From AI Assisted to Self-Regulated Learning: Roles of Digital Literacy, Critical Thinking, and Self-Efficacy among University Students
本研究以社会认知理论、自我调节学习理论和技术接受模型为理论基础，通过对225名索马里大学生进行研究，表明AI辅助学习通过AI素养和批判性思维的部分中介作用显著增强了自我调节学习，其中批判性思维表现出更强的间接效应，同时AI自我效能感正向调节了AI辅助与素养之间的关系。
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在现代课堂中，一场无声的革命正在悄然发生。几十年来，教育工作者早已知晓，最成功的学生并不一定是那些记忆力最敏锐的人，而是那些能够管理自身学习的人。这些自我导向型学习者能够设定自己的目标，追踪自己的进度，并在遇到困难时调整策略。这种驾驭自身教育的能力被称为自我调节学习（self-regulated learning），它是一项决定一个人在整个生命周期中如何适应新挑战的关键技能。与此同时，一种新工具进入了视野：人工智能。这些计算机系统能够生成文本、回答问题并提供个性化反馈，就像一位全天候待命、不知疲倦的导师。随着大学开始将这些工具融入教学，一个关键问题也随之浮现：仅仅拥有这项技术的使用权，是否就能让学生更擅长管理自身的学习，还是说需要其他要素才能使这种联系发挥作用？
索马里的一支研究团队致力于通过深入观察大学生如何与人工智能互动来回答这个问题。他们特别感兴趣的是，使用这些工具是否能帮助学生成为更独立的学习者，以及如果确实如此，学生大脑内部发生了什么变化才使之成为可能。他们专注于三个可能作为技术使用与成为更佳学习者之间“桥梁”的具体心理技能。第一是人工智能素养（AI literacy），即理解这些系统如何运作、了解其局限性并负责任地使用它们的能力。第二是批判性思维（critical thinking），即质疑信息、检查错误并拒绝在没有证据的情况下接受答案的习惯。第三是自我效能感（self-efficacy），这是一个心理学术语，指一个人对自己成功完成特定任务能力的信心。研究人员希望观察使用人工智能是否能培养这些技能，以及这些技能是否反过来帮助学生掌控自己的教育。
为了寻找答案，研究人员对来自索马里公立和私立机构的 225 名大学生进行了调查。这些学生已经在利用聊天机器人和智能辅导系统等人工智能工具来辅助学习。团队要求学生评价他们使用这些工具的频率、使用时的自信程度、评估工具所提供信息的水平，以及他们在多大程度上感觉到自己在管理自身的学习过程。通过分析这些反馈，研究人员可以绘制出这些不同因素之间的关系图谱。他们不仅仅是在询问人工智能是否有帮助，还在寻找这种帮助传递的具体路径。
研究发现，使用人工智能辅助学习工具的学生确实更擅长调节自身的学习。他们更有可能设定明确的目标、监控进度并调整学习习惯。然而，研究人员发现，这种进步并不只是技术本身的直接结果。相反，技术是通过强化学生的“心理肌肉”来发挥作用的。数据表明，频繁使用人工智能工具显著提高了学生的 AI 素养。随着他们与系统的互动，他们学会了如何验证工具提供的信息以及如何合乎伦理地使用这项技术。这种对技术的全新理解进而帮助他们成为了更具自我导向性的学习者。
更重要的是，研究揭示了批判性思维发挥了至关重要的作用。使用人工智能工具的学生在分析信息和发现矛盾方面也表现得更好。这种批判性思考的能力是自我调节学习的一个强大驱动力。事实上，研究人员发现，批判性思维技能的提升对学生管理自身学习能力的影响，略强于技术素型素养的提升。这表明，人工智能在教育中的真正价值不仅在于它提供的答案，更在于它所鼓励学生培养的思维纪律。当学生被迫去质疑和验证人工智能生成的内容时，他们会变成更主动、更独立的思考者。
最后还有一个谜题的碎片：信心。研究显示，学生对自己使用人工智能技术能力的信念至关重要。那些对自身技能感到自信的学生，比那些感到不确定的人从人工智能工具中获益更多。对于这些自信的学生来说，使用工具与提高素养之间的联系要紧密得多。这就像信心是一个“乘数”：当一名学生相信自己能够掌握这项技术时，他们会更深入地参与其中，从中学习更多，并最终更好地管理自己的教育。如果没有这种信心，技术的潜在益处将难以实现。
这项在数字基础设施仍在发展中的发展中国家开展的研究，为教育者和学生提供了清晰的信息。仅仅提供人工智能的使用权是不够的。为了真正从这些工具中受益，必须教会学生如何批判性地使用它们，以及如何信任自己驾驭它们的能力。技术本身并不会自动创造独立的学习者。相反，它创造了一个环境，让学生可以练习验证、分析和自我管理等技能。当这些技能得到培养，且学生在建立信心的过程中得到支持时，人工智能便成为了通往终身、自我导向学习旅程中的强大伙伴。
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