基于SEIR模型的教师人工智能教育技术采纳动态量化研究：以尼日利亚为例

本研究针对尼日利亚教育环境中教师对人工智能教育技术(AIED)采纳的动态过程，创新性地应用流行病学SEIR(Susceptible-Exposed-Infective-Recovered)模型进行量化分析。研究人员通过建立包含"未认知(S)""认知(E)""采纳(I)"和"中断使用(R)"四阶段的数学模型，结合敏感性分析和数值模拟，揭示了教师流失率(μ)、认知转化率(σ)和资源可用性(τ)等关键参数对AIED采纳的影响机制。研究发现高流失率会导致采纳者数量先降后升的双相变化，而资源供给不足是导致中断使用的主要因素。该研究为发展中国家教育技术政策制定提供了量化决策工具，对促进AIED可持续发展具有重要意义。

　　

在数字化转型浪潮中，人工智能教育技术(AIED)正深刻重塑全球教育生态。从自适应学习系统到智能评估工具，AIED为个性化教学提供了前所未有的可能性。然而在尼日利亚等发展中国家，AIED的推广面临独特挑战——基础设施薄弱、教师数字素养参差不齐、专业发展支持不足等问题交织，形成阻碍技术落地的"最后一公里"困境。更关键的是，传统技术采纳理论如技术接受模型(TAM)和整合型技术接受模型(UTAUT)难以捕捉教师群体在资源约束环境下的动态决策过程，亟需建立更贴合发展中国家实际的分析框架。

南非比勒陀利亚大学(University of South Africa)数学教育系的Musa Adekunle Ayanwale领衔的研究团队独辟蹊径，将流行病学经典SEIR模型创造性应用于教育技术采纳研究。这项发表在《Scientific Reports》的研究通过数学建模揭示了尼日利亚教师AIED采纳的动态规律，为破解技术推广难题提供了量化依据。研究团队构建的四室模型将教师群体划分为：未认知群体(S)、认知群体(E)、采纳者(I)和中断使用者(R)，通过系统考察群体间的转化动力学，首次实现了对资源约束环境下技术采纳过程的精准刻画。

研究采用数学建模与数值模拟相结合的方法。基于尼日利亚约200万教师的宏观数据，建立包含关键参数μ(教师流失率)、σ(认知到采纳转化率)、τ(资源约束导致的中断率)的非线性常微分方程组。通过稳定性分析和Lyapunov函数证明模型解的收敛性，计算基本再生数R₀量化技术传播潜力，并开展全局敏感性分析识别关键驱动因素。数值模拟采用Runge-Kutta法求解方程组，直观展示不同参数场景下的群体动态变化。

研究结果部分呈现了丰富发现：

1. 教师流失率(μ)的影响：高流失率(μ=0.3)导致未认知群体初期快速下降但后期反弹，呈现"V"型曲线（见图2）。认知群体则持续衰减（见图3），而采纳者数量呈现"断崖式"下降（见图4）。这表明教师队伍不稳定会严重破坏技术传播连续性。

2. 认知转化率(σ)的作用：当σ从0.1提升至0.3时，认知群体规模在50个时间单位内缩减80%（见图7），采纳者数量则实现快速增长（见图8）。这验证了加强教师培训可有效加速技术扩散。

3. 资源约束(τ)的效应：资源短缺(τ=0.05)导致采纳者向中断使用者的转化率提高5倍（见图12），而充足的资源(τ=0.01)可使80%采纳者维持使用状态。这表明持续的资源投入是防止技术弃用的关键。

4. 敏感性分析显示：基本再生数R₀对认知转化率(σ)和初始感染率(β₂)最敏感，敏感指数分别达+0.61和+0.39（见表1）。这为干预策略的优先级排序提供了依据。

5. 全局稳定性证明：当R₀>1时，系统存在全局渐近稳定的地方病平衡点（见公式28）。这意味着一旦技术传播达到临界规模，即可形成自我维持的采纳生态。

研究结论部分强调，该模型突破了传统技术采纳理论的静态局限，首次实现了对发展中国家教育技术扩散动态过程的量化预测。三个关键启示尤为突出：首先，教师流失造成的"人才断层"需要通过导师制和同伴支持网络来缓冲；其次，"认知-采纳"转化通道的拓宽依赖情景化培训而非单纯技术灌输；最后，资源供给必须与教师专业发展形成"组合拳"，避免陷入"投入-废弃"的恶性循环。这些发现为制定符合发展中国家国情的AIED推广策略提供了理论基石。

该研究的创新价值体现在三个方面：方法论上，开创性地将SEIR模型应用于教育技术扩散研究，建立了跨学科研究范式；实践上，开发的预测模型可模拟不同政策干预下的技术采纳轨迹，支持数据驱动的教育决策；理论上，提出的"资源-稳定-转化"三维分析框架，丰富了技术采纳研究的语境化内涵。正如作者指出，未来研究需通过纵向追踪验证模型预测效度，并纳入政策冲击等外生变量，使模型更好地服务于教育数字化转型的战略需求。