趙梓宏 張輝 胡藝齡

摘 ? 要：智能教育作為未來教育領(lǐng)域發(fā)展的必然趨勢，近年來正不斷地深入并融合到一線教學(xué)與學(xué)習(xí)實(shí)踐中，并逐漸對傳統(tǒng)知識觀、學(xué)習(xí)信念等產(chǎn)生顛覆性影響。在這一沖擊下，學(xué)習(xí)信念、人工智能使用經(jīng)歷、人工智能素養(yǎng)等，成為影響學(xué)生能否合理運(yùn)用人工智能技術(shù)，促進(jìn)學(xué)習(xí)績效發(fā)展的關(guān)鍵因素。文章通過大規(guī)模調(diào)查研究，運(yùn)用統(tǒng)計推斷、Johnson-Neyman調(diào)節(jié)分析等技術(shù)，探究上述因素之間的影響關(guān)系。研究發(fā)現(xiàn)，單純地引入人工智能技術(shù)、增加人工智能使用經(jīng)歷并不能影響學(xué)習(xí)信念與學(xué)習(xí)績效間的關(guān)系;而融合人工智能素養(yǎng)的相關(guān)使用經(jīng)歷，則對學(xué)習(xí)信念與學(xué)習(xí)績效間的關(guān)系起到顯著的調(diào)節(jié)作用。在此基礎(chǔ)上，文章提出家校協(xié)同共育、重塑課程設(shè)計與“以學(xué)生為中心”的人工智能技術(shù)設(shè)計三方面實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，以期為人工智能賦能教育變革與實(shí)踐提供可行路徑。

關(guān)鍵詞：人工智能學(xué)習(xí)技術(shù);學(xué)習(xí)信念;人工智能素養(yǎng);人工智能使用經(jīng)歷

中圖分類號：G434 ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A ? ? ? ? 文章編號：1673-8454（2022）06-0097-08

一、引言

近年來，隨著人工智能（Artificial Intelligent，AI）技術(shù)與教育教學(xué)的不斷融合[1]，具有引導(dǎo)學(xué)習(xí)活動、推薦學(xué)習(xí)資源、診斷學(xué)習(xí)問題的個性化學(xué)習(xí)技術(shù)，正在重塑學(xué)生的學(xué)習(xí)方式、改變學(xué)生與學(xué)習(xí)間的關(guān)系、變革學(xué)生對知識內(nèi)涵與屬性的認(rèn)知[2]。正如新千年更替之際涌現(xiàn)出的強(qiáng)調(diào)聯(lián)通與協(xié)商的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)技術(shù)，更新了人們當(dāng)時的學(xué)習(xí)觀一般，AI技術(shù)的智能性與互動性，使得學(xué)生接觸到了比傳統(tǒng)學(xué)習(xí)中更為豐富、多樣的學(xué)習(xí)資源和學(xué)習(xí)路徑。更多樣化的學(xué)習(xí)方式與互動結(jié)構(gòu)，使學(xué)生意識到學(xué)習(xí)并不只是知識的記憶與復(fù)述這么簡單，而具有更為豐富的可能性與路徑。AI技術(shù)正在潛移默化地影響學(xué)生對學(xué)習(xí)和知識本質(zhì)的看法[3]。智能時代下，學(xué)生的學(xué)習(xí)信念正在經(jīng)歷一場前所未有的革新，從學(xué)習(xí)信念到學(xué)習(xí)績效的影響關(guān)系也逐漸被重塑。

伴隨著的，AI使用經(jīng)歷、AI素養(yǎng)等從不同層面豐富并影響了上述關(guān)系。隨著技術(shù)不斷深入教學(xué)一線，AI學(xué)習(xí)技術(shù)不僅豐富了學(xué)生的AI使用經(jīng)歷，還使得學(xué)生在智能化學(xué)習(xí)經(jīng)歷中意識到了學(xué)習(xí)的豐富性，獲得更為高階的學(xué)習(xí)信念，從而二者共同促進(jìn)學(xué)習(xí)績效的提升[4][5]。但也有學(xué)者強(qiáng)調(diào)，AI技術(shù)的介入可能惰化學(xué)生的思維能力和獨(dú)立思考能力，使學(xué)生過度依賴技術(shù)的支持，從而產(chǎn)生低階的學(xué)習(xí)信念，甚至影響學(xué)習(xí)績效[6]。因此，有學(xué)者強(qiáng)調(diào)需培養(yǎng)學(xué)生的AI素養(yǎng)，使得學(xué)生能夠在認(rèn)識技術(shù)的本質(zhì)、內(nèi)涵與特點(diǎn)之基礎(chǔ)上，以更為合理、高效且恰當(dāng)?shù)姆绞竭\(yùn)用技術(shù)輔助自己的學(xué)習(xí)活動，而非被技術(shù)主宰自己的學(xué)習(xí)[7]。但是，關(guān)于AI技術(shù)對學(xué)習(xí)影響的爭辯依舊停留在理論分析上，缺乏更為實(shí)在的數(shù)據(jù)證據(jù)來佐證。這使在AI教育實(shí)踐的推進(jìn)過程中，許多學(xué)校管理者、教師和家長都對具有復(fù)雜性、多面性和不確定性的學(xué)習(xí)技術(shù)望而卻步。在這一背景下，本研究通過大規(guī)模調(diào)查研究，運(yùn)用模型構(gòu)建、數(shù)據(jù)分析等方法，詳細(xì)剖析AI使用經(jīng)歷與AI素養(yǎng)如何影響學(xué)生的學(xué)習(xí)信念，進(jìn)而探究技術(shù)對學(xué)習(xí)績效的影響，為AI教育變革的推進(jìn)提供更為全面、豐富的數(shù)理論證與實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。

