Công nghệ mới và yêu cầu mới đối với quản trị nhà trường
Trí tuệ nhân tạo đang mở rộng đáng kể khả năng hỗ trợ dạy học. Công nghệ này có thể giúp giáo viên tìm kiếm tư liệu, thiết kế học liệu, xây dựng nhiệm vụ học tập, gợi ý phản hồi, phân hóa hoạt động và hỗ trợ một số quyết định chuyên môn. Tuy nhiên, trong giáo dục, một công cụ có nhiều tiềm năng không tự động tạo ra đổi mới. Giá trị của công nghệ chỉ được xác lập khi nó được đặt trong mục tiêu dạy học rõ ràng, được giáo viên thẩm định bằng chuyên môn và được nhà trường quản lí bằng những nguyên tắc phù hợp.
Khác với nhiều công nghệ giáo dục trước đây, trí tuệ nhân tạo không chỉ hỗ trợ thao tác hoặc trình bày nội dung. Công nghệ này tham gia sâu hơn vào quá trình tạo lập tri thức, xử lí thông tin và đề xuất phương án sư phạm. Vì vậy, khi trí tuệ nhân tạo đi vào lớp học, giáo viên không chỉ đối diện với câu hỏi “dùng như thế nào”, mà còn phải trả lời các vấn đề khó hơn: nội dung do công cụ tạo ra có đáng tin cậy hay không, có phù hợp với mục tiêu bài học hay không, dữ liệu học sinh có được bảo vệ hay không, việc sử dụng công cụ trong đánh giá có bảo đảm công bằng hay không và trách nhiệm cuối cùng thuộc về ai.
Các tài liệu quốc tế về trí tuệ nhân tạo trong giáo dục đã nhấn mạnh đồng thời cả triển vọng và thách thức của công nghệ này. Trí tuệ nhân tạo có thể hỗ trợ lập kế hoạch bài học, phát triển học liệu, phân hóa nhiệm vụ và cung cấp phản hồi thích ứng (Luckin & Holmes, 2016; Akgun & Greenhow, 2022). Tuy nhiên, việc sử dụng trí tuệ nhân tạo trong giáo dục cũng đặt ra yêu cầu nghiêm túc về đạo đức, quyền riêng tư, tính minh bạch, thiên lệch dữ liệu và trách nhiệm nghề nghiệp (Schiff, 2022; Khreisat et al., 2024). Chính vì vậy, ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong trường học không thể được xem là một hoạt động kĩ thuật đơn thuần, mà là một vấn đề quản trị chuyên môn.
Một khảo sát định lượng với 141 giáo viên trong hệ thống giáo dục công lập Israel cho thấy giáo viên có nhận thức tương đối tích cực về trí tuệ nhân tạo, nhưng mức độ sử dụng thực tế trong dạy học thấp hơn đáng kể. Điểm trung bình về nhận thức của giáo viên đạt 2,60 trên thang bốn điểm, trong khi mức độ sử dụng đạt 2,20. Kết quả này phản ánh khoảng cách giữa thái độ tích cực và hành vi nghề nghiệp: giáo viên có thể nhìn thấy tiềm năng của công nghệ, nhưng chưa hẳn đã đưa công cụ ấy vào những hoạt động có yêu cầu sư phạm cao như thiết kế bài học, tổ chức đánh giá hoặc điều chỉnh tiến trình học tập của học sinh (Chassida, 2026).
Đáng chú ý, giáo viên có xu hướng sử dụng trí tuệ nhân tạo nhiều hơn cho các nhiệm vụ hỗ trợ cá nhân, chẳng hạn tìm kiếm tư liệu môn học hoặc mở rộng nội dung tri thức. Trong khi đó, những hoạt động gắn trực tiếp với thiết kế dạy học và đánh giá học sinh có tần suất thấp hơn. Điều này cho thấy ở giai đoạn đầu, trí tuệ nhân tạo thường được tiếp cận như một công cụ hỗ trợ công việc, chưa trở thành một phần ổn định của đổi mới sư phạm. Đây là điểm cần được nhìn nhận thận trọng: sử dụng công nghệ nhiều hơn không đồng nghĩa với nâng cao chất lượng giáo dục, nếu công nghệ chưa được gắn với mục tiêu dạy học và chưa được kiểm soát bằng chuẩn mực chuyên môn.
