揭示學生對生成式人工智慧的心理模型研究
arXiv - Computers and SocietyAmrita Ganguly, Sai Sharanya Garika, Aditya Johri
本研究透過概念圖分析大學生對生成式 AI 的認知結構，發現其知識多停留在表面層次。
AI 幫你先抓重點
AI 重點 1
從「知道是什麼」轉向「知道如何用與何時用」的認知轉型。
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目前的 AI 素養教育過於關注工具的使用技巧，但若缺乏程序性與條件性知識，學生將難以在複雜情境下做出正確的倫理與學術決策。
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心理模型是決定 AI 整合策略的核心因素。
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理解學生的心理模型能幫助教育者預判其學習行為，從而設計出能引導學生將 AI 從「作弊捷徑」轉化為「協作夥伴」的教學策略。
核心研究發現
- 1
研究識別出五種學生對生成式 AI 的心理模型：技術流程型、教育工具型、轉型模型、後果意識型及整合型。
- 2
學生的知識結構以「陳述性知識」為主，即僅了解工具名稱與應用，缺乏對運作原理的理解。
- 3
學生在「程序性知識」（如何運作）與「條件性知識」（何時該使用）方面表現出明顯的不足。
- 4
學生對生成式 AI 的認知程度，直接影響其將技術視為協作夥伴或僅是完成任務捷徑的態度。
對教育工作者的啟發
教育工作者不應僅教授 AI 工具的操作指令（Prompt Engineering），而應著重於深化學生的「程序性知識」與「條件性知識」。建議在課程設計中加入：1. 運作原理探討：解釋模型背後的邏輯以建立深層認知；2. 情境決策練習：透過案例討論在何種學術情境下使用 AI 是合適且符合倫理的；3. 批判性思維訓練：引導學生辨識 AI 的侷限性，從而將其從單純的任務完成工具，提升為支持高階思考的協作夥伴。
原始文獻資訊
- 英文標題：
- Uncovering Students' Mental Models of Generative Artificial Intelligence
- 作者：
- Amrita Ganguly, Sai Sharanya Garika, Aditya Johri
- 來源：
- arXiv - Computers and Society
- AI 摘要模型：
- /models/gemma-4-26B-A4B-it
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