高等教育教職員AI素養與能力評量工具開發與驗證
arXiv - Computers and SocietyYukyeong Song, Hyunjoo Moon, Hyewon Yang, Chris Kilgore
本研究開發並驗證了「FALCON-AI」量表，旨在評估高等教育教職員在教學、研究及服務面向的AI素養與能力。
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AI 重點 1
FALCON-AI量表填補了高等教育教職員AI素養評估的空白。
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由於現有量表缺乏針對大學教職員的專業情境與驗證，FALCON-AI量表提供了更精準、更具實用性的評估工具，有助於高等教育機構了解教職員的AI能力，並制定相應的培訓計畫。
AI 重點 2
量表設計基於「批判性科技韌性素養」框架，兼顧AI的技術、倫理與社會影響。
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此框架強調在快速變化的科技環境中，培養教職員的批判性思維與適應能力，不僅提升AI的運用效率，更確保AI在教育領域的負責任發展。
核心研究發現
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現有AI素養評估工具多針對大眾、學生或K-12教師，缺乏針對大學教職員的專業指標與心理計量驗證。
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FALCON-AI量表以「批判性科技韌性素養」為理論基礎，涵蓋功能性、評估性及倫理性三大素養。
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量表架構包含三個素養面向與四個工作領域，形成3x4框架，共計39個題目。
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內容效度透過四位專家訪談及GPT模型輔助評估，確保題目清晰、相關且必要。
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透過269份有效問卷資料進行驗證性因素分析(CFA)，確認量表結構並進行項目精簡，降低受試者負擔。
對教育工作者的啟發
本研究為高等教育機構提供了一個評估教職員AI素養的工具，有助於了解教職員在不同工作領域的AI能力，並據此設計有針對性的培訓課程。此外，量表所涵蓋的功能性、評估性及倫理性三大素養，可作為教職員AI能力發展的參考框架。機構可利用此量表，定期評估教職員的AI素養，追蹤培訓成效，並確保AI在教育領域的應用符合倫理規範。
原始文獻資訊
- 英文標題：
- Development and Validation of a Faculty Artificial Intelligence Literacy and Competency (FALCON-AI) Scale for Higher Education
- 作者：
- Yukyeong Song, Hyunjoo Moon, Hyewon Yang, Chris Kilgore
- 來源：
- arXiv - Computers and Society
- AI 摘要模型：
- ISTA-DASLab/gemma-3-27b-it-GPTQ-4b-128g
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