洞見 - Human-Computer Interaction - # 生成式 AI 素養評估

生成式 AI 素養評估測試 (GLAT)：開發與驗證

Q: 除了 GLAT 中評估的方面之外，還有哪些其他關鍵技能或知識對於培養全面的生成式 AI 素養至關重要？

除了 GLAT 所評估的知識、應用、評估和倫理等面向，以下關鍵技能和知識對於培養全面的生成式 AI 素養也至關重要： 數據素養: 理解數據在訓練生成式 AI 模型中的作用，包括數據偏差對模型輸出的影響，以及如何評估數據質量和來源。 創造性思維: 生成式 AI 不僅是工具，更是激發創造力的夥伴。培養學生的創意思考能力，使其能利用生成式 AI 探索新的想法、解決問題和進行藝術創作。 批判性思維: 培養學生辨別生成式 AI 輸出內容真偽的能力，避免被虛假信息誤導，並能批判性地評估生成式 AI 的倫理和社會影響。 溝通與協作: 生成式 AI 可以促進人機協作，因此學生需要學習如何有效地與 AI 溝通，例如撰寫清晰的指令，以及如何將 AI 整合到團隊合作中。 持續學習: 生成式 AI 技術日新月異，學生需要具備持續學習的能力，不斷更新知識和技能，才能適應未來 AI 發展的趨勢。 總之，全面的生成式 AI 素養不僅需要技術層面的理解，更需要培養學生的批判性思維、創造力和終身學習的能力，使其能成為負責任地使用和發展 AI 技術的公民。

Q: 雖然 GLAT 提供了一個客觀的評估方法，但過度依賴標準化測試可能會限制學生的創造力和批判性思維發展。如何才能在評估生成式 AI 素養的同時，培養學生的這些重要技能？

確實，過度依賴標準化測試如 GLAT 評估生成式 AI 素養，可能會限制學生的創造力和批判性思維發展。為了在評估的同時培養這些重要技能，可以採取以下措施： 將評估融入真實情境: 設計基於項目的評估方式，讓學生運用生成式 AI 解決實際問題，例如進行研究、創作故事或設計產品原型，並鼓勵學生在過程中展現創造力和批判性思維。 重視過程性評估: 除了最終結果，更要關注學生在使用生成式 AI 過程中的思考過程、解決問題的策略和反思能力。可以採用作品集、學習日誌、口頭報告等多元評估方式。 鼓勵學生質疑和反思: 引導學生批判性地思考生成式 AI 的優缺點、倫理問題和社會影響，並鼓勵他們提出改進建議，培養其獨立思考和解決問題的能力。 提供多元化的學習資源和工具: 除了生成式 AI 工具，還應提供其他學習資源，例如數據集、編程語言、設計軟件等，讓學生能更全面地理解和應用 AI 技術。 營造開放、包容的學習環境: 鼓勵學生嘗試、探索和犯錯，並提供及時的回饋和支持，讓他們在安全、自由的環境中發展創造力和批判性思維。 總之，評估生成式 AI 素養的目標不僅是測量學生的知識和技能，更要促進其全面發展。透過設計更靈活、更注重過程的評估方式，並營造積極的學習環境，才能真正培養學生在 AI 時代所需的關鍵能力。

