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人工智能准备度、STARA意识对人工智能增强科研创新的影响——基于信息资源管理学科的调查
1
作者
李洪晨
赵星
《图书馆论坛》
2025年第10期118-128,共11页
随着人工智能驱动的科学研究兴起,有必要探究科研人员借助人工智能增强科研创新行为的影响因素和创新增强模式。文章通过偏最小二乘法的结构方程模型分析,探究人工智能准备度、创造性自我效能、威胁认知、STARA意识和人工智能增强科研...
随着人工智能驱动的科学研究兴起,有必要探究科研人员借助人工智能增强科研创新行为的影响因素和创新增强模式。文章通过偏最小二乘法的结构方程模型分析,探究人工智能准备度、创造性自我效能、威胁认知、STARA意识和人工智能增强科研创新之间的关联。结果显示,人工智能准备度、STARA意识与人工智能增强科研创新之间呈显著正相关关系,人工智能准备度和STARA意识越高的科研人员人工智能增强科研创新程度越高;人工智能威胁认知与科研人员STARA意识之间存在显著正向关系;科研人员的STARA意识低于企业员工;创造性自我效能在人工智能准备度与人工智能增强科研创新之间存在中介效应。
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关键词
人工智能
STARA意识
人工智能准备度
压力认知评价模型
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职称材料
预见学习的未来:人工智能学习准备度的框架研制及实践进路
被引量：
7
2
作者
李世瑾
王成龙
顾小清
《中国电化教育》
CSSCI
北大核心
2022年第10期79-88,96,共11页
为人工智能的未来做好准备是推进教育生态高质量、可持续发展的关键抓手。然而,学习者应提前做出哪些准备?学界尚缺乏科学完善的标准和依据。鉴于此,该研究采用文献元分析、德尔菲和层次分析法,遵照“确定指标体系→计算指标权重”的研...
为人工智能的未来做好准备是推进教育生态高质量、可持续发展的关键抓手。然而,学习者应提前做出哪些准备?学界尚缺乏科学完善的标准和依据。鉴于此,该研究采用文献元分析、德尔菲和层次分析法,遵照“确定指标体系→计算指标权重”的研制流程,确立了人工智能学习准备度的指标结构及各指标权重。研究结果显示,4个一级指标权重依次为:智能能力准备(0.5184)>智能知识准备(0.1850)>技术思维准备(0.1603)>智能条件与支持(0.1363)。10个二级指标权重依次为:非认知能力(0.3911)>认知能力(0.1273);软知识(0.1460)>硬知识(0.0390);人机协同思维(0.0679)>主动转变思维(0.0553)>计算思维(0.0213)>设计思维(0.0158);智能化投入(0.1019)>社会性支持(0.0345)。36个三级指标中,排在前三位的是:智能心智知识(0.1228)>智能志趣(0.1134)>技术焦虑管理(0.0815)。基于度量结果,为增强人工智能学习的充分就绪性,提出未来优化方向:管理技术焦虑,提升学习者的非认知能力;重视情意心智,增长学习者的智能软知识;适应人机协同,转变学习者的智能化思维;优化制度保障,调动学习者的主动性心态。
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关键词
未来学习
人工智能
学习
准备
度
评价指标体系
实践进路
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职称材料
共富背景下城乡教共体学习者GAI准备度研究
被引量：
2
3
作者
李艳
李翠欣
翟雪松
《中国电化教育》
CSSCI
北大核心
2024年第9期51-59,121,共10页
教育促进共同富裕是教育领域战略性课题,技术赋能是促进城乡教共体有效协同的重要方式。当前城乡教育资源分布不均,促进教育公平和建立精准长效的教育帮扶迫在眉睫。自2022年底以来,生成式人工智能(GAI)的出现引发全球高度关注,它为学...
教育促进共同富裕是教育领域战略性课题,技术赋能是促进城乡教共体有效协同的重要方式。当前城乡教育资源分布不均,促进教育公平和建立精准长效的教育帮扶迫在眉睫。自2022年底以来,生成式人工智能(GAI)的出现引发全球高度关注,它为学生学习方式和教师教学形态的变革提供了全新的思路,也对城乡教共体结对学校学生的协作学习提出新的挑战。因此,探讨城乡学生利用GAI进行协作学习的预先准备情况对于后续城乡教共体在智能时代更好地协同发展具有重要意义。本研究以浙江省7对城乡教共体的10所小学为研究对象,基于比格斯“3P”学习理论,构建了学习者GAI准备度(Readiness)的影响因素模型。研究发现:整体而言,优势校学生在GAI准备度方面得分均值高于弱势校学生,女生高于男生,高年级学生高于低年级学生;移情关注和预期确认是影响城乡教共体学习者GAI准备度最重要的两个因素;预期确认、双师教学质量和系统质量通过移情关注、自我呈现或师生互动公平感中介GAI准备度。本研究从多维中介视角切入,探索了学习者GAI准备度及影响因素;在此基础上,在实践层面上提出了GAI融入城乡教共体教学的几点建议。
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关键词
教育共富
城乡教育共同体
生成式
人工智能准备度
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职称材料
题名
人工智能准备度、STARA意识对人工智能增强科研创新的影响——基于信息资源管理学科的调查
1
作者
李洪晨
赵星
机构
南京大学信息管理学院
出处
《图书馆论坛》
2025年第10期118-128,共11页
基金
国家社会科学基金重大项目“人工智能颠覆性应用的社会影响与信息治理研究”(项目编号:23&ZD224)研究成果。
文摘