二、模型構(gòu)建

學(xué)習(xí)信念是指學(xué)生對知識的性質(zhì)和認(rèn)知的本質(zhì)信念，學(xué)習(xí)信念關(guān)注的是學(xué)生對學(xué)習(xí)活動的看法、對知識性質(zhì)的認(rèn)知，以及對知識的權(quán)威性、正確性與豐富性的感知與判斷[8]。學(xué)習(xí)信念與一般的素養(yǎng)能力不同，學(xué)習(xí)信念是從價值觀、知識觀的層面對學(xué)生的學(xué)習(xí)活動、學(xué)習(xí)策略、學(xué)習(xí)方式等產(chǎn)生更為根本性的影響[9-11]。當(dāng)學(xué)生具有更高階的學(xué)習(xí)信念時，則更能認(rèn)識到學(xué)習(xí)的復(fù)雜性、多樣性和豐富性，進(jìn)而采用更為辯證的態(tài)度審視知識，使用更為適合自己的學(xué)習(xí)策略開展學(xué)習(xí)，對提升學(xué)習(xí)績效具有根本意義[12]?；诖耍岢鲅芯考僭O(shè)H1。

H1：學(xué)習(xí)信念對學(xué)習(xí)績效具有顯著且正向的影響。

學(xué)習(xí)信念在學(xué)習(xí)活動中的基礎(chǔ)性與根本性，使發(fā)展學(xué)生的學(xué)習(xí)信念，以獲得高階的認(rèn)識成為多數(shù)研究關(guān)注的重點(diǎn)。例如，有研究指出，技術(shù)環(huán)境是促使學(xué)生獲得更為高階學(xué)習(xí)信念的關(guān)鍵，因技術(shù)豐富了學(xué)生對情境的感知、擴(kuò)充了學(xué)生的知識獲取方式、意識到了知識的復(fù)雜建構(gòu)過程，進(jìn)而改變學(xué)生對學(xué)習(xí)本質(zhì)和學(xué)習(xí)方式的認(rèn)識[13]。因此，技術(shù)是調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)信念影響學(xué)習(xí)績效過程中的重要因素。而在智能時代下，AI學(xué)習(xí)技術(shù)在智能算法與大數(shù)據(jù)的賦能下，具備比傳統(tǒng)技術(shù)環(huán)境更為個性化、智能化的學(xué)習(xí)支持、推薦與診斷服務(wù)。在智能技術(shù)的加持下，學(xué)生更加認(rèn)識到知識的豐富性與復(fù)雜性，通過更為深入的學(xué)習(xí)交互，擴(kuò)充了知識認(rèn)知水平與應(yīng)用深度[14-16]。也有研究指出，AI學(xué)習(xí)技術(shù)背后的算法是固定、標(biāo)準(zhǔn)化的，雖然能夠提升學(xué)習(xí)的效率，但不利于提升學(xué)生的創(chuàng)造力、靈活性[17]。因此，AI學(xué)習(xí)技術(shù)在通過影響學(xué)習(xí)信念，進(jìn)而調(diào)節(jié)對學(xué)習(xí)績效的影響上，具有一定的不確定性和復(fù)雜性。本研究在此基礎(chǔ)上，將研究假設(shè)H2界定為“具有調(diào)節(jié)作用”，而實(shí)際上是否產(chǎn)生效果，則需要由后續(xù)的統(tǒng)計分析加以證實(shí)。