Q: 生成式 AI 技術的快速發展是否會導致未來教育模式的根本性變革，例如從以教師為中心的教學轉變為以學生為中心的個性化學習？

生成式 AI 技術的快速發展，的確預示著未來教育模式可能迎來根本性變革，朝向以學生為中心的個性化學習模式轉變。 以下是生成式 AI 如何推動這一變革的幾個方面： 個性化學習路徑: 生成式 AI 可以根據學生的學習風格、進度和目標，自動生成個性化的學習內容、練習題和評量方式，讓每個學生都能按照自己的節奏學習。 虛擬導師和學習夥伴: 生成式 AI 可以扮演虛擬導師的角色，為學生提供即時的答疑解惑、學習指導和反饋。同時，AI 也可以作為學習夥伴，與學生進行互動式學習和討論。 豐富的學習資源和體驗: 生成式 AI 可以生成各種形式的學習資源，例如文本、圖像、音頻、視頻、虛擬現實和增強現實等，為學生創造更豐富、更具吸引力的學習體驗。 釋放教師時間，專注於教學設計和師生互動: 生成式 AI 可以自動完成一些重複性的教學工作，例如批改作業、設計課程和評估學習成效，讓教師有更多時間專注於教學設計、創新教學方法和與學生進行更深入的互動。 然而，這種轉變也面臨著一些挑戰： 數位落差: 需要確保所有學生都能平等地獲取 AI 教育資源和技術，避免加劇現有的教育不平等現象。 倫理和隱私問題: 需要建立相應的規範和政策，確保生成式 AI 在教育中的應用是安全、可靠和符合倫理的，同時保護學生的數據隱私。 教師角色的轉變: 教師需要適應新的教學模式，學習如何與 AI 協作，並不斷提升自身的 AI 素養和教學技能。 總之，生成式 AI 技術為未來教育帶來了巨大的機遇和挑戰。我們需要積極應對挑戰，充分利用 AI 的優勢，才能構建更公平、更有效、更以人為本的未來教育模式。

核心概念

GLAT 是一個針對高等教育學生設計的生成式 AI 素養評估測試，其性能表現優於自我報告式的測量方法，能更客觀且有效地評估學生與生成式 AI 互動的能力。

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arxiv.org

書目資訊
Jina, Y., Martinez-Maldonado, R., Gašević, D., & Yan, L. (2024). GLAT: The Generative AI Literacy Assessment Test. [期刊名稱待定]. Retrieved from [文章連結]
研究目標
本研究旨在開發和驗證 GLAT，這是一個針對高等教育學生的生成式 AI 素養評估測試，並探討其在評估學生生成式 AI 素養和預測其學習成效方面的有效性。
研究方法
本研究分三個階段進行。第一階段，開發 GLAT 的初始題庫，並透過專家審查和問卷調查評估其內容效度。第二階段，招募 355 名高等教育學生，利用古典測驗理論和項目反應理論分析 GLAT 的結構效度和信度。第三階段，招募 83 名高等教育學生，透過讓學生完成一項與生成式 AI 聊天機器人互動的學習任務，比較 GLAT 和自我報告式問卷在預測學生學習成效方面的增量效度。
主要發現

GLAT 具有良好的結構效度和信度，符合單維度結構，且項目間具有良好的區辨度和一致性。
與自我報告式問卷相比，GLAT 能更準確地預測學生在與生成式 AI 聊天機器人互動任務中的學習成效。
主要結論
GLAT 是一個有效且可靠的評估工具，可用於評估高等教育學生的生成式 AI 素養，並為教育實踐和政策決策提供參考依據。
研究意義
本研究開發的 GLAT 為評估生成式 AI 素養提供了一個客觀且可靠的工具，有助於促進生成式 AI 在教育領域的有效應用。
研究限制與未來方向

未來研究可以進一步探討 GLAT 在不同文化背景和教育階段的適用性。
可以開發更多基於 GLAT 的教學資源和干預措施，以提升學生的生成式 AI 素養。

統計資料

GLAT 的 Cronbach’s alpha 值為 0.80，omega total 值為 0.81，顯示其具有良好的內部一致性信度。
GLAT 的 RMSEA 值為 0.03，CFI 值為 0.97，顯示其具有良好的模型擬合度。

從以下內容提煉的關鍵洞見

GLAT: The Generative AI Literacy Assessment Test

by Yueq... 於 arxiv.org 11-04-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.00283.pdf

GLAT: The Generative AI Literacy Assessment Test

深入探究

除了 GLAT 中評估的方面之外，還有哪些其他關鍵技能或知識對於培養全面的生成式 AI 素養至關重要？

除了 GLAT 所評估的知識、應用、評估和倫理等面向，以下關鍵技能和知識對於培養全面的生成式 AI 素養也至關重要：

數據素養: 理解數據在訓練生成式 AI 模型中的作用，包括數據偏差對模型輸出的影響，以及如何評估數據質量和來源。
創造性思維:  生成式 AI 不僅是工具，更是激發創造力的夥伴。培養學生的創意思考能力，使其能利用生成式 AI 探索新的想法、解決問題和進行藝術創作。
批判性思維:  培養學生辨別生成式 AI 輸出內容真偽的能力，避免被虛假信息誤導，並能批判性地評估生成式 AI 的倫理和社會影響。
溝通與協作:  生成式 AI 可以促進人機協作，因此學生需要學習如何有效地與 AI 溝通，例如撰寫清晰的指令，以及如何將 AI 整合到團隊合作中。
持續學習:  生成式 AI 技術日新月異，學生需要具備持續學習的能力，不斷更新知識和技能，才能適應未來 AI 發展的趨勢。
總之，全面的生成式 AI 素養不僅需要技術層面的理解，更需要培養學生的批判性思維、創造力和終身學習的能力，使其能成為負責任地使用和發展 AI 技術的公民。

