima nastavnika o e-učenju s obzirom na spol

	Izazovi e-učenja	Prednosti e-učenja	Stav o korištenju računalnih sustava	Individualne preferencije
Mann-Whitney U	2314,500	2281,500	2249,500	2282,000
Z	-,143	-,324	-,442	-,335
p	,886	,746	,658	,738

 

Dobivenim rezultatima utvrđeno je da nema statistički značajne razlike u niti jednoj subskali stavova o e-učenju s obzirom na spol (p>0.05).

Kako bi se utvrdile razlike u razmišljanjima nastavnika o e-učenju za sve čestice u skali s obzirom na spol, također je korišten Mann-Whitney U test za nezavisne uzorke (Tablica 3).

Tablica 3

Rezultati Mann-Whitney U testa za čestice kojima je p<0.05

	Prednosti e-učenja [Radije koristim računalo za pripremu lekcija]	Individualne preferencije [Volim čitati časopise o novim tehnološkim inovacijama]	Individualne preferencije [Volim poučavati koristeći računalo]
Mann-Whitney U	1854,000	1602,000	1732,500
Z	-1,987	-2,876	-2,440
p	,047	,004	,015

 

Rezultati pokazuju da se s obzirom na spol pojavljuje statistički značajna razlika  u tri čestice i to u subskali Prednosti e-učenja “Radije koristim računalo za pripremu lekcija” (p=0.047) i subskali Individualne preference “Volim čitati časopise o novim tehnološkim inovacijama” (p=0.004), te „Volim poučavati koristeći računalo“ (p=0.015).

U Tablici 4 prikazani su rezultati srednjeg ranga za navedene tri čestice. 

Tablica 4

Analiza vrijednosti srednjeg ranga za navedene čestice

Čestica	Spol	N	Srednji rang
Prednosti e-učenja [Radije koristim računalo za pripremu lekcija]	Žensko	182	101,69
	Muško	26	124,19
	Ukupno	208
Individualne preferencije [Volim čitati časopise o novim tehnološkim inovacijama]	Žensko	182	100,30
	Muško	26	133,88
	Ukupno	208
Individualne preferencije [Volim poučavati koristeći računalo]	Žensko	182	107,98
	Muško	26	80,13
	Ukupno	208

 

Analiza vrijednosti srednjeg ranga za navedene čestice pokazuje da nastavnici u odnosu na nastavnice radije koriste računalo za pripremu lekcija i više vole čitati časopise o novim tehnološkim inovacijama, dok nastavnice radije poučavaju koristeći računalo.

 

Stavovi nastavnika o e-učenju s obzirom na dob

Kako bi se utvrdile razlike između nastavnika o stavovima u vezi korištenja AIračunalnih alatasustava us svojemobzirom učenju?“,na jednadob, petinakorišten studenataje izražavaKruskal-Wallis negativantest stavza nezavisne uzorke (3%Tablica vrlo negativno, 18% djelomično negativno mišljenje), a oko 30% pozitivan stav (18% djelomično pozitivno, 14% vrlo pozitivno mišljenje)5). Najveći postotak, 44%, nema izraženo mišljenje, a 3% nije sigurno.

Tablica 5

Rezultati Kruskal-Wallis testa za svaku subskalu

opreuzmukojeprimjerice,raspravi

Odgovori ispitanika	njihovoj Izazovi spremnostie-učenja da	odgovornost Prednosti zae-učenja odgovore	pruži AI alat ukazuju na umjereni oprez kada je riječ Stav o korištenju tihračunalnih odgovorasustava u,	pisanom Individualne tekstupreferencije ili
Kruskal-Wallis H	1,846	2,908	4,850	,615
df	3	3	3	3
Asymp. Sig.	,605	,406	,183	,893

 

Dobivenim rezultatima utvrđeno je da nema statistički značajne razlike u niti jednoj subskali stavova o e-učenju s obzirom na spol (Grafikonp>0.05).

3).

Kako Naime,bi većinase ispitanikautvrdile razlike u razmišljanjima nastavnika o e-učenju za sve čestice u skali s obzirom na dob, također je korišten Kruskal-Wallis test za nezavisne uzorke (30%)Tablica zauzima6).

neutralan

Tablica 6

Rezultati Kruskal-Wallis testa  za čestice kojima je p<0.05

	Stav o korištenju računalnih sustava [Bit će mi teško savladati alate e-učenja]	Stav o korištenju računalnih sustava [Često griješim kada koristim računalo]
Kruskal-Wallis H	18,125	15,833
df	3	3
p	,000	,001

 

Rezultati pokazuju da se s obzirom na godine života pojavljuje statistički značajna razlika  u stavovima o korištenju računalnih sustava  i to u dvije čestice “Bit će mi teško savladati alate e-učenja” (p=0.000) i “Često griješim kada koristim računalo” (p=0.001).

U Tablici 7 prikazani su rezultati srednjeg ranga za navedene dvije čestice.

 

Tablica 7

Analiza vrijednosti srednjeg ranga za navedene čestice

Čestica	Godine života	N	Srednji rang
Stav o korištenju računalnih sustava [Bit će mi teško savladati alate e-učenja]	≤ 35	42	79,26
	36 - 45	62	100,17
	46 - 55	70	112,01
	≥ 56	34	128,10
	Total	208
Stav o korištenju računalnih sustava [Često griješim kada koristim računalo]	≤ 35	42	78,50
	36 - 45	62	109,08
	46 - 55	70	107,74
	≥ 56	34	121,59
	Total	208

 

Analiza vrijednosti srednjeg ranga za navedene čestice pokazuje da nastavnici mlađe životne dobi imaju pozitivniji stav prema preuzimanjukorištenju odgovornosti.računala, Gotovoodnosno, jednaklakše postotaksavladavaju spremnoalate e-učenja, te manje griješe kod korištenja računala. 