H2：AI使用經(jīng)歷對認(rèn)知論信念和學(xué)習(xí)績效的關(guān)系起調(diào)節(jié)作用。

上文已經(jīng)提到，單純的AI學(xué)習(xí)技術(shù)影響可能是雙向的，積極與消極的影響均有對應(yīng)的研究結(jié)論支持。但從技術(shù)本質(zhì)出發(fā)進(jìn)行探討可以發(fā)現(xiàn)，技術(shù)本身不具備優(yōu)劣屬性，技術(shù)的價值由使用技術(shù)的人所賦予，技術(shù)應(yīng)用者如能夠以正確、恰當(dāng)?shù)姆绞绞褂眉夹g(shù)，則能夠發(fā)揮其積極價值;若錯誤或過度地使用技術(shù)，則可能帶來一定的風(fēng)險[18]。因此，智能時代下的AI素養(yǎng)，是決定AI使用者能否以批判、合理、恰當(dāng)?shù)姆绞娇创⑹褂眉夹g(shù)的關(guān)鍵。對于運(yùn)用AI學(xué)習(xí)技術(shù)的學(xué)生而言更是如此。只有學(xué)生具備一定的AI素養(yǎng)，才能恰當(dāng)?shù)剡M(jìn)行AI學(xué)習(xí)技術(shù)使用（即上文提到的AI使用經(jīng)歷），從而促進(jìn)學(xué)習(xí)效率與績效的提升[7][19]。換言之，AI素養(yǎng)對研究假設(shè)H2所描述的“AI使用經(jīng)歷的調(diào)節(jié)作用”具有調(diào)節(jié)作用，即海耶斯（Hayes）所提出的“對調(diào)節(jié)作用的調(diào)節(jié)”[20]。因此，可以提出研究假設(shè)H3。7D83EE9C-3857-4F47-B48A-7E12A8162F21

H3：AI素養(yǎng)對AI使用經(jīng)歷的調(diào)節(jié)具有調(diào)節(jié)作用。

綜上所述，本研究提出的學(xué)習(xí)信念、學(xué)習(xí)績效、AI使用經(jīng)歷、AI素養(yǎng)四者之間的理論關(guān)系，可表示為如圖1所示的理論假設(shè)模型。其中“對調(diào)節(jié)作用的調(diào)節(jié)”可視化表征為“路徑H3”所示。

三、研究設(shè)計

（一）研究對象

為了平衡地域差異，本研究通過問卷星創(chuàng)建調(diào)查問卷，主要向?qū)幭?、天津兩地學(xué)生發(fā)放問卷，回收有效問卷1059份。其中男生569份、女生490份;寧夏問卷433份、天津問卷451份;學(xué)生所在學(xué)校位于城市的534份、位于鄉(xiāng)村的525份。學(xué)生年齡主要集中在9～15歲之間，學(xué)生年級分布主要集中在小學(xué)三年級到初中三年級。

（二）問卷設(shè)計

本研究在借鑒已有成熟量表的基礎(chǔ)上進(jìn)行整合修改，經(jīng)過專家審閱并給予相應(yīng)建議后，再次修訂后定稿。問卷共有28道題目，共包括學(xué)生基本信息、AI教育產(chǎn)品使用經(jīng)歷、AI素養(yǎng)、認(rèn)識論信念、學(xué)習(xí)績效五個模塊。其中，學(xué)生基本信息5道題目;AI使用經(jīng)歷維度4道題目，學(xué)生使用過的產(chǎn)品種類越多該值越高;AI素養(yǎng)針對不同學(xué)段的學(xué)生提供不同的題目，每個學(xué)段各3道題目;學(xué)習(xí)信念維度6道題目;學(xué)習(xí)績效維度4道題目。除學(xué)生基本信息和AI教育產(chǎn)品使用經(jīng)歷維度外，其他維度均采用李克特五點(diǎn)量表，從1到5分為五個等級。

（三）信效度檢驗(yàn)

為了檢驗(yàn)測量問卷信度，本研究采用Cronbachs α系數(shù)進(jìn)行評價，如表1所示。結(jié)果顯示，學(xué)習(xí)績效維度和各學(xué)段AI素養(yǎng)維度Cronbachs α系數(shù)均大于0.9，信度非常好;學(xué)習(xí)信念維度Cronbachs α系數(shù)大于0.8，信度較好;AI使用經(jīng)歷維度和量表總的Cronbachs α系數(shù)在0.7～0.8之間，信度在可接受范圍內(nèi)。由此可知，該問卷具有較好的信度。

同時，本研究對問卷進(jìn)行了效度檢驗(yàn)，KMO值>0.856，巴特利特球形度檢驗(yàn)顯著（P<0.001），因此問卷適合做因子分析。本研究采用主成分分析方法進(jìn)行提取、最大方差法進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，以特征根>1為標(biāo)準(zhǔn)提取公因素。旋轉(zhuǎn)后的成分矩陣表明各維度試題均為一類，說明問卷效度較好。

