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不同类型高校学生生成式人工智能素养发展差异研究
被引量：
1
1
作者
李锐
梁瑜倩
+1 位作者
杜盼盼
吴荩萱
《开放教育研究》
北大核心
2025年第4期85-96,共12页
生成式人工智能鸿沟已成为数字鸿沟的时代延续和主要表征,深刻影响教育公平,然而少有研究关注不同类型高校学生生成式人工智能素养的差异。基于对941名大学生的问卷调查,本研究发现“双一流”高校学生生成式人工智能的技术熟练度、沟通...
生成式人工智能鸿沟已成为数字鸿沟的时代延续和主要表征,深刻影响教育公平,然而少有研究关注不同类型高校学生生成式人工智能素养的差异。基于对941名大学生的问卷调查,本研究发现“双一流”高校学生生成式人工智能的技术熟练度、沟通能力、批判性评估、创造性应用和道德能力发展水平,显著高于非“双一流”高校学生;部分非“双一流”高校学生能主动缩小生成式人工智能素养差距;生成式人工智能支持、跨学科学习动机和跨学科学习能力显著正向影响不同类型高校学生的生成式人工智能素养;跨学科学习对非“双一流”高校学生的素养发展贡献更为突出,生成式人工智能支持对“双一流”高校学生素养提升的边际效益更高。因此,本研究建议以人为本架设生成式人工智能素养培育机制,构筑系统化均衡发展生态;完善生成式人工智能支持引导机制,建立立体化技术亲和模式;升级跨学科学习动机和能力交叉机制,深化一体化伦理技术关系。
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关键词
生成式人工智能素养
数字鸿沟
生成式
人工智能
支持
跨学科学习
大学生
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职称材料
生成式人工智能背景下人机共创数字教育资源质量控制:框架与策略
2
作者
万力勇
张心怡
王月
《远程教育杂志》
北大核心
2025年第3期54-63,共10页
在生成式人工智能(generative artificial intelligence,GAI)背景下,人机共创数字教育资源正逐渐成为传统数字教育资源的重要补充,“人机共创”有望成为引领数字教育资源开发的一种新范式。但人机共创数字教育资源存在潜在的质量风险,...
在生成式人工智能(generative artificial intelligence,GAI)背景下,人机共创数字教育资源正逐渐成为传统数字教育资源的重要补充,“人机共创”有望成为引领数字教育资源开发的一种新范式。但人机共创数字教育资源存在潜在的质量风险,在一定程度上可能会制约其可持续发展进程。研究对传统数字教育资源、用户生成性数字教育资源和人机共创数字教育资源的质量控制与保证相关文献进行梳理,对人机共创数字教育资源开发流程进行系统分析,认为数据质量的不确定性、算法的局限性、提示词的精准性、重组聚合的精细度和用户需求的匹配度是影响该类数字教育资源质量的主要因素。随后,将基于生产、基于产品、基于用户等三个质量控制维度进行集成,建立人机共创数字教育资源质量控制框架,从相关理论视角对框架结构及要素进行分析。在此基础上,从构建人机共创数字教育资源质量评价指标体系、加强对GAI背后“算法黑箱”的审查和管控、提升人机共创数字教育资源用户的GAI素养三方面提出人机共创数字教育资源质量控制策略,以期从根本上控制和化解人机共创数字教育资源质量风险,促进GAI在数字教育资源开发领域的深度应用。
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关键词
生成式
人工智能
数字教育资源
人机共创
质量控制
人机协同
生成式人工智能素养
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职称材料
题名
不同类型高校学生生成式人工智能素养发展差异研究
被引量：
1
1
作者
李锐
梁瑜倩
杜盼盼
吴荩萱
机构
南京大学教育研究院
北京师范大学社会学院
南京大学政府管理学院
出处
《开放教育研究》
北大核心
2025年第4期85-96,共12页
基金
2024年国家社会科学基金一般项目“人工智能赋能视角下‘拔尖计划’本科生的深度学习研究:内涵再构、影响机制与提升策略”(BIA240122)。
文摘
生成式人工智能鸿沟已成为数字鸿沟的时代延续和主要表征,深刻影响教育公平,然而少有研究关注不同类型高校学生生成式人工智能素养的差异。基于对941名大学生的问卷调查,本研究发现“双一流”高校学生生成式人工智能的技术熟练度、沟通能力、批判性评估、创造性应用和道德能力发展水平,显著高于非“双一流”高校学生;部分非“双一流”高校学生能主动缩小生成式人工智能素养差距;生成式人工智能支持、跨学科学习动机和跨学科学习能力显著正向影响不同类型高校学生的生成式人工智能素养;跨学科学习对非“双一流”高校学生的素养发展贡献更为突出,生成式人工智能支持对“双一流”高校学生素养提升的边际效益更高。因此,本研究建议以人为本架设生成式人工智能素养培育机制,构筑系统化均衡发展生态;完善生成式人工智能支持引导机制,建立立体化技术亲和模式;升级跨学科学习动机和能力交叉机制,深化一体化伦理技术关系。
关键词
生成式人工智能素养
数字鸿沟
生成式
人工智能
支持
跨学科学习
大学生
Keywords
generative AI literacy
digital divide
generative AI support
interdisciplinary learning
college students
分类号
G649.2 [文化科学—高等教育学]
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职称材料
题名
生成式人工智能背景下人机共创数字教育资源质量控制:框架与策略
2
作者
万力勇
张心怡
王月
机构
中南民族大学教育学院
出处
《远程教育杂志》
北大核心
2025年第3期54-63,共10页
基金
人民教育出版社“十四五”规划2023年度重点课题“基于生成式人工智能的基础教育数字教学资源建设研究”(2023GHB05)的阶段性成果。
文摘
在生成式人工智能(generative artificial intelligence,GAI)背景下,人机共创数字教育资源正逐渐成为传统数字教育资源的重要补充,“人机共创”有望成为引领数字教育资源开发的一种新范式。但人机共创数字教育资源存在潜在的质量风险,在一定程度上可能会制约其可持续发展进程。研究对传统数字教育资源、用户生成性数字教育资源和人机共创数字教育资源的质量控制与保证相关文献进行梳理,对人机共创数字教育资源开发流程进行系统分析,认为数据质量的不确定性、算法的局限性、提示词的精准性、重组聚合的精细度和用户需求的匹配度是影响该类数字教育资源质量的主要因素。随后,将基于生产、基于产品、基于用户等三个质量控制维度进行集成,建立人机共创数字教育资源质量控制框架,从相关理论视角对框架结构及要素进行分析。在此基础上,从构建人机共创数字教育资源质量评价指标体系、加强对GAI背后“算法黑箱”的审查和管控、提升人机共创数字教育资源用户的GAI素养三方面提出人机共创数字教育资源质量控制策略,以期从根本上控制和化解人机共创数字教育资源质量风险,促进GAI在数字教育资源开发领域的深度应用。
关键词
生成式
人工智能
数字教育资源
人机共创
质量控制
人机协同
生成式人工智能素养
Keywords
Generative artificial intelligence
Digital educational resources
Human-machine co-creation
Quality control
Human-machine collaboration
Generative artificial intelligence literacy
分类号
G43 [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
不同类型高校学生生成式人工智能素养发展差异研究
李锐
梁瑜倩
杜盼盼
吴荩萱
《开放教育研究》
北大核心
2025
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
生成式人工智能背景下人机共创数字教育资源质量控制:框架与策略
万力勇
张心怡
王月
《远程教育杂志》
北大核心
2025
0
在线阅读
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职称材料
已选择
0
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参考文献
引证文献
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