Bob Bernard and Richard Schmid awarded SSHRC Grant to study generative AI in K-12 education

Bridging research, practice, and teacher preparation

The project builds on prior research showing that technology enhances learning only when it is effectively integrated into pedagogy. As generative AI tools rapidly enter classrooms, the team aims to better understand how teachers are using these tools and under what conditions they are most effective. The research has three core objectives:

• To conduct a systematic review of current research on K–12 teachers’ use of generative AI
• To examine the role of teacher self-efficacy as both a predictor and outcome of AI use
• To analyze how Canadian pre-service teacher education programs are preparing future educators to work with AI

By combining these strands, the project will generate evidence-based recommendations for both teacher education programs and professional development initiatives.

A focus on self-efficacy and real-world application

A central focus of the study is teacher self-efficacy. Existing research suggests that teachers who feel well prepared are more likely to integrate new tools in meaningful ways.

The project emphasizes that preparation goes beyond theoretical knowledge. Teachers must have opportunities to engage directly with AI tools, navigating their complexities in authentic classroom contexts.

An evolving and timely research agenda

Methodologically, the team will employ an “agile” systematic review approach, combining meta-analysis and qualitative synthesis to track emerging research over the course of the project. This will be complemented by a national survey of teacher education programs across Canada.

Together, these efforts aim to move beyond speculative claims about “transformative” AI by grounding discussions in empirical evidence. The project will explore not only whether AI is having an impact in K–12 education, but under what conditions it can support meaningful learning.

A collaborative research team

In addition to Bernard and Schmid, the project brings together a highly experienced and complementary research team. Rana M. Tamim, an Affiliate Research Professor at Concordia University and a specialist in educational technology, contributes extensive expertise in systematic reviews, teacher preparation, and qualitative and quantitative research methods. Her work on technology integration and adaptive expertise in teaching, along with her leadership in accredited teacher education programs, strengthens the project’s focus on how educators are prepared to engage with emerging tools like AI. Margaret (Gretchen) Wentzell Lowerison, a collaborator, and instructor in Bishop’s University’s Teacher Certification Program, offers front-line insight into Canadian pre-service teacher education, particularly in relation to AI use in classrooms. Amédée Marchand Martella, another collaborator, an Assistant Professor at the University of Georgia, contributes expertise in educational and cognitive psychology, research methods, and advanced evidence synthesis.

This new grant reinforces CSLP’s ongoing commitment to advancing research that connects learning, technology, and practice in meaningful and socially responsible ways.

Bernard et Schmid obtiennent une subvention Savoir du CRSH pour étudier l’IA générative en éducation primaire et secondaire

Deux chercheurs du Centre d’études sur l’apprentissage et la performance (CEAP) de l’Université Concordia ont obtenu une nouvelle subvention Savoir du Conseil de recherches en sciences humaines (CRSH) afin d’examiner comment l’intelligence artificielle générative transforme l’enseignement et la formation des enseignant(e)s.

Dirigé par Robert M. Bernard et Richard F. Schmid, ce projet de trois ans intitulé A Systematic Review of K–12 Teachers' Use of Generative AI Tools, a Survey of Canadian Teacher Education Programs' Treatment of the Topic, and the Relationship of Teachers' Self-Efficacy in Pre-service Education and In-service Practice réunit une équipe interdisciplinaire de chercheur(euse)s et de collaborateur(trice)s pour explorer l’une des questions les plus pressantes en éducation contemporaine : comment l’IA peut soutenir de manière significative l’enseignement et l’apprentissage.

À la croisée de la recherche, de la pratique et de la formation

Le projet s’appuie sur des travaux antérieurs montrant que la technologie améliore l’apprentissage uniquement lorsqu’elle est intégrée efficacement à la pédagogie. Alors que les outils d’IA générative font leur entrée rapide dans les salles de classe, l’équipe cherche à mieux comprendre comment les enseignant(e)s les utilisent et dans quelles conditions ils sont les plus efficaces. La recherche poursuit trois objectifs principaux :

• réaliser une revue systématique des recherches actuelles sur l’utilisation de l’IA générative par les enseignant(e)s du primaire et du secondaire
• examiner le rôle du sentiment d’efficacité personnelle des enseignant(e)s comme facteur prédictif et comme résultat de l’utilisation de l’IA
• analyser la manière dont les programmes canadiens de formation initiale préparent les futur(e)s enseignant(e)s à travailler avec l’IA

En combinant ces axes, le projet produira des recommandations fondées sur des données probantes à l’intention des programmes de formation des enseignant(e)s et des initiatives de développement professionnel.

Un accent sur le sentiment d’efficacité personnelle et l’application concrète

Un élément central de l’étude est le sentiment d’efficacité personnelle des enseignant(e)s. Les recherches existantes indiquent que les enseignant(e)s qui se sentent bien préparé(e)s sont plus susceptibles d’intégrer de nouveaux outils de manière pertinente.

Le projet souligne que la préparation ne se limite pas aux connaissances théoriques. Les enseignant(e)s doivent avoir l’occasion d’interagir directement avec les outils d’IA et d’en explorer les complexités dans des contextes authentiques en classe.

Un programme de recherche évolutif et opportun

Sur le plan méthodologique, l’équipe adoptera une approche de revue systématique « agile », combinant méta-analyse et synthèse qualitative afin de suivre l’évolution des recherches tout au long du projet. Cette démarche sera complétée par une enquête nationale sur les programmes de formation des enseignant(e)s au Canada.

Dans son ensemble, le projet vise à dépasser les affirmations spéculatives entourant une IA dite « transformative » en ancrant les discussions dans des données empiriques. Il s’agira non seulement de déterminer si l’IA a un impact en éducation primaire et secondaire, mais aussi dans quelles conditions elle peut soutenir un apprentissage significatif.

Une équipe de recherche collaborative

En plus de Bernard et Schmid, le projet réunit une équipe de recherche complémentaire et hautement expérimentée. Rana M. Tamim, professeure de recherche affiliée à l’Université Concordia et spécialiste des technologies éducatives, apporte une expertise approfondie en revues systématiques, en formation des enseignant(e)s ainsi qu’en méthodes de recherche qualitatives et quantitatives. Ses travaux sur l’intégration des technologies et l’expertise adaptative en enseignement, combinés à son expérience de direction de programmes accrédités de formation des enseignant(e)s, renforcent l’attention portée à la préparation des éducateur(trice)s face aux outils émergents comme l’IA. Margaret (Gretchen) Wentzell Lowerison, collaboratrice et chargée de cours au programme de certification en enseignement de l’Université Bishop’s, offre une perspective de terrain sur la formation initiale des enseignant(e)s au Canada, notamment en ce qui concerne l’usage de l’IA en classe. Amédée Marchand Martella, également collaborateur et professeur adjoint à l’Université de la Géorgie, contribue par son expertise en psychologie de l’éducation et cognitive, en méthodologie de recherche et en synthèse avancée des données probantes.

Cette nouvelle subvention renforce l’engagement du CEAP à faire progresser des recherches qui relient apprentissage, technologies et pratiques de manière significative et socialement responsable.