CritiSense：多語言數位素養與抗偽資訊平台
arXiv - Computers and SocietyFiroj Alam, Fatema Ahmad, Ali Ezzat Shahroor, Mohamed Bayan Kmainasi, Elisa Sartori, Giovanni Da San Martino, Abul Hasnat, Raian Ali
開發首個多語言、模組化的手機預防假訊息應用，並證實其提升使用者數位素養與抗偽資訊能力。
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AI 重點 1
多語言模組化設計使平台能快速適應不同文化與語境的偽資訊挑戰。
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此設計突破語言與文化障礙，允許平台在全球範圍內快速部署與更新，提升偽資訊防護的普及度與實際效益。
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可用性研究證實高滿意度與易用性，顯示設計符合使用者需求，易於在教育環境中部署。
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高滿意度與易用性表明使用者能順利完成挑戰，降低學習門檻，為教師與學生在課堂或遠距教學中實際應用提供可行性保證。
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微學習挑戰結合即時回饋提升數位素養，提供可測量的學習成效指標。
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即時回饋機制使學習者能即時調整思考策略，且可量化成效，符合學習科學對於可評估學習成果的需求。
核心研究發現
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CritiSense 是首個支援九種語言、模組化的手機預防假訊息平台，能快速更新各領域主題。
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93 名使用者的可用性研究顯示 83.9% 滿意度高，90.1% 认为易用。
- 3
定性回饋顯示使用者在數位素養技能上有顯著提升。
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透過短小互動挑戰與即時回饋，CritiSense 促進微學習對抗偽資訊的效果。
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3 個月內已累積 300+ 活躍使用者，證明其可擴展性與實際影響力。
對教育工作者的啟發
教育工作者可將 CritiSense 整合進媒體素養課程，利用其模組化內容快速更新偽資訊案例，並透過即時回饋追蹤學生理解。教師可在課堂或遠距教學中使用手機挑戰，促進學生自我監控與批判思考。平台的多語言支援亦方便跨文化教學，學習者可在日常使用手機完成微學習，提升對資訊真偽的判斷力與抗偽韌性。
原始文獻資訊
- 英文標題：
- CritiSense: Critical Digital Literacy and Resilience Against Misinformation
- 作者：
- Firoj Alam, Fatema Ahmad, Ali Ezzat Shahroor, Mohamed Bayan Kmainasi, Elisa Sartori, Giovanni Da San Martino, Abul Hasnat, Raian Ali
- 來源：
- arXiv - Computers and Society
- AI 摘要模型：
- openai/gpt-oss-20b
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