生成式人工智能何以賦能學生數字素養培育

摘要：數字素養是數字時代人才綜合素質的重要組成部分，培育學生數字素養是培養符合數字時代需求的高質量人才隊伍的必由之路。然而，由于學生數字素養培育理念過于強調技術工具的操作使用，忽視了智能時代倡導的人機協同自主學習，這已成為制約學生數字素養培育的瓶頸。生成式人工智能在創設靈活開放、包容共享的人機協同環境，引導學生自組織學習方面具有巨大潛力，可為破解上述困境提供新的契機。鑒于此，該文構建了基于自組織學習理論的學生數字素養培育模型，提出面向學生數字素養培育的GAiSOLEs教學模式，并在信息科技課程中開展準實驗研究，驗證GAiSOLEs教學模式對學生數字素養培育的影響。結果表明，GAiSOLEs教學模式可以顯著提升學生的數字素養整體水平，以及信息意識、計算思維和數字化學習與創新等維度水平，但對信息社會責任的提升效果不顯著。基于此，提出應該重視技術倫理安全，構建可控教育大模型，關注學生數字知識技能發展，避免陷入認知陷阱，并開展生成式人工智能教學培訓，提升教師數字素養。

關鍵詞：數字素養；人機協同；生成式人工智能；信息科技課程；教學模式

中圖分類號：G434 文獻標識碼：A

* 本文系國家自然科學基金面上項目“數字教材場景下融合課程知識建模的圖神經認知診斷方法研究”（課題編號：62477021）研究成果。

① 李嘉源為本文通訊作者。

一、引言

隨著人工智能、大數據等新一代信息技術的發展，社會各行業的數字化轉型進一步加速，數字素養是實現數字化轉型的關鍵支撐[1]。2021年11月，中央網信辦發布的《提升全民數字素養與技能行動綱要》指出，提升全民數字素養與技能是順應數字時代要求，提升國民素質、促進人的全面發展的戰略任務，是建設網絡強國、數字中國的一項基礎性、戰略性、先導性工作[2]。2022年4月，教育部正式頒布《義務教育信息科技課程標準（2022年版）》，首次將信息科技課程納入國家課程，明確提出信息科技課程旨在培養學生的數字素養，這標志著信息科技課程作為學生數字素養培育主陣地的正式確立[3]。可見，學生數字素養培育已經成為數字時代人才培養的關鍵任務之一[4]。

然而，當前學生數字素養培育正在面臨多重發展困境[5]。首先，數字素養培育過于強調知識掌握和技術工具的操作使用，大部分教師仍沒有脫離以知識傳授為中心的傳統教學桎梏，數字技術也只發揮了作為知識傳輸的客體工具屬性[6]。盡管已有教師嘗試利用數字技術創設真實情境以探究知識和操作背后的科學原理，但還遠遠無法將教學上升至培育學生數字素養的高度[7]。其次，學生數字素養培育忽視了智能時代強調的人機協同學習。盡管近年來人機協同和人機交互的理念逐步滲透于教育教學過程中，但學生普遍停留在教師指導下的淺層次“感知”“體驗”階段[8]，缺乏深入開展人機協同自主學習和協作學習的機會[9]。因此，如何科學、有效培育學生數字素養儼然成為一個亟待解決的難題[10]。

學生數字素養培育應遵循由外力推動到自主發展再到全面成長的規律[11]，教師不應是課堂的主導者和灌輸者，應為學生創設靈活開放、包容共享的人機協同環境，引導學生開展自組織學習，促進學生數字素養的多元化、內涵式發展[12]。以ChatGPT為代表的生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence，GAI）在創設強交互、個性化的人機協同環境，促進便捷、高效的自組織學習方面具有巨大的潛力，為破解上述學生數字素養培育難題提供了新的契機[13]。本研究試圖厘清GAI賦能學生數字素養培育的理論依據和實踐路徑，一方面，構建了基于自組織學習理論的學生數字素養培育模型，并在該模型指導下提出了面向學生數字素養培育的GAiSOLEs教學模式；另一方面，本研究在信息科技課程中開展準實驗研究，驗證GAiSOLEs教學模式對學生數字素養培育的影響，旨在探索GAI賦能的學生數字素養培育的實踐路徑。

二、理論賦能：基于自組織學習理論的學生數字素養培育模型

（一）自組織學習理論的內涵與發展

自組織學習理論起源于英國學者蘇伽特·米特拉（Sugata Mitra）在印度、南非、意大利等地開展的“墻中洞”教育實驗[14]，實驗結果表明即使在資源匱乏的環境中，只要提供適當的數字資源并創設適合自主探究、協作的學習環境，學習者就可以在最小的干預下快速學會如何使用計算機[15][16]。自組織學習理論主張學習是學習者與教學環境相互作用并進行自組織的過程，只要借助新興技術為學習者創設一個開放、共享且適合于自主探究和協作的自組織學習環境，給予學習者足夠的激勵并吸引其好奇心，同時確保教師最小化干預，學習者就將開啟自組織學習，在實踐探索中主動建構知識[17]。

