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  1. Pubblicazioni

Acceptance of Generative Artificial Intelligence in education: Preliminary evidence on the Italian TAM-GenAI Scale = L’accettazione dell’intelligenza artificiale generativa nella didattica: evidenze preliminari sulla versione italiana della scala TAM-GenAI

Articolo
Data di Pubblicazione:
2026
Citazione:
(2026). Acceptance of Generative Artificial Intelligence in education: Preliminary evidence on the Italian TAM-GenAI Scale = L’accettazione dell’intelligenza artificiale generativa nella didattica: evidenze preliminari sulla versione italiana della scala TAM-GenAI [journal article - articolo]. In FORM@RE. Retrieved from https://hdl.handle.net/10446/331685
Abstract:
L’accettazione dell’intelligenza artificiale generativa nella didattica: evidenze preliminari sulla versione italiana della scala TAM-GenAI. L’intelligenza artificiale generativa sta trasformando le pratiche didattiche e valutative, sollevando interrogativi sulle modalità con cui gli insegnanti la interpretano e adottano. Nel quadro del Teacher Change e del Technology Acceptance Model, proponiamo una prima analisi della versione italiana della scala TAM-GenAI. Abbiamo somministrato un questionario a 198 docenti in formazione iniziale nel Nord Italia e condotto un’analisi fattoriale confermativa per dati ordinali; sono state esaminate affidabilità, validità convergente e discriminante, affiancate da analisi strutturali esplorative e modelli di mediazione. I risultati evidenziano buona coerenza interna e validità convergente soddisfacente. La struttura teorica a sei fattori risulta parzialmente supportata; gli indici di fit convenzionali sono adeguati; lo studio offre un primo adattamento dello strumento e ne evidenzia al contempo la potenzialità.
Tipologia CRIS:
1.1.01 Articoli/Saggi in rivista - Journal Articles/Essays
Elenco autori:
Giganti, Marco; Baroni, Federica; Barabanti, Paolo; Lazzari, Marco
Autori di Ateneo:
BARONI Federica
GIGANTI Marco
LAZZARI Marco
Link alla scheda completa:
https://aisberg.unibg.it/handle/10446/331685
Link al Full Text:
https://aisberg.unibg.it/retrieve/handle/10446/331685/972733/26_122_17_19737GigantiEtAl.pdf
Pubblicato in:
FORM@RE
Journal
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