優化但失去擁有感：AI 生成目標如何削弱其本應激發的動機
arXiv - Human-Computer InteractionVivienne Bihe Chi, Roman Rietsche, Andreas G\"oldi, Lyle Ungar, Sharath Chandra Guntuku
AI生成的高品質目標因缺乏心理擁有感，降低動機與行動，尤其自我效能低者更受影響
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AI 重點 1
AI 生成的高品質目標會削弱使用者的心理擁有感，進而降低動機與行動
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心理擁有感是學習者承諾與執行的核心驅動力，若被 AI 取代，學習者可能感到缺乏控制，導致動機下降，提醒設計者需保留使用者的擁有感以維持學習效果
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低自我效能者在 AI 生成目標時最易失去擁有感，效果最為負面
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自我效能低者本已缺乏自信，AI 的介入可能被視為外部控制，進一步削弱自我效能，提示教育工作者需針對此族群提供信心建構與自主參與的支援
核心研究發現
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LLM 生成的目標在 SMART 指標上顯著優於自我設定（d=2.26）
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AI 生成目標的參與者報告心理擁有感（d=1.38）、承諾（d=1.19）與重要性（d=1.13）均較低
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兩週後，自我設定組有 72.8% 的參與者完成兩項以上目標，AI 生成組僅 46.6%
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心理擁有感完全中介作者身份對動機與行為結果的影響，目標品質本身並未產生此效應
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自我效能低者在 AI 生成情境下擁有感下降最為劇烈
對教育工作者的啟發
為避免 AI 生成目標削弱學習者動機，實務工作者可採取以下做法：1）鼓勵學習者與 AI 合作設定目標，保留個人反思與修訂步驟；2）在 AI 介面中加入提示，讓使用者明確標示「我設定」或「我修訂」的擁有權；3）對自我效能低者提供額外的自信建構工具，例如正向回饋、成功案例分享；4）定期檢測心理擁有感指標，調整 AI 生成策略；5）將 AI 生成的目標作為參考，而非最終決策，確保學習者仍主導行動計畫。
原始文獻資訊
- 英文標題：
- Optimized but Unowned: How AI-Authored Goals Undermine the Motivation They Are Meant to Drive
- 作者：
- Vivienne Bihe Chi, Roman Rietsche, Andreas G\"oldi, Lyle Ungar, Sharath Chandra Guntuku
- 來源：
- arXiv - Human-Computer Interaction
- AI 摘要模型：
- openai/gpt-oss-20b
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