利用人工智能促进计算思维：为面向未来的学习提供三层次元分析证据

《Thinking Skills and Creativity》：Facilitating Computational Thinking with AI: A Three-Level Meta-Analytic Evidence for Future-Ready Learning

本研究通过三水平元分析评估AI工具对学生计算思维（CT）的影响，发现AI工具对CT有显著且中等大的正面效果（g=0.75），并揭示工具特性、教学情境及学生特征等因素对效果有显著调节作用。

　　在当今人工智能（AI）迅猛发展的背景下，将AI工具融入教育领域以促进学生的计算思维（CT）已成为研究的热点。计算思维通常被定义为一种解决复杂问题、识别模式以及设计算法性解决方案的思维方式。它不仅涉及编程和逻辑推理，还涵盖了数据处理、自动化以及创造性设计等多个维度。近年来，随着教育技术的进步，AI工具在课堂中的应用日益广泛，但关于其对计算思维的具体影响，学术界尚未达成一致意见。一些研究认为AI工具能够有效提升学生的计算思维能力，而另一些研究则指出其效果有限，甚至可能产生负面影响。

为了更好地理解AI工具在计算思维教育中的作用，有必要对现有研究进行系统性的整合与分析。传统的研究方法往往难以全面评估AI工具的综合效果，尤其是在不同教学情境、技术特征以及学生特征之间可能存在复杂的相互作用。因此，采用元分析（meta-analysis）的方法，能够有效克服这一局限，通过对大量实证研究的统计综合，揭示AI工具在提升计算思维方面的整体效果及其影响因素。

本研究采用了一种三级元分析方法，对32项实证研究中的44个效应值进行了分析。结果显示，AI工具在提升学生计算思维方面具有显著且中等偏大的效应（Hedges’s g = 0.75，95% CI [0.55, 0.95]，p < 0.0001）。这一发现与之前的一些元分析研究结果一致，表明AI工具在促进计算思维方面具有一定的潜力。然而，值得注意的是，AI工具的效果并非一成不变，而是受到多种调节变量的影响。这些调节变量包括AI技术类型、工具的应用方式、工具的定制化程度及其方法、样本规模，以及其他如地区、出版年份、学科领域、教学方法、协作类型、干预持续时间、性别和教育层次等因素。

在这些调节变量中，AI技术本身对计算思维的影响尤为关键。不同的AI技术，如自然语言处理、机器学习和计算机视觉，可能在促进计算思维方面发挥不同的作用。例如，自然语言处理技术可以通过与学生进行互动，帮助他们更好地理解复杂的概念；而机器学习技术则能够根据学生的学习行为进行动态调整，从而提高学习的个性化程度。此外，AI工具的应用方式也会影响其效果。一些研究发现，AI工具在课堂教学中的直接应用，如辅助教学、智能评测和个性化学习路径设计，能够显著提升学生的计算思维能力。而另一些研究则指出，如果AI工具仅作为辅助工具，缺乏教师的引导和反馈，可能无法充分发挥其潜力。

工具的定制化程度也是影响AI工具效果的重要因素。一些研究发现，高度定制化的AI工具能够更好地满足不同学生的学习需求，从而提高学习效率和效果。例如，针对不同学科领域的AI工具，可以结合该学科的特点，设计更具针对性的教学内容和活动。此外，工具的定制化方法也会影响其效果。一些研究指出，采用用户驱动的定制化方法，能够提高学生的参与度和学习兴趣，从而促进计算思维的发展。然而，如果定制化过程过于复杂，可能会导致学生在使用过程中感到困惑，从而降低学习效果。

样本规模同样是一个重要的调节变量。一些研究发现，样本规模较大的研究往往能够提供更可靠的证据，从而更准确地评估AI工具的效果。然而，样本规模较小的研究可能由于统计效力不足，导致结果的不确定性。因此，在进行元分析时，需要充分考虑样本规模对结果的影响，并在分析过程中进行相应的调整。

除了上述调节变量，其他如地区、出版年份、学科领域、教学方法、协作类型、干预持续时间、性别和教育层次等因素，也对AI工具的效果产生了显著影响。例如，一些研究发现，AI工具在不同地区的表现可能存在差异，这可能与当地的教育水平、技术基础设施以及教师的培训程度有关。此外，出版年份也可能影响研究结果，因为随着技术的进步，AI工具的功能和应用方式不断变化，从而影响其对计算思维的促进效果。学科领域也是一个重要的调节变量，不同的学科可能对计算思维有不同的需求，因此AI工具在不同学科中的应用效果可能存在差异。

教学方法同样会影响AI工具的效果。一些研究发现，采用以学生为中心的教学方法，如探究式学习和项目式学习，能够更好地发挥AI工具的作用，从而提升学生的计算思维能力。而传统的以教师为中心的教学方法可能难以充分利用AI工具的优势，导致其效果有限。协作类型也是一个重要的调节变量，一些研究指出，AI工具在促进小组合作学习方面具有显著效果，能够增强学生的团队协作能力和问题解决能力。然而，如果协作类型过于单一，可能会影响AI工具的使用效果。

干预持续时间同样对AI工具的效果产生影响。一些研究发现，较长的干预时间能够更有效地提升学生的计算思维能力，而较短的干预时间可能难以达到预期的效果。性别也是一个重要的调节变量，一些研究指出，AI工具对不同性别的学生可能产生不同的影响，这可能与学习风格、兴趣和动机等因素有关。教育层次同样是一个重要的调节变量，AI工具在不同教育阶段的应用效果可能存在差异，例如，在小学阶段，AI工具可能更注重基础概念的引入，而在大学阶段，AI工具可能更注重高级算法和复杂问题的解决。

综上所述，AI工具在计算思维教育中的应用效果受到多种因素的影响，包括AI技术类型、工具的应用方式、工具的定制化程度、样本规模、地区、出版年份、学科领域、教学方法、协作类型、干预持续时间、性别和教育层次等。因此，在设计和实施AI工具时，需要综合考虑这些因素，以确保其能够有效促进学生的计算思维能力。此外，未来的研究还需要进一步探讨AI工具在不同教学情境中的应用效果，以及如何优化其设计和实施，以提高其在计算思维教育中的实际效果。