ChatGPT類生成式AI對高校圖書館數(shù)字素養(yǎng)教育的影響探析

龔芙蓉

1 引言

2022年11月，生成式人工智能工具ChatGPT在全球范圍內(nèi)掀起了“人工智能颶風(fēng)”[1]。ChatGPT 不僅具備精準(zhǔn)的對話理解能力和互動能力，還在信息抽取、文章撰寫、代碼生成、自動摘要、翻譯等場景展現(xiàn)了出色的性能[2]。據(jù)清華大學(xué)近期發(fā)布的《AIGC發(fā)展研究報告》[3]總結(jié)和預(yù)測，ChatGPT 類生成式AI將會對社會各行業(yè)產(chǎn)生巨大的影響。隨著ChatGPT類生成式AI對教育的深度參與，在紛繁復(fù)雜的觀念叢林中，“使用ChatGPT到底是新素養(yǎng)還是新問題”[4]成為教育工作者關(guān)注的重點。從人工智能的發(fā)展和學(xué)生知識進(jìn)步的歷史演變關(guān)系來梳理，ChatGPT類生成式AI在檢索模式、響應(yīng)質(zhì)量、解答范圍、理解程度、迭代能力等方面都有了質(zhì)的飛躍。但其也會對學(xué)生能力發(fā)展提出更高的要求。比如以人工智能為代表的新興技術(shù)正在重新定義人的知識和能力價值，而這些能力中，大多數(shù)學(xué)者認(rèn)為最相關(guān)和最重要的能力應(yīng)該是數(shù)字素養(yǎng)[4]。數(shù)字素養(yǎng)是指“數(shù)字社會公民學(xué)習(xí)工作生活應(yīng)具備的數(shù)字獲取、制作、使用、評價、交互、分享、創(chuàng)新、安全保障、倫理道德等一系列素質(zhì)與能力的集合。”[5]實際上，目前全民數(shù)字素養(yǎng)也正在成為國際競爭力和軟實力的關(guān)鍵指標(biāo)[6]。聯(lián)合國、歐盟委員會、美國、英國、新加坡、澳大利亞等國際組織和國家都紛紛推出數(shù)字素養(yǎng)教育國際規(guī)劃和國家規(guī)范[7]。近期我國政府也密集出臺了一系列關(guān)于數(shù)字素養(yǎng)與技能的頂層設(shè)計和全面部署[8]，數(shù)字素養(yǎng)的重要性已提升至國家乃至全球的發(fā)展戰(zhàn)略高度。高校圖書館一直是系統(tǒng)化多層次開展數(shù)字素養(yǎng)教育的基地，國內(nèi)絕大多數(shù)圖書館都擁有數(shù)字素養(yǎng)教育學(xué)分課程、線上線下培訓(xùn)以及各類賽事與活動，高校圖書館數(shù)字素養(yǎng)教育已在高等教育中長期開展并具備先發(fā)優(yōu)勢和雄厚實力。在此背景下，作為人工智能突破性技術(shù)和其發(fā)展場域下的核心素養(yǎng)，探討ChatGPT類生成式AI對高校圖書館數(shù)字素養(yǎng)教育的影響很有必要。