随着人工智能驱动的科学研究兴起,有必要探究科研人员借助人工智能增强科研创新行为的影响因素和创新增强模式。文章通过偏最小二乘法的结构方程模型分析,探究人工智能准备度、创造性自我效能、威胁认知、STARA意识和人工智能增强科研创新之间的关联。结果显示,人工智能准备度、STARA意识与人工智能增强科研创新之间呈显著正相关关系,人工智能准备度和STARA意识越高的科研人员人工智能增强科研创新程度越高;人工智能威胁认知与科研人员STARA意识之间存在显著正向关系;科研人员的STARA意识低于企业员工;创造性自我效能在人工智能准备度与人工智能增强科研创新之间存在中介效应。
关键词
人工智能
STARA意识
人工智能准备度
压力认知评价模型
Keywords
artificial intelligence
STARA Awareness
artificial intelligence readiness
stress cognition evalua⁃tion model
分类号
G203 [文化科学]
TP18 [文化科学—传播学]
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职称材料
题名
预见学习的未来:人工智能学习准备度的框架研制及实践进路
被引量：
7
2
作者
李世瑾
王成龙
顾小清
机构
华东师范大学教育信息技术学系
出处
《中国电化教育》
CSSCI
北大核心
2022年第10期79-88,96,共11页
基金
2019年度国家社会科学基金重大项目“人工智能促进未来教育发展研究”(项目编号:19ZDA364)阶段性研究成果。
文摘
为人工智能的未来做好准备是推进教育生态高质量、可持续发展的关键抓手。然而,学习者应提前做出哪些准备?学界尚缺乏科学完善的标准和依据。鉴于此,该研究采用文献元分析、德尔菲和层次分析法,遵照“确定指标体系→计算指标权重”的研制流程,确立了人工智能学习准备度的指标结构及各指标权重。研究结果显示,4个一级指标权重依次为:智能能力准备(0.5184)>智能知识准备(0.1850)>技术思维准备(0.1603)>智能条件与支持(0.1363)。10个二级指标权重依次为:非认知能力(0.3911)>认知能力(0.1273);软知识(0.1460)>硬知识(0.0390);人机协同思维(0.0679)>主动转变思维(0.0553)>计算思维(0.0213)>设计思维(0.0158);智能化投入(0.1019)>社会性支持(0.0345)。36个三级指标中,排在前三位的是:智能心智知识(0.1228)>智能志趣(0.1134)>技术焦虑管理(0.0815)。基于度量结果,为增强人工智能学习的充分就绪性,提出未来优化方向:管理技术焦虑,提升学习者的非认知能力;重视情意心智,增长学习者的智能软知识;适应人机协同,转变学习者的智能化思维;优化制度保障,调动学习者的主动性心态。
关键词
未来学习
人工智能
学习
准备
度
评价指标体系
实践进路
Keywords
future learning
Artificial Intelligence learning readiness
evaluation index system
practical approach
分类号
G434 [文化科学—教育技术学]
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职称材料
题名
共富背景下城乡教共体学习者GAI准备度研究
被引量：
2
3
作者
李艳
李翠欣
翟雪松
机构
浙江大学教育学院
出处
《中国电化教育》
CSSCI
北大核心
2024年第9期51-59,121,共10页
基金
国家社会科学基金教育学重大项目“新发展阶段教育促进共同富裕研究”(项目编号:VFA220003)阶段性研究成果。
文摘
教育促进共同富裕是教育领域战略性课题,技术赋能是促进城乡教共体有效协同的重要方式。当前城乡教育资源分布不均,促进教育公平和建立精准长效的教育帮扶迫在眉睫。自2022年底以来,生成式人工智能(GAI)的出现引发全球高度关注,它为学生学习方式和教师教学形态的变革提供了全新的思路,也对城乡教共体结对学校学生的协作学习提出新的挑战。因此,探讨城乡学生利用GAI进行协作学习的预先准备情况对于后续城乡教共体在智能时代更好地协同发展具有重要意义。本研究以浙江省7对城乡教共体的10所小学为研究对象,基于比格斯“3P”学习理论,构建了学习者GAI准备度(Readiness)的影响因素模型。研究发现:整体而言,优势校学生在GAI准备度方面得分均值高于弱势校学生,女生高于男生,高年级学生高于低年级学生;移情关注和预期确认是影响城乡教共体学习者GAI准备度最重要的两个因素;预期确认、双师教学质量和系统质量通过移情关注、自我呈现或师生互动公平感中介GAI准备度。本研究从多维中介视角切入,探索了学习者GAI准备度及影响因素;在此基础上,在实践层面上提出了GAI融入城乡教共体教学的几点建议。
关键词
教育共富
城乡教育共同体
生成式
人工智能准备度
Keywords
education co-rich
urban and rural education community
generative AI readiness
分类号
G434 [文化科学—教育技术学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
人工智能准备度、STARA意识对人工智能增强科研创新的影响——基于信息资源管理学科的调查
李洪晨
赵星
《图书馆论坛》
2025
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职称材料
2
预见学习的未来:人工智能学习准备度的框架研制及实践进路
李世瑾
王成龙
顾小清
《中国电化教育》
CSSCI
北大核心
2022
7
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
共富背景下城乡教共体学习者GAI准备度研究
李艳
李翠欣
翟雪松
《中国电化教育》
CSSCI
北大核心
2024
2
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