Nhận thức của giáo viên: Nền tảng gần nhất của hành vi sử dụng công nghệ
Để lí giải vì sao giáo viên sử dụng hoặc chưa sử dụng trí tuệ nhân tạo, các mô hình chấp nhận công nghệ cung cấp một khung tham chiếu quan trọng. Mô hình chấp nhận công nghệ của Davis nhấn mạnh hai yếu tố cơ bản: nhận thức về tính hữu ích và nhận thức về sự dễ sử dụng (Davis, 1989). Theo cách tiếp cận này, một công nghệ chỉ có khả năng đi vào thực hành khi người dùng tin rằng công nghệ đó giúp cải thiện công việc và có thể sử dụng trong điều kiện thực tế.
Các mô hình mở rộng sau đó, như Lí thuyết thống nhất về chấp nhận và sử dụng công nghệ, bổ sung thêm các yếu tố như kì vọng hiệu quả, mức độ thuận tiện, ảnh hưởng xã hội và điều kiện hỗ trợ (Venkatesh et al., 2003). Phiên bản mở rộng UTAUT2 tiếp tục nhấn mạnh vai trò của điều kiện hỗ trợ, động lực sử dụng, cảm nhận về lợi ích và thói quen trong các bối cảnh tổ chức (Venkatesh et al., 2012). Khi đặt vào nhà trường, các mô hình này cho thấy hành vi sử dụng công nghệ không chỉ phụ thuộc vào cá nhân giáo viên, mà còn chịu ảnh hưởng từ văn hóa tổ chức, sự hỗ trợ chuyên môn và thông điệp quản lí.
Với trí tuệ nhân tạo, nhận thức của giáo viên không chỉ là đánh giá về sự tiện lợi. Đó là nhận định nghề nghiệp về giá trị sư phạm, tính phù hợp với chương trình, mức độ tin cậy của đầu ra và trách nhiệm của người dạy đối với học sinh. Một công cụ có thể giúp soạn tài liệu nhanh hơn, nhưng giáo viên vẫn phải cân nhắc liệu tài liệu đó có chính xác, có phù hợp với trình độ học sinh, có phục vụ mục tiêu bài học và có bảo đảm chuẩn mực đánh giá hay không. Vì vậy, nhận thức về trí tuệ nhân tạo trong giáo dục là sự kết hợp giữa hiểu biết công nghệ, năng lực chuyên môn và đạo đức nghề nghiệp.
Dữ liệu thực nghiệm cho thấy nhận thức của giáo viên là yếu tố dự báo mạnh nhất đối với mức độ sử dụng trí tuệ nhân tạo trong dạy học. Trong mô hình hồi quy, nhận thức về trí tuệ nhân tạo có hệ số dự báo tích cực và có ý nghĩa thống kê đối với hành vi sử dụng; mô hình giải thích 38,1% phương sai của mức độ sử dụng. Khi nhận thức của giáo viên được đưa vào mô hình, các yếu tố như trình độ học vấn, thu nhập, kinh nghiệm giảng dạy và lãnh đạo nhà trường không còn trực tiếp dự báo hành vi sử dụng. Kết quả này phù hợp với các mô hình chấp nhận công nghệ, đồng thời cho thấy giáo viên chỉ đưa công cụ vào lớp học khi họ nhìn thấy giá trị nghề nghiệp và tính chính đáng sư phạm của công cụ đó (Chassida, 2026).