2 文獻(xiàn)回顧

基于本研究的核心問題，筆者重點調(diào)研了ChatGPT類生成式AI與高校圖書館數(shù)字素養(yǎng)教育的關(guān)系以及數(shù)字素養(yǎng)框架要素研究的文獻(xiàn)。這些文獻(xiàn)的研究問題涉及：（1）ChatGPT類生成式AI對數(shù)字素養(yǎng)教育、信息素養(yǎng)教育及圖書館閱讀推廣、知識服務(wù)等相關(guān)教育和服務(wù)的影響及應(yīng)用展望[9-19]；如雷曉燕等基于技術(shù)層面探索了大模型下人工智能生成內(nèi)容嵌入數(shù)字素養(yǎng)教育的框架模塊、具體風(fēng)險及應(yīng)對策略[13]；李書寧等從圖書館所涉業(yè)務(wù)角度對ChatGPT進(jìn)行測試，其中探討了人機(jī)協(xié)同閱讀模式的廣泛應(yīng)用背景下信息素養(yǎng)教育面對的挑戰(zhàn)[11]；蔡子凡等從素養(yǎng)教育課件、課程、軟件、社區(qū)、評估及虛實交互六個方面展望了人機(jī)交融的圖書館智慧載體[14]；Cox 和Tzoc提出在 ChatGPT類生成AI廣泛應(yīng)用背景下，師生的信息素養(yǎng)將更能幫助他們通過對所呈現(xiàn)內(nèi)容的批判性分析做出有根據(jù)的判斷[16]；吳丹等提出了人工智能時代的“算法素養(yǎng)”，并對這個前沿概念進(jìn)行了內(nèi)涵剖析與能力框架構(gòu)建[19]。（2）數(shù)字素養(yǎng)框架要素構(gòu)成梳理。數(shù)字素養(yǎng)與技能框架是表達(dá)數(shù)字素養(yǎng)與技能集合間復(fù)雜關(guān)系和范圍的通用方法[20]，對數(shù)字素養(yǎng)教育起著指導(dǎo)和評估的作用。歐盟數(shù)字素養(yǎng)框架（DigComp）[21]經(jīng)過 10 余年的發(fā)展和完善，已成為國際上較為權(quán)威和有影響力的框架，迄今為止一共發(fā)布過四版框架，均是從素養(yǎng)領(lǐng)域及概念、具體素養(yǎng)描述、呈現(xiàn)能力等級和水平、知識、技能、方法的實例、具體素養(yǎng)的場景運(yùn)用案例五個維度構(gòu)建。最新版本DigComp2.2主要包括5 個素養(yǎng)域和 21 項具體能力，素養(yǎng)域和具體素養(yǎng)表現(xiàn)出層層遞進(jìn)的關(guān)系[22]；2018 年聯(lián)合國教科文組織發(fā)布的數(shù)字素養(yǎng)全球框架（DLGF）[23]與DigComp具備相同的5個維度，包含 7 個素養(yǎng)域和26 項具體能力。相較DigComp，DLGF 新增了操作域、職業(yè)相關(guān)域和計算思維能力；2022年，黃如花等在《國際數(shù)字素養(yǎng)與技能框架的內(nèi)容分析》[7]一文中調(diào)研了14種國際組織、國家政府和研究機(jī)構(gòu)建設(shè)的高顯示度數(shù)字素養(yǎng)與技能框架，將共性要素歸納為數(shù)字素養(yǎng)的五個維度：信息維度、社會維度、倫理維度、遷移維度和目標(biāo)維度，筆者認(rèn)為其兼顧了國際視野和本土特色。通過對現(xiàn)有文獻(xiàn)的梳理，筆者析出了本研究的主要目標(biāo)和意義：其一，目前國內(nèi)外文獻(xiàn)均是在信息資源管理學(xué)科和智慧圖書館大框架下部分探討數(shù)字素養(yǎng)和信息素養(yǎng)教育，或者從技術(shù)層面進(jìn)行研究，鮮有專門從教育層面探討ChatGPT類生成式AI之于高校圖書館數(shù)字素養(yǎng)教育的細(xì)粒度相關(guān)文獻(xiàn)，尤其是實證研究；其二，目前我國還未有統(tǒng)一的數(shù)字素養(yǎng)與技能框架。在ChatGPT類生成式AI技術(shù)突破性發(fā)展背景下，梳理數(shù)字素養(yǎng)的框架要素，促進(jìn)構(gòu)建本土化數(shù)字素養(yǎng)框架已經(jīng)迫在眉睫。本文采用內(nèi)容分析法，對標(biāo)數(shù)字素養(yǎng)的五個維度，從知識內(nèi)容、能力素養(yǎng)、情感價值多層面探討ChatGPT類生成式AI對高校圖書館數(shù)字素養(yǎng)教育的影響因素和引導(dǎo)策略。為國內(nèi)高校數(shù)字素養(yǎng)教育工作者提供可參考的模式與案例，對構(gòu)建基于人工智能的本土化高校數(shù)字素養(yǎng)框架具有實踐意義。

3 研究設(shè)計

3.1 問題提出與樣本選擇

為了深入了解ChatGPT類生成式AI對高校圖書館數(shù)字素養(yǎng)教育的影響與啟示，筆者對標(biāo)黃如花等在《國際數(shù)字素養(yǎng)與技能框架的內(nèi)容分析》一文中歸納的數(shù)字素養(yǎng)五維度，依據(jù)信息維度的四大素養(yǎng)（ICT素養(yǎng)、信息素養(yǎng)、數(shù)據(jù)素養(yǎng)、媒介素養(yǎng)），聯(lián)合筆者所在圖書館數(shù)字素養(yǎng)相關(guān)學(xué)分課程的教師一起出題，對2023年春季學(xué)期《信息素養(yǎng)與實踐》課程的44名學(xué)生進(jìn)行了測試。測試學(xué)生來自2019—2022級，包括文、理、工、醫(yī)四個學(xué)科。測試歷時5周，時間為2023年2月27日至2023年5月8日。工具均采用ChatGPT3.5，個別同學(xué)使用ChatGPT4.0版本的ChatGPT Plus和New Bing以及文心一言。（此四類工具均屬于生成式AI中的語言模型，且前三種屬于同一公司開發(fā)的不同版本，功能差異性較小，指標(biāo)使用范圍極小，不會對測試結(jié)果產(chǎn)生大的影響。）測試學(xué)生共需完成試題50道，其中客觀題30道（包括選擇題和判斷題），開放題10道，操作題10道（如表1）。答題要求是必須結(jié)合人工智能工具完成，并提供解題截圖（不超過3張）。

