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.

Giganti, M., Baroni, F., Barabanti, P., Lazzari, M., Acceptance of Generative Artificial Intelligence in education: Preliminary evidence on the Italian TAM-GenAI Scale, <<FORM@RE>>, 2026; 26 (1): 249-266. [doi:10.36253/form-19737] [https://hdl.handle.net/10807/343822]

Acceptance of Generative Artificial Intelligence in education: Preliminary evidence on the Italian TAM-GenAI Scale

Giganti, Marco;Barabanti, Paolo;Lazzari, Marco
2026

Abstract

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.
2026
Italiano
Giganti, M., Baroni, F., Barabanti, P., Lazzari, M., Acceptance of Generative Artificial Intelligence in education: Preliminary evidence on the Italian TAM-GenAI Scale, <<FORM@RE>>, 2026; 26 (1): 249-266. [doi:10.36253/form-19737] [https://hdl.handle.net/10807/343822]
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