隨著“墻中洞”實驗的成功，越來越多的教育工作者開始投身于自組織學習理論的研究。系統回顧自組織學習理論的發展歷程可知，其發展經歷了初期探索、實踐研究和創新發展三個階段（如表1所示）。自組織學習環境（Self-Organized Learning Environments，SOLEs）的提出是自組織學習理論從初期探索走向實踐研究階段的關鍵轉折點。SOLEs包括寬帶、協作、鼓勵贊賞三大支柱[18]，其核心在于利用“大問題”作為催化劑，促進學習者的自主探索。研究者通過創設SOLEs探索課堂教學環境下自組織學習的可行路徑。GAI的應用可以看作是“墻中洞”實驗變為“手中腦”的探索，推動了智能時代自組織學習理論的延伸和創新發展。具體而言，一方面，GAI可以作為學習者的智能學伴，提供即時的反饋和輔導，充當“墻中洞”實驗中同伴的角色，幫助學習者克服學習中的難題；另一方面，GAI營造的靈活開放的數字化環境有助于學習者自主探索和解決問題，這與自組織學習理論的核心觀點一致，即學習是一個主動構建知識的過程[19]。此外，GAI能夠實現更加自然流暢的人機交互，并在交互過程中不斷迭代生成動態的、適應性強的知識網絡，促進學習者更加個性化、高效的自組織學習。

（二）GAI時代自組織學習理論的價值轉向

GAI憑借其強大的推理能力、響應質量、解答范圍、理解程度等卓越的功能沖擊著人們對人工智能的傳統認知[24]，也為自組織學習理論賦予了新的時代內涵，引領著育人理念、教育資源及教學主體的價值轉向。

1.育人理念：從知識傳授轉向素養培育

自組織學習理論的發展初期是探索在硬件設施較差、師資不足的貧困地區推行“替代教育”，強調利用信息技術激發學生的好奇心使學生主動獲取知識，進而實現自組織學習[25]。然而，GAI的廣泛應用使得知識記憶的重要性被不斷弱化，人才培養目標逐漸向GAI無法替代的能力和素養發展[26]，如協作問題解決能力、批判性思維和數字素養等。因此，在GAI賦能的SOLEs中，自組織學習不僅僅關注學生的知識掌握和學業成績，更關注學生在智能時代學習生活所需具備素養的培育[27]。

2.教育資源：從靜態配置轉向動態生成

在傳統的SOLEs中，教育資源往往以靜態配置的形式存在，側重于知識的單一傳授和標準化內容的重復使用[28]。盡管近年來智慧課堂環境的普及應用改變了傳統的資源供給服務模式，促進了優質教育資源的共享，但是教育資源仍然面臨著適配性不足、更新速度滯后等問題，難以滿足學習者個性化、多樣化的需求，限制了學習者的自主探索。然而，隨著GAI的廣泛應用以及智慧課堂環境的普及，教育資源開始從固定供給的模式轉向動態生成的全新格局[29]。GAI生成的教育資源能夠根據學生的學習需求、興趣和進度個性化生成和實時調整優化，極大增強了教育的靈活性和適應性[30]，有助于實現高效、自主、個性化的學習，從而提高學習效果[31]。

3.教學主體：從二元交互轉向三元共生

傳統的自組織學習理論倡導“以學生為中心”，強調教師貫徹最小干預教育策略，通過選擇一名最優秀的學生作為“助手”來引導同伴解決問題、維持課堂秩序，實現教師在課堂上的“隱形”[32]。然而，由于學生助手無法全面掌握知識體系、把握學生學情，難以做出及時有效的引導[33]。GAI的出現推動SOLEs中的教學主體從“師-生”二元交互結構轉變為“師-機-生”三元共生結構[34]。GAI作為教學主體的引入，不僅能有效扮演“助手”角色，協助教師開展個性化輔導，為學生提供定制化的學習資源和支持。同時，GAI還能夠實時監測學生的學習進展，為教師提供反饋，從而優化教學策略。這種“師-機-生”三元結構促進了教學關系的和諧共生[35]，使得教學過程更加生動、高效。

（三）基于GAI時代自組織學習理論的學生數字素養培育模型

基于GAI時代自組織學習理論的學生數字素養培育模型可以概括為“一核二境三主體”（如圖1所示）。其中，“一核”是指以學生數字素養培育為核心目標，學生數字素養是個體恰當利用信息技術來獲取、整合、管理和評價信息，理解、建構和創造新知識，發現、分析和解決問題而具有的意識、能力、思維及修養[36]，包括信息意識、計算思維、數字化學習與創新、信息社會責任四個維度[37]。自組織學習倡導學生在混合式、體驗式的數字空間和真實的數字化情境中進行人機協同解決問題，培育學生數字素養[38]。“二境”是指自組織學習環境和智慧課堂情境，其中，SOLEs是指為學生和GAI協同交互所創設的靈活開放、包容共享的多樣化學習環境，在這種自組織環境中，學生經歷尋找問題、自主探究、展示交流的學習過程，通過層層遞進、循環迭代的個性化人機協同實踐，實現自組織學習；智慧課堂情境依托數字基座，即人工智能、通信、傳感等先進技術工具，豐富的軟件、平臺等數字資源，以及智能化信息感知與采集存儲功能[39]，為學生數字素養培育創設了真實的數字化學習情境，旨在讓學生發現數字問題、引發數字認知沖突、提升數字技能。“三主體”是指教師、學生和GAI，三個主體之間相互協調、相互促進，共同促進學生數字素養提升。在這個模式下，GAI既作為學生的智能學伴，即根據學生的學習需求和數字素養發展水平，為學生提供個性化的數字資源和實時、有效的學習支持服務，也作為教師的智能助手，輔助教師進行智能備課，通過對大量數據的分析和挖掘，精準把握學生學情以及數字素養發展狀態，并定制個性化的教育干預方案。教師需要對學生和GAI的協作學習過程提供引導、支持、鼓勵、監督和調控。具體而言，教師不僅要關注學生的學習進度、學習效果、數字素養水平以及心理狀態和情感需求等，還要引導學生合理有效使用GAI，為學生提供必要的技術支持和資源，對學生使用GAI開展人機協同實踐的表現進行鼓勵。此外，教師要監督學生的GAI使用情況和學習進度，對可能出現的GAI不當使用情況予以及時干預，避免GAI對學生數字素養培育產生負面影響。教師還應根據學生的學習反饋和GAI分析報告，適時調整教學策略和學習活動，以適應學生的個性化需求，促進學生數字素養的精準提升[40]。