（四）分析方法

本研究使用SPSS23.0統(tǒng)計軟件對回收的有效問卷數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計分析。首先，對AI教育產(chǎn)品使用經(jīng)歷、AI素養(yǎng)、認(rèn)識論信念、學(xué)習(xí)績效維度進(jìn)行描述性統(tǒng)計分析;然后，使用SPSS23.0軟件中的PROCESS插件，對上文建立的理論假設(shè)模型進(jìn)行檢驗(yàn)，同時運(yùn)用Johnson-Neyman調(diào)節(jié)分析技術(shù)，探索AI素養(yǎng)和AI使用經(jīng)歷的調(diào)節(jié)作用。

四、數(shù)據(jù)分析

（一）各維度描述性統(tǒng)計分析

學(xué)習(xí)績效、認(rèn)識論信念、AI教育產(chǎn)品使用經(jīng)歷、AI素養(yǎng)的最大值、最小值、平均值、標(biāo)準(zhǔn)差等描述統(tǒng)計結(jié)果如表2所示。可以發(fā)現(xiàn)，學(xué)生的認(rèn)識論信念和學(xué)習(xí)績效水平較高，均在3.6以上，而AI素養(yǎng)水平相對較低，約為3.433。

AI教育產(chǎn)品使用經(jīng)歷維度主要調(diào)查學(xué)生是否使用過相關(guān)產(chǎn)品，以及使用過多少種類的產(chǎn)品。本研究調(diào)查了AI智能搜題、AI語言訓(xùn)練、AI作文寫作、AI智能題庫四種類型的AI教育產(chǎn)品，使用經(jīng)歷的頻率分布如表3所示?？梢园l(fā)現(xiàn)，從沒有使用過一種產(chǎn)品，到四種產(chǎn)品都使用過的分布情況較為均勻。

（二）理論模型的假設(shè)檢驗(yàn)分析

本研究采用SPSS23.0插件PROCESS中的Model 3，對圖1所示的理論模型進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)分析。三條研究假設(shè)的檢驗(yàn)分析結(jié)果如下。

1.學(xué)習(xí)信念對學(xué)習(xí)績效具有顯著影響

通過分析可知，學(xué)習(xí)信念影響學(xué)習(xí)績效的路徑系統(tǒng)為0.515、標(biāo)準(zhǔn)誤差為0.026，其P值小于0.0001。因此，在99.9%的置信水平上，學(xué)習(xí)信念對學(xué)習(xí)績效具有顯著的直接影響，研究假設(shè)H1成立。

2.AI使用經(jīng)歷的調(diào)節(jié)效應(yīng)不顯著

將“學(xué)習(xí)信念”作為自變量、“AI使用經(jīng)歷”作為調(diào)節(jié)變量、“學(xué)習(xí)績效”作為因變量，進(jìn)行調(diào)節(jié)效應(yīng)分析，發(fā)現(xiàn)AI使用經(jīng)歷調(diào)節(jié)效應(yīng)不顯著（調(diào)節(jié)效應(yīng)值=0.013，P=0.075>0.05），即單獨(dú)的AI使用經(jīng)歷并不會對“學(xué)習(xí)信念→學(xué)習(xí)績效”路徑起到調(diào)節(jié)作用。也就是說，僅僅是AI學(xué)習(xí)技術(shù)的使用經(jīng)歷不同，并不會影響學(xué)生的認(rèn)知、觀點(diǎn)和信念，也不會對學(xué)習(xí)績效產(chǎn)生影響。為進(jìn)一步了解AI使用經(jīng)歷與認(rèn)識論信念、學(xué)習(xí)績效的關(guān)系，本研究繪制了三者間的關(guān)系圖，如圖2所示?？梢园l(fā)現(xiàn)，雖然同樣水平的學(xué)習(xí)信念下，AI使用經(jīng)歷越多學(xué)習(xí)績效越高，但這樣的差距并不顯著，即四條線段間的差距間隔并不明顯。由此可推斷，研究假設(shè)H2不成立。

3.AI素養(yǎng)對AI使用經(jīng)歷具有顯著的調(diào)節(jié)作用

通過分析發(fā)現(xiàn)， AI使用經(jīng)歷和AI素養(yǎng)的共同作用對“學(xué)習(xí)信念→學(xué)習(xí)績效”具有顯著的調(diào)節(jié)作用（調(diào)節(jié)效應(yīng)值=0.37，P=0.047<0.05）。繼續(xù)運(yùn)用Johnson-Neyman調(diào)節(jié)分析技術(shù)可知，AI素養(yǎng)低于3.78時，AI使用經(jīng)歷具有顯著的調(diào)節(jié)效應(yīng);而當(dāng)AI素養(yǎng)大于3.78時，調(diào)節(jié)效應(yīng)開始不顯著（如圖3所示）。即當(dāng)AI素養(yǎng)低于3.78時，AI使用經(jīng)歷越多則越會影響學(xué)生的認(rèn)識與信念，進(jìn)而提升學(xué)習(xí)績效;當(dāng)AI素養(yǎng)高于一定程度達(dá)到3.78以上時，不同AI使用經(jīng)歷不再對信念產(chǎn)生調(diào)節(jié)影響，也不會影響學(xué)習(xí)績效。

