面向高等教育的Faculty Artificial Intelligence Literacy and Competency (FALCON-AI)量表的开发与验证

Yukyeong Song; Hyunjoo Moon; Hyewon Yang; Chris Kilgore

面向高等教育的Faculty Artificial Intelligence Literacy and Competency (FALCON-AI)量表的开发与验证

计算机与社会 2026-03-24 v1

作者: Yukyeong Song , Hyunjoo Moon , Hyewon Yang , Chris Kilgore

摘要

人工智能(AI)在高等教育中的集成凸显了面向教师AI素养与能力在教学、科研和服务领域的日益重要性。现有的AI素养工具主要针对一般公众、学生或K-12教师，因而缺乏针对高等教育中大学教师所需的角色嵌入指标和心理测量验证。基于Critical Tech-resilient Literacies(CTRL)框架，本研究开发并验证了Faculty Artificial Intelligence Literacy and Competency(FALCON-AI)量表作为面向高等教育情境的简洁且可实际部署的工具。采用理论驱动的开发过程，我们生成了初始的43项物料，映射到三个素养(功能性、评估性和伦理性素养)，并将其分布在四个教师工作领域(通用、教学、科研、服务/行政)，形成3乘4框架。通过对四位学术专家的结构化访谈进行内容验证，辅以GPT-based审阅者来三角化对清晰度、相关性和必要性的评估，从而得到用于试点的精炼后39项物料。试点测试涉及269个有效响应，使用确认因素分析( CFA)进行分析。CFA评估理论指定的结构，然后进行项目削减以最小化受访者负担，同时保持内容覆盖。最终的23项FALCON-AI量表在AI素养乘以教师工作领域的测量上表现出良好的模型拟合度和强大的可靠性。这一研究提出了一个具有良好可靠性和效度的经验证的FALCON-AI量表，为评估高等教育中教师AI素养提供了精炼的实用工具。

关键词

AI素养教师心理测量验证确认因素分析 FALCON-AI量表高等教育

引用

@article{arxiv.2603.20220,
  title  = {Development and Validation of a Faculty Artificial Intelligence Literacy and Competency (FALCON-AI) Scale for Higher Education},
  author = {Yukyeong Song and Hyunjoo Moon and Hyewon Yang and Chris Kilgore},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2603.20220},
  year   = {2026}
}

备注

32 pages

面向高等教育的Faculty Artificial Intelligence Literacy and Competency (FALCON-AI)量表的开发与验证

摘要

关键词

引用

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