 

Stavovi nastavnika o e-učenju s obzirom na predmet kojeg predaju

Kako bi se utvrdile razlike  između nastavnika u stavovima o e-učenju s obzirom na predmet kojeg predaju korišten je preuzetiKruskal-Wallis odgovornosttest za nezavisne uzorke, a rezultati su prikazani u određenojTablici mjeri8.

Tablica 8

Rezultati Kruskal-Wallis testa  o stavovima nastavnika o e-učenju s obzirom na predmet kojeg predaju

	Izazovi e-učenja	Prednosti e-učenja	Stav o korištenju računalnih sustava	Individualne preferencije
Kruskal-Wallis H	8,180	1,876	5,267	6,153
df	3	3	3	3
p	,042	,598	,153	,104

 

Rezultati pokazuju da postoji statistički značajna razlika (22%) ilip>0.05) u potpunostisubskali Izazovi e-učenja s obzirom na predmet iz kojeg nastavnik drži nastavu.

U Tablici 9. prikazani su rezultati srednjih rangova za navedene subskale.

Tablica 9

Analiza vrijednosti srednjeg ranga za subskale

Subskala	Predmet	N	Srednji rang
Izazovi e-učenja	kemija	71	106,50
	biologija	35	118,11
	matematika	74	104,70
	fizika	28	78,27
	Ukupno	208
Prednosti e-učenja	kemija	71	109,62
	biologija	35	104,86
	matematika	74	97,86
	fizika	28	108,61
	Ukupno	208
Stav o korištenju računalnih sustava	kemija	71	107,91
	biologija	35	116,10
	matematika	74	103,02
	fizika	28	85,27
	Ukupno	208
Individualne preferencije	kemija	71	101,10
	biologija	35	92,39
	matematika	74	106,02
	fizika	28	124,25
	Ukupno	208

 

Analiza vrijednosti srednjeg ranga za subskale (21%)Tablica 9) pokazuje da nastavnici kemije i biologije e-učenje smatraju izazovnijim, imaju negativniji stav o korištenju računalnih sustava, te manji interes za inovacije e-učenja i korištenja računala u odnosu na nastavnike matematike i fizike.

Kako bi se utvrdile razlike između nastavnika u subskali Izazovi e-učenja s obzirom na predmet korišten je Krukal-Wallis test, a rezultati su prikazani u Tablici 10.

Tablica 10

Rezultati Kruskal-Wallis testa  za čestice kojima je p<0.05

	Izazovi e-učenja [E-učenje povećava društvenu izolaciju učenika]	Izazovi e-učenja [Interakcija s računalnim sustavom često je frustrirajuća]	Izazovi e-učenja [Metoda licem u lice više je usmjerena na učenika nego e-učenje]
Kruskal-Wallis H	8,388	11,762	9,013
df	3	3	3
p	,039	,008	,029

 

Rezultati pokazuju da se s obzirom na predmet koji nastavnik predaje pojavljuje statistički značajna razlika  u tri čestice i to „E-učenje povećava društvenu izolaciju učenika“ (p=0.039), „Interakcija s računalnim sustavom često je frustrirajuća“ (p=0.008) i „Metoda licem u lice više je usmjerena na učenika nego e-učenje“ (p=0.029). ManjiU dioTablici ispitanika11 prikazani su rezultati srednjeg ranga za navedene tri čestice.

 

Tablica 11

Analiza vrijednosti srednjeg ranga za navedene čestice

	Predmet	N	Srednji rang
Izazovi e-učenja [E-učenje povećava društvenu izolaciju učenika]	kemija	71	110,11
	biologija	35	110,74
	matematika	74	106,86
	fizika	28	76,21
	Ukupno	208
Izazovi e-učenja [Interakcija s računalnim sustavom često je frustrirajuća]	kemija	71	102,04
	biologija	35	118,97
	matematika	74	111,30
	fizika	28	74,66
	Ukupno	208
Izazovi e-učenja [Metoda licem u lice više je usmjerena na učenika nego e-učenje]	kemija	71	106,46
	biologija	35	100,67
	matematika	74	114,42
	fizika	28	78,11
	Ukupno	208

 

Analiza vrijednosti srednjeg ranga za navedene čestice pokazuje da nastavnici kemije i biologije e-učenje smatraju izazovnijim u odnosu na nastavnike matematike i fizike.

 

Stavovi nastavnika o e-učenju s obzirom na ustanovu u kojoj rade

Kako bi se utvrdile razlike u stavovima nastavnika koji drže nastavu u različitim ustanovama o e-učenju, korišten je Kruskal-Wallis test za nezavisne uzorke (11%)Tablica izražava12).

visoku

 razinu

spremnosti,

Tablica dok12

16%

Rezultati ispitanikaKruskal-Wallis testa  o stavovima nastavnika o e-učenju s obzirom na ustanovu

	Izazovi e-učenja	Prednosti e-učenja	Stav o korištenju računalnih sustava	Individualne preferencije
Kruskal-Wallis H	2,558	1,362	,229	4,009
df	2	2	2	2
p	,278	,506	,892	,135

 

Dobivenim rezultatima utvrđeno je da nema statistički značajne razlike u niti jednoj subskali stavova o e-učenju s obzirom na ustanovu u kojoj nastavnik radi (p>0.05).

 

Iako Kruskal-Wallis test nije spremnopokazao preuzetistatistički odgovornostznačajne razlike, analizom vrijednosti srednjeg ranga pruža se dodatni uvid u stavove nastavnika iz pojedinih ustanova (Tablica 13). Dobivenim podacima utvrđeno je da se nastavnici osnovnih škola najviše susreću sa izazovima e-učenja. Nastavnici srednjih škola su najviše skloni individualnim preferencijama. Iako razlike postoje, nisu statistički značajne, ali mogu biti korisne za takverazumijevanje odgovore.specifičnih potreba i perspektiva nastavnika u različitim ustanovama.