Từ đây có thể thấy, muốn thúc đẩy trí tuệ nhân tạo trong giáo dục không thể chỉ dừng ở việc cung cấp nền tảng, tài khoản hoặc hướng dẫn thao tác. Điều quan trọng là giúp giáo viên hiểu công nghệ có thể phục vụ mục tiêu dạy học nào, giới hạn sử dụng ở đâu, cần kiểm chứng đầu ra ra sao và giáo viên phải chịu trách nhiệm như thế nào đối với học liệu, phản hồi hoặc nhiệm vụ học tập được hỗ trợ bởi công cụ.
Vai trò dẫn dắt của lãnh đạo nhà trường: Từ quản lí triển khai đến kiến tạo điều kiện chuyên môn
Giáo viên không đưa ra quyết định nghề nghiệp trong khoảng trống. Họ làm việc trong một môi trường có chương trình, quy chế chuyên môn, văn hóa tổ chức, sự hỗ trợ đồng nghiệp, kì vọng của phụ huynh và trách nhiệm đối với học sinh. Vì vậy, việc giáo viên có sử dụng trí tuệ nhân tạo hay không không chỉ phụ thuộc vào năng lực cá nhân, mà còn phụ thuộc vào việc nhà trường có tạo được sự rõ ràng, tin cậy và hỗ trợ cần thiết hay không.
Trong bối cảnh đó, lãnh đạo nhà trường giữ vai trò đặc biệt quan trọng. Hiệu trưởng không chỉ là người phân công, giám sát hoặc ban hành kế hoạch ứng dụng công nghệ. Với trí tuệ nhân tạo, lãnh đạo nhà trường cần giúp giáo viên hiểu mục tiêu sử dụng, xác định nguyên tắc chuyên môn, tạo điều kiện thử nghiệm, tổ chức trao đổi học thuật trong tổ chuyên môn và xây dựng quy tắc chung về dữ liệu, học liệu, đánh giá, trách nhiệm nghề nghiệp. Đây là vai trò kiến tạo điều kiện cho đổi mới, thay vì chỉ quản lí việc thực hiện kế hoạch.
Trong lí thuyết lãnh đạo giáo dục, thuật ngữ “lãnh đạo chuyển đổi” thường được dùng để chỉ phong cách lãnh đạo nhấn mạnh tầm nhìn, động lực, khuyến khích đổi mới, hỗ trợ chuyên môn và phát triển niềm tin trong tổ chức. Nếu diễn đạt gần với văn phong quản lí giáo dục ở Việt Nam, có thể hiểu đây là lãnh đạo kiến tạo thay đổi: không chỉ điều hành công việc hằng ngày, mà còn dẫn dắt nhà trường thích ứng với những yêu cầu mới. Các tài liệu trước đây cho thấy “lãnh đạo chuyển đổi” có liên quan đến sự cởi mở của giáo viên trước đổi mới, mức độ tự tin nghề nghiệp và sự sẵn sàng sử dụng công nghệ trong dạy học (Afshari et al., 2009; Schmitz et al., 2023; Özdemir et al., 2024).
Kết quả khảo sát cho thấy “lãnh đạo chuyển đổi” có liên hệ tích cực với nhận thức của giáo viên về trí tuệ nhân tạo. Những giáo viên cảm nhận được sự hỗ trợ, khuyến khích ý tưởng mới và đồng hành giải quyết khó khăn từ lãnh đạo nhà trường thường có nhận thức tích cực hơn về trí tuệ nhân tạo. Tuy nhiên, lãnh đạo không trực tiếp quyết định mức độ sử dụng công nghệ khi đã tính đến nhận thức của giáo viên. Phát hiện này rất quan trọng: lãnh đạo nhà trường không thể tạo ra đổi mới bền vững bằng mệnh lệnh hành chính; vai trò thực chất của lãnh đạo là tạo điều kiện để niềm tin nghề nghiệp của giáo viên có thể chuyển thành thực hành trong lớp học (Chassida, 2026).
