Page 157 - Razvoj kompetenc prihodnosti v pedagoških študijskih programih
P. 157
Uporaba umetne inteligence med osnovnošolskimi učitelji
smo opravili preizkus Kolmogorov-Smirnova, ki je pokazal, da spremenljivke
odstopajo od normalne porazdelitve, saj se je povsod pokazala statistično
značilna razlika (p < 0,05), zato smo za primerjavo več neodvisnih vzorcev
uporabili neparametrični Kruskal-Wallisov preizkus. Naredili smo tudi parne
primerjave z Bonferronijevo korekcijo.
Rezultati
Pogostost uporabe umetne inteligence
Največji delež osnovnošolskih učiteljev je navedel, da umetno inteligenco
uporablja včasih (1–3-krat na mesec), sledijo tisti, ki jo uporabljajo redko (≤
10-krat na leto) ali pogosto (1–3-krat na teden). Manjši delež jo uporablja zelo
pogosto (≥ 4-krat na teden), medtem ko desetina udeležencev poroča, da
umetne inteligence v zadnjih 12 mesecih niso uporabili niti enkrat. Rezultati
nakazujejo, da umetna inteligenca v vsakdanji praksi večine osnovnošolskih
učiteljev še ni redno prisotna, temveč se uporablja pretežno občasno (pre-
glednica 2).
Rezultat Kruskal-Wallisovega preizkusa kaže, da v pogostosti uporabe
umetne inteligence obstajajo statistično značilne razlike med učitelji raz-
Preglednica 2 Pogostost uporabe umetne inteligence med osnovnošolskimi učitelji
N M SD Pogostost uporabe (f )
() () () () () ()
Umetna inteligenca , , , , , , , ,
Opombe N – numerus, M – aritmetična sredina, SD – standardni odklon, f – odstotna frekvenca;
(1) zelo pogosto, (2) pogosto, (3) včasih, (4) redko, (5) nikoli, (6) skupaj.
Preglednica 3 Pogostost uporabe umetne inteligence med osnovnošolskimi učitelji
glede na njihovo področje poučevanja
Predmetno področje N R KW
2
Umetna Razredni pouk , χ = ,;
inteligenca Matematika, naravoslovje, tehnika , p < ,
Jeziki ,
Računalništvo ,
Šport ,
Družboslovje ,
Umetnost ,
DSP, RAP, pod. bivanje in druge oblike varstva ,
2
Opombe N – numerus, R – povprečje rangov, KW – Kruskal-Wallisov preizkus, χ – hi-kvadrat, p –
stopnja značilnosti.
157