 

Tablica 13

Analiza vrijednosti srednjeg ranga za subskale

	Ustanova	N	Srednji rang
Izazovi e-učenja	osnovna škola	80	111,53
	srednja škola	84	100,97
	visokoobrazovna ustanova	44	95,91
	Ukupno	208
Prednosti e-učenja	osnovna škola	80	102,05
	srednja škola	84	109,70
	visokoobrazovna ustanova	44	99,03
	Ukupno	208
Stav o korištenju računalnih sustava	osnovna škola	80	102,83
	srednja škola	84	104,37
	visokoobrazovna ustanova	44	107,78
	Ukupno	208
Individualne preferencije	osnovna škola	80	95,89
	srednja škola	84	112,34
	visokoobrazovna ustanova	44	105,18
	Ukupno	208

 

 

Grafikon 3Rasprava

Spremnost ispitanika za preuzimanje odgovornosti za odgovore AI alata (%)

 

ispitani su stavovi o e-učenju nastavnika iz područja prirodnih znanosti s područja cijele Republike Hrvatske koji održavaju nastavu na tri razine obrazovanja. Kako bi se testirala prva hipoteza, proveden je neparametrijski Mann-Whitney U test za nezavisne uzorke koji se odnosio na sve četiri subskale koji je pokazao da nema statistički značajne razlike u pogledu e-učenja u odnosu na spol. Analizom razlika u odgovorima na sve čestice u skali u odnosu na spol, zabilježena je statistički značajna razlika za tri čestice i to „Radije koristim računalo za pripremu lekcija“ i „Volim čitati časopise o novim tehnološkim inovacijama“ i „Volim poučavati koristeći računalo“. Iz rezultata ove analize možemo zaključiti da se prva hipoteza uglavnom prihvaća. Istraživanje je pokazalo da nastavnici i nastavnice imaju slične stavove prema korištenju tehnologije u nastavi (Albert i Johnson, 2011). Ipak, muškarci i dalje imaju malo povoljnije stavove prema tehnologiji općenito (Cai i sur., 2017). Važno je napomenuti da su spolne razlike u samopouzdanju u korištenju tehnologije minimalne (Cai i sur., 2017). Studije o spolnim razlikama u stavovima prema tehnologiji često imaju nedosljedne rezultate, što otežava donošenje čvrstih zaključaka (Šabić i sur., 2022). Prema istraživanju

Agboola (2006) rezultati upućuju na zaključak da spol ima značajan utjecaj na percepciju povjerenja u e-učenje, pri čemu muški ispitanici pokazuju veće povjerenje u e-učenje u usporedbi sa ženskim ispitanicama (ispitanici su bili akademski predavači (uglavnom humanističkih i prirodnih znanosti) na Međunarodnom islamskom sveučilištu u Maleziji), dok je prema Ramírez-Correa i sur. (2015), korištenje i namjera korištenja platformi za e-učenje veća među ženama, što ukazuje na smanjenje tradicionalne rodne razlike u usvajanju informacijskih tehnologija (ispitanici su bili studenti marketinga i poslovnog upravljanja iz Španjolske i studenti na tečajevima inženjerstva iz Čilea).

Nadalje,Za gotovotestiranje polovicadruge ispitanikahipoteze proveden je prvo neparametrijski Kruskal-Wallis test za nezavisne uzorke. Analizom razlika u odgovorima na sve čestice u skali u odnosu na dob, zabilježena je statistički značajna razlika za dvije čestice u subskali Stav o korištenju računalnih sustava, „Bit će mi teško savladati alate e-učenja“ i „Često griješim kada koristim računalo“. Iz rezultata ovih analiza možemo zaključiti da se druga hipoteza  djelomično prihvaća. Ovakvi rezultati su u skladu s dosadašnjim istraživanjima (44%)Murphy izjavilai Greenwood, 1998; Šabić i sur., 2022) u kojima je utvrđeno da mlađi nastavnici pokazuju znatno višu razinu povjerenja od starijih u korištenje računala u nastavi, a ujedno, da u usporedbi sa svojim studentima, nisu dobro obučeni i adekvatno izloženi IKT alatima. Ujedno pokazalo se značajnim i vrsta škole u kojoj nastavnik radi, percipiranoj tehničkoj i stručnoj podršci za korištenje ICT-a u školi te učestalosti korištenja računalnih programa u nastavi.

Kako bi se testirala treća hipoteza, a koja govori o odnosu nastavnika pojedinih predmeta prema njihovim stavovima o e-učenju prvo je proveden neparametrijski Kruskal-Wallis test za nezavisne uzorke koji se odnosio na sve četiri subskale. Ovaj test pokazao je da seima brinestatistički zbogznačajne privatnostirazlike u subskali Izazovi e-učenja, a analizom srednjeg ranga za sve subskale i sigurnosnihsrednjeg implikacijaranga za tri čestice subskale Izazovi e-učenja, može se reći da nastavnici kemije i biologije e-učenje smatraju izazovnijim, imaju negativniji stav o korištenju računalnih sustava, te manji interes za inovacije e-učenja i korištenja AIračunala alatau odnosu na nastavnike matematike i fizike. Slijedom navedenog Hipoteza 3 se djelomično prihvaća. Ovakvi rezultati nisu u skladu s istraživanjem koje je proveo Bawaneh (2021) čiji uzorak je uključivao 116 studenata prirodoslovnog fakulteta na Sveučilištu Imam Abdulrahman Bin Faisal iz Istočne provincije u Saudijskoj Arabiji, od čega 33 studenta fizike, 38 kemije, 37 biologije i 8 studenata matematike, a kojim je utvrđeno da nema statistički značajne razlike kod stave studenata različitih specijalnosti prema korištenju e-učenja i virtualne nastave.

