Effects of a Multi-Component AI-Supported Experiential Learning Environment on Pre-Service Teachers’ Self-Efficacy, Occupational Anxiety, Professional Attitudes, and Reality Shock Expectations
这项随机对照研究发现，为期八周的多组件人工智能支持体验式学习环境显著提高了职前教师的课堂管理自我效能感并降低了其职业焦虑，尽管这些增益在45天后的随访中并未持续，且在现实冲击预期或职业态度方面未观察到显著影响。
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从学生到教师的转变很少是一条直线。这是一个充满高涨期望与陡峭学习曲线的过渡期，在这里，在大学课堂中所学的理论往往会与学校日常生活中混乱且不可预测的现实发生碰撞。这种预期与经验之间的差距是教育领域一个众所周知的现象，通常被称为“现实冲击”（reality shock）。在这一时刻，新教师意识到，管理一个拥有二十五个独特个性的教室、处理行政事务以及应对家长，所需的技能与仅仅掌握学科知识是完全不同的。伴随这种冲击而来的还有一种被称为“职业焦虑”的特定担忧，即担心自己不够优秀或在情况出错时不知所措。为了度过这一转型期，未来的教师需要的不仅仅是知识；他们还需要管理课堂的能力信心，以及一种能够应对工作需求的掌控感。
几十年来，教师教育项目一直试图通过实践来弥补这一差距，但寻找一种既能模拟真实学校压力，又不会有伤害实际学生的风险的安全且真实的途径一直很困难。近来，教育工作者转向技术寻求帮助，探索人工智能是否可以作为这一学习过程中的引导者或伙伴。研究人员提出的问题是：一个精心设计的数字环境——一个结合了课程、现实情景和智能反馈的环境——是否真的能改变未来教师对其即将从事的职业的感觉？这样的工具能否提升他们的信心，降低他们的焦虑，并为他们应对职业中不可避免的突发状况做好准备？
来自土耳其几所大学的研究团队通过对近440名应届师范生进行一项新型多部分学习系统的测试，致力于回答这个问题。这些学生正处于毕业并进入职场的边缘，使他们成为研究准备程序效果的理想群体。研究人员将学生分为两组：一组使用新的AI支持系统，另一组则继续进行标准的大学课程学习。实验组在为期八周的时间里，参与了一个数字平台，该平台提供从土耳其教育体系到危机管理等主题的模块化课程。至关重要的是，这不仅仅是阅读任务。该系统包含了基于案例的模拟，学生需要在其中面对真实的课堂问题并做出决策。当他们遇到困难或想要更深入理解某个概念时，可以向AI驱动的数字助手寻求即时的、定制化的指导。他们还接受了人类导师的反馈，并且必须通过自我评估以证明自己在进入下一阶段前已掌握了相关材料。
研究人员在三个时间点测量了学生的情感：在为期八周的项目开始前、项目结束后立即，以及45天后。他们考察了四个具体方面：学生对管理课堂的信心程度、对未来工作的焦虑程度、对教学职业的态度积极程度，以及他们对“现实冲击”的预期程度。结果显示，使用AI系统的组别表现出明显的、积极的变化，但这种变化仅是暂时的。在八周结束后，这些学生报告称，与对照组相比，他们在处理课堂管理方面的能力感显著增强，对未来角色的焦虑感也显著降低。AI助手和实践模拟似乎赋予了他们一种掌控感，并提供了一种无需恐惧即可练习困难情境的方式。
然而，故事并未就此结束。当研究人员在45天后再次对学生进行追踪时，最初的提升已经消退。由于缺乏持续的支持，使用该系统的组别在信心提升和焦虑降低方面，与未使用该系统的组别相比，已不再具有统计学上的显著差异。这表明，虽然数字环境在提供短期安全网和练习场方面是有效的，但一旦脱离了结构化的支持，这些益处并不能持久。使用该系统的学生在对教学职业的普遍态度上并未表现出显著变化，他们对“现实冲击”的预期也并未发生太大改变。研究人员指出，态度和根深蒂固的预期往往是由更广泛的社会和制度因素（如工作保障和工作条件）塑造的，而一个短期的数字课程无法轻易改变这些因素。同样，对于无法应对现实世界的感受，或者说“现实冲击”，通常只有在教师真正步入课堂并面对全副责任的重担时，才能得到真正的缓解。
研究结论认为，当人工智能被编织进由模拟、课程和人类指导组成的丰富体系中时，它可以成为为未来教师提供领先优势的强大工具。它可以帮助他们练习决策并减轻眼前的恐惧。然而，这些收益随时间流逝的事实提醒我们，技术本身并不是一个永久的解决方案。要真正让一名教师为职业做好准备，这些数字体验必须成为一段更长、更持续旅程的一部分，其中包含现实世界的实践和持续的支持。数字助手可以提供一个允许犯错并学习的安全空间，但面对现实世界的信心，可能仍需要通过实际经验的持续强化来实现。
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