三、實踐賦能：面向學生數字素養培育的GAiSOLEs教學模式構建

本研究在基于GAI時代自組織學習理論的學生數字素養培育模型指導下構建了自組織學習環境中融合生成式人工智能（Generative Artificial-intelligence fusion in Self-Organised Learning Environments，GAiSOLEs）的教學模式，其基本框架如圖2所示。GAiSOLEs教學模式以智慧課堂情境中的云資源、智慧超腦、師生平板、電子白板、智慧教學平臺等設備、工具和資源為數字基座，通過提供GAI工具，力圖創設有利于“師-機-生”三元交互的個性化、智能化自組織學習環境，支持學生持續深入開展人機協同實踐。教師在課前、課中、課后等不同學習階段，設置由淺入深、由易到難的“大問題”，引導學生在人機協同實踐中不斷思考、內化知識。

（一）課前：人機共探啟思導入

課前是引導學生進入自組織學習狀態的“啟動預熱”階段。在這一階段，教師根據學生的認知水平和學習需求，利用GAI生成與課程主題內容相關的個性化學習資源并通過大數據精準教學系統推送給學生，引發學生對課程主題內容的探索與感知，促使學生對課程內容的獨立思考，激發學生的學習興趣和問題意識。具體而言，教師可以利用GAI工具制作與課程主題相關的項目或典型案例，并將主題內容涉及的零散知識點進行整合，通過多種形式構建系統化的課程知識體系。一方面，教師通過創設能夠引發學生思考的模擬動畫或視頻，將學生帶入真實的學習情境中，激發學生學習興趣，喚醒學生自主學習和問題探究意識。另一方面，教師通過構建課程知識體系，幫助學生在自組織的學習環境中逐步建立清晰的知識結構，為后續的學習奠定基礎。此外，學生在課前學習階段，可針對教師提供的資源內容，與GAI協同發現并提出問題。

（二）課中：人機協同知識內化

課中是學生開展人機協同自組織學習的“實施深化”階段。在這一階段，教師利用GAI創設問題情境，引導學生在尋找問題、自主探究和展示交流中深入開展人機協同實踐。在尋找問題環節，教師需引導學生與GAI進行深入、持久的對話，發現并提出一個開放的、復雜的、有深度的“大問題”[41]，激發學生的想象力和好奇心，并鼓勵他們質疑反思[42]。在自主探究階段，學生利用GAI、虛擬仿真資源等工具資源，以小組為單位開展人機協同的問題解決實踐；教師在學生開展探究過程中保持最小干預教育[43]，即對學生進行鼓勵和引導，但不解答學生遇到的具體問題。在展示交流階段，教師給予學生充分展示和交流的空間，激勵學生分享團隊協作的歷程和成果；同時，教師通過搭建問題支架引導學生主動向其他小組發起提問，營造充滿理性探討和辯證思考的良好氛圍[44]。

（三）課后：人機合一反思升華

課后是學生人機協同自組織學習的“鞏固提升”階段。在這一階段，教師利用GAI等智能技術的輔助，對學生的學習過程進行總結分析，并根據學情分析結果，為學生生成個性化的課后拓展項目，引導學生將所學知識進行遷移應用。此外，教師可根據智慧教學平臺生成的學情分析結果和學生學習報告，識別學生學習中的強項和弱點，總結經驗并及時調整優化教學方案。學生與GAI協同完成個性化拓展項目任務，鞏固和深化所學知識與技能，從而加深理解、提升學習效果。在此過程中，學生與GAI共同探討項目問題、分析討論解決方案，GAI實時監控學生的項目進度，及時給予個性化的反饋和建議。

四、基于信息科技課程的GAiSOLEs教學模式實證研究

（一）研究對象

研究對象來自W市一所“互聯網+教育”示范小學，具有良好的硬件設施和教學環境，能夠滿足本研究的準實驗需求。實驗隨機遴選該校五年級兩個班級的學生為研究對象，并以班級為單位隨機設置實驗組（38人）和對照組（37人）。兩個班級的學生在研究開始前均沒有使用大語言模型學習的經歷，且數字素養前測結果沒有顯著性差異。所有參與準實驗的學生都簽署了知情同意書，他們在研究過程中可以隨時退出實驗。

