Fatores que afetam a aceitação e o uso da IA por parte dos futuros professores de inglês como língua estrangeira da Indonésia - Firdaus, Rangga; Habibi, Akhmad; Hendra, Robi; Fauzee, Mohd Sofian Omar; Oktaria, Sheren Dwi; Sofwan, Muhammad; Alqahtani, Turki Mesfer (Texto Livre, 2025)
A integração da inteligência artificial no ensino de idiomas, particularmente para futuros professores de inglês como língua estrangeira (EFL), apresenta desafios e oportunidades únicos. Esta pesquisa busca estender o modelo de aceitação de tecnologia (TAM) integrando o conhecimento pedagógico tecnológico e o conhecimento de conteúdo (TPACK) para prever intenções comportamentais e o uso real de tecnologias de IA em um contexto de EFL. Empregando modelagem de equações estruturais de mínimos quadrados parciais, a amostra consistiu de 436 futuros professores de EFL. Os resultados mostraram que a facilidade de uso percebida impacta a utilidade percebida (β = 0,674) e as atitudes (β = 0,387). A utilidade percebida afeta as atitudes (β = 0,452) e a intenção comportamental da IA (β = 0,216). A variável atitudes influencia a intenção comportamental da IA (β = 0,206). O conteúdo tecnológico e o conhecimento pedagógico tecnológico contribuem para o TPACK (β = 0,278, β = 0,311). O TPACK impacta a intenção comportamental da IA (β = 0,350) e o uso da IA (β = 0,557). Ao estender o TAM com o TPACK, este estudo oferece insights sobre como otimizar a adoção da IA entre futuros educadores de línguas, promovendo práticas de ensino inovadoras que aprimoram as experiências de aprendizagem de línguas para os alunos. O estudo atual abrange duas áreas dos Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS): qualidade do ensino superior na área de inglês como língua estrangeira (ODS 4 - Educação de Qualidade) e transformação digital na educação (ODS 17 - Parcerias para os Objetivos).