Rezultati istraživanja su pokazali da s obzirom na radnu ustanovu, ne postoje statistički značajne razlike u stavovima nastavnika prema e-učenju, čime se potvrđuje četvrta hipoteza. Iako Kruskal-Wallis test nije pokazao statistički značajne razlike, analizom srednjih rangova može se primijetiti da nastavnici osnovnih škola iskazuju veće poteškoće s izazovima e-učenja, dok nastavnici srednjih škola pokazuju veću naklonost prema individulanim preferencijama. Ovaj nalaz se može objasniti time da osnovne škole mogu imati ograničen pristup tehnologiji i manje resursa za podršku e-učenju. To može otežati implementaciju e-učenja i stvoriti dodatne izazove za nastavnike. Prema istraživanju Voogta i sur. (2013), nastavnici u osnovnoj školi često se suočavaju s izazovima u integraciji tehnologije u nastavu zbog nedostatka vremena, resursa i podrške. Učenici u srednjoj školi i visokom obrazovanju obično imaju više iskustva s korištenjem tehnologije i veću samostalnost u učenju. STo drugeolakšava strane,implementaciju dok četvrtina ispitanika (25%) ne brine, 13% o tome uopće nije razmišljalo, a 18% nije sigurno. Slično jee-učenja i kodomogućuje pitanja o važnosti AI alata za budući posao, gdje je odgovorima prisutna velika disperzija. Naime, gotovo polovica smatranastavnicima da suse AIfokusiraju alatina važni,stvaranje dokinteraktivnog ostataki odgovoraangažirajućeg pokazuje različite stupnjeve nesigurnosti ili suprotnog mišljenjasadržaja (GrafikonHew 4)i Brush, 2007).

 

 

GrafikonPrednosti 4

Samoprocjena ispitanika o važnosti AI alata za budući posaoograničenja (%)istraživanja

Ovo istraživanje ima nekoliko ograničenja. Jedno od njih je vrijeme samog provođenja upitnika. Naime, upitnik se provodio pred kraj nastavne godine kada su svi nastavnici i profesori već svakako dodatno opterećeni radnim obvezama, a sigurno i zasićeni popunjavanjem raznih anketa tijekom godine.

rađeno na nivou Republike Hrvatske, ispitanici su iz gotovo svih županija, ali je zastupljenost pojedinih županija izuzetno niska, te se preporučuje da se budućim istraživanjima dodatno aktiviraju ispitanici iz tih županija.

Ovaj mjerni instrument izvorno je napisan na engleskom jeziku, pa je možda u prijevodu došlo do nejasno prevedene čestice za ispitanike, a što je za posljedicu imalo slabiju pouzdanost mjernog instrumenta.

Istraživanje se fokusiralo na stavove nastavnika prirodnih znanosti koji rade na tri razine obrazovanja (osnovna, srednja i visoko obrazovanje). U literaturi nema mnogo radova koji se bave ovom specifičnom populacijom, pa ovo istraživanje doprinosi boljem razumijevanju korištenja e-učenja u nastavi prirodnih znanosti. Istraživanje je pokazalo da pozitivni stavovi nastavnika prema e-učenju dovode do češće i kvalitetnije upotrebe e-učenja u nastavi. Ovaj nalaz je važan jer potiče na razvoj strategija za poboljšanje stavova nastavnika prema e-učenju.

 

Zaključak

Rezultati ovog istraživanja su pokazali da ispitanici imaju uglavnom pozitivne stavove o e-učenju neovisno o spolu, dobi, predmetu iz kojeg drže nastavu ili ustanovi u kojoj rade. Rezultati su pokazali da nastavnici u odnosu na nastavnice daju nešto veću prednost korištenju računala za pripremu lekcija i radije se informiraju o tehnološkim inovacijama. Što se tiče životne dobi, stariji nastavnici su nešto nesigurniji u korištenju računala u odnosu na mlađe kolege. Nešto veća razlika u stavovima prema e-učenju se pokazala kod nastavnika pojedinih predmeta, odnosno, nastavnici kemije i biologije e-učenje smatraju izazovnijim, imaju negativniji stav o korištenju računalnih sustava, te manji interes za inovacije e-učenja i korištenja računala u odnosu na nastavnike matematike i fizike, ali se svi slažu da e-učenje ima dosta prednosti u odnosu na druge metode poučavanja.  Stavovi nastavnika o e-učenju se ne razlikuju u odnosu na ustanovu u kojoj rade.

Istraživanja o stavovima nastavnika o e-učenju koji drže nastavu iz prirodnih područja, a pogotovo usporedba stavova nastavnika po pojedinim predmetima, rijetka su i u stranoj literaturi, a pogotovo na nivou Hrvatske. Budući da kod nas nema istraživanja koja se bave razlikom u stavovima nastavnika u osnovnim školama i visokoobrazovnim ustanovama ovo istraživanje doprinosi  boljem razumijevanju odnosa nastavnika prema e-učenju jer prihvaćanje i korištenje istog uvelike ovisi o njihovim stavovima.

 

Zadnja dva pitanja u upitniku odnosila su se na procjenu motivacije ispitanika za daljnjim učenjem o AI alatima. Dok četvrtina ispitanika navodi da nije zainteresirana, više od polovice (54%) izražava želju naučiti više o AI tehnologiji, njezinim funkcionalnostima, potencijalima i mogućnostima, kao i načinima na koje je moguće koristiti je kao koristan alat. Neki od odgovora na posljednje pitanje otvorenog tipa, „Ako si zainteresiran/a za učenje o AI-u, što je to što te čini znatiželjnim/nom?“, su sljedeći:

 

O4: Činjenica da je to nešto što nam je budućnost (a čak već i sadašnjost) i to da oni koji ne budu znali koristiti alate umjetne inteligencije vrlo brzo neće biti kompetentni.