Phân tích sâu hơn cho thấy “lãnh đạo chuyển đổi” điều tiết mối quan hệ giữa nhận thức và hành vi sử dụng trí tuệ nhân tạo. Khi giáo viên làm việc trong môi trường có lãnh đạo hỗ trợ đổi mới, nhận thức tích cực về trí tuệ nhân tạo dễ chuyển thành hành vi sử dụng hơn. Ngược lại, nếu môi trường lãnh đạo thiếu sự nâng đỡ, giáo viên dù nhìn thấy giá trị của công nghệ vẫn có thể thận trọng, trì hoãn hoặc chỉ sử dụng ở phạm vi cá nhân. Như vậy, lãnh đạo nhà trường không thay thế quyết định chuyên môn của giáo viên, nhưng tạo ra điều kiện tổ chức để quyết định ấy được thực hiện một cách có trách nhiệm.
Khoảng cách giữa nhận thức và thực hành: Bài toán của văn hóa nhà trường
Khoảng cách giữa nhận thức tích cực và mức độ sử dụng thực tế không nên được hiểu giản đơn là giáo viên thiếu kĩ năng công nghệ. Nhiều giáo viên có thể đã biết đến trí tuệ nhân tạo, đã thử dùng và đã nhận thấy một số lợi ích. Tuy nhiên, để đưa công cụ vào dạy học, họ cần nhiều hơn khả năng thao tác. Họ cần một hệ quy chiếu chuyên môn đủ rõ để xác định khi nào nên sử dụng, sử dụng vào mục đích gì, kiểm tra đầu ra như thế nào và xử lí trách nhiệm ra sao nếu sản phẩm chưa phù hợp.
Những câu hỏi ấy không thể được giải quyết bằng một vài buổi tập huấn kĩ thuật. Chúng cần được đưa vào sinh hoạt chuyên môn thường xuyên của nhà trường. Tổ chuyên môn cần cùng phân tích một kế hoạch bài học có sử dụng trí tuệ nhân tạo, đánh giá một bộ câu hỏi do công cụ hỗ trợ tạo ra, đối chiếu sản phẩm với mục tiêu bài học, chuẩn đầu ra và đặc điểm học sinh. Cán bộ quản lí cần thống nhất nguyên tắc về dữ liệu học sinh, học liệu số, đánh giá, trích dẫn và trách nhiệm nghề nghiệp. Chỉ khi đó, trí tuệ nhân tạo mới có thể trở thành năng lực sư phạm tập thể, thay vì là trải nghiệm riêng lẻ của một số giáo viên.
Điểm đáng chú ý là trí tuệ nhân tạo không làm giảm vai trò của giáo viên. Trái lại, công nghệ này làm cho vai trò ấy trở nên phức tạp hơn. Giáo viên không chỉ là người soạn tài liệu, mà còn là người lựa chọn, thẩm định, biên tập, điều chỉnh và chịu trách nhiệm về sản phẩm cuối cùng. Một đoạn nội dung do công cụ tạo ra có thể mạch lạc nhưng vẫn cần được kiểm tra về độ chính xác; một câu hỏi có thể đúng về hình thức nhưng chưa phù hợp với mục tiêu bài học; một gợi ý đánh giá có thể tiện dụng nhưng vẫn cần được đối chiếu với chuẩn mực công bằng và yêu cầu chương trình.
Vì vậy, năng lực số của giáo viên trong thời đại trí tuệ nhân tạo không thể chỉ được hiểu là khả năng sử dụng công cụ. Đó còn là năng lực chuyên môn trong lựa chọn học liệu, kiểm chứng thông tin, bảo vệ dữ liệu, thiết kế hoạt động học tập và giải thích lí do sử dụng công nghệ trong từng tình huống giáo dục. Nếu lãnh đạo nhà trường chỉ quan tâm đến việc giáo viên có dùng công cụ hay không, quá trình triển khai dễ trở thành hình thức. Nếu lãnh đạo quan tâm đến chất lượng bài học, trách nhiệm chuyên môn và tác động đối với học sinh, trí tuệ nhân tạo mới có thể trở thành nguồn lực cải thiện giáo dục.