基于學(xué)生的測試結(jié)果，本文主要探討以下三個問題：①對照數(shù)字素養(yǎng)的信息維度，社會維度和倫理維度，在ChatGPT類生成式AI的應(yīng)用過程中，有哪些細(xì)粒度的教育內(nèi)容會受到影響？②對照數(shù)字素養(yǎng)的遷移維度和目標(biāo)維度，在ChatGPT類生成式AI的應(yīng)用過程中，對學(xué)生的能力素養(yǎng)和情感價值有哪些影響？③在人工智能技術(shù)突破性發(fā)展的背景下，高校圖書館將如何引導(dǎo)ChatGPT類生成式AI進(jìn)行數(shù)字素養(yǎng)教育？

3.2 研究方法與信度檢驗

本研究采用內(nèi)容分析法作為研究方法，內(nèi)容分析法[24]是指對顯性傳播內(nèi)容進(jìn)行客觀、系統(tǒng)、定量的描述與分析，通過對內(nèi)容的深入分析揭示研究對象的內(nèi)在本質(zhì)，是經(jīng)典的社會科學(xué)研究方法之一。其顯著特征是定量與定性相結(jié)合。

本研究以每道測試題的解題步驟及文字說明為分析單元，依據(jù)數(shù)字素養(yǎng)教育原本具有的知識技能、能力素養(yǎng)、情感價值三層結(jié)構(gòu)化目標(biāo)，結(jié)合黃如花等提出的數(shù)字素養(yǎng)五維度，采用教師小組討論確定類目?；诮貓D答案不容易直觀判斷，小組內(nèi)又提取了針對截圖答案的結(jié)構(gòu)化問題進(jìn)行編碼和具體分析（如表2）。步驟如下：①根據(jù)事先確定的類目對知識內(nèi)容（信息維度、社會維度、倫理維度）進(jìn)行編碼，得出從教育內(nèi)容出發(fā)的整體趨勢和受影響的細(xì)粒度部分；②根據(jù)事先確定的類目對能力素養(yǎng)（遷移維度）進(jìn)行編碼，得出學(xué)生能力素養(yǎng)方面的影響；③根據(jù)事先確定的類目對情感價值（目標(biāo)維度）進(jìn)行編碼，得出從學(xué)生情感體驗和價值形成角度的影響。

表2 針對測試答案的結(jié)構(gòu)化提問Table 2 Structured Questioning for Test Answers

為保證編碼分析結(jié)果的規(guī)范可靠，A、B兩個小組進(jìn)行背靠背編碼。44份學(xué)生試卷，每份50題，共編碼次數(shù)為2,200次。每個小組由一名課程教師帶領(lǐng)9名測試學(xué)生組成。（選擇測試學(xué)生參與編碼，是基于他們對每道題目都親自實踐過，而且有結(jié)構(gòu)化提問把關(guān)，可以很大程度上提升編碼時間和準(zhǔn)確率）具體步驟如表3所示。

基于指標(biāo)的特殊性（非傳統(tǒng)文獻(xiàn)和純文本），每完成30%的編碼和分析, 兩個小組會對結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)一討論。此輪兩組結(jié)果一致性達(dá)到90%才算合格,否則將重復(fù)進(jìn)行上輪編碼。

4 結(jié)果分析

本節(jié)依據(jù)建立的三個類目體系進(jìn)行統(tǒng)計分析，結(jié)果如下（見表4）。

表4 編碼頻率分布表Table 4 Encoding Frequency Distribution

4.1 知識內(nèi)容分析

知識內(nèi)容是數(shù)字素養(yǎng)教育的基礎(chǔ)和根本，基于數(shù)字素養(yǎng)實踐性和操作性強(qiáng)的特點，在本研究中所探討的“知識內(nèi)容”，包括數(shù)字素養(yǎng)中的“理論知識”和“實踐知識”兩個層面。這一部分包含和借鑒數(shù)字素養(yǎng)五維度中的信息維度、社會維度和倫理維度，但只以信息維度中的四大素養(yǎng)為主要測試內(nèi)容和分析對象，將社會維度和倫理維度視為基于四大素養(yǎng)內(nèi)容的不同角度分析。

根據(jù)類目體系和編碼頻次，ChatGPT類生成式AI輔助學(xué)生進(jìn)行數(shù)字素養(yǎng)學(xué)習(xí)的知識內(nèi)容分為“可信任、需引導(dǎo)、易誤導(dǎo)、有風(fēng)險”四類。因為前兩類中存在無效編碼，所以四個類目的占比和N＜1。

