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教學學生質疑機器：AI 素養提升調節能力

arXiv - Computers and SocietyO. Clerc, R. Abdelghani, C. Desvaux, E. Poisson, P. Y. Oudeyer, H. Sauz\'eon

兩小時 AI 素養工作坊能顯著降低中學生對大型語言模型的盲目信任，提升提問與評估能力，改善科學問題解答品質。

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教學學生學會質疑 AI 產出是提升 LLM 使用效能的關鍵

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文章顯示，訓練後學生更頻繁地重新表述問題並評估回覆正確性，證明質疑行為直接改善答案品質，凸顯此技能在 AI 文獻素養中的核心地位。
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兩小時工作坊結合理論與實務導向，能在有限時間內有效提升學生的元認知調節

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研究結果顯示，短時間介入即可顯著降低盲目信任並提升提問與評估策略，說明結合說明與實作的設計對於實際教學具有高度可行性與效益。

核心研究發現

  1. 1

    兩小時工作坊使實驗組學生在使用 LLM 時更頻繁地重新表述問題，顯示其提問策略顯著提升。

  2. 2

    受訓學生更常提出後續追問，表明他們學會了利用多輪對話來深化理解。

  3. 3

    受訓組能更準確評估 AI 回覆的正確性，減少誤判，提升答案的可靠性。

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    這些調節行為的提升直接導致實驗組在科學調查任務中的最終答案質量顯著高於對照組。

  5. 5

    研究證實即使在時間有限的學校環境中，簡短的 AI 素養介入也能有效促進中學生的元認知調節能力。

對教育工作者的啟發

此研究提供了具體的 AI 素養工作坊設計，證明兩小時的結合式教學（理論說明＋實務練習）即可顯著提升學生對大型語言模型的元認知調節。教師可依此模式，在日常課程中嵌入簡短的「質疑與評估」單元，讓學生學會重新表述問題、追問細節並判斷回覆正確性，進而提升科學探究任務的答案品質。工作坊內容可針對學科需求調整，例如在數學或社會科學中加入具體的提示語設計與評估標準，並透過同儕互評或教師即時回饋加強學習成效。此介入不僅適用於中學，也可延伸至高等教育或職業訓練，為教育者提供可操作的 AI 文獻素養教學範例。

原始文獻資訊

英文標題：
Teaching Students to Question the Machine: An AI Literacy Intervention Improves Students' Regulation of LLM Use in a Science Task
作者：
O. Clerc, R. Abdelghani, C. Desvaux, E. Poisson, P. Y. Oudeyer, H. Sauz\'eon
來源：
arXiv - Computers and Society
AI 摘要模型：
openai/gpt-oss-20b
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