O5: Ako ću jednom raditi u nekoj od odgojno-obrazovnih ustanova, ja moram moći prepoznati korištenje AI aplikacija, a i sama ih moram dovoljno dobro znati kako bih možda mogla izvući pedagoški potencijal.

O6: Ako ne budem učio o AI budem zastario i neću biti u toku s vremenom.

Zanima me kako potaknuti mlade osobe na odgovorno i učinkovito korištenje alata u svrhu podupiranja njihova učenja.

07: A kao budući nastavnik trebam biti upoznata sa svim prednostima, nedostatcima i načinima za ispravno korištenje AI u nastavi, ali i da mogu podučavati učenike o ispravnom korištenju.

 

RaspravaLiteratura

Rezultati istraživanja prikazani u ovom radu pružaju uvid u stavove, znanje i iskustva studenata Sveučilišta u Zagrebu u vezi s umjetnom inteligencijom i njezinom primjenom u procesu učenja. Istraživanje je pokazalo da studenti uglavnom posjeduju osnovno ili površno razumijevanje umjetne inteligencije i etičkih smjernica vezanih uz njezinu upotrebu. Ipak, većina prepoznaje umjetnu inteligenciju kao koristan alat koji može značajno olakšati svakodnevne aktivnosti i zadatke, ističući potrebu da se koristi na ispravan, etički način. Ovi rezultati ukazuju na to da su studenti svjesni etičkih izazova i potencijalnih rizika povezanih s zloupotrebom AI alata, što se očituje u njihovoj opreznosti u pristupu ovoj tehnologiji. Naime, velik broj studenata izjavljuje da rijetko ili povremeno koristi AI alate, što može biti povezano s njihovim nešto negativnijim stavovima prema korištenju AI alata u učenju i umjetnoj inteligenciji općenito. Primjerice, dio njih ističe sljedeće:

O8: AI je zapravo vrlo opasan za društvo. Ne samo u ekonomskom smislu zauzimanja poslova, već prije svega za ljudske sposobnosti i samostalnost generalno. AI je nova razina tehnologije, koja će nas učiniti još nesposobnijima i hendikepiranima nego što već jesmo da se sami snalazimo, da sami tražimo.

O9: Ako se previše naslonimo na umjetnu inteligenciju svijet postaje automatiziran i maksimalno efikasan te smatram da tako polagano umire kreativnost ljudi.

O10: Utjecat će negativno. Otuđenjem čovjeka od njegove ljudske biti.

O11: Svako korištenje AI-a je pogrešno. Ni sami ne znamo u kojem smjeru ide razvoj niti kako ga se želi usmjeriti. To je igranje s oružjem samouništenja. Tak i tak je već pametnija od nas, samo toga još nije svjesna.

 

NavedeniAgboola, stavoviA. odražavajuK. duboku(2006). zabrinutostAssessing ithe skepticizamawareness studenataand premaperceptions umjetnojof inteligenciji.academic No,staff tain promišljanjausing oe-learning potencijalnotools štetnimfor utjecajimainstructional nadelivery pojedincain ia društvopost-secondary pokazujuinstitution: daA posjedujucase određenu razinu etičke svijesti, što im omogućuje da prepoznaju i analiziraju moguće negativne posljedice primjenestudy. AIThe Innovation Journal: The Public Sector Innovation Journaltehnologije te promišljaju o njeznoj odgovornoj uporabi. Nadalje, studenti prepoznaju korisnost, AI11(3), alata u specifičnim zadacima poput pisanja i analize podataka, što sugerira da ih koriste na način koji je usklađen s njihovim obrazovnim potrebama i ciljevima. Ipak, iako mnogi studenti pokazuju visok stupanj sigurnosti u svojoj sposobnosti učinkovite upotrebe AI alata, još uvijek postoji značajan broj onih koji izražavaju nesigurnost. To ukazuje na potrebu za dodatnom podrškom koja bi povećala povjerenje studenata i uklonila strahove povezane s upotrebom AI alata, čime bi se omogućio njihov učinkovitiji angažman u vlastitom procesu učenja. 1-12.

KadaAlbert, jeL. riječ o preuzimanju odgovornosti u korištenju umjetne inteligencije i odgovora koji se generiraju određenim AI alatima, studenti su također oprezni u svojim odgovorima. Većina ispitanika smatra da tvrtke koje razvijaju AI alate trebaju preuzeti vodeću ulogu u kontroliranju i osiguravanju etičkih standarda. Značajan broj studenata također smatra da bi odgojno-obrazovni sustav trebao imati ključnu ulogu u obrazovanju o odgovornoj primjeni AI-a. Pozitivno je istaknuti da su studenti prepoznali i osobnu odgovornost za etičku upotrebu AI alata. To se jasno vidi u odgovorima na pitanju o ispravnim i pogrešnim primjerima upotrebe AI alata. U tom su pitanju, osim varanja na ispitima i prezentiranja tekstova generiranih pomoću umjetne inteligencije kao vlastitih, naveli i sve situacije u kojima AI alati nanose štetu drugim ljudima ili ugrožavaju njihovo dostojanstvo i privatnost. Zanimljivo je istaknuti da dio studenata vjeruje da bi odgovornost trebale imati i druge, neimenovane institucije, što otvara pitanje o tome tko još može ili treba preuzeti ulogu: međunarodne organizacije, nevladine organizacije ili možda određena profesionalna udruženja.