Gợi mở cho giáo dục Việt Nam: Đưa trí tuệ nhân tạo vào nhà trường bằng năng lực lãnh đạo và chuẩn mực chuyên môn
Đối với Việt Nam, việc đưa trí tuệ nhân tạo vào giáo dục cần được đặt trong bối cảnh chuyển đổi số quốc gia, đổi mới giáo dục và phát triển nguồn nhân lực. Quyết định số 749/QĐ-TTg ngày 03 tháng 6 năm 2020 phê duyệt Chương trình Chuyển đổi số quốc gia đến năm 2025, định hướng đến năm 2030, xác định chuyển đổi số là định hướng quan trọng để phát triển Chính phủ số, kinh tế số và xã hội số. Trong lĩnh vực giáo dục, Quyết định số 131/QĐ-TTg ngày 25 tháng 01 năm 2022 phê duyệt Đề án tăng cường ứng dụng công nghệ thông tin và chuyển đổi số trong giáo dục và đào tạo giai đoạn 2022–2025, định hướng đến năm 2030, tạo căn cứ trực tiếp cho việc phát triển học liệu số, nền tảng số, quản lí giáo dục trên môi trường số và nâng cao năng lực số trong toàn ngành.
Bên cạnh đó, Quyết định số 127/QĐ-TTg ngày 26 tháng 01 năm 2021 ban hành Chiến lược quốc gia về nghiên cứu, phát triển và ứng dụng trí tuệ nhân tạo đến năm 2030, đặt trí tuệ nhân tạo trong định hướng phát triển khoa học, công nghệ và năng lực cạnh tranh quốc gia. Gần đây, Nghị quyết số 57-NQ/TW ngày 22 tháng 12 năm 2024 của Bộ Chính trị về đột phá phát triển khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số quốc gia tiếp tục nhấn mạnh yêu cầu tăng cường sự lãnh đạo, hoàn thiện thể chế, phát triển nguồn nhân lực, hạ tầng, dữ liệu và công nghệ chiến lược. Những căn cứ này cho thấy việc sử dụng trí tuệ nhân tạo trong giáo dục Việt Nam không nên diễn ra tự phát, mà cần được quản lí như một nội dung của đổi mới nhà trường, phát triển đội ngũ và bảo đảm chất lượng giáo dục.
Trước hết, cần chuyển trọng tâm từ tập huấn sử dụng công cụ sang bồi dưỡng năng lực sư phạm trong môi trường có trí tuệ nhân tạo. Giáo viên không chỉ cần biết thao tác trên một nền tảng cụ thể, mà cần được chuẩn bị để xác định mục tiêu dạy học trước khi sử dụng công cụ, kiểm tra độ tin cậy của nội dung, điều chỉnh học liệu theo đặc điểm học sinh, bảo vệ dữ liệu cá nhân và lựa chọn mức độ sử dụng phù hợp với từng hoạt động giáo dục. Các chương trình bồi dưỡng nên tích hợp nội dung về thiết kế bài học, kiểm tra đánh giá, đạo đức nghề nghiệp và an toàn dữ liệu, thay vì tách trí tuệ nhân tạo thành một chuyên đề kĩ thuật riêng lẻ.