雖然 GLAT 提供了一個客觀的評估方法，但過度依賴標準化測試可能會限制學生的創造力和批判性思維發展。如何才能在評估生成式 AI 素養的同時，培養學生的這些重要技能？

確實，過度依賴標準化測試如 GLAT 評估生成式 AI 素養，可能會限制學生的創造力和批判性思維發展。為了在評估的同時培養這些重要技能，可以採取以下措施：

將評估融入真實情境:  設計基於項目的評估方式，讓學生運用生成式 AI 解決實際問題，例如進行研究、創作故事或設計產品原型，並鼓勵學生在過程中展現創造力和批判性思維。
重視過程性評估:  除了最終結果，更要關注學生在使用生成式 AI 過程中的思考過程、解決問題的策略和反思能力。可以採用作品集、學習日誌、口頭報告等多元評估方式。
鼓勵學生質疑和反思:  引導學生批判性地思考生成式 AI 的優缺點、倫理問題和社會影響，並鼓勵他們提出改進建議，培養其獨立思考和解決問題的能力。
提供多元化的學習資源和工具:  除了生成式 AI 工具，還應提供其他學習資源，例如數據集、編程語言、設計軟件等，讓學生能更全面地理解和應用 AI 技術。
營造開放、包容的學習環境:  鼓勵學生嘗試、探索和犯錯，並提供及時的回饋和支持，讓他們在安全、自由的環境中發展創造力和批判性思維。
總之，評估生成式 AI 素養的目標不僅是測量學生的知識和技能，更要促進其全面發展。透過設計更靈活、更注重過程的評估方式，並營造積極的學習環境，才能真正培養學生在 AI 時代所需的關鍵能力。

生成式 AI 技術的快速發展是否會導致未來教育模式的根本性變革，例如從以教師為中心的教學轉變為以學生為中心的個性化學習？

生成式 AI 技術的快速發展，的確預示著未來教育模式可能迎來根本性變革，朝向以學生為中心的個性化學習模式轉變。
以下是生成式 AI 如何推動這一變革的幾個方面：

個性化學習路徑: 生成式 AI 可以根據學生的學習風格、進度和目標，自動生成個性化的學習內容、練習題和評量方式，讓每個學生都能按照自己的節奏學習。
虛擬導師和學習夥伴:  生成式 AI 可以扮演虛擬導師的角色，為學生提供即時的答疑解惑、學習指導和反饋。同時，AI 也可以作為學習夥伴，與學生進行互動式學習和討論。
豐富的學習資源和體驗:  生成式 AI 可以生成各種形式的學習資源，例如文本、圖像、音頻、視頻、虛擬現實和增強現實等，為學生創造更豐富、更具吸引力的學習體驗。
釋放教師時間，專注於教學設計和師生互動:  生成式 AI 可以自動完成一些重複性的教學工作，例如批改作業、設計課程和評估學習成效，讓教師有更多時間專注於教學設計、創新教學方法和與學生進行更深入的互動。
然而，這種轉變也面臨著一些挑戰：

數位落差:  需要確保所有學生都能平等地獲取 AI 教育資源和技術，避免加劇現有的教育不平等現象。
倫理和隱私問題:  需要建立相應的規範和政策，確保生成式 AI 在教育中的應用是安全、可靠和符合倫理的，同時保護學生的數據隱私。
教師角色的轉變:  教師需要適應新的教學模式，學習如何與 AI 協作，並不斷提升自身的 AI 素養和教學技能。
總之，生成式 AI 技術為未來教育帶來了巨大的機遇和挑戰。我們需要積極應對挑戰，充分利用 AI 的優勢，才能構建更公平、更有效、更以人為本的未來教育模式。