五、分析與討論

（一）單純AI學(xué)習(xí)技術(shù)的引入，對“學(xué)習(xí)信念→學(xué)習(xí)績效”無顯著影響

本研究發(fā)現(xiàn)，單獨(dú)的AI使用經(jīng)歷因素并不會對學(xué)習(xí)信念與學(xué)習(xí)績效關(guān)系產(chǎn)生調(diào)節(jié)作用。即隨著學(xué)生使用AI學(xué)習(xí)技術(shù)種類的增加，學(xué)習(xí)信念對學(xué)習(xí)績效的影響作用并不會有顯著變化。其原因在于，單純的AI技術(shù)應(yīng)用并不會影響學(xué)生對知識的理解與學(xué)習(xí)策略的改變。技術(shù)的應(yīng)用或許可以幫助學(xué)生掌握操作各類媒介與技術(shù)的相關(guān)技能，但卻不能幫助學(xué)生提升價值判斷、信息選擇的能力[21]。對于中小學(xué)生而言，其世界觀與價值觀逐漸成熟，對知識來源、信息權(quán)威性的判斷尚未完全成熟。而單純的技術(shù)應(yīng)用，并不能使學(xué)生成為積極主動的思考者和學(xué)習(xí)者，學(xué)生很難將新舊知識建立非人為與實(shí)質(zhì)性的聯(lián)系，需要更高階的思維來促進(jìn)AI教育產(chǎn)品對信念和學(xué)習(xí)效果的積極影響[22][23]。7D83EE9C-3857-4F47-B48A-7E12A8162F21

（二）結(jié)合AI素養(yǎng)的AI使用經(jīng)歷，顯著調(diào)節(jié)認(rèn)識論信念與學(xué)習(xí)績效的關(guān)系

本研究發(fā)現(xiàn)，以3.78數(shù)值為界限，當(dāng)學(xué)生的AI素養(yǎng)低于3.78時，AI教育產(chǎn)品使用經(jīng)歷顯著調(diào)節(jié)認(rèn)識論信念與學(xué)習(xí)績效的關(guān)系。換言之，AI教育產(chǎn)品使用的種類越多，認(rèn)識論信念對學(xué)習(xí)績效的影響越大。當(dāng)學(xué)生的AI素養(yǎng)高于3.78時，AI教育產(chǎn)品使用經(jīng)歷對認(rèn)識論信念與學(xué)習(xí)績效之間的關(guān)系不起調(diào)節(jié)作用，即AI教育產(chǎn)品使用經(jīng)歷的不同并不會對認(rèn)識論信念與學(xué)習(xí)績效的關(guān)系產(chǎn)生影響。從統(tǒng)計學(xué)意義上分析，3.78這一數(shù)值的涵義可以解釋為，學(xué)生的AI素養(yǎng)達(dá)到中等偏上水平，這是影響上述關(guān)系的重要分水嶺。

在AI素養(yǎng)較低的情況下，學(xué)生不清楚如何有效利用AI教育軟件來協(xié)同自己的學(xué)習(xí)，不能批判性地使用該類軟件，導(dǎo)致其對軟件提供的信息不加甄別直接使用。AI教育產(chǎn)品使用經(jīng)歷較少時，學(xué)生不能意識到AI學(xué)習(xí)應(yīng)用對自己解決疑難問題的重要性。單一種類AI教育產(chǎn)品的使用僅針對學(xué)習(xí)過程的某一部分發(fā)揮作用，因此對學(xué)習(xí)績效的影響較小。然而，隨著AI素養(yǎng)的不斷提升，學(xué)生意識到AI教育產(chǎn)品的強(qiáng)大功能，在不同的學(xué)科領(lǐng)域和學(xué)習(xí)過程中采取不同的軟件來輔助學(xué)習(xí)，技術(shù)的使用為學(xué)生提供了生命線，避免其在學(xué)習(xí)中感到孤獨(dú)與無助[24]。較多接觸AI學(xué)習(xí)應(yīng)用會增加學(xué)生的情境感知經(jīng)歷，更能在AI技術(shù)的輔助下，意識到學(xué)習(xí)的豐富性和復(fù)雜性，從而讓其能夠更好地運(yùn)用技術(shù)支持學(xué)習(xí)活動，進(jìn)而大幅度提升學(xué)生學(xué)習(xí)成效。而這一切，都基于學(xué)生在高AI素養(yǎng)的前提下，對AI學(xué)習(xí)應(yīng)用有深刻的認(rèn)識與理解，能夠以正確、恰當(dāng)?shù)姆绞竭\(yùn)用AI技術(shù)賦能學(xué)習(xí)活動。

