教育学生质疑机器：AI 素养干预提升学生对 LLM 在科学任务中的使用监管能力
计算机与社会
2026-04-03 v1
摘要
生成式人工智能 (GenAI) 在学校的快速普及引发了关于学生对其输出不加批判依赖的担忧。有效使用大语言模型 (LLM) 不仅需要技术知识，还需要能够监控、评估和调节与系统互动的能力，这些过程与元认知调控密切相关。这些技能在中学生阶段仍在发展中，使得学生尤其容易过度信任和过早接受 AI 的输出。鉴于课堂时间和教师培训资源受限，亟需开发和评估可在现实学校条件下实施的 AI 素养干预方案。我们报告了一项受控课堂研究，考察两小时的 AI 素养工作坊是否能提升学生在 LLM 支持的科学问题解决中的互动策略和最终答案质量。共 116 名学生（年级 8-9 岁，年龄 13-15 岁）完成了六项科学调查任务，使用生成式 AI 系统。干预组在两天前参加了工作坊，课程内容涵盖 LLM 工作原理与局限性，以及提示词编写和响应评估的实用指导；对照组则未接受训练。经过训练的学生表现出更少的盲目依赖：他们更常重新表述查询、提出后续问题，并更准确地判断响应的正确性，从而实现更好的表现。相比之下，GenAI 和元认知自我报告分数均未预测表现，表明生成式 AI 的有效使用更多依赖于对互动调控的显性训练，而非自我报告度量。总体而言，结果表明，简短且可扩展的 AI 素养教学能够在类似学校的学习活动中显著提升中学生使用生成式 AI 的方式。
引用
@article{arxiv.2604.01955,
title = {Teaching Students to Question the Machine: An AI Literacy Intervention Improves Students' Regulation of LLM Use in a Science Task},
author = {O. Clerc and R. Abdelghani and C. Desvaux and E. Poisson and P. Y. Oudeyer and H. Sauzéon},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.01955},
year = {2026}
}