4.1.1 “可信任”的知識內(nèi)容

“可信任”的內(nèi)容具備明顯的基礎(chǔ)知識的特點（細(xì)粒度內(nèi)容見表5），這部分內(nèi)容在學(xué)生利用ChatGPT學(xué)習(xí)的時候，可以直接得到正確答案，問詢頻次一般不超過3次，進(jìn)一步追問可以了解整個知識點的相關(guān)內(nèi)容?！翱尚湃巍钡闹R內(nèi)容占27%，編碼時依據(jù)表2的問題1、2、3、4題聚類，如果不滿足最關(guān)鍵的1、3兩個條件，即沒有利用ChatGPT解題，或者沒有得出科學(xué)合理的答案，則直接算無效編碼。比如在文獻(xiàn)線索分析中，無論是直接詢問文獻(xiàn)類型的標(biāo)識，還是給出具體的中外文文獻(xiàn)線索，甚至只給出一個書號、刊號、標(biāo)準(zhǔn)號、專利號，ChatGPT都能分辨正確的文獻(xiàn)類型，并告訴你原因及相關(guān)知識；如果給出一個選題的題目和科學(xué)知識要點，ChatGPT可以確定中外文的檢索詞和基本的邏輯檢索式；當(dāng)給出具體情境，比如需要社交、購物、學(xué)習(xí)或求職的時候，ChatGPT都能準(zhǔn)確地挑選合適的數(shù)字平臺和工具，并介紹這些平臺和工具的相關(guān)知識。從測試結(jié)果可見，這些“可信任”的內(nèi)容可以便捷而快速地讓測試者提升某一方面的數(shù)字素養(yǎng)能力，但這種“直給”的方式因為缺少系統(tǒng)而深入的內(nèi)化過程，毋庸置疑也容易造成測試者淺嘗輒止基礎(chǔ)不牢的現(xiàn)象。

表5 “可信任”的細(xì)粒度知識內(nèi)容Table 5 Fine-Grained Knowledge Content of ＂Trustworthy＂

4.1.2 “需引導(dǎo)”的知識內(nèi)容

“需引導(dǎo)”的知識內(nèi)容呈現(xiàn)出綜合性強(qiáng)，更依賴測試者專業(yè)深度及知識寬度的特點（細(xì)粒度內(nèi)容見表6）。這部分內(nèi)容在學(xué)生利用ChatGPT學(xué)習(xí)的時候，一般不能直接得到正確答案，需要利用測試者自身已具備的數(shù)字素養(yǎng)能力，將問題進(jìn)行分解，然后根據(jù)與ChatGPT的互動結(jié)果，引導(dǎo)智能工具給出正確答案及相關(guān)知識?！靶枰龑?dǎo)”的內(nèi)容占40%，在整個知識內(nèi)容中占比最大。編碼時主要依據(jù)表2的問題3、5、6編碼，如果詢問次數(shù)過少，則直接算無效編碼（比如詢問次數(shù)只有一次）。在測試中，同樣是使用數(shù)字工具，復(fù)雜的數(shù)字任務(wù)需要引導(dǎo)ChatGPT先評估任務(wù)內(nèi)容，然后綜合運(yùn)用一系列工具、平臺和軟件完成；在找文獻(xiàn)原文時，測試者需要從線索出發(fā)適當(dāng)引導(dǎo)，ChatGPT能逐步幫助分析給出線索的作者、出版者、年卷期等信息，并能補(bǔ)全其中的缺失信息，如期刊縮寫，進(jìn)一步推薦收錄此期刊全文的數(shù)據(jù)庫及網(wǎng)絡(luò)資源（比如期刊官網(wǎng)或開放獲取平臺），從而獲取全文。從測試結(jié)果可見，“需引導(dǎo)”的知識內(nèi)容基于智能工具協(xié)助的質(zhì)疑、分解、啟發(fā)靈感、分析推理等過程，對測試者在解決復(fù)雜問題過程中數(shù)字素養(yǎng)的提升起到了很大作用，應(yīng)該成為數(shù)字素養(yǎng)教育者在數(shù)智時代重點關(guān)注的知識內(nèi)容。

表6 “需引導(dǎo)”的細(xì)粒度知識內(nèi)容Table 6 Fine-Grained Knowledge Content of ＂Requiring Guidance＂

4.1.3 “易誤導(dǎo)”的知識內(nèi)容

眾所周知，ChatGPT在使用過程中會輸出各種類型的虛假信息，所以“易誤導(dǎo)”的知識內(nèi)容是指測試者在與ChatGPT溝通過程中被虛假信息誤導(dǎo)從而引起錯誤認(rèn)知的內(nèi)容?！耙渍`導(dǎo)”的知識內(nèi)容占18%，主要依據(jù)表2中的問題7、8編碼。從測試的結(jié)果來看，ChatGPT生成的虛假信息主要包括事實性虛假信息和幻覺性虛假信息兩種（細(xì)粒度內(nèi)容見表7）。事實性虛假信息主要分布在ICT素養(yǎng)、數(shù)據(jù)素養(yǎng)和媒介素養(yǎng)中關(guān)于公共事件的事實信息中。比如，需要查找2010-2016年期間國內(nèi)航線數(shù)量（不包含港澳臺）同比增長率最低的是哪一年，ChatGPT會直接給出一個錯誤答案和查找依據(jù)，極具迷惑性；當(dāng)給出一段文本，需要ChatGPT進(jìn)行詞頻統(tǒng)計及繪制詞云圖時，ChatGPT也會直接給出錯誤的詞頻統(tǒng)計，通過引導(dǎo)后ChatGPT生成了一段Python語言的程序代碼，但運(yùn)行時發(fā)現(xiàn)代碼語句有錯；幻覺性虛假信息主要分布在信息素養(yǎng)推薦文獻(xiàn)以及媒介素養(yǎng)的虛假新聞中。最明顯的是根據(jù)選題推薦文獻(xiàn)，幾乎所有文獻(xiàn)都是虛構(gòu)，但無論從參考文獻(xiàn)格式、期刊類別以及論文題名來看都足以以假亂真?！耙渍`導(dǎo)”的知識內(nèi)容對測試者的數(shù)字素養(yǎng)會造成兩個方面的影響：其一，極具迷惑性的直給答案及論據(jù)會讓測試者對這部分內(nèi)容形成慣性的錯誤認(rèn)知；其二，“誤入歧途”式的引導(dǎo)會給測試者帶來極強(qiáng)的挫敗感，影響學(xué)習(xí)積極性。