Thứ hai, cần đưa năng lực lãnh đạo kiến tạo thay đổi vào bồi dưỡng cán bộ quản lí giáo dục. Hiệu trưởng, phó hiệu trưởng và tổ trưởng chuyên môn cần được chuẩn bị để dẫn dắt đối thoại chuyên môn về trí tuệ nhân tạo, chứ không chỉ quản lí thiết bị hoặc theo dõi kế hoạch ứng dụng công nghệ. Cán bộ quản lí cần biết cách xây dựng tầm nhìn sử dụng trí tuệ nhân tạo trong nhà trường, lựa chọn phạm vi thử nghiệm phù hợp, hỗ trợ giáo viên phân tích tình huống sư phạm, xây dựng quy tắc sử dụng công cụ và đánh giá tác động đối với chất lượng dạy học.
Thứ ba, mỗi cơ sở giáo dục cần xây dựng hướng dẫn sử dụng trí tuệ nhân tạo theo hướng ngắn gọn, khả thi và thường xuyên cập nhật. Hướng dẫn này cần làm rõ những nhóm việc giáo viên có thể sử dụng trí tuệ nhân tạo để hỗ trợ, những nội dung bắt buộc phải kiểm chứng, những loại dữ liệu không được đưa vào công cụ, nguyên tắc ghi nhận sự hỗ trợ của trí tuệ nhân tạo trong học liệu, trách nhiệm của giáo viên đối với sản phẩm cuối cùng và cách xử lí sản phẩm học tập của học sinh có sử dụng công cụ. Mục tiêu không phải là tạo thêm văn bản hành chính, mà là xây dựng điểm tựa chuyên môn giúp giáo viên yên tâm hơn khi thực hành.
Thứ tư, cần tổ chức cộng đồng học tập chuyên môn trong nhà trường về trí tuệ nhân tạo. Giáo viên nên được cùng nhau phân tích một kế hoạch bài học có sử dụng công cụ, cùng đánh giá một bộ câu hỏi do công cụ hỗ trợ tạo ra, cùng nhận diện điểm cần chỉnh sửa và cùng xây dựng tiêu chí chất lượng. Khi giáo viên học từ tình huống thật, trí tuệ nhân tạo sẽ được tiếp cận như một phần của chuyên môn dạy học, không phải như một xu hướng công nghệ bên ngoài nhà trường.
Thứ năm, cần gắn việc sử dụng trí tuệ nhân tạo với bảo đảm chất lượng giáo dục. Nhà trường không nên đánh giá hiệu quả chuyển đổi số chỉ bằng số lượng nền tảng được sử dụng, số buổi tập huấn hoặc số sản phẩm công nghệ được tạo ra. Những thông tin đó cần thiết, nhưng chưa phản ánh đầy đủ giá trị giáo dục. Điều quan trọng hơn là công cụ có giúp giáo viên thiết kế bài học tốt hơn không, có hỗ trợ học sinh học tập hiệu quả hơn không, có làm cho phản hồi học tập kịp thời và có chất lượng hơn không, có giảm tải hợp lí cho giáo viên không và có bảo đảm các chuẩn mực về dữ liệu, đánh giá, trách nhiệm nghề nghiệp hay không.
Thứ sáu, các cơ sở đào tạo giáo viên cần đưa nội dung trí tuệ nhân tạo vào chương trình đào tạo theo hướng gắn với phương pháp dạy học bộ môn, kiểm tra đánh giá và đạo đức nghề nghiệp. Sinh viên sư phạm cần được chuẩn bị để hiểu tác động của trí tuệ nhân tạo đối với tri thức, học liệu, quan hệ dạy học và trách nhiệm của giáo viên. Nếu nội dung này chỉ được bổ sung sau khi giáo viên đã ra trường, quá trình thích ứng sẽ chậm và thiếu nền tảng. Ngược lại, nếu được tích hợp từ đào tạo ban đầu, giáo viên tương lai sẽ có khả năng tiếp cận công nghệ một cách tỉnh táo, có căn cứ sư phạm và phù hợp với yêu cầu đổi mới giáo dục.