（二）研究工具

1.數字素養測評工具

為了檢驗GAiSOLEs教學模式對學生數字素養培育的影響，本研究在準實驗前后利用項目團隊研發的數字素養標準化測試題，對學生的數字素養進行測評。兩次測驗的試題內容不同，但難度系數相當，分別從信息意識、計算思維、數字化學習與創新、信息社會責任四個維度測量學生的數字素養水平，每個維度7個題項，共28個題項。該測試題多次用于全國大規模學生數字素養測評項目，已經被證明具有良好的信效度、難度、區分度[45]，能夠真實可靠地反應學生數字素養水平[46]。

2.生成式人工智能工具

本研究采用國產通用大模型“訊飛星火認知大模型”V3.0作為GAI工具應用于準實驗的實驗班教學。經過測試評估，星火大模型V3.0在文本生成、語言理解、知識回答、邏輯推理等能力在教育應用場景中排在國產大模型前列，在中文能力方面更是超過ChatGPT[47]。星火大模型V3.0不僅可以通過文字輸入，也可通過語音輸入自動識別文字，還可以自動優化學生提供的Prompt設計等。除此之外，星火助手中心具有上百種基于RAG的智能體輔助學生學習、支持教師教學。例如，“繪畫大師”“圖片創作大師”等智能體能夠支持學生通過文字描述自動生成所需要的圖片，并根據描述的需求不斷優化改進圖片內容；“PPT大綱助手”“PPT制作大師”等智能體可以輔助學生通過提示詞生成PPT大綱、演講稿、金句以及PPT模板等；“愛因斯坦”“蘇格拉底”等虛擬學伴可以讓學生與模擬了歷史上杰出的知識創造者思維模式的GAI工具進行深度討論和探究。

（三）實驗流程

本研究的實驗流程包括三個階段。首先，本研究采用數字素養測評工具對實驗組和對照組學生的數字素養水平進行前測。測評結束后，研究基于實驗學校的信息科技課程安排，開展了為期8周的準實驗。教師對兩個班級的學生進行初始分組，每組4—5人，授課模塊為信息科技課標“身邊的算法”部分，授課內容為“算法與算法表示”“用算法解決問題”。實驗組基于GAiSOLEs教學模式進行授課，學生可以在課程中自由使用GAI工具，并且可以在任何時間自由變換小組。而對照組進行傳統的信息科技課程教學，教師和學生不在任何教學環節使用GAI工具。兩組學生的課堂學習時間和教師備課時間一致。最后，在8周的教學結束后，研究人員對兩個班級的學生進行數字素養后測，并對實驗組的學生進行面對面的半結構化訪談，旨在了解GAI賦能的GAiSOLEs教學模式對其數字素養的影響。

（四）實驗結果

1.學生數字素養定量分析

學生數字素養標準化測試結果如表2所示，從數字素養平均得分來看，實驗組和對照組前測的數字素養各維度平均得分差距較小。獨立樣本t檢驗結果表明，兩組學生的數字素養前測結果（t=0.279，p=0.781）不存在顯著差異，包括信息意識（t=-0.427，p=0.670）、計算思維（t=-0.576，p=0.566）、數字化學習與創新（t=1.109，p=0.271）、信息社會責任（t=1.182，p=0.241）四個維度。此外，為了排除前測對后測統計產生的影響，本研究以前測分數作為協變量，通過協方差分析對實驗數據進行分析（如表2所示）。結果顯示，在準實驗后，實驗組學生的數字素養水平顯著高于對照組，具體而言，實驗組學生在信息意識、計算思維、數字化學習與創新三個維度顯著高于對照組，但在信息社會責任維度無顯著差異。

2.學生數字素養定性分析

本研究針對實驗組的38名學生開展了半結構化訪談。訪談內容主要聚焦于學生在基于信息科技課程的GAiSOLEs教學模式中學習的感受，旨在探究GAI賦能的 GAiSOLEs教學模式對學生數字素養產生的影響，定性分析結果如表3所示。

從訪談結果來看，大部分學生認為在信息科技課程中通過與GAI進行協同交互對于學習很有幫助，能夠提升他們的學習體驗。其中，GAI在提供問題解決思路和促進學生與虛擬學伴交流方面有明顯優勢，提高了學生在學習過程中的沉浸感和互動性，有助于提升學生主動利用數字技術解決問題的意識和思維能力。其次，GAI能幫助學生便捷、高效地檢索信息、獲取資源，快速掌握知識點，從而有充裕的時間投入到創新性的問題解決中，這不僅激發了學生的創造力，還能培養學生在數字化環境下的學習與創新能力。此外，GAI能夠給學生提供情感支持，幫助學生緩解數字空間中產生的孤獨、焦慮等負面情緒，有助于引導學生形成信息道德品質，增強信息社會責任感。