表7 “易誤導(dǎo)”的細(xì)粒度知識內(nèi)容Table 7 Fine-Grained Knowledge Content of ＂Easily Misleading＂

4.1.4 “有風(fēng)險”的知識內(nèi)容

“有風(fēng)險”的知識內(nèi)容是指測試者與ChatGPT溝通過程中會存在數(shù)字素養(yǎng)范疇隱患的內(nèi)容。占比為12%（細(xì)粒度內(nèi)容見表8），主要依據(jù)表2中的問題9、10、11編碼。從測試結(jié)果看，容易出現(xiàn)的風(fēng)險主要有學(xué)術(shù)不端、數(shù)據(jù)安全及隱私泄露三種類型。學(xué)術(shù)不端容易出現(xiàn)在信息素養(yǎng)的綜述撰寫中，比如給出細(xì)分主題要求撰寫綜述時，ChatGPT生成的內(nèi)容會很容易誘導(dǎo)測試者大段復(fù)制或仿造；數(shù)據(jù)安全容易出現(xiàn)在數(shù)據(jù)素養(yǎng)的數(shù)據(jù)采集和檢索，信息素養(yǎng)的專利分析、知識產(chǎn)權(quán)部分，比如要求ChatGPT輔助進(jìn)行經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的采集和檢索時，測試者可能會無意中輸入已掌握的一些未公開的經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)信息；隱私泄露容易出現(xiàn)在ICT和媒介素養(yǎng)的數(shù)字交易、數(shù)字足跡和數(shù)字媒介內(nèi)容創(chuàng)造部分，比如解題者在完成數(shù)字工具使用的測試題時，為了引導(dǎo)ChatGPT做出答案，可能會用自己的個人身份、社交網(wǎng)絡(luò)賬戶、財務(wù)、健康信息或者位置軌跡等作為實例，造成隱私泄露。從測試結(jié)果可見，“有風(fēng)險”的知識內(nèi)容容易讓測試者產(chǎn)生功利學(xué)習(xí)、學(xué)術(shù)作弊、數(shù)據(jù)安全及隱私泄露，加劇數(shù)字倫理問題，影響數(shù)字道德的提升。

表8 “有風(fēng)險”的細(xì)粒度知識內(nèi)容Table 8 Fine-Grained Knowledge Content of ＂Contains Risk＂

4.2 能力素養(yǎng)分析

能力素養(yǎng)的類目分為批判性思維、邏輯思維和計算思維，這是目前數(shù)字素養(yǎng)與技能結(jié)構(gòu)中最重要的三種高階思維能力，具有可轉(zhuǎn)移性和跨領(lǐng)域性的特點。三個類目在編碼時存在交叉，所以占比和N＞1。

4.2.1 批判性思維

批判性思維主要依據(jù)表2中的問題12、13進(jìn)行編碼，問題12“此題是否對ChatGPT提供的答案和線索進(jìn)行了判斷并進(jìn)一步追問證據(jù)”，編碼頻次1685，占比77%。這是因為ChatGPT類生成式AI的模型本身就蘊(yùn)含了比較重要的教育思維[4]。比如批判性思維中的判斷、評估，邏輯思維中的分解等，可以促使學(xué)生更加全面、深入地思考問題。在實際測試過程中，也發(fā)現(xiàn)測試者對ChatGPT給出的答案和線索進(jìn)行追問是非常自然的現(xiàn)象，哪怕是簡單且能直接獲得正確答案的測試題。比如“N、U、R、S”四個選項中哪個不是文獻(xiàn)類型標(biāo)識的單項選擇題，幾乎所有的測試者都在得到答案的同時追問了證據(jù)，從而進(jìn)一步了解了參考文獻(xiàn)著錄的國家標(biāo)準(zhǔn)及各類文獻(xiàn)類型如何標(biāo)識的相關(guān)知識。還有測試者進(jìn)行了文字說明：“我得到ChatGPT的回答后，會有比較強(qiáng)烈的質(zhì)疑欲望”。