Nadalje, veći broj studenata izražava zabrinutost zbog privatnosti i sigurnosnih aspekata AI tehnologija, dok manji broj nije razmišljao o tim pitanjima ili nema jasno izraženo mišljenje. Ovo sugerira da studenti prepoznaju rizike povezane s korištenjem AI alata, ali da im je potrebna dodatna podrška kako bi se AI tehnologija mogla primjeniti na siguran i odgovoran način. To im je potrebno omogućiti i zbog njihovog prepoznavanja važnosti AI tehnologije za buduću karijeru, kako bi mogli sigurno i učinkovito integrirati ovu tehnologiju u svoje buduće profesionalno okruženje. Međutim, potrebno je istaknuti da na pitanje o ulozi umjetne inteligencije u njihovoj karijeri postoji određena disperzija odgovora, koja vjerojatno proizlazi iz nesigurnosti studenata o tome kako će AI oblikovati budućnost koja je pred njima, što se može vidjeti u stavovima izraženim u odgovorima na pitanja otvorenog tipa.

Zaključno, rezultati ovog istraživanja naglašavaju potrebu za sustavnom edukacijom koja bi obuhvatila ne samo tehničke aspekte korištenja alata umjetne inteligencije već i njezine etičke dimenzije, s ciljem osnaživanja studenata za odgovorno i svjesno korištenje ove tehnologije. To bi se moglo potaknuti uvođenjem određenih programa AI pismenosti i/ili radionica koji bi studentima omogućili dublje razumijevanje tehničkih i etičkih dimenzija umjetne inteligencije, ali i razviti smjernice za sigurno korištenje AI alata u odgoju i obrazovanju.

 

Zaključak

Kako se umjetna inteligencija sve intenzivnije integrira u odgojno-obrazovne procese i šire društvene okvire, ključno je razvijati i promicati odgovornu i etičnu uporabu AI alata, odnosno razvijati AI pismenost. Time se omogućuje ne samo maksimiziranje prednosti koje umjetna inteligencija nudi, već i minimiziranje potencijalnih rizika povezanih s njezinim sve većim utjecajem na obrazovanje, društvo i svakodnevni život. Iako rezultati istraživanja prikazanih u radu pokazuju da je korištenje umjetne inteligencije kod studenata još uvijek u svojim začecima, ovo je ključan trenutak za usmjeravanje njezine primjene ne samo kao alata za povećanje efikasnosti, već i kao sredstva za unapređenje kvalitete života, očuvanje ljudskih vrijednosti i doprinos rješavanju globalnih izazova. U tom kontekstu, ključno je poticati razvoj AI pismenosti koja će omogućiti odgovorno i etično korištenje ove tehnologije, osiguravajući njezinu integraciju u društvo na način koji promovira zajedničko dobro. Razvijanjem AI pismenosti, mlade generacije bit će bolje pripremljene za suočavanje s izazovima i iskorištavanje mogućnosti koje umjetna inteligencija donosi, ne samo u odgojno-obrazovnom sustavu, već i u budućim profesionalnim i društvenim kontekstima. Zaključno, razvijanjem AI pismenosti može se osigurati ravnoteža između čovjeka i tehnologije kako bi umjetna inteligencija ostala alat koji služi ljudskim potrebama i vrijednostima, a ne faktor koji ih narušava.

 

Literatura

Ashok, M.J., Madan, R., Joha, A. & Sivarajah,Johnson, U.C. S. (2022)2011). EthicalSocioeconomic framework for artificial intelligence status–and digitalgender‐based technologies.differences in students’ perceptions of e‐learning systems. InternationalDecision Sciences Journal of InformationInnovative ManagementEducation, 62.9(3), 421-436. https://doi.org/10.1016/1111/j.ijinfomgt.2021.1024331540-4609.2011.00320.x

Borenstein,Bakkar, I. B., & Ziden, A. A. (2023). Analysis of Perceptions and Insights of E-Learning Implementation in Educational Institutions by Educators, Students, and Parents. International Journal of Academic Research in Progressive Education and Development, 12(4). http://dx.doi.org/10.6007/IJARPED/v12-i4/20191

Bawaneh, A. K. (2021). The satisfaction level of undergraduate science students towards using e-learning and virtual classes in exceptional condition covid-19 crisis. Turkish Online Journal of Distance Education, 22(1), 52-65. DOI:10.17718/tojde.849882

Cai, Z., Fan, X., Du, J. (2017). Gender and attitudes toward technology use: A meta-analysis. Computers & Howard,Education, 105, 1–13. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2016.11.003

Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS quarterly, 319-340. https://doi.org/10.2307/249008

El-Sabagh, H. A. (2021). EmergingAdaptive challengese-learning environment based on learning styles and its impact on development students' engagement. International Journal of Educational Technology in AIHigher and the need for AI ethics education.Education, AI and Ethics, 118(1), 61-65.1-24. https://doi.org/10.1186/s41239-021-00289-4

Hew, K. F., & Brush, T. (2007). Integrating technology into K-12 teaching and learning: Current knowledge gaps and recommendations for future research. Educational technology research and development, 55, 223-252. DOI 10.1007/s11423-006-9022-5

Karimi, P. A., Banihashem, K., & Biemans, H. (2023). Teachers’ attitude towards and experiences with e-learning tools at two universities in different phases of e-learning implementation. International Journal of Technology in Education and Science, 7(4), 571-599. https://doi.org/10.1007/s43681-020-00002-746328/ijtes.487 

Kisanga, D., & Ireson, G. (2016). Test of e-Learning Related Attitudes (TeLRA) scale: Development, reliability and validity study. International Journal of Education and Development using ICT, 12(1).

Chai,Klasnić, C.K., Lasić-Lazić, J., & Seljan, S. (2014). Mjerenje kvalitete integriranog sustava za eučenje na Filozofskom fakultetu u Zagrebu iz perspektive studenata. Informacijska tehnologija u obrazovanju, Lin87-115.

