📄 社会科学
Scaffolded and Unscaffolded Generative AI Use in Mathematics Teacher Education: Effects on Pre-Service Teachers’ Instructional Design Competence
这项混合方法研究表明，与无支架的生成式人工智能使用相比，提供教学支架能显著提升职前数学教师的教学设计能力、人工智能就绪度、自我调节学习能力以及批判性思维。
📄 Category
social_science
2957 篇论文
📄 社会科学
Psychometric Properties of the Connor-Davidson Resilience Scale (CD-RISC) in Chinese University Students
本研究通过全面的多方法途径，验证了康纳-戴维森韧性量表第10版（CD-RISC-10）在中国大学生群体中的心理测量特性，确认了其单维结构和极佳的信度，同时指出其中两个特定项目存在轻微的性别偏差。
📄 社会科学
Perceived Stress and Coping Strategies among Postgraduate Students in the University of Calabar and the University of Cross River State, Nigeria
这项针对卡拉巴大学和克罗斯河州立大学427名研究生的横断面研究表明，中度感知压力十分普遍，且显著受经济不稳定和院校类型的预测，学生主要利用时间管理和情绪调节型应对策略。
📄 社会科学
Epistemic Responsibility in Arabic L2: Coordinating Source, Evidence, and Stance
本文提出将“认识论责任”（epistemic responsibility）作为高级阿拉伯语二语能力中一个关键的高阶话语-语用维度，该维度涉及对来源、证据与立场进行协调，并通过一项针对65名学习者的混合方法学习者语料库研究验证了这一构念，从而确立了一个理论发展模型、一个协调指数以及未来研究的具体招募指南。
📄 社会科学
Betting from the margins: gambling, respectability and the invisible incorporation of women into sports betting in Gweru, Zimbabwe
通过对津巴布韦格韦鲁访谈资料的利用，本文认为女性进入体育博彩领域代表了一种“隐形纳入”，即经济必要性驱动她们通过掩饰其存在感的策略参与其中，从而强化而非改变了该行业具有男性气概和道德色彩的特征。
📄 社会科学
Measuring the Female Leaky Pipeline in Academic Careers: Evidence from 21 EU Countries (2013–2022)
本文介绍了女性学术人才流失指数（FLPI），这是一个分析了2013年至2022年间21个欧盟国家的多维工具，该工具揭示了女性在学术界的流失源于各职业阶段多样化的结构性障碍——而非仅仅是高级职位的晋升——并识别了七种不同的国家性别排斥模式，同时强调了近期平等进展的停滞。
📄 社会科学
Fifth-grade students’ fairness judgments through probabilistic ideas: Maintaining and refining reasoning across two game contexts
这项研究表明，五年级学生在判断游戏公平性时，会利用非概率因素以及非正式的概率推理，而游戏体验主要起到了完善而非推翻其初始判断的作用。
📄 社会科学
The friction paradox: generative AI and the educational value of difficulty in education abroad
本文认为，尽管生成式人工智能可以扩大海外教育的准入范围，但它也存在削弱核心跨文化学习成果的风险，因为它中介了那些能够培养独立性与视角转换能力的困难过程，因此有必要将关注点从禁止人工智能转向管理学生所保留的解释性主体程度。
📄 社会科学
Elaborating a Framework for Contextualized Problem-Based Instruction
本文通过分析三套美国初中问题导向型课程，构建了一个用于表征情境化问题导向教学的、包含六个类别的稳健分析框架，旨在为课程设计者和研究人员提供关于不同任务序列如何促进数学理解的见解。
📄 社会科学
Beyond Display: From Dynamic Representation to Generative Representational Activity with Large Language Models
本文认为，大语言模型在数学教育中引入了一种独特的“生成式表征活动”——即话语通过递归方式对数学对象进行界定与实例化——而非构成动态表征的一个新阶段，从而挑战了“AI生成的看似正确的输出即保证了概念理解或符合学习者意图”这一假设。