六、總結(jié)與實(shí)踐建議

（一）家校協(xié)同共育，樹立學(xué)生合理正確的AI價值觀，提升學(xué)生的AI素養(yǎng)

本研究通過大規(guī)模調(diào)查與統(tǒng)計分析發(fā)現(xiàn)，單純地引入AI學(xué)習(xí)技術(shù)并不能有效地促進(jìn)學(xué)生學(xué)習(xí)信念對學(xué)習(xí)績效的影響關(guān)系，而只有隨著AI素養(yǎng)的增加，才能夠有效、積極地促進(jìn)學(xué)生的信念發(fā)展與績效提升。因?yàn)?，只有高水平的AI素養(yǎng)，才能使學(xué)生懂得如何更好地使用AI技術(shù)來幫助自己解決問題，并能夠辯證看待其發(fā)揮的作用，普遍意識到技術(shù)輔助下的學(xué)習(xí)活動是豐富且復(fù)雜的，不能采用簡單、依賴性的方式來運(yùn)用技術(shù)。而促進(jìn)學(xué)生AI素養(yǎng)的路徑，需要通過家校協(xié)同共育，為學(xué)生樹立良好的AI應(yīng)用氛圍與客觀的AI價值氛圍[25]。通過教師、家長的合理引導(dǎo)，及其教師、家長在日常教學(xué)與生活中的AI應(yīng)用習(xí)慣和態(tài)度，以潛移默化的方式樹立學(xué)生正確、積極、辯證的AI價值觀，提升學(xué)生的AI素養(yǎng)。

（二）利用AI技術(shù)重塑課程設(shè)計，以豐富性、交互性等特征促進(jìn)學(xué)生學(xué)習(xí)信念的發(fā)展

隨著智能算法的不斷創(chuàng)新與突破，AI技術(shù)在知識存儲、知識獲取、知識檢索、知識發(fā)現(xiàn)等方面表現(xiàn)出了不俗的能力，甚至在記憶、檢索等方面已經(jīng)超越了人類。在這一背景下，人與知識間的關(guān)系漸漸發(fā)生轉(zhuǎn)變，如我們依舊只關(guān)注知識的簡單獲取、復(fù)述和重復(fù)性應(yīng)用，則難以體現(xiàn)人類學(xué)生在主動性、創(chuàng)造性等方面的特點(diǎn)[26][27]。因此，智能時代下的教學(xué)與學(xué)習(xí)是否還應(yīng)停留在知識傳授、知識復(fù)述、知識重復(fù)性應(yīng)用之上，是AI教育實(shí)踐推進(jìn)過程中需要深思的問題。本研究通過大規(guī)模調(diào)查發(fā)現(xiàn)，學(xué)習(xí)信念是從價值觀、世界觀等本質(zhì)觀念出發(fā)，影響學(xué)生的學(xué)習(xí)方法與學(xué)習(xí)態(tài)度。因此，對于課堂教學(xué)而言，如何運(yùn)用AI技術(shù)重塑課堂設(shè)計是關(guān)鍵，而不只是運(yùn)用其傳授知識。良好的AI教學(xué)環(huán)境，應(yīng)當(dāng)為學(xué)生創(chuàng)設(shè)豐富、可交互、自由的學(xué)習(xí)活動，不只是輔助學(xué)生掌握知識，更要促進(jìn)學(xué)生學(xué)習(xí)信念的發(fā)展，教會學(xué)生在智能時代運(yùn)用正確的知識觀與價值觀裝備自己。這樣，學(xué)生就可以權(quán)衡好自身與AI的關(guān)系，辨清知識的本質(zhì)，進(jìn)而成為主動學(xué)習(xí)者[28]。

（三）“以學(xué)生為中心”的AI技術(shù)設(shè)計與使用，強(qiáng)調(diào)技術(shù)引導(dǎo)學(xué)生而非代替學(xué)生思考

