Tailored to Thrive: How Customized Generative Artificial Intelligence Appropriation Shapes Academic Achievement in Higher Education
本研究基于社会认知理论并利用420名中国大学生数据发现，定制化生成式人工智能的挪用通过提升学术自我效能感来增强学业成就，且这一效应受到学生学术韧性的进一步强化。
原始论文采用 CC BY 4.0 许可（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。 这是对下方论文的AI生成解释。它不是由作者撰写或认可的。如需技术准确性，请参阅原始论文。 阅读完整免责声明
在现代学习的版图中，一种新工具正以海啸之势席卷而来：生成式人工智能。这些系统可以在数秒内起草文章、解方程并解释复杂的概念，这使得许多人不禁怀疑，它们究竟会成为通往成功的终极捷径，还是会变成削弱思维能力的拐杖。对于教育者和学生而言，核心问题不在于是否使用这些工具，而在于如何使用它们。如果一名学生向机器索要直接答案，结果往往是一个几乎没有附带任何学习过程的成品。但如果一名学生将机器视为合作伙伴，通过塑造问题并不断完善答案以适应自身需求，那么这种体验将完全不同。这种从被动消费到主动塑造的转变，正是近期一项关于大学生如何与人工智能互动，以及这对他们的成绩和自信心意味着什么的调查研究的核心。
来自三所中国大学的研究人员试图通过观察一个他们称之为“定制化摄取”（customized appropriation）的概念来理解这一动态。简单来说，这描述了学生在多大程度上将一种通用技术弯曲并应用到自己的特定用途中。这与仅仅向搜索引擎索要一个定义有本质区别——后者是一个能够根据自身独特学习目标去修改提示词、为不同任务选择特定AI模型并批判性地编辑输出内容的学生。该团队想要了解这种主动、定制化的方法是否能带来更好的学术成果。他们还探讨了两个内在因素的作用：学生对自己成功能力的信念（即学术自我效能感），以及他们从挫折中恢复的能力（即学术韧性）。研究表明，学生与技术互动的方式比使用的频率更为重要。
为了寻找答案，研究人员对420名大学生进行了追踪研究，通过间隔两周的三波问卷调查来收集数据。这种方法使他们能够观察一个因素如何随时间影响另一个因素，而不仅仅是进行一次性的快照式观察。在第一阶段，他们测量了学生定制化使用AI的程度以及他们在面对学术压力时的韧性。两周后，他们询问了学生处理困难任务的能力信心。最后，他们评估了学生的学术成就，包括他们对自身成绩的自我评价满意度以及实际的平均学分绩点（GPA）。数据揭示了一条清晰的路径：主动定制AI交互的学生报告了更高的学术能力信心，而这种信心反过来又与更好的学术表现挂钩。
研究发现，定制AI与建立信心之间的关系并非对每个人都一样。这在很大程度上取决于学生的韧性。对于那些天生擅长在挑战中坚持并能在情况不佳时调整策略的学生来说，定制化AI的行为对提升其信心的积极作用更强。这些学生似乎更有能力应对与AI协作过程中不可避免的摩擦，例如处理不完美的答案或需要多次重写提示词的情况。他们将这些障碍视为学习过程的一部分，而非失败。相比之下，韧性较低的学生并未从同等程度的定制化中获得同等的信心提升，这表明，在将AI转化为学习工具的过程中，具备持续尝试的心理强度是一个关键要素。
研究人员得出结论，人工智能在教育中的价值并非内置于软件本身，而是产生于人与技术的互动。当学生掌控局面，使技术适应其特定需求时，他们建立起了对自身能力的更强信念。这种信念进而驱动他们更深入地投入学习并取得更好的成绩。然而，研究也指出，这一过程并非自动完成的；它需要一定程度的心理韧性来应对定制化工具过程中涉及的试错过程。研究结果表明，大学不应仅仅关注关于是否允许使用AI的简单规则，而应侧重于教导学生如何主动塑造他们与这些工具的互动。通过引导学生去定制提示词、验证信息并坚持克服困难，教育者可以帮助学生将这一强大的技术转变为真正的学习伙伴。
您所在领域的论文太多了？
获取与您研究关键词匹配的最新论文每日摘要——附技术摘要，使用您的语言。