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本研究基于社会建构主义理论和人-AI协同能动性模型,探讨了学生在商业数据分析评估过程中如何与GenAI进行互动。在评估中,学生使用GenAI工具辅助其数据分析,并通过比较AI生成的结果与手动计算的结果对其经历进行了反思。对258名学生反思的主题分析,结合学业成绩数据的三角互证,揭示了四个核心主题:认识论信念、功能性认知参与、反思性元认知学习以及用于战略前瞻的人-GenAI协同能动性。不同成绩组别的学生表现出截然不同的参与模式。成绩较高的学生将GenAI视为协作伙伴,进行迭代式提示词优化,表现出对输出结果的批判性评估,并展现出强烈的伦理意识。相反,成绩较低的学生往往表现出两极分化的认识论信念、有限的批判性反思以及极少的迭代——过早地接受或拒绝GenAI的输出。这些发现突出了支架式反思和提示工程在赋能学生发展更深层次分析与评估能力方面的作用。通过将GenAI重新概念化为积极的共同学习者而非被动工具,本研究拓展了社会建构主义视角,以适应新兴的人-GenAI互动形式。依托植根于真实学习情境中的丰富原位定性证据,本研究为学生的信念与策略如何塑造其对GenAI的参与提供了新见解。该研究还强调了进行差异化教学设计的必要性,以培养AI素养、缩小数字鸿沟,并支持高等教育中对GenAI合乎伦理的适应性使用。
Fang et al. (Tue,) 研究了这一问题。
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