電腦科學教育中 AI 使用行為與目標導向及學術求助行為之關係研究
arXiv - Computers and SocietyPiret Luik, Karin Naruskov, Karmen Kalk, Merle Taimalu
研究發現學生的求助傾向（特別是感知到的求助威脅）是影響其使用 AI 頻率與活動多樣性的關鍵因素。
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AI 重點 1
AI 的使用可能成為學生規避「求助威脅」的一種策略。
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這改變了我們對 AI 工具角色的認知。AI 不僅是知識獲取的工具，更可能成為一種心理防禦機制，讓學生在面對求助可能帶來的社會壓力或羞恥感時，透過 AI 獲得低風險的支援。
AI 重點 2
設計 AI 學習環境時，應優先關注學生的求助行為而非僅關注學習目標。
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過去的設計可能過於強調目標導向的激勵，但本研究顯示求助心理對 AI 使用模式的影響更為直接，這提醒設計者需考量學生在尋求支援時的心理負擔。
核心研究發現
- 1
求助傾向與 AI 使用行為有顯著關聯，特別是感知到的「求助威脅」越高，學生報告使用 AI 的頻率與活動種類就越多。
- 2
目標導向（Goal Orientation）對 AI 使用行為的影響相對有限，且在不同模型中的表現不具一致性。
- 3
研究透過自我報告問卷收集了 236 名修讀資料庫課程的大學生數據，並利用階層迴歸分析探討變項間的關係。
對教育工作者的啟發
課程設計者在引入 AI 工具時，不應僅將其視為教學輔助，更應關注學生的心理需求。建議建立一個「低威脅」的求助文化，減少學生因害怕顯得無能而轉向過度依賴 AI 的風險。此外，在設計 AI 學習系統時，可以針對不同求助傾向的學生提供差異化的引導，例如為高求助威脅感的學生提供更具隱私性或結構化的 AI 互動模式，以確保 AI 的使用是為了促進深層學習而非僅是逃避挑戰。
原始文獻資訊
- 英文標題：
- Self-Reported AI Usage for Learning in Computer Science Education: Relationships with Goal Orientation and Academic Help-Seeking
- 作者：
- Piret Luik, Karin Naruskov, Karmen Kalk, Merle Taimalu
- 來源：
- arXiv - Computers and Society
- AI 摘要模型：
- /models/gemma-4-26B-A4B-it
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