性別差異於 AI 文識工作坊成效與 Deepfake 參與度
arXiv - Computers and SocietyJake Renzella, Christian Bergh, Natasha Banks, Alexandra Vassar
單日 AI 文識工作坊能縮小性別 STEM 與 AI 信心差距，並揭示男生更易製造 Deepfake。
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性別差異揭示 AI 文識工作坊能有效縮小 STEM 與 AI 信心差距，尤其對女生提升更顯著。
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此洞察顯示即使單日介入也能改變性別 STEM 與 AI 相關興趣與自信，提示課程設計者需針對性別差異調整教學策略，避免僅提升男生而忽視女生需求。
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Deepfake 相關行為更偏向男生，提示教育者在安全教育中加入針對性別的 Deepfake 防範模組，可提升學生對虛假媒體的辨識力。
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此洞察強調 Deepfake 風險與性別行為差異，教育者可針對男生設計更具警示性的案例，提升學生對假資訊的警覺與批判思考，從而增強媒體素養。
核心研究發現
- 1
男生在工作坊前對 STEM（AI、計算機科學、工程）興趣高於女生；女生更常使用 AI 做功課並尋求 AI 建議。
- 2
男生更可能創建或分享 Deepfake 內容；女生則較少。
- 3
雖然兩性在 AI 知識上都有提升，女生在概念理解、信心及 AI/CS 職業興趣上獲得更豐富的增長，部分縮小了性別 STEM 間的差距。
對教育工作者的啟發
單日 AI 文識工作坊即使時間短暫，也能顯著提升學生對 AI 與 STEM 的興趣與自信。教師可依據性別差異，設計更具針對性的學習活動：對女生強調 AI 概念與職業路徑，對男生加入 Deepfake 安全與媒體素養模組；同時提供 AI 工具使用指引與實作練習，鼓勵學生在課堂內外進行自主探索，並透過反思日誌或小組討論檢視學習成效。此模式不僅縮小性別 STEM 間的差距，也為課程設計者提供可落實於日常教學的實務框架。
原始文獻資訊
- 英文標題：
- Gender Differences in AI Literacy Workshop Outcomes and Deepfake Engagement
- 作者：
- Jake Renzella, Christian Bergh, Natasha Banks, Alexandra Vassar
- 來源：
- arXiv - Computers and Society
- AI 摘要模型：
- openai/gpt-oss-20b
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