五、討論與建議

（一）GAiSOLEs教學模式能顯著提升學生的信息意識

本研究結果表明，GAI賦能的GAiSOLEs教學模式能顯著提升學生的信息意識，這與已有研究關于智能技術對學生信息意識提升具有顯著正向影響的結論一致[48]。其可能的原因是由于GAI作為實驗組學生的智能學伴，能夠為學生提供精準聚焦于解決特定學習問題的個性化助手，并且GAI所提供的內容往往是全面且詳細的，有助于引導學生對獲取的數字內容進行篩選和評估。因此學生在GAI賦能的SOLEs中會更有意識地主動尋找合適的助手解決問題，并針對解決問題的需要，評估數字內容的來源，辨別數字內容的可靠性和時效性，根據所需要的數字內容價值進行判斷和篩選。有學生在訪談中提出GAI工具可以為解決學習問題提供良好的思路。例如，實驗組學生A表示：“在制作PPT沒有頭緒時可以詢問PPT大綱助手，這能夠幫助我梳理做PPT的思路”。可以看出，GAI工具在學生進行作品展示等創造性活動中所展現出的導向性功能，對于啟迪學生思維、開拓視野至關重要[49]。因此，教師可以引導學生使用GAI工具生成不同的創意解決方案，并組織學生對方案進行分析研討，從而提高學生主動利用技術工具解決問題的意識。

（二）GAiSOLEs教學模式能顯著提升學生的計算思維

本研究結果表明，GAI賦能的GAiSOLEs教學模式能顯著提升學生的計算思維水平，這與已有研究關于使用ChatGPT輔助編程學習能夠顯著提升學生計算思維的結論一致[50]。其可能的原因是實驗組學生在SOLEs中與GAI工具進行協作交流的過程中，GAI可以幫助學生梳理解決問題的思路、提取問題的本質特征，有助于學生在混亂思路中構建問題解決的關鍵邏輯框架，辨析要素間的相互作用與影響，實現問題的抽象和分解。研究團隊在對學生進行訪談時有學生提出GAI工具可以幫助自己梳理問題邏輯，理清問題核心。例如，實驗組學生B表示：“在進行編程時，常常看到一個完整的要求不知道從何下手，而星火大模型可以給我提供編程的思路和步驟，幫助我分解問題，梳理編程邏輯”。由此可見，GAI的邏輯推理等能力對學生在SOLEs中解決復雜問題時的思路梳理非常關鍵[51][52]。因此，教師可以依據學習目標設置基于GAI的“任務群”和“問題鏈”，引導學生在完成相互關聯的任務中逐步深入探究，在解決復雜問題的過程中不斷調整和優化解決方案，進而提升學生利用技術工具解決問題的思維能力。

（三）GAiSOLEs教學模式能顯著促進學生的數字化學習與創新

本研究結果表明，GAI賦能的GAiSOLEs教學模式能顯著提高學生的數字化學習與創新能力，這與已有研究報告的智能技術輔助學習有利于提升學生的數字化學習與創新能力的結論一致[53]。其可能的原因是實驗組學生在SOLEs學習過程中能不斷與GAI學伴進行互動，GAI學伴通過不斷引導學生進行“蘇格拉底式”問學，使學生在協作交流的過程中進入心流狀態[54]，增強其探索新知識和新技能的意識，并促進學生自主開展協作學習、探究學習等。研究團隊在對學生進行訪談時有學生提出GAI會不斷引導其探索新知識，并提供解決問題的新穎視角。例如，實驗組學生C表示：“在與蘇格拉底、愛因斯坦等星火學伴進行交流時我會不禁深陷其中，這能讓我以更新穎的視角深入思考問題，并且幫助我更好地完成學習任務”。說明GAI工具能夠在SOLEs中引導學生進行創造性的協作學習[55]。因此，教師可以多設計適合于學生開展協作探究學習的綜合性任務，并借助GAI工具為學生提供多樣化的資源和支持，深化協作學習、探究學習的深度和廣度，從而提升學生的數字化學習與創新能力。

（四）GAiSOLEs教學模式不能顯著提升學生的信息社會責任

本研究結果表明，與傳統教學相比，GAI賦能的GAiSOLEs教學模式不能顯著增強學生的信息社會責任。其可能的原因是實驗組學生在使用GAI檢索數字資源時，GAI工具過濾掉一些有可能引發倫理問題的提問，雖然GAI工具在算法層面避免了不當提問或反饋，但是學生并未切實認識到在數字化活動中應遵循的價值觀念、數據倫理和行為準則等[56]。因此，GAiSOLEs教學模式可能難以引導學生自覺遵守數字社會的倫理道德和法律法規等。研究團隊在課堂進行觀察時發現，GAI工具會拒絕回答一些違反公序良俗的問題。例如，在課堂中有學生希望制作一個恐怖主題的PPT，希望“繪畫大師”可以生成一張某恐怖主題的圖片，但得到的回復是“請換個要求，再試一下吧”，于是該學生將PPT主題換成其他合適主題。可以看出，雖然使用GAI工具避免了學生不良行為的發生，但難以培育學生在數字社會應遵守的價值觀念和網絡法律法規等[57]。因此，教師在教學中融入GAI工具時，不僅要明確告訴學生應遵守的網絡法律法規和倫理道德規范，還要監測和評估學生的GAI使用行為，及時糾正學生的不當行為，培養學生負責任地使用技術工具的自覺意識。

