通过人工智能变革全球学前教育：应对师资短缺、不平等与早期学习质量差距

一项针对澳大利亚悉尼 22 名学前教育从业者（8 名园长、14 名教师）的质性研究，探讨了人工智能在学前教育中应对师资压力、不平等与质量挑战的潜力及负责任使用的条件。研究采用解释主义质性设计与半结构化面对面访谈，经归纳主题分析提炼出六大相互关联主题：人力与运营挑战、AI 认知与准备度、AI 是教师支持而非替代、AI 与公平、AI 与学习质量、负责任的 AI 采纳。参与者认为 AI 可支持计划、文档记录、翻译、行政与个性化学习，从而释放时间用于有意义的师幼互动；但强调 AI 无法解决结构性师资短缺，也不能取代教师在关系、专业与儿童保护方面的角色。研究贡献在于将人力、公平、学习质量与负责任 AI 采纳整合进单一学前教育实证框架，并指出以人为本的实施必要性。