人工智能素养与 LLM 参与度在高等教育中的影响：跨国量化研究
计算机与社会
2025-07-09 v2
摘要
本研究提出了对美国和孟加拉国高等教育机构学生与大型语言模型（LLM）互动的跨国量化分析。基于对 318 名学生的在线调查，结果表明 LLMs 增强了信息获取，改善了写作，提升了学术成绩。然而，关于过度依赖、伦理风险以及批判性思维的担忧仍然存在。基于 AI 素养框架、期望-价值理论和 Biggs 的 3P 模型，研究发现动机信念和技术能力塑造了 LLM 的参与度。发现 LLM 使用与感知素养收益（r = .59, p < .001）以及乐观性（r = .41, p < .001）之间存在显著相关性。ANOVA 结果显示，美国学生使用频率更高（F = 7.92, p = .005），STEM 专业学生使用频率更高（F = 18.11, p < .001）。本研究支持开发面向高等教育的伦理、包容且符合教育学原则的 LLM 集成框架。
引用
@article{arxiv.2507.03020,
title = {AI Literacy and LLM Engagement in Higher Education: A Cross-National Quantitative Study},
author = {Shahin Hossain and Shapla Khanam and Samaa Haniya and Nesma Ragab Nasr},
journal= {arXiv preprint arXiv:2507.03020},
year = {2025}
}
备注
26 pages, 8 figures, 3 tables. Submitted for consideration in a forthcoming issue of the International Journal of Educational Technology in Higher Education