P.

Lin, H. M., Wu, J. Y., Jong,Liang, J. C., Lee, Y. H., Huang, P. C., Kwok, O. M., Dai,& Y.,Tsai, Chiu,C. T.C. (2023). &A Qin, J. (2021). Perceptionsreview of andusing behavioralmultilevel intentions towards learning artificial intelligencemodeling in primarye-learning school students.research. Educational TechnologyComputers & Society, 24Education(3), 89-101.

Chocarro, R.198, Cortiñas, M.104762. & Marcos-Matás, G. (2021). Teachers’ attitudes towards chatbots in education: a technology acceptance model approach considering the effect of social language, bot proactiveness, and users’ characteristics. Educational Studies, 1-19. https://doi:10.1080/03055698.2020.1850426

European Commission, Joint Research Centre (JRC) & Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD) (2021). AI watch, national strategies on artificial intelligence: A European perspective. https://doi.org/10.2760/0691781016/j.compedu.2023.104762

EuropeanMurphy, ParliamentC., & Greenwood, L. (2024)1998). Effective integration of information and communications technology in teacher education. ArtificialJournal Intelligenceof ActInformation Technology for Teacher Education., 7(3), 413-429. Pribavljeno Kolovoz 30, 2024, s https://www.europarl.europa.eu/doceo/document/TA-9-2024-03-13-TOC_EN.htmldoi.org/10.1080/14759399800200039 

Garrett,Nouraey, N.P., Beard, N. & Fiesler,Al-Badi, C.A. (2020)2023). MoreChallenges thanand “If time allows”: The roleproblems of ethicse-learning: inA AIconceptual education. Inframework. ProceedingsElectronic Journal of thee-Learning, AAAI/ACM Conference on AI, Ethics, and Society 21(pp.3), 272-278).188-199. https://doi.org/10.1145/3375627.337586834190/ejel.21.3.2677 

Goldsmith,Plantak J.Vukovac, D., Škara, M., & Burton,Hajdin, E.G. (2017)2018). WhyKorištenje teachingi ethicsstavovi tonastavnika AIo practitionersigrifikaciji isu important.osnovnim Ini srednjim školama. ProceedingsZbornik ofVeleučilišta theu AAAIRijeci, Conference on Artificial Intelligence 6(pp.1), 4836-4840).181-196. https://doi.org/10.1609/aaai.v31i1.11139  

Green, N. (2021). An AI ethics course highlighting explicit ethical agents. In Proceedings of the 2021 AAAI/ACM Conference on AI, Ethics, and Society (pp. 519-524). https://doi.org/10.1145/3461702.346255231784/zvr.6.1.14

Hagendorff,Pynoo, T.B., Tondeur, J., Van Braak, J., Duyck, W., Sijnave, B., & Duyck, P. (2020)2012). TheTeachers' Ethicsacceptance and use of AIan ethics:educational An evaluation of guidelines.portal. MindsComputers and& Machineseducation, 3058(4), 99-120.1308-1317. https://doi.org/10.1007/s11023-020-09517-8 1016/j.compedu.2011.12.026

Holmes W. (2020). Artificial intelligence in education. In A. Tatnall (Ed.), Encyclopedia of education and information technologies (pp. 88-103). Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-030-10576-1_107

HolmesRamírez-Correa, W.P. E., BialikArenas-Gaitán, M.J., & Rondán-Cataluña, F. J. (2015). Gender and Fadelacceptance C.of (2019).e-learning: Artificiala intelligencemulti-group analysis based on a structural equation model among college students in education: promisesChile and implicationsSpain. forPloS teaching and learningone. Center for Curriculum Redesign.

Jobin, A., Ienca, M. & Vayena, E. (2019). The global landscape of AI ethics guidelines. Nature Machine Intelligence, 110(9)10), 389-399.e0140460. https://doi.org/10.1038/s42256-019-0088-21371/journal.pone.0140460

Kuipers,Ribarić, N. (2018). Upotreba informacijsko-komunikacijskih tehnologija u nastavi kemije. Prirodoslovno-matematički fakultet Sveučilišta u Splitu.

Shahmoradi, L., Changizi, V., Mehraeen, E., Bashiri, A., Jannat, B., & Hosseini, M. (2020)2018). PerspectivesThe on ethicschallenges of AI:E-learning Computersystem: science.Higher Ineducational institutions perspective. Journal of education and health promotion, 7. DOI: 10.4103/jehp.jehp_39_18

Sinković, G., & Kaluđerčić, A. (2006). E-učenje-izazov hrvatskom visokom školstvu. Economic research-Ekonomska istraživanja, 19(1), 105-113.

Svalina, V. (2022). Stavovi učitelja i nastavnika prema e-učenju. Zbornik radova Prvog znanstvenog kolokvija Poslijediplomskoga sveučilišnog studija Pedagogija i kultura suvremene škole (ur. Sablić, M; Žižanović, S. I Mirosavljević, A.), Kultura suvremene škole, 206-222.

Šabić, J., Baranović, B., & Rogošić, S. (2022). Teachers' self-efficacy for using information and communication technology: The interaction effect of gender and age. Informatics in education, 21(2), 353-373. DOI: 10.15388/infedu.2022.11

Van Raaij, E. M. D. Dubber, F. Pasquale,, & S.Schepers, DasJ. J. (Eds.)2008). The acceptance and use of a virtual learning environment in China. Computers & education, 50(3), 838-852.The Oxford Handbook of Ethics of AI (pp. 419-441). Oxford University Press. https://doi.org/10.1093/oxfordhb/9780190067397.013.271016/j.compedu.2006.09.001

Lai,Voogt, C.J., L.Knezek, G., Cox, M., Knezek, D., & ten Brummelhuis, A. (2021)2013). ExploringUnder universitywhich students’conditions preferencesdoes forICT AI-have a positive effect on teaching and learning? A call to action. Journal of computer assisted learning environment., Educational Technology & Society, 2429(4)1), 1-15.4-14. doi: 10.1111/j.1365-2729.2011.00453.x  Pribavljeno Kolovoz 29, 2024, s https://www.jstor.org/stable/48629241

Long,Vuksanović, D.I. (2009). Mogućnosti za e-učenje u hrvatskom obrazovnom sustavu. Napredak: Časopis za interdisciplinarna istraživanja u odgoju i obrazovanju, 150(3-4), 451-466.