六、研究啟示

（一）重視技術倫理安全，構建可控教育大模型

隨著GAI技術取得的重大突破，智能技術正以顛覆性的革新力量深刻影響著教育教學[58]。本研究發現，學生在與GAI工具進行協作學習時，難以對GAI所提供的內容進行甄別，而GAI工具仍存在“幻覺”現象，即生成虛假文本，給出看似合乎邏輯卻錯誤的答案[59]。此外，數據驅動的人工智能模型仍存在數據和算法偏見，算法訓練可能存在數據質量差、數據標簽不準等客觀問題，亦存在開發者主觀偏差，導致產品和系統投入教學中出現決策不公、歧視等問題[60]。上述問題不僅侵蝕了學生對信息社會責任的正確認識，長此以往，還會對學生的人生觀和價值觀產生潛移默化的負面影響[61]。因此，在教育教學中我們應該高度謹慎，加強算法的透明度和可解釋性，健全智能教育應用倫理規范體系，構建自主可控的教育大模型，持續監督智能教學產品的開發與應用[62]。

（二）關注知識技能發展，避免陷入認知陷阱

隨著科技的迅速發展，數字社會對人才的要求越來越高，具備扎實的數字知識和技能是學生在數字社會中立足的根本[63]。本研究發現，當學生過分依賴于GAI工具來獲取信息資源時，會使學生在數字技術知識等方面的學習受到忽視，致使學生陷入認知外包陷阱[64]。知識是思維的基礎，沒有完備的知識，深刻的思維無法持續發生，學生頭腦內部便難以發生與之相關的認知活動[65]。長此以往，學生的實踐能力將會受到削弱，其創新能力也會因為缺乏足夠的知識累積而難以得到提升。因此，在引導學生使用GAI工具的同時，不能忽視數字知識與技能的掌握和訓練，教師應在教學中重視數字技術背后的科學原理知識的傳授，讓學生在實踐中理解和掌握數字知識與技能，從而正確使用GAI工具。

（三）開展GAI教學培訓，提升教師數字素養

教師是課堂的主導者與設計者[66]，是GAI教學實踐成功的關鍵所在。在準實驗實施過程中發現，GAI工具可以有效提高教師的備課效率，減輕教師的負擔，讓教師更好地投入到教學設計和學生數字素養培育中。教師只有具備較高的數字素養水平，才能全面監管學生使用GAI的實踐過程，及時糾正學生使用GAI工具可能產生的偏差，將數字素養培育滲透在課堂教學的全過程中，真正落實“教-學-評”一致性理念[67]。首先，教師需要掌握GAI技術的基本原理和應用方法，以便將其有效地應用于教學過程中。其次，教師需要學會利用GAI技術進行教學評價和反饋，以便實時了解學生的學習情況并調整教學策略。最后，教師還需要具備一定的教育數據分析和挖掘能力，以便對學生的學習數據進行分析和挖掘，為教學改進提供有力的數據支持。

參考文獻：

[1][11] 吳砥，朱莎等.學生數字素養培育體系的一體化建構：挑戰、原則與路徑[J].中國電化教育，2022，426（7）：43-49+63.

[2] 中共中央網絡安全和信息化委員會辦公室.提升全民數字素養與技能 行動綱要[EB/OL].https：//www.cac.gov.cn/2021-11/05/c_1637708867754305. htm，2021-11-05.

[3] 教材[2022]2號，教育部關于印發義務教育課程方案和課程標準（2022年版）的通知[Z].

[4] 朱莎，李嘉源等.在線環境下協作問題解決能力評估框架構建及應用——基于數字素養視角的研究[J].現代遠距離教育，2023，209（5）：42-52.

[5][37] Li J，Bai J，et al.Game-Based Assessment of Students’ Digital Literacy Using Evidence-Centered Game Design [J].Electronics，2024，13（2）：385.

[6] 朱莎，楊灑等.信息科技課程教學實施困境、歸因與突圍[J].中國電化教育，2024，451（8）：25-32.

[7] 吳砥，郭慶等.為何以及如何實施信息科技課程：教育數字化轉型視野下的新思考[J].中國電化教育，2024，444（1）：59-67.

[8] 張務農.人工智能時代教學主體的辨識與倫理反思[J].教育研究，2022， 43（1）：81-90.

[9] 蔡連玉，金明飛等.教育數字化轉型的本質：從技術整合到人機融合[J].華東師范大學學報（教育科學版），2023，41（3）：36-44.

[10] 王迎軍，熊璋.數字素養導向下信息科技學習評價的區域探索[J].中國電化教育，2023，440（9）：109-116.

[12] 白雪梅，郭日發.生成式人工智能何以賦能學習、能力與評價 [J].現代教育技術，2024，34（1）：55-63.

[13] 龔芙蓉.ChatGPT類生成式AI對高校圖書館數字素養教育的影響探析[J].圖書情報知識，2023，40（5）：97-106+156.

[14] Mitra S.Minimally invasive education：A progress report on the “hole-in-the-wall” experiments [J].British journal of educational technology，2003，34（3）：367-371.

[15] Dangwal R，Jha S，et al.A model of how children acquire computing skills from hole-in-the-wall computers in public places [J].Information Technologies and International Development，2005，2（4）：41-60.

[16] Mitra S，Dangwal R.Acquisition of computer literacy skills through selforganizing systems of learning among children in Bhutan and India[J]. Prospects，2017，47（3）：275-292.

[17] 吳慮，楊磊.ChatGPT賦能學習何以可能[J].電化教育研究，2023，44（12）： 28-34.

