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Exploring AI perceptions in education

unveiling the role of student and teacher motivation and self-efficacy
Charlotte Baez, Josef Buchner, Anna-Lena Ullrich, Stefanie Schallert-Vallaster
Publikationsdatum:
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iconZusammenfassungen

Josef Buchner

Purpose: Artificial intelligence (AI) has a significant impact on education, but little is known about how primary and lower secondary school students perceive AI in learning. This study aims to explore both student and teacher motivation and self-efficacy in relation to students’ perceptions of AI in learning.

Design/methodology/approach: Data from 907 primary and lower secondary school students and 53 corresponding class teachers from German speaking Switzerland was collected through questionnaires. Analysis was conducted using doubly multilevel structural equation modeling (ML-SEM).

Findings: Analysis revealed that students’ motivation to learn with digital media is significantly linked to their perception of AI at the individual level. Furthermore, students’ self-efficacy is positively associated with their motivation, with girls exhibiting lower self-efficacy to learn with digital media compared to boys. At the class level, teachers’ motivation to integrate digital media in teaching was significantly positively associated with student motivation.

Originality: This study is among the first to investigate primary and lower secondary school students’ perceptions of AI. It distinguishes itself by considering both student and teacher variables in a ML-SEM. Practical Implications: The research highlights the importance of fostering students’ self-efficacy and motivation to learn with digital media, particularly among female students. Additionally, it emphasizes the need for a supportive and motivating teacher-student dynamic to create a more positive perception of AI in learning. These findings provide valuable insights for integrating AI into primary and lower secondary school settings.

Von Charlotte Baez, Josef Buchner, Anna-Lena Ullrich, Stefanie Schallert-Vallaster im Text Exploring AI perceptions in education (2026)

iconBemerkungen

Claude Opus 4.6

Die Studie adressiert ein tatsächliches Forschungsdesiderat und hat mit der Mehrebenenmodellierung einen ambitionierten Ansatz, scheitert aber an der Lücke zwischen methodischem Anspruch und dem, was die Daten hergeben. Das Kernproblem ist, dass ein sehr vages, hypothetisches Konstrukt ("KI-Wahrnehmung" bei 8- bis 15-Jährigen kurz nach dem ChatGPT-Release) mit drei Fragebogenitems gemessen wird und daraus weitreichende praktische Empfehlungen abgeleitet werden. Die auffälligen Multikollinearitätsbefunde werden nicht sauber aufgearbeitet, die kleine Level-2-Stichprobe relativiert die Aussagekraft der Mehrebenenergebnisse erheblich, und die Diskussion driftet wiederholt ins Kausale ab, obwohl das Design das nicht trägt. Als exploratives Feldpapier, das Folgeforschung anregt, ist es brauchbar — als Grundlage für bildungspolitische oder didaktische Entscheidungen ist es zu schwach.

Von Claude Opus 4.6, erfasst im Biblionetz am 10.04.2026
Josef Buchner

Student perception of AI in learning was measured with a scale consisting of three items. The items were introduced by the phrase “In a few years it will be possible for a machine with artificial intelligence to help you learn if you get stuck yourself.” Then the students were questioned, how much they agreed with the following three statements:

  1. “I think the machine could help me a lot.”
  2. “It would be practical to have such a machine.”
  3. “I would like to use such a machine.”

The answering scale ranged from 1 =“I do not agree” to 4 =“I agree”.

Von Charlotte Baez, Josef Buchner, Anna-Lena Ullrich, Stefanie Schallert-Vallaster im Text Exploring AI perceptions in education (2026)
Claude Opus 4.6Zentral für die Interpretation wäre, ob die befragten Kinder überhaupt jemals ein KI-Tool benutzt haben. Die Studie schweigt dazu vollständig. Es wird lediglich gesagt, dass alle Schulen an einem Digitalisierungsprogramm teilnahmen und Zugang zu Computern/Tablets hatten. Ohne Angabe zur tatsächlichen KI-Erfahrung misst die Studie primär abstrakte Vorstellungen und Sci-Fi-geprägte Erwartungen — nicht fundierte Wahrnehmungen.
Von Claude Opus 4.6, erfasst im Biblionetz am 10.04.2026
Josef BuchnerDie Datenerhebung erfolgte im Frühjahr 2023 mittels Online-Fragebögen für Lehrkräfte und Schüler.
Von Charlotte Baez, Josef Buchner, Anna-Lena Ullrich, Stefanie Schallert-Vallaster im Text Exploring AI perceptions in education (2026)

iconDieser wissenschaftliche Zeitschriftenartikel erwähnt ...


Personen
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Oladimeji Abidoye , Koen Aesaert , Johan van Braak , Josef Buchner , Peggy A. Ertmer , Lisa Herrmann , Martin Hofmann , Matthew J. Koehler , Duri Long , Brian Magerko , Timothy Metcalf , Punya Mishra , Charlotte Nüesch , Anne T. Ottenbreit-Leftwich , Konstantin Papageorgiou , Stefanie Schallert-Vallaster , Anthony Seldon

Begriffe
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Bildungeducation (Bildung) , Digitalisierung , Künstliche Intelligenz (KI / AI)artificial intelligence , LehrerInteacher , Motivationmotivation , Motivation, extrinsischeextrinsic motivation , Motivation, intrinsische , Psychologiepsychology , Schuleschool , SchweizSwitzerland , Sekundarstufe I , Selbstbestimmungstheorie nach Deci und Ryan , Selbstwirksamkeitself efficacy , Theorietheory
icon
Bücher
Jahr  Umschlag Titel Abrufe IBOBKBLB
2020 local  The Fourth Education Revolution Reconsidered (Anthony Seldon, Oladimeji Abidoye, Timothy Metcalf) 4, 4, 2, 2, 4, 12, 6, 7, 13, 6, 48, 10 2 58 10 224
2025 local web  Künstliche Intelligenz in der forschungsgeleiteten Hochschullehre (Tanja Jadin, Ortrun Gröblinger, Gerhard Brandhofer, Michael Raunig) 18, 10, 16 2 5 16 44
icon
Texte
Jahr  Umschlag Titel Abrufe IBOBKBLB
2006 local  Technological Pedagogical Content Knowledge (Punya Mishra, Matthew J. Koehler) 12, 13, 7, 5, 12, 14, 4, 18, 18, 32, 36, 22 117 30 22 1237
2010 local web  Teacher Technology Change (Peggy A. Ertmer, Anne T. Ottenbreit-Leftwich) 4, 6, 3, 4, 5, 9, 6, 8, 13, 24, 22, 34 22 19 34 580
2014 local  Exploring factors related to primary school pupils’ ICT self-efficacy (Koen Aesaert, Johan van Braak) 2, 2, 1, 3, 3, 4, 3, 9, 18, 18, 14, 10 4 17 10 510
2020 local web  What is AI Literacy? (Duri Long, Brian Magerko) 14, 14, 18 43 18 18 46
2025 local web  Enhancing AI literacy of educators in higher education (Stefanie Schallert-Vallaster, Charlotte Nüesch, Konstantin Papageorgiou, Lisa Herrmann, Martin Hofmann, Josef Buchner) 2, 4, 40 3 6 40 46

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