Trí tuệ nhân tạo có thể hỗ trợ nhiều công đoạn trong dạy học, nhưng không thể tự tạo ra chất lượng giáo dục. Công nghệ chỉ trở thành giá trị sư phạm khi được dẫn dắt bởi mục tiêu giáo dục rõ ràng, được giáo viên thẩm định bằng chuyên môn và được nhà trường bảo đảm bằng văn hóa tổ chức có trách nhiệm. Vì vậy, bài toán đưa trí tuệ nhân tạo vào lớp học trước hết là bài toán lãnh đạo nhà trường: lãnh đạo để giáo viên hiểu đúng, dám thử nghiệm, biết kiểm chứng và có đủ điểm tựa nghề nghiệp khi sử dụng công nghệ. Khi nhà trường làm tốt vai trò kiến tạo điều kiện, trí tuệ nhân tạo không chỉ là công cụ mới trong lớp học, mà trở thành cơ hội để nâng cao chất lượng dạy học, phát triển năng lực giáo viên và củng cố trách nhiệm giáo dục trong bối cảnh số.
Tài liệu tham khảo
Afshari, M., Bakar, K. A., Luan, W. S., Samah, B. A., & Fooi, F. S. (2009). Technology and school leadership. Technology, Pedagogy and Education, 18(2), 235–248.
Akgun, S., & Greenhow, C. (2022). Artificial intelligence in education: Addressing ethical challenges in K–12 settings. AI and Ethics, 2(3), 431–440.
Bryant, D. A., & Walker, A. (2024). Principal-designed structures that enhance middle leaders’ professional learning. Educational Management Administration & Leadership, 52(2), 435–454.
Chassida, Y. (2026). Transformational leadership as a contextual enabler of teachers’ AI use. Education Sciences, 16(4), 572.
Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS Quarterly, 13(3), 319–340.
Fullan, M. (2016). The elusive nature of whole system improvement in education. Journal of Educational Change, 17(4), 539–544.
Galdames-Calderón, M. (2023). Distributed leadership: School principals’ practices to promote teachers’ professional development for school improvement. Education Sciences, 13(7), 715.
Karakose, T., & Tülübas, T. (2024). School leadership and management in the age of artificial intelligence: Recent developments and future prospects. Educational Process: International Journal, 13(1), 7–14.
Khreisat, M. N., Khilani, D., Rusho, M. A., Karkkulainen, E. A., Tabuena, A. C., & Uberas, A. D. (2024). Ethical implications of AI integration in educational decision making: Systematic review. Educational Administration: Theory and Practice, 30(5), 8521–8527.
Luckin, R., & Holmes, W. (2016). Intelligence unleashed: An argument for AI in education. UCL Knowledge Lab.
Özdemir, S., Sezgin, F., Kılınç, A. Ç., Erdoğan, O., & Turan Bora, H. (2024). Unveiling the associations between principal self-efficacy, openness to change and transformational leadership: The mediating role of well-being. Journal of Educational Administration, 62(5), 528–544.
Schiff, D. (2022). Education for AI, not AI for education: The role of education and ethics in national AI policy strategies. International Journal of Artificial Intelligence in Education, 32(3), 527–563.
Schmitz, M. L., Antonietti, C., Consoli, T., Cattaneo, A., Gonon, P., & Petko, D. (2023). Transformational leadership for technology integration in schools: Empowering teachers to use technology in a more demanding way. Computers & Education, 204, 104880.
Venkatesh, V., Morris, M. G., Davis, G. B., & Davis, F. D. (2003). User acceptance of information technology: Toward a unified view. MIS Quarterly, 27(3), 425–478.
Venkatesh, V., Thong, J. Y., & Xu, X. (2012). Consumer acceptance and use of information technology: Extending the unified theory of acceptance and use of technology. MIS Quarterly, 36(1), 157–178.
Zhang, C., Schießl, J., Plößl, L., Hofmann, F., & Gläser-Zikuda, M. (2023). Acceptance of artificial intelligence among pre-service teachers: A multigroup analysis. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 20(1), 49.