智能算法雖然為人類帶來了更具個性化的服務(wù)，但也引起了信息繭房等問題。由于較低的學(xué)習(xí)信念與AI素養(yǎng)，導(dǎo)致人們一味地依賴AI技術(shù)所提供的智能推薦，只看到自己想要看到的信息、獲取自己感興趣的知識，漸漸地被困在了AI所結(jié)成的“繭房”之中，逐漸被局限在一個小小的領(lǐng)域中自娛自樂[29]。而對于信念、知識觀與價值觀尚未成熟的中小學(xué)生而言，更需要關(guān)注信息繭房的問題。因此，對于AI學(xué)習(xí)技術(shù)的設(shè)計開發(fā)人員而言，需要強(qiáng)調(diào)從學(xué)生的角度出發(fā)，設(shè)計強(qiáng)調(diào)“協(xié)商”性質(zhì)的AI學(xué)習(xí)技術(shù)，通過對話、互動等方式協(xié)助學(xué)生學(xué)習(xí)，而非簡單地使用推薦算法等直接服務(wù)于學(xué)生[30]。對于教師與家長而言，在使用AI輔助學(xué)生學(xué)習(xí)的過程中，需要注意如何引導(dǎo)學(xué)生運(yùn)用技術(shù)拓展學(xué)習(xí)活動，為學(xué)生提供更多自主思考、探究與失誤的機(jī)會;還要注意引導(dǎo)學(xué)生辯證性地看待AI所推薦的信息與路徑，促使學(xué)生成為積極主動的學(xué)習(xí)者與探究者。通過以學(xué)生為中心的AI設(shè)計，使技術(shù)的應(yīng)用能夠真正回歸教育與學(xué)習(xí)的本質(zhì)[31]。

參考文獻(xiàn)：

[1]CHASSIGNOL M， KHOROSHAYIN A， KLIMOVA A， et al. Artificial Intelligence trends in education： a narrative overview[J]. Procedia Computer Science， 2018（136）：16-24.

[2]POPENICI S A， KERR S. Exploring the impact of artificial intelligence on teaching and learning in higher education[J]. Research and Practice in Technology Enhanced Learning， 2017，12（1）：1-13.

[3]TSAI C C. Conceptions of learning versus conceptions of web-based learning： The differences revealed by college students[J]. Computers & Education， 2009，53（4）：1092-1103.7D83EE9C-3857-4F47-B48A-7E12A8162F21

[4]胡航.技術(shù)促進(jìn)小學(xué)數(shù)學(xué)深度學(xué)習(xí)的實(shí)證研究[D].沈陽：東北師范大學(xué)，2017.

[5]TUOMI I. The impact of artificial intelligence on learning， teaching， and education[M]. Luxembourg： Publications Office of the European Union， 2018.

[6]中共中央辦公廳、國務(wù)院辦公廳.關(guān)于進(jìn)一步減輕義務(wù)教育階段學(xué)生作業(yè)負(fù)擔(dān)和校外培訓(xùn)負(fù)擔(dān)的意見[EB/OL]. （2021-07-24）[2022-03-25].http：//www.moe.gov.cn/jyb_xxgk/moe_1777/moe_1778/202107/t20210724_546576.html.

[7]LONG D， MAGERKO B. What is AI literacy？ Competencies and design considerations[C]. The 2020 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems， 2020：1-16.

[8]HOFER B K， PINTRICH P R. The development of epistemological theories： beliefs about knowledge and knowing and their relation to learning[J]. Review of Educational Research， 1997，67（1）：88-140.

[9]HORNIK S， JOHNSON R D， WU Y. When technology does not support learning： Conflicts between epistemological beliefs and technology support in virtual learning environments[J]. Journal of Organizational and End User Computing， 2007，19（2）：23-46.

[10]BRATEN I， STROMSO H I. FERGUSON L E. The role of epistemic beliefs in the comprehension of single and multiple texts[M]. Handbook of individual differences in reading. Routledge， 2015：85-97.

[11]REN H， BAI Y. A Study of the Relationship between Learning Belief and English Achievement of Chinese English Major College Students[J]. Journal of Education and Practice， 2016，7（14）：99-103.

[12]HWANG G J， YANG T C， TSAI C C， et al. A context-aware ubiquitous learning environment for conducting complex science experiments[J]. Computers & Education， 2009，53（2）：402-413.

[13]LIN T J， TSAI C C. Developing instruments concerning scientific epistemic beliefs and goal orie ntations in learning science： a validation study[J]. International Journal of Science Education， 2017，39（17）：2382-2401.

[14]李雅蘭.人工智能在輔助高中地理習(xí)題課中的應(yīng)用探索[D].武漢：華中師范大學(xué)，2019.

[15]劉革平，高楠.手勢交互虛擬實(shí)驗(yàn)對學(xué)習(xí)體驗(yàn)的影響機(jī)制[J].現(xiàn)代遠(yuǎn)程教育研究，2021，33（2）：22-32，72.

[16]熊祖閣，韓運(yùn)俠.智能搜題軟件對初中生學(xué)習(xí)物理的影響與對策[J].教育教學(xué)論壇，2016（46）：211-212.

[17]DEANE P. On the relation between automated essay scoring and modern views of the writing construct[J]. Assessing Writing， 2013，18（1）：7-24.