Wu, H., Wang, Y., & Magerko,Wang, B.Y. (2020)2024). What“To isUse or Not to Use?” A mixed-methods study on the determinants of EFL college learners’ behavioral intention to use AI literacy?in Competenciesthe distributed learning context. International Review of Research in Open and designDistributed considerations. InLearning, Proceedings of the 2020 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems 25(pp.3), 1-16).158-178. https://doi.org/10.1145/3313831.337672719173/irrodl.v25i3.7708

MiaoZhang, F.Q., HolmesLu, W.J., Ronghuai H. & Hui,Zhang, Z.G. (2021). AI and education: guidance for policy-makers. https://doi.org/10.54675/PCSP7350

Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD) (2019). Recommendation of the Council on Artificial Intelligence. PribavljenoRecommender Kolovoz 30, 2024, s https://legalinstruments.oecd.org/en/instruments/OECD-LEGAL-0449

UNESCO (2019). Beijing consensus on artificial intelligence and education. Pribavljeno Kolovoz 29, 2024, s https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000368303 

UNESCO (2022). K-12 AI curricula: a mapping of government-endorsed AI curricula. Pribavljeno Kolovoz 30, 2024, s https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000380602 

United Nations (2022). Principles for the ethical use of artificial intelligenceSystems in the United Nations system. Pribavljeno Kolovoz 30, 2024, s https://unsceb.org/principles-ethical-use-artificial-intelligence-united-nations-system 

Vadakkemulanjanal, G.J., Athira, P., Thomas, A. M., Jose, D., Roy T. V. & Prasad, M. (2024). Impact of digital literacy, use of ai tools and peer collaboration on AI assisted learning: perceptions of the university students. Digital Education Review, 45, 43-49. https://doi.org/10.1344/der.2024.45.43-49

Yeh, H. Y., Tsai, Y. H., Tsai, C. C. & Chang, H. Y. (2019). Investigating students’ conceptions of technology-assisted science learning: A Drawing analysis.E-learning. Journal of ScienceSmart EducationEnvironments and TechnologyGreen Computing, 28(4), 329-340. https://doi:10.1007/s10956-019-9769-1 

Yi, Y. (2021). Establishing the concept of AI literacy: Focusing on competence and purpose. Jahr - European Journal of Bioethics, 12(2), 353-368.76-89. https:http://dx.doi.org/10.21860/j.12.2.820517/jsegc.2020.06

 

	Teaching (Today for) Tomorrow: Bridging the Gap between the Classroom and Reality 3rd International Scientific and Art Conference Faculty of Teacher Education, University of Zagreb in cooperation with the Croatian Academy of Sciences and Arts
ResearchTeachers' onattitudes AIin literacythe field of studentsnatural sciences towards e-learning

Abstract

ThisThe aim of this paper presentswas to examine and analyse the resultsattitudes of abiology, studychemistry, conducted in 2024, aimed at examining students' knowledge, attitudes,mathematics, and habitsphysics regardingteachers towards e-learning with respect to gender, age, and the type of school they work in. The research involved teachers from various parts of the Republic of Croatia (N=208). For the purposes of this research, the original E-learning Attitude Scale was used to examine teachers' attitudes towards the challenges of e-learning, the advantages of e-learning, the use of artificialcomputer intelligence,systems, specificallyand assessingpreferences theirregarding AIe-learning literacy.innovations AIand literacy,computer recognizeduse asin anleisure extensiontime. ofThe digitalquestionnaire literacy,was encompassessupplemented with general information about the abilityteachers to(gender, responsiblyage, subject taught, and effectivelyschool usethey AIwork toolsin). while understanding the ethical implications of their use. The study was conducted with a sample of 210 undergraduate and graduate students from the University of Zagreb, and data were collected through an online survey questionnaire. The central focusresults of the research wasshowed that teachers generally have positive attitudes towards e-learning. Male teachers give slightly more preference to assessusing students'computers for lesson preparation and prefer to learn about technological innovations. Older teachers are less confident in using computers. Chemistry and biology teachers find e-learning more challenging, have a more negative attitude towards the use of computer systems, and have less interest in e-learning innovations and computer use compared to mathematics and physics teachers, but they all agree that e-learning has advantages over other teaching methods. The results of this research contribute to a better understanding of AI technology, its impact on the learning process, the frequency of AI tool use in learning,acceptance and their level of ethical awareness regarding AI technology. The results show that students have not fully integrated AI tools into all aspects of their learning; instead, they use them in a limited scope, recognizing their usefulness for specific tasks such as writing assistance, data analysis, and solving mathematical problems. While students acknowledge the potential benefits that AI tools can offer, their awareness of the ethical use of thesee-learning toolsby remainsteachers. relativelyIt low,is highlightingimportant thethat needteachers are ready to adapt to new circumstances and seek opportunities to improve their e-learning skills, which are crucial for thecreating developmenta ofhigher quality and more modern educational programs focused on the responsible and ethical application of AI technology.process.

Key words:

AIe-learning; tools;e-learning artificialchallenges; intelligence;teaching; contemporaryteachers; education;e-learning educational programs; ethicsadvantages