但問題13“此題是否對ChatGPT提供的答案和線索進(jìn)行了多維驗證”，編碼次數(shù)只有542，占比25%。這個結(jié)果充分說明了故事的另一面，批判性思維并不僅僅只是質(zhì)疑那么簡單，它還包括獨立、開放、公正地思考問題，利用多種資源和工具評估信息并解決問題。從這個角度看，測試者利用ChatGPT進(jìn)行追問可能只是一種低成本的慣性，沒有獨立思考和多方驗證的質(zhì)疑也許會形成新的人工智能依賴和信息繭房。

4.2.2 邏輯思維

邏輯思維主要依據(jù)表2中的問題14、15進(jìn)行編碼，問題14“當(dāng)無法直接得到答案時，是否對此題進(jìn)行了分解及引導(dǎo)”，編碼頻次1264，占比62%，說明ChatGPT類生成式AI對測試者的邏輯思維能力是有實際幫助的。“ChatGPT采用的就是思維鏈的應(yīng)用方式，即把一個大問題拆解為多個小問題，通過引導(dǎo)讓機(jī)器逐步拆解、分析和解決問題......來實現(xiàn)自身智能程度指數(shù)級上漲的智能涌現(xiàn)”[4]。比如有一道尋找圖片來源的測試題答案，測試者首先向ChatGPT描述圖中的關(guān)鍵詞，然后通過ChatGPT提供的線索推理可能是一篇學(xué)術(shù)文獻(xiàn)的插圖，進(jìn)而將自己編制的檢索式提交ChatGPT修改并希望其推薦密切相關(guān)的信息源，最終在中國知網(wǎng)中找到了這篇期刊論文的插圖。

但同批判性思維一樣，在問題15“此題是否對ChatGPT提供的線索進(jìn)行了分析、推理、抽象或者歸納”的編碼頻次只有621，占比28%。所以邏輯思維能力也依然存在著正反兩面，測試者利用ChatGPT時分解問題比較容易，而真正做到利用線索分析、推理、抽象、歸納進(jìn)而解決問題很難。從這個角度看，ChatGPT類生成式AI有可能造成測試者認(rèn)知受損，他們同樣可能會過于信任AI模型的結(jié)論，從而忽略知識的系統(tǒng)性和理解知識本質(zhì)的能力。

4.2.3 計算思維

計算思維是指“用計算機(jī)科學(xué)的基礎(chǔ)概念進(jìn)行問題求解、系統(tǒng)設(shè)計，以及人類行為理解等涵蓋計算機(jī)科學(xué)之廣度的一系列思維活動[25]?！庇嬎闼季S是人的思考方式而不是計算機(jī)的思考方式，其與批判性思維和邏輯思維的重疊之處在于都包含人對問題的拆解、抽象、分析、歸納和演繹等，顯著的不同之處在于當(dāng)我們把一個問題的求解操作變得可計算化后，是運(yùn)用計算思維讓計算機(jī)去做這些事，比如數(shù)據(jù)收集與整理、算法設(shè)計與實現(xiàn)、模型建立與分析、數(shù)據(jù)可視化與交互等?；诖饲暗呐行运季S和邏輯思維中已經(jīng)分析過問題的拆解、抽象、分析、歸納和演繹等思維能力，所以對計算思維的編碼就只針對數(shù)據(jù)分析、算法設(shè)計等顯著特征，主要依據(jù)表2中的問題16“此題利用ChatGPT提供的線索是否解決了數(shù)據(jù)處理、建模或編程等問題”進(jìn)行編碼。又因為只有少量測試題涉及此內(nèi)容，所以編碼頻次為212，占相關(guān)測試題的44%，這個占比反而比批判性思維和邏輯思維中真正解決了問題的編碼占比要大，耐人尋味地說明了在需要人機(jī)協(xié)同的高階思維能力中，人才是最重要的。

4.3 情感價值分析

情感價值是教育的核心價值之一。健全的人格和良好的心理素質(zhì)對學(xué)生的自我認(rèn)知、團(tuán)隊協(xié)作、創(chuàng)新思維等都具備支撐作用。情感價值的類目分為情感體驗和健全人格，基于編碼時并不是所有測試題的解題過程都能析出這一部分內(nèi)容，所以兩個類目占比和N＜1。

4.3.1 情感體驗

“情感體驗”主要依據(jù)表2中的問題17、18進(jìn)行編碼。問題17用來測試?yán)肅hatGPT輔助教學(xué)中測試者體驗到的正向情感，編碼頻次789，占比36%；成就感和耐心特別體現(xiàn)在測試者用現(xiàn)有的數(shù)字素養(yǎng)能力無法獨立完成的測試題中，有些測試者提供的有效問題次數(shù)甚至超過10次。比如查找文獻(xiàn)線索“Beach House Group Limited（2021-12-15）. GB2563146”的全文，難點在于識別“GB2563146”是專利號而不是標(biāo)準(zhǔn)號，一般學(xué)生難以識別。測試者通過反復(fù)與ChatGPT交流，最終成功讓ChatGPT幫助正確識別并提供了中外文信息源。不僅如此，在解題截圖中也頻繁可以看到測試者對ChatGPT的點贊；好奇心主要體現(xiàn)在ChatGPT提供的線索上，比如“小穎同學(xué)近期在某社交平臺發(fā)了一張生活照，因為其染了粉紅的頭發(fā)而招到網(wǎng)友的指責(zé)，請問她可以采取哪些措施避免網(wǎng)絡(luò)暴力？”，在ChatGPT提供的措施中，提到了“道德屏蔽”這一技術(shù)手段，引起了測試者的好奇和進(jìn)一步追問。

