生成式 AI 對中國人文社會科學學生學術發展之影響研究
arXiv - Human-Computer InteractionLei Fan, Fangxue Liu
本研究透過大規模問卷調查，探討生成式 AI 對中國人文社科學生學習動機、學術表現及倫理挑戰的影響。
AI 幫你先抓重點
AI 重點 1
學術表現的提升可能源於評量制度的失效
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這提醒教育者，當 GenAI 能輕易完成傳統作業時，單純觀察成績提升並不代表學習品質的進步，必須重新思考如何設計能區分「AI 生成」與「真實學習」的評量工具。
AI 重點 2
學生對 AI 整合的需求是「實務導向」而非「全面取代」
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這改變了我們對 AI 融入課程的認知，教學設計不應只是讓學生使用工具，更應著重於如何透過實務訓練，培養學生在 AI 輔助下的批判性思考與倫理判斷力。
核心研究發現
- 1
超過半數學生認為 GenAI 提升了學習動機、獨立思考與創造力，但也有部分學生表示學習成效無變化甚至下降。
- 2
多數學生報告學術表現有所提升，但研究指出這可能部分反映了傳統評量方式在面對 AI 時的侷限性。
- 3
學生最擔心的問題在於 AI 的準確性不足以及過度依賴，同時僅有約半數學生對隱私保護感到滿意。
- 4
學生傾向於將 GenAI 納入課程的「部分或選擇性」模式，並強調應配合實務導向的技能培訓。
對教育工作者的啟發
教育工作者應從以下三方面著手：首先，重新設計評量機制，減少依賴純文字產出的作業，轉向更強調過程、批判性辯論或實務應用的評量方式；其次，將 AI 倫理與數位素養納入課程，特別是針對準確性檢驗與隱私保護的訓練；最後，採取「漸進式」的課程整合策略，提供實務導向的工具使用培訓，而非強制性地全面取代傳統教學，以緩解學生對過度依賴與準確性的疑慮。
原始文獻資訊
- 英文標題：
- The impact of generative artificial intelligence on academic development of Chinese students in humanities and social sciences
- 作者：
- Lei Fan, Fangxue Liu
- 來源：
- arXiv - Human-Computer Interaction
- AI 摘要模型：
- /models/gemma-4-26B-A4B-it
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