AI 依賴性剖析：菲律賓學生學術能力潛在類別
arXiv - Computers and SocietyEmerson Q. Fernando, Julius Ceazar G. Tolentino, Maria Anna D. Cruz, Jordan L. Salenga, Vernon Grace M. Maniago, Juvy C. Grume, Erika M. Pineda, Aileen P. De Leon, John Paul P. Miranda
研究發現菲律賓大學生對 AI 的依賴呈四種模式，AI 依賴者學術能力最弱，提示需平衡 AI 文獻素養與傳統學術技能
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AI 依賴者學術能力最弱，顯示過度依賴 AI 可能侵蝕關鍵學術技能
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顯示過度依賴 AI 可能侵蝕批判性思考與寫作等核心學術技能，提醒教育者需平衡 AI 整合與傳統素養培養。
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四種 AI 依賴模式揭示學生對 AI 的不同使用態度，提供針對性干預的切入點
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揭示不同依賴模式可針對性設計干預，提升學生自主學習與 AI 道德使用，避免單一教學策略失效。
核心研究發現
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研究樣本 651 名菲律賓高等教育學生，發現 AI 依賴程度中高，尤其在研究與寫作任務中最為明顯。
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LCA 分析辨識出四類學生：高度參與獨立學習者、選擇性 AI 使用者、中等 AI 使用者、AI 依賴學習者。
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AI 依賴學習者在批判性思考、寫作、學習獨立性、研究技能及學術投入等方面表現最弱，且高度依賴 AI 生成輸出。
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研究指出需在教育政策中融入 AI 文獻素養，同時調整課程以促進批判性思考與倫理使用 AI。
對教育工作者的啟發
教育工作者可先對學生進行 AI 依賴性篩檢，針對四類型設計差異化教學；課程中加入 AI 文獻素養與倫理討論，並透過批判性寫作與研究任務，鼓勵學生自行產出、評估 AI 生成內容，避免過度依賴。
原始文獻資訊
- 英文標題：
- Profiles of AI Dependency: A Latent Class Analysis of Filipino Students' Academic Competencies
- 作者：
- Emerson Q. Fernando, Julius Ceazar G. Tolentino, Maria Anna D. Cruz, Jordan L. Salenga, Vernon Grace M. Maniago, Juvy C. Grume, Erika M. Pineda, Aileen P. De Leon, John Paul P. Miranda
- 來源：
- arXiv - Computers and Society
- AI 摘要模型：
- openai/gpt-oss-20b
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