問題18用來測試?yán)肅hatGPT輔助教學(xué)中測試者體驗到的負(fù)向情感，編碼頻次760，占比35%。主要體現(xiàn)在反復(fù)引導(dǎo)依然無法得到科學(xué)結(jié)果的測試題中，測試者會明顯有挫敗感和煩躁情緒（如圖1）。

圖1 情感價值分析實例1Fig.1 Example 1 of Sentiment Value Analysis

從正向和負(fù)向情感體驗的占比來看，正向的情緒占比遠(yuǎn)高于負(fù)向，說明在目前階段，ChatGPT類生成式AI輔助數(shù)字素養(yǎng)教育能夠在一定程度上激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，增強(qiáng)學(xué)生的學(xué)習(xí)自信心。

4.3.2 健全人格

“健全人格”主要依據(jù)問題19，20進(jìn)行編碼，問題19用來測試?yán)肅hatGPT輔助教學(xué)中對測試者輸出的正向價值內(nèi)容，編碼次數(shù)1249，占比57%。這與測試題給出的情境息息相關(guān)。比如涉及諾獎科學(xué)家、各行業(yè)領(lǐng)軍人物，環(huán)保問題，數(shù)字鴻溝問題、開放獲取問題、人文藝術(shù)情境等，交流中ChatGPT會輸出關(guān)于此人物和事件的正向相關(guān)內(nèi)容，使測試者體會學(xué)科的碰撞與交融，增強(qiáng)對不同文化、不同理念人類成果的理解以及求實的科學(xué)精神，貢獻(xiàn)性的姿態(tài)和分享的情懷。也會出現(xiàn)一些比較有趣的對話，比如被ChatGPT對考試的吐槽逗笑（如圖2），讓測試者感受到了良好的互動和樂觀的心態(tài)。

圖2 情感價值分析實例2Fig.2 Example 2 of Sentiment Value Analysis

問題20用來測試?yán)肅hatGPT輔助教學(xué)中對測試者輸出的負(fù)向價值內(nèi)容，編碼次數(shù)39次，占比2%?？梢钥闯鲞@個問題編碼占比非常低，只有極少數(shù)編碼時會發(fā)現(xiàn)輸出內(nèi)容中存在資源歧視的問題，比如在不事先申明的情況下，會優(yōu)先推送國外的信息源。整體測試情況說明就目前而言，ChatGPT類生成式AI短期還無法形成對學(xué)生價值觀的負(fù)向影響。

5 思考與建議

基于以上結(jié)果分析，筆者嘗試探討在人工智能視域下高校圖書館數(shù)字素養(yǎng)教育的可行路徑和實踐策略。

5.1 以“高效提問”為重點的數(shù)字素養(yǎng)知識內(nèi)容

從本研究所做數(shù)字素養(yǎng)知識內(nèi)容的分析結(jié)果中，可以析出“可信任”“需引導(dǎo)”“易誤導(dǎo)”“有風(fēng)險”四個類別的細(xì)粒度內(nèi)容。針對“可信任”的細(xì)粒度知識內(nèi)容，高校圖書館數(shù)字素養(yǎng)教育者在充分利用智能工具因勢利導(dǎo)的同時，要特別注意強(qiáng)化這部分內(nèi)容的系統(tǒng)性和知識內(nèi)化問題。比如可以將這部分內(nèi)容進(jìn)行工具協(xié)助下情境化、游戲化的打包練習(xí)。

在結(jié)果分析中可以看出綜合性強(qiáng)的，更依賴專業(yè)深度及知識寬度的“需引導(dǎo)”內(nèi)容占比最大，這說明在人工智能視域下高校圖書館進(jìn)行數(shù)字素養(yǎng)教育，如何教會學(xué)生利用自然語言進(jìn)行高效提問會變得更有意義[11]。教育者需要更加深入地研究相關(guān)智能工具的功能及升級，了解其功能特征和限制，并結(jié)合傳統(tǒng)數(shù)字素養(yǎng)教學(xué)中的案例教學(xué)法、基于BOPPPS模型的成果導(dǎo)向式教學(xué)法等多種教育方法，將智能工具作為一種教學(xué)手段而不是教育主體來對學(xué)生進(jìn)行“問答引導(dǎo)”式的數(shù)字素養(yǎng)教育。