[18]單美賢，李藝.教育中技術(shù)的本質(zhì)探討[J].教育研究，2008（5）：51-55.

[19]KIM S， JANG Y， KIM W， et al. Why and what to teach： AI curriculum for elementary school[C]. The AAAI Conference on Artificial Intelligence， 2021：15569-15576.

[20]HAYES A. Introduction to mediation， moderation， and conditional process analysis[J]. Journal of Educational Measurement， 2013，51（3）：335-337.7D83EE9C-3857-4F47-B48A-7E12A8162F21

[21]VAN DEURSEN A J， VAN DIJK J A， PETERS O. Rethinking Internet skills： The contribution of gender， age， education， Internet experience， and hours online to medium-and content-related Internet skills[J]. Poetics， 2011，39（2）：125-144.

[22]CHIU Y L， LIANG J C， TSAI C C. Exploring the roles of education and Internet search experience in students Internet-specific epistemic beliefs[J]. Computers in Human Behavior， 2016，（62）：286-291.

[23]劉洋，趙東偉.教育軟件對學(xué)習(xí)效果的影響——基于38項實(shí)驗(yàn)和準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)的元分析[J].中國遠(yuǎn)程教育，2020（3）：58-64.

[24]CROWE D， ZAND H. Novices entering mathematics—I. the impact of new technology[J]. Computers & Education， 1997，28（1）：43-54.

[25]施展.智慧教育環(huán)境下中學(xué)家校共育的現(xiàn)狀及對策[D].湘潭：湖南科技大學(xué)，2020.

[26]DUFFY M C， AZEVEDO R. Motivation matters： interactions between achievement goals and agent scaffolding for self-regulated learning within an intelligent tutoring system[J]. Computers in Human Behavior， 2015（52）：338-348.

[27]李世瑾，胡藝齡，顧小清.如何走出人工智能教育風(fēng)險的困局：現(xiàn)象、成因及應(yīng)對[J].電化教育研究，2021，42（7）：19-25.

[28]劉妍，胡碧皓，顧小清.人工智能將帶來怎樣的學(xué)習(xí)未來——基于國際教育核心期刊和發(fā)展報告的質(zhì)性元分析研究[J].中國遠(yuǎn)程教育，2021（6）：25-34，59.

[29]劉華棟.社交媒體“信息繭房”的隱憂與對策[J].中國廣播電視學(xué)刊，2017（4）：54-57.

[30]郝祥軍，顧小清.基于協(xié)商的學(xué)伴推薦：自適應(yīng)學(xué)習(xí)的社會性發(fā)展路向[J].中國遠(yuǎn)程教育，2021（8）：51-59，75，77.

[31]顧小清，李世瑾，李睿.人工智能創(chuàng)新應(yīng)用的國際視野——美國NSF人工智能研究所的前瞻進(jìn)展與未來教育展望[J].中國遠(yuǎn)程教育，2021（12）：1-9，76.

作者簡介：

趙梓宏，碩士研究生，主要研究方向?yàn)樵J(rèn)知診斷、學(xué)習(xí)分析，郵箱：51204108042@stu.ecnu.edu.cn;

張輝，碩士研究生，主要研究方向?yàn)閷W(xué)習(xí)分析，郵箱：51214108043@stu.ecnu.edu.cn;

胡藝齡，副教授，博士，通訊作者，主要研究方向?yàn)閷W(xué)習(xí)分析與高級思維能力評估，郵箱：ylhu@deit.ecnu.edu.cn。

Research on the Key of Learning Belief and AI Literacy in Intelligent Education

Zihong ZHAO， Hui ZHANG， Yiling HU*

（Department of Education Information Technology， East China Normal University， Shanghai 200062）

Abstract： As the inevitable trend of the future development of education field， intelligent education is constantly deepened and integrated into the front-line teaching and learning practice in recent years， and it gradually has a subversive impact on the traditional knowledge view and learning belief. With this impact， learning belief， artificial intelligence （AI） use experience， and AI literacy have become key factors in affecting students ability in using AI technology and promoting the development of student learning performance. In this study， statistical inference and Johnson-Neyman adjustment analysis were used to explore the relationship between the above factors through large-scale investigation and research. It found that simple introduction of AI technology and increase of AI use experience did not affect the relationship between learning belief and learning performance. However， AI use experience combined with AI literacy significantly moderated the relationship between learning belief and learning performance. Based on this， this study puts forward three practical experience of home-school co-education reshaping curriculum design and “student-centered” AI technology design， aiming to provide feasible approaches for the reform and practice of AI education.

Keywords： AI learning technology; Learning beliefs; AI accomplishment; AI experience

編輯：王曉明 ? ?校對：李曉萍7D83EE9C-3857-4F47-B48A-7E12A8162F21