重新思考 AI 来源在学生-AI 协作中的引用实践

AI 工具在学生设计项目中的日益集成，带来了一个在人机互作（HCI）教育中尚未解决的挑战：AI 生成内容应如何被引用和记录？传统的引用框架——以可信度、可检索性和作者身份为基础——难以适应 AI 输出的动态和短暂性质。在本文中，我们检视了在 UX 设计课程中，学生如何在被允许将生成式工具整合到设计过程中时，处理 AI 的使用和引用。通过对 35 个团队项目及 175 名学生的反思进行定性分析，我们识别出了从正式归因到间接或缺乏 acknowledgment 的各种引用实践。这些不一致的做法揭示了现有框架的缺口，并引出关于作者身份、评估和教学透明度的问题。我们主张将 AI 引用重新思考为一种反思性和教学实践；即，通过促使学生批判性地评估他们在整个设计过程中如何以及为何使用 AI，来支持元认知参与。我们提出了替代策略——例如 AI 贡献声明和过程导向的引用模型——以更好地匹配设计教育的迭代性和反思性。本工作邀请教育者重新考虑，如何让引用实践支持有意义的学生与 AI 协作。