針對“易誤導(dǎo)”和“有風(fēng)險”的知識內(nèi)容，教育者需要引起足夠的重視。智能工具對問題的即時和低成本滿足會給學(xué)生帶來很強(qiáng)的誘惑，對這部分容易引起學(xué)生錯誤認(rèn)知的內(nèi)容可以采取重點講解、反復(fù)提示和練習(xí)的方式；也可以用特定案例主動創(chuàng)設(shè)反思、糾錯情境為學(xué)生預(yù)留思考反省的機(jī)會，使其經(jīng)歷質(zhì)疑、檢驗與認(rèn)可等情感體驗和認(rèn)知判斷后加深對知識內(nèi)容的理解和內(nèi)化。

5.2 以“高階思維”為核心的數(shù)字素養(yǎng)能力訓(xùn)練

ChatGPT開源版本并不進(jìn)行明確的邏輯推理，它不能理解或推導(dǎo)復(fù)雜的事實，所有知識都是隱含在模型參數(shù)中[3]。質(zhì)言之，從現(xiàn)有的ChatGPT類生成式AI的技術(shù)角度看，它并不完全具備人類所特有的批判性思維、高階推理、計算思維、創(chuàng)新創(chuàng)造等能力素養(yǎng)。這在本研究的能力素養(yǎng)結(jié)果分析中也可見一斑，與之前人們普遍認(rèn)為ChatGPT類生成式AI具備強(qiáng)大的分析推理能力是有差距的。針對本研究測試結(jié)果中智能工具會造成批判性思維和邏輯思維易質(zhì)疑和分解，難驗證、推理、歸納、演繹的現(xiàn)象，教育者一方面可以充分發(fā)揮ChatGPT類生成式AI能引導(dǎo)學(xué)生主動質(zhì)疑、分解問題、給出靈感等特點，對學(xué)生進(jìn)行高階思維能力的訓(xùn)練；另一方面應(yīng)該強(qiáng)化數(shù)字素養(yǎng)教育中其他優(yōu)質(zhì)的平臺、工具和手段，比如處在信息源頂端的學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)庫資源檢索與分析，網(wǎng)絡(luò)優(yōu)質(zhì)開放資源的甄別和利用等，訓(xùn)練學(xué)生獨立思考、多方驗證、多維視角地思考和解決問題，而不是被某一種智能工具一葉障目，造成新的工具依賴和信息繭房。

5.3 以“情感強(qiáng)交互”為支撐的數(shù)字素養(yǎng)學(xué)習(xí)體驗

從本研究的情感價值分析結(jié)果可知，目前學(xué)生對ChatGPT類生成式AI尚處于“嘗新”階段，正向的情感體驗和價值引領(lǐng)占比居多，但數(shù)字素養(yǎng)教育者依然應(yīng)該防患于未然，高校圖書館在數(shù)字素養(yǎng)教育中應(yīng)該發(fā)揮教育主體優(yōu)勢，加速社交體驗創(chuàng)新，豐富自我表達(dá)，滿足學(xué)生的自我認(rèn)同和存在感需要，提供情緒價值，同時注重學(xué)術(shù)倫理、數(shù)字倫理等重點問題引導(dǎo)。質(zhì)言之，教育者在利用智能工具協(xié)助數(shù)字素養(yǎng)教育的同時，需要時刻關(guān)注學(xué)生對智能工具的情感依賴和價值趨同，時刻關(guān)注學(xué)生作為“人”的價值觀、喜悅感、幸福感和成就感[4]，用數(shù)字素養(yǎng)教育中情感強(qiáng)交互的優(yōu)勢浸潤學(xué)生的數(shù)智社會責(zé)任感。

6 結(jié)語

本文在實證研究的基礎(chǔ)上，利用內(nèi)容分析法探討了ChatGPT類生成式AI對高校圖書館數(shù)字素養(yǎng)教育的影響。研究結(jié)果顯示，在知識內(nèi)容方面，人工智能視域下的數(shù)字素養(yǎng)教育內(nèi)容可分為“可信任、需引導(dǎo)、易誤導(dǎo)、有風(fēng)險”四類；在能力素養(yǎng)方面，人工智能對批判性思維、邏輯思維和計算思維都有一定的開發(fā)和引導(dǎo)，但也有可能形成新的工具依賴和信息繭房；在情感價值方面，由于目前學(xué)生對人工智能工具尚處于“嘗新”階段，正向的情感體驗和價值引領(lǐng)占比居多，但也需要防患于未然，關(guān)注未來數(shù)字素養(yǎng)教育變革模式下學(xué)生的情感體驗和價值引領(lǐng)。與此同時，本文也存在若干局限和不足：首先，內(nèi)容分析法雖然能夠很好地詮釋研究問題，但受主觀原因和已有經(jīng)驗的影響，不可

支撐數(shù)據(jù)

支撐數(shù)據(jù)由作者自存儲，Email: frgong@lib.whu.edu.cn。

1.龔芙蓉,劉霞.數(shù)字素養(yǎng)測試題.xslx.