从G因子到A因子：建立用于AI素养的心理学框架
计算与语言
2025-03-24 v1 人工智能
摘要
本研究针对生成式AI技术的背景，解决日益增长的测量和理解AI素养的需求。通过三项顺序研究（共517名参与者），确立了AI素养作为一个连贯可测量的构念，并证明其对教育、 workforce发展和社会公平具有重要意义。研究1（N=85）发现，一种主导潜在因子——称为"A因子"——在多样化AI交互任务中解释了44.16%的方差。研究2（N=286）通过检验四个关键维度：沟通有效性、创意想法生成、内容评估和逐步协作，细化了测量工具，形成一个18项的评估电池。研究3（N=146）在受控实验室环境中验证了该仪器，证明其对真实世界任务性能的预测有效性。结果表明，AI素养显著预测语言基创意任务的复杂性能力，但在其预测能力方面显示出特定的领域特征。此外，回归分析识别出若干显著的AI素养预测因子，包括认知能力(IQ)、教育背景、先前AI经验和培训历史。AI素养的多维特性及其独特的因子结构提供了证据，表明有效的人机协作需要通用能力与专业能力的结合。这些发现为人机协作的理论框架贡献了理论，同时为开发有针对性的教育干预措施提供了实际指导，以促进生成式AI技术的普惠性获取。
引用
@article{arxiv.2503.16516,
title = {Using LLMs for Automated Privacy Policy Analysis: Prompt Engineering, Fine-Tuning and Explainability},
author = {Yuxin Chen and Peng Tang and Weidong Qiu and Shujun Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.16516},
year = {2025}
}