隐式人类-人工智能合作中的涌现学习者主体性：AI 人格如何重塑创意-监管互动
人机交互
2025-12-23 v1
摘要
生成式人工智能正日益嵌入协作式学习中，但关于当人工智能队友虽存在却未被披露时，AI 人格如何塑造学习者主体性的机制尚不清晰。本机制研究考察支持型和反对型 AI 人格如何重新配置在隐式人类-人工智能创意合作情境下的涌现学习者主体性、话语模式和体验。224 名大学学生被随机分配至 97 组线上三人小组，分为人类-only 对照组、携助 AI 小组或反对型 AI 小组三种条件中的一种。参与者完成个人-小组-个人电影情节写作任务；10 分钟的小组聊天记录使用创意-监管框架进行编码。我们结合迁移网络分析、理论驱动的序列模式挖掘和高斯混合聚类，构建主体性在结构、时序和轮廓层面的模型化表现，并将其关联到认知负荷、心理安全感、团队满意度和基于嵌入的创意表现。反对型 AI 产生充满挑战和反思的对话结构及模式，表明生产性摩擦；而支持型 AI 则促进以一致为中心的轨迹和更顺畅的收敛。聚类结果显示，AI 代理集中在挑战者人格轮廓中，反思性调节唯一来自人类。尽管在认知负荷或创意收益方面未见系统性差异，但反对型 AI 持续降低团队满意度和心理安全感。研究揭示了在混合人类-人工智能团队中利用认知冲突与维持情感安全感和归属感之间的设计张力。
引用
@article{arxiv.2512.18239,
title = {Emergent Learner Agency in Implicit Human-AI Collaboration: How AI Personas Reshape Creative-Regulatory Interaction},
author = {Yueqiao Jin and Roberto Martinez-Maldonado and Dragan Gašević and Lixiang Yan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2512.18239},
year = {2025}
}