[18] Mitra，S.Build a school in the cloud [EB/OL].https：//www.ted.com/talks/ sugata_mitra_build_a_school_in_the_cloud，2013-02-13.

[19] 吳砥，郭慶等.智能技術進步如何促進學生發展[J].教育研究，2024，45 （1）：121-132.

[20] Mitra S.Self organising systems for mass computer literacy：Findings from the ‘hole in the wall’experiments [J].International Journal of Development Issues，2005，4（1）：71-81.

[21][31] Weisblat G Z，Stiles E A，McClellan J D.Does the Innovation Really Work ： Effectiveness of self-organized learning environment （SOLE） in the classroom [J].Childhood Education，2019，95（2）：60-66.

[22] Newcastle University.Professor Sugata Mitra [EB/OL].http：//www.ncl. ac.uk/ecls/staff/profile/sugata.mitra，2012-10-13.

[23][27] Render L.Furthering the theory of Self-Organized Learning Environments-A complex system approach with big questions as the initial conditions catalyzing the self-organization of learners [D].Helsinki：Aalto University，2024.

[24] 秦渝超，劉革平等.生成式人工智能如何重塑教學活動——基于活動理論的模型構建與應用[J].中國遠程教育，2023，43（12）：34-45.

[25] Mitra S.SOLE toolkit [EB/OL].https：//joaomfjorge.wordpress.com/wpcontent/uploads/2015/11/sole_toolkit_web_2-6.pdf，2014-12-13.

[26] 陳靜遠，胡麗雅等.ChatGPT/生成式人工智能促進以知識點為核心的 教學模式變革研究[J].華東師范大學學報（教育科學版），2023，41（7）：177-186.

[28] Mitra S，Dangwal R.Limits to self‐organising systems of learning—the Kalikuppam experiment [J].British Journal of Educational Technology，2010，41（5）：672-688.

[29] 劉邦奇.人工智能賦能課堂變革的核心價值：智慧生成與模式創新[J].開放教育研究，2022，28（4）：42-49.

[30] Celina H，Kharrufa A，et al.SOLE meets MOOC：designing infrastructure for online self-organised learning with a social mission [C].New York：2016 ACM conference on designing interactive systems，2016.484-496.

[32] Kirylo J D，Thirumurthy V，et al.Issues in education：Critical pedagogy：An overview [J].Childhood Education，2010，86（5）：332-334.

[33] 單俊豪，劉永貴.生成式人工智能賦能學習設計研究[J].電化教育研究，2024，45（7）：73-80.

[34] 楊宗凱，王俊等.ChatGPT/生成式人工智能對教育的影響探析及應對策略[J].華東師范大學學報（教育科學版），2023，41（7）：26-35.

[35] 羅恒，廖小芳等.生成式人工智能支持的教師評語研究：基于初中數學課堂的實踐探索[J].電化教育研究，2024，45（5）：58-66.

[36] 吳砥，李環等.教育數字化轉型背景下中小學生數字素養評價指標體系研究[J].中國教育學刊，2023，363（7）：28-33.

[38] 浦玲玲.“墻中洞”實驗啟迪下的信息技術教學模式探微[J].小學科學（教師版），2019，235（8）：15.

[39] 朱莎，楊灑等.智慧課堂情境的課程核心素養評價范式[J].開放教育研究，2024，30（1）：83-88.

[40] Udoewa V，Mathew N，et al.Helping the next 4 billion go online part I： Design research for digital literacy education[J].International Journal for Service Learning in Engineering，Humanitarian Engineering and Social Ent repreneurship，2016，11（2）：18-37.

[41] 汪基德，顏荊京等.“墻中洞”試驗的理論透視及啟示[J].電化教育研究，2015，36（1）：5-8+28.

[42] 吳長城.蘇伽特·米特拉自組織學習環境研究[J].現代遠程教育研究，2015，136（4）：33-40.

[43] 黃睿，劉歡.基于自組織學習環境（SOLEs）的教學設計與實施[J].上海教育科研，2023，430（3）：54-60.

[44] 狄娟.應用自組織學習理論培養高職學生“人機合一”思維能力探析[J].科學咨詢（教育科研），2023，808（5）：159-161.

[45] 余麗芹，索峰等.小學中高段學生信息素養測評模型構建與應用研究——以四、五年級學生為例[J].中國電化教育，2021，412（5）：63-69+101.

[46] 宋靈青，許林等.我國初中生數字素養現狀與培育策略——基于東中西部6省市25032名初中生的測評[J].現代遠程教育研究，2023，35（3）：31-39.

[47] 劉邦奇，聶小林等.生成式人工智能與未來教育形態重塑：技術框架、能力特征及應用趨勢[J].電化教育研究，2024，45（1）：13-20.

[48] Corradini I，Nardelli E.Developing digital awareness at school：a fundamental step for cybersecurity education [C].San Diego：AHFE 2020 Virtual Conference on Human Factors in Cybersecurity，2020.102-110.

[49] 余明鋒.機器學習時代的人類學習——ChatGPT引發的教育哲學反思[J].北京大學教育評論，2023，21（1）：27-34+187-188.

[50] Yilmaz R，Yilmaz F G K.The effect of generative artificial intelligence （AI）-based tool use on students’ computational thinking skills， programming self-efficacy and motivation [J].Computers and Education：Artificial Intelligence，2023，4：100147.

