AI生成故事融合艺术与科学对学龄前儿童亲环境态度的影响机制研究

这篇研究探讨了AI生成故事（AI-generated stories）融合艺术与科学对学龄前儿童亲环境行为（PEB）和环境敏感性（ES）的影响。通过结构方程模型（SEM）分析120名5-6岁儿童数据，证实故事享受度通过环境敏感性的部分中介作用显著促进亲环境行为（β=0.517，p<0.001），为AI教育工具在早期环境教育中的应用提供了实证依据。

　　

背景
人工智能（AI）生成的故事作为创新教育工具，通过融合艺术表现与科学内容，为学龄前儿童环境教育提供了新范式。基于班杜拉社会学习理论（Social Learning Theory），研究假设AI故事的享受度能通过提升环境敏感性（Environmental Sensitivity）进而促进亲环境行为（Pro-environmental Behavior, PEB），这一机制在5-6岁儿童群体中尚未被系统验证。

方法
研究采用三阶段纵向设计，样本为江门市120名幼儿园大班儿童（平均5.8岁，女性占61.7%）。第一阶段通过ChatGPT生成的467字环保故事（含水体/大气污染及动物保护主题）评估儿童享受度（5级笑脸量表）；第二阶段采用改编版《学龄前儿童游戏测试工具》中的Game 1b测量环境敏感性（15项图片-表情匹配任务）；第三阶段使用《学龄前儿童亲环境态度量表》简化版评估PEB（含空气/水污染及动物保护三维度）。数据分析采用SPSS 29.0相关性检验和AMOS 29.0结构方程模型（SEM），模型拟合指标显示可接受（CMIN/DF=1.749，RMSEA=0.079）。

结果

1. 直接效应：AI故事享受度对PEB具有显著正向预测（β=0.517，p<0.001），支持假设H1；对环境敏感性同样显示强相关（β=0.468，p<0.001），验证H2。
2. 中介路径：环境敏感性对PEB的直接影响呈边缘显著（β=0.211，p=0.054），但间接效应分析显示其部分中介作用（间接效应β=0.099），支持H3。值得注意的是，享受度的总效应（β=0.616）显著高于中介路径，表明情感驱动在学龄前阶段占主导地位。
3. 量表表现：环境敏感性测量工具虽单项内容效度达标（I-CVI=0.833），但整体量表指标未达最优，提示需开发更适配幼童的评估方法。

讨论

1. 情感驱动的行为改变：与成人研究中认知-行为主导模式不同，学龄前儿童PEB更直接受故事享受度影响。这印证了Choi和Nam（2024）关于情感沉浸式学习在早期环境教育中的核心作用，AI故事通过角色认同和积极情绪唤起，跨越了抽象推理的发育限制。
2. 敏感性发展的年龄特征：环境敏感性的部分中介效应反映5-6岁儿童正处于生态意识萌芽期，与Pluess等（2023）提出的"敏感性发展窗口期"理论吻合。研究建议将AI故事作为"情感脚手架"，为后续认知深化奠定基础。
3. 技术伦理考量：虽然AI生成内容展现教育潜力，但需警惕科学准确性（如污染机制描述）和文化适配性（如儒家"天人合一"价值观的融入）。研究团队采用的延迟解说设计（T3阶段统一进行污染概念讲解）虽控制实验变量，但可能弱化了即时教育效果。

应用前景

1. 个性化学习：借鉴Zhang（2025）提出的协作过滤算法，未来可开发能动态调整叙事复杂度、角色特征的AI系统，如增加方言版本或本地化环境议题（如珠江口水污染案例）。
2. 多模态扩展：Arn和Huang（2024）的教育机器人研究提示，结合触觉反馈（如模拟受污染水体粘度）或增强现实（AR）技术，可强化故事的多感官沉浸体验。
3. 家园共育：鉴于家庭环境影响未被测量，后续研究可整合家长参与的"双屏互动"模式，通过亲子共读深化行为迁移。

局限与展望
样本的地理文化局限性（仅华南地区）和性别偏差（女性超60%）可能影响结论普适性。测量工具对低龄儿童的适用性（如笑脸量表的效度衰减效应）亟待改进。建议后续采用混合方法：结合生理指标（如皮电反应评估情感投入）和纵向追踪（从幼儿园到小学阶段），以全面揭示AI教育工具的长效机制。

该研究为联合国可持续发展目标（SDG 4.7）中的早期环境教育提供了关键技术路径，证实了情感化AI叙事在塑造下一代生态公民中的独特价值。