生成式人工智能（GAI）促进职前教师问题解决能力发展的机制：一项基于有调节的中介模型分析

本研究探讨了生成式人工智能（GAI）环境下职前教师的高阶思维与问题解决能力的关系。通过为期四周的GAI辅助教学设计训练及436份有效问卷分析，发现创造性思维通过提升批判性思维间接增强问题解决能力，且元认知思维正向调节上述路径。该研究为GAI赋能教师专业发展提供了实证依据，对优化智能教育实践具有重要启示。

　　

随着生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence, GAI）在2022年11月的推出，这项技术以指数级速度发展，标志着互联网技术演进的新阶段。其对教育领域的影响已成为不可逆转的趋势。作为一种现代技术发展的高级形式，GAI已经渗透到职前教师的学习空间，显著影响了教学目标与问题解决能力的培养。这些能力通常需要通过现代教育的长期训练来培养，然而，GAI在知识生产、传播和应用方面的效率可以大幅缩短这一训练过程。在这种背景下，传统教育培养职前教师问题解决能力的过程必然经历深刻变革。

尽管GAI在支持教师专业发展方面非常有效，但关于GAI对教师问题解决能力影响的研究仍然有限，并且针对这些能力的影响因素及机制的研究也相对较少。现有研究主要关注学生的创造性和批判性思维能力如何影响其问题解决能力，而很少探讨GAI对认知和问题解决能力的作用。此外，虽然教育过程中问题解决能力的培养是一个经常被讨论的话题，但GAI对其影响却鲜有涉及。为了填补这些空白，并更好地讨论如何提供包容和自适应的AI学习环境，本研究探索了在GAI环境中发展的批判性思维和创造性思维对职前教师问题解决能力的影响。

为了回答这些问题，研究人员开展了一项针对473名职前教师的实证研究，这些教师来自三所不同的高等教育机构，专业涵盖科学、计算机科学和数学。研究设计为为期四周的生成式人工智能辅助的教学设计培训项目，并通过高阶思维技能调查在项目前后进行评估。此外，还对实验组中的50名职前教师进行了半结构化访谈，以收集他们对GAI辅助教学的看法。数据分析采用了有调节的中介模型（Moderated Mediation Model），通过PROCESS宏工具（Model 4和Model 7）进行统计检验，并结合NVivo 12对访谈内容进行质性分析，以确保结果的全面性和可靠性。

本研究主要采用了问卷调查法、半结构化访谈和统计建模分析。研究对象为473名来自三所高校的职前教师，专业涵盖理科、计算机科学和数学，最终有效样本量为436人。通过为期四周的GAI辅助教学设计训练程序，使用高阶思维量表（含创造性思维、批判性思维、元认知思维和问题解决能力四个维度）进行前后测评估。采用Hayes开发的PROCESS 3.0宏程序进行有调节的中介效应检验（Model 4和Model 7），同时运用NVivo 12对50份访谈转录文本进行质性内容分析，以探究GAI对职前教师认知发展的影响机制。

创造性思维对问题解决能力的直接效应

研究发现，职前教师在使用GAI进行教学支持时，创造性思维对其问题解决能力具有显著正向影响（β=0.408, t=9.338, p<0.001）。这表明，通过GAI训练职前教师的创造性思维能够有效提升其问题解决能力，支持了假设H1。

批判性思维的中介作用

中介效应分析显示，创造性思维不仅直接影响问题解决能力，还通过批判性思维产生间接影响。创造性思维对批判性思维具有显著正向预测作用（β=0.605, t=15.552, p<0.001），而批判性思维对问题解决能力也有显著正向影响（β=0.235, t=4.441, p<0.001）。Bootstrap检验表明，中介效应的95%置信区间为[0.052, 0.238]，不包含零，说明批判性思维在创造性思维与问题解决能力之间起部分中介作用，假设H2成立。

元认知思维的调节作用

有调节的中介模型检验表明，元认知思维在创造性思维对批判性思维的影响中起调节作用。创造性思维与元认知思维的交互项对批判性思维具有显著正向影响（β=0.086, t=3.354, p<0.001）。简单斜率分析发现，在高元认知思维水平下，创造性思维对批判性思维的预测作用更强（简单斜率=0.736, t=12.157, p<0.001），而在低元认知思维水平下，预测作用相对较弱（简单斜率=0.565, t=13.256, p<0.001）。这表明元认知思维增强了创造性思维对批判性思维的促进作用，支持了假设H3。

质性分析结果

访谈结果显示，约三分之二的职前教师对GAI在教学中的应用持积极态度，认为GAI在优化教学设计、生成教学资源和模拟师生互动方面具有显著优势。例如，一名参与者表示："GAI在编写教材分析和学情分析时帮助很大，节省了大量查找资料的时间"。然而，也有部分教师指出GAI存在响应不准确、过度依赖以及与传统搜索引擎相比的局限性等问题。

本研究通过有调节的中介模型验证了GAI环境下职前教师高阶思维与问题解决能力之间的作用机制。结果表明，创造性思维不仅直接促进问题解决能力，还通过批判性思维的中介作用产生间接影响，而元认知思维在这一路径中起正向调节作用。这一发现揭示了GAI赋能教师专业发展的认知机制，为智能教育实践提供了重要启示。首先，教育者应设计融合GAI的教学场景，强化创造性思维和批判性思维的协同训练；其次，通过元认知策略培训（如目标设定、自我监控和反思）提升职前教师对自身认知过程的调控能力，以最大化GAI的学习效益；最后，教育机构需关注GAI应用的潜在风险（如过度依赖和响应失真），并制定相应的指导原则和培训策略。该研究不仅丰富了GAI在教育领域的基础理论，还为教师教育和专业发展提供了实践方向，对推动人工智能与教育的深度融合具有重要意义。