衡量學生在學術寫作中對生成式 AI 的依賴程度：GenAI-RTS 量表的開發與驗證
arXiv - Computers and SocietyShahin Hossain, Tukhbita Afroz Nawmi
本研究開發並驗證了 GenAI-RTS 量表，用以精確測量學生對生成式 AI 的四種不同依賴類型。
AI 幫你先抓重點
AI 重點 1
從「是否使用」轉向「如何使用」的評估範式轉移
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過去教育界多關注 AI 使用與否的二元對立，但本研究強調依賴的「質」比「量」更重要。這能幫助教育者區分學生是在進行高階的策略性協作，還是在進行低階的認知依賴，從而制定更精準的教學干預。
AI 重點 2
策略型依賴是連結 AI 素養與學習成效的關鍵指標
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研究指出策略型依賴與 AI 素養正相關，這意味著 AI 不僅是工具，更是提升元認知能力的媒介。理解這一點能讓課程設計者從單純的「禁止使用」轉向「教導如何進行批判性評估與策略性應用」。
核心研究發現
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開發出包含 20 個題項的 GenAI-RTS 量表，將 AI 依賴分為策略型、工具型、依賴型與對話型四種維度。
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驗證結果顯示量表具有良好的信度與效度，且在不同性別、第一代大學生及不同專業背景間具有測量不變性。
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研究發現策略型依賴與 AI 素養呈正相關，且不同的依賴類型能有效區分學生的寫作過程與成果表現。
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驗證模型支持五因子結構，其中策略型依賴包含「刻意使用」與「批判性評估」兩個面向。
對教育工作者的啟發
教育工作者應停止僅以「是否使用 AI」來判斷學術誠信，轉而關注學生的依賴模式。建議在課程設計中：1. 建立明確的 AI 使用指南，區分哪些屬於「策略型使用」（如批判性評估 AI 產出）與「依賴型使用」（如直接複製產出）；2. 強化 AI 素養教學，特別著重於如何將 AI 作為對話與思考的夥伴，而非單純的自動化工具；3. 利用量表評估學生的學習行為，針對呈現高度「依賴型」特徵的學生提供針對性的寫作引導與元認知訓練。
原始文獻資訊
- 英文標題：
- Measuring How Students Rely on Generative AI in Academic Writing: Development and Multi-Source Validation of the Generative AI Reliance Types Scale (GenAI-RTS)
- 作者：
- Shahin Hossain, Tukhbita Afroz Nawmi
- 來源：
- arXiv - Computers and Society
- AI 摘要模型：
- /models/gemma-4-26B-A4B-it
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