AI模擬教學支援準教師備課 91名師範生的前後評估
研究以91名小學教育師範生進行準實驗，44人使用聊天機械人練習備課、模擬教學並接收AI回饋，47人為未接受介入的對照組。八次模擬前後評估顯示，介入組整體備課能力改善，尤其在設計例題及提出深入問題方面，教學知識與教學自我效能亦有提升。研究採非隨機分組，結果反映這項師訓安排的表現，仍須配合真實課堂經驗檢視。
Zhetysu University、Central Asian Innovation University
RESEARCH
教育研究
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校情與資源差距如何影響準科學教師運用AI
研究訪談10名南非生命科學準教師，探討不同社經背景學校的實習經驗如何影響其AI教學準備度。資源較充裕學校的實習者，通常有較多科技接觸及信心；資源不足學校的實習者則較關注基建限制、學生取用機會與公平問題。作者指出，忽略情境差異的AI整合可能延續教育不公，師資培訓應提供因應不同校情的支援，培養批判運用AI的能力。
University of Pretoria、Mahasarakham University等
師訓先討論再用AI：家校個案中的專業判斷
研究在西班牙兩所大學，讓103名小學師訓生依次接受理論教學、合作分析家校個案、運用AI及批判反思。問卷及反思顯示，學生認為AI能及時提供方向、製作較切合需要的材料及提出不同方案，同時肯定無AI討論對深入反思、同理心及自主的作用。研究只有一組，活動次序及合作方式亦有改變，未能分離AI本身的作用或確立倫理能力提升的因果效果。
Catholic University of Murcia、Comillas Pontifical University
師訓AI工作坊：自信提升之後，仍要檢視教案與專業判斷
研究以設計為本方法發展師訓生的生成式AI素養課程，先由14名教育碩士生試行，再由29名師訓生參與評估。工作坊結合工具實作、教學設計、倫理和批判反思，並分析問卷、教案及反思材料。參與者的AI能力自我效能有所提升，亦更關注以教育及倫理角度使用工具。研究沒有隨機對照組，結果主要涉及自評和課程作品，未證明長期任教或學生成效。
University of Oulu（芬蘭）、Thanh Do University／VNU University of Education, National University-Hanoi（出版頁聯列；越南）等
準教師AI專題課：接受程度提高，焦慮未見明顯改變
研究在師訓的專題準備課程加入人工智能工具，以單組前後測比較34名準教師的創新傾向、人工智能焦慮、態度及接受程度。課後態度和接受程度顯著提高，效果量分別為0.64及0.70；創新傾向只有較小轉變，主要見於意見領導，焦慮則未見顯著改變。由於沒有對照組，結果只能描述參加者在課程前後的變化，未能排除其他學習經驗和時間因素。
Kırıkkale University
準教師用AI設計數學探究：自評有何轉變？
研究在2024／25學年上學期比較兩組各九名準教師，探討生成式人工智能融入數學探究學習後的表現。參加者運用工具設計個別化數學活動，課末評估主要採用學習成果自評。人工智能組的批判思考自評較高，差異達統計顯著；解難和書面溝通的組間差異則未達顯著。研究人數少，結果主要反映課末自我評價，不能直接推算客觀能力的進步幅度。
香港教育大學
準教師用ChatGPT備課，能否辨認數學錯誤？
研究讓中學數學準教師先自行擬寫微格教學教案，再要求ChatGPT處理相同的解題及備課工作，並分析他們對生成內容的反思。參與者大致能辨認教學設計的不足，例如重複、偏重教師講授，以及忽略學生需要；但判斷數學內容時較不準確，有時把錯誤解答當成另一種解法。結果呈現教學判斷與學科判斷的差異，未直接評估教案在真實課堂中的成效。
Queens College, City University of New York
準教師解數學題時，會否跟隨ChatGPT的錯誤？
研究邀請11名準教師運用ChatGPT解答四道數學題，分析對話紀錄及訪談，了解其數學知識、提示技巧，以及判斷工具準確性的能力。每道題目均出現正確與錯誤答案；當工具提供錯解，部分參與者亦跟隨出錯，並有高估或低估工具能力的情況。分析亦發現提示技巧有所不足。研究限於少量參與者及特定任務，未能概括所有準教師的表現。
Julius-Maximilians-Universität Würzburg