[51] Huang X，Qiao C.Enhancing computational thinking skills through artificial intelligence education at a STEAM high school [J].Science Education，2024，33（2）：383-403.

[52] Hsu T C，Chang C，et al.Effects of voice assistant creation using different learning approaches on performance of computational thinking [J]. Computers Education，2023，192：104657.

[53] 楊曉哲，任友群.高中信息技術學科的價值追求：數字化學習與創新[J].中國電化教育，2017，360（1）：21-26.

[54] 賈積有，張譽月等.智能評測和輔導系統助力學生評價改革和減負增效[J].電化教育研究，2023，44（6）：74-80+89.

[55] 李海峰，王煒等.智能助產術教學法——以“智能蘇格拉底會話機器人”教學實踐為例[J].開放教育研究，2024，30（2）：89-99.

[56] Li J，Zhu S，et al.What does Artificial Intelligence Generated Content bring to Teaching and Learning A literature review on AIGC in Education [C].Macao：2024 International Symposium on Educational Technology，2024.18-23.

[57] 劉哲雨，劉佳樂等.如何提升高中生的信息社會責任？[J].現代教育技術，2023，33（9）：56-66.

[58] 吳砥，郭慶.智能技術賦能教學的倫理挑戰：表征、溯因與紓解[J].開放教育研究，2024，30（4）：20-27.

[59] 吳砥，吳河江.通用大模型教育應用的潛在風險及其規避——基于技術倫理的視角[J].華東師范大學學報（教育科學版），2024，42（8）：64-75.

[60] 張黎，周霖等.生成式人工智能教育應用風險及其規避——基于教育主體性視角[J].開放教育研究，2023，29（5）：47-53.

[61] 劉三女牙，郝曉晗.生成式人工智能助力教育創新的挑戰與進路[J].清華大學教育研究，2024，45（3）：1-12.

[62] 吳河江，吳砥.生成式人工智能教育應用：發展歷史、國際態勢與未來展望[J].比較教育研究，2024，46（6）：13-23.

[63] 陳維維，祝智庭.技能本位教育：內涵、價值、發展與行動策略[J].電化教育研究，2023，44（7）：29-36.

[64] 余勝泉，王琦.“AI+教師”的協作路徑發展分析[J].電化教育研究，2019，40（4）：14-22+29.

[65] 余勝泉，汪凡淙.人工智能教育應用的認知外包陷阱及其跨越[J].電化教育研究，2023，44（12）：5-13.

[66] 李森，鄭嵐.生成式人工智能對課堂教學的挑戰與應對[J].課程 教材 教法，2024，44（1）：39-46.

[67] 仝曼曼，劉寶存.數字素養：我國小學教師專業成長的“必修課”[J].中國教育學刊，2023，364（8）：86-91.

作者簡介：

朱莎：副教授，博士，碩士生導師，研究方向為學生數字素養評價、智慧教育教學。

李嘉源：在讀碩士，研究方向為學生數字素養評價、教育信息技術。

況秀林：講師，博士，研究方向為信息科技教育。

白潔：在讀博士，研究方向為學生數字素養評價。

How Can Generative Artificial Intelligence Enable Students’ Digital Literacy Cultivation：

—An Empirical Study Based on Information Science and Technology Curriculum

Zhu Sha1， Li Jiayuan2， Kuang Xiulin2， Bai Jie2

1.National Engineering Research Center for E-Learning， Central China Normal University， Wuhan 430079， Hubei 2.Faculty of Artificial Intelligence in Education， Central China Normal University， Wuhan 430079， Hubei

Abstract： Digital literacy constitutes a crucial aspect of the comprehensive qualities of talents in the digital era， and cultivating students’digital literacy is an essential path to developing high-quality talent that meets the demands of the digital era. Nevertheless， the concept of cultivating students’ digital literacy has overly emphasized the operational use of technical tools， neglecting the autonomous learning facilitated by human-computer collaboration advocated in the intelligent era. This has become a bottleneck that hinders the cultivation of students’ digital literacy. Generative artificial intelligence holds immense potential in creating flexible， open， inclusive and shared humancomputer collaborative environments. These environments could guide students towards self-organized learning， offering a novel opportunity to overcome the aforementioned challenges. Accordingly， this research constructed a students’ digital literacy cultivation model based on the self-organized learning， proposed the GAiSOLEs teaching model aimed at fostering students’ digital literacy， and performed a quasiexperimental study in Information Science and Technology curriculum， aiming to verify the impact of the GAiSOLEs teaching model on cultivating students’ digital literacy. The results show that the GAiSOLEs teaching model can significantly improve students’ overall digital literacy level， as well as enhance their information awareness， computational thinking， and digital learning and innovation skills. However， its effect on improving information social responsibility is not significant. In light of this， this study suggests that attention should be paid to technological ethics and security， the construction of controllable educational large language models， and the development of students’ digital knowledge and skills to avoid cognitive traps. It also emphasizes the need to provide generative artificial intelligence teaching training to enhance teachers’ digital literacy.

Keywords： digital literacy； human-computer cooperation； generative Artificial Intelligence； information science and technology curriculum； teaching model

收稿日期：2024年10月12日

責任編輯：宋靈青