《Journal of Intelligence》：GenAI Literacy and Students’ Exploitative and Exploratory Innovation: The Moderating Role of Critical Thinking
编辑推荐：
生成式人工智能（GenAI）素养，涵盖有效使用的知识、技能与态度，正逐渐成为教育领域的必备能力。然而，其与利用性创新（exploitative innovation）和探索性创新（exploratory innovation）之间的差异化关联，以及批判性思维（
生成式人工智能（GenAI）素养，涵盖有效使用的知识、技能与态度，正逐渐成为教育领域的必备能力。然而，其与利用性创新（exploitative innovation）和探索性创新（exploratory innovation）之间的差异化关联，以及批判性思维（critical thinking）在这一过程中的作用仍不清晰。本研究基于社会认知理论（Social Cognitive Theory, SCT），对228名学生进行问卷调查以考察这些关系。研究发现，GenAI素养与利用性创新呈正相关，而与探索性创新呈U型关联——只有当素养超过某一阈值后，其益处才显现出来；该U型关联经多重比较校正后依然稳健。批判性思维负向调节了GenAI素养与利用性创新之间的关系，且此交互作用经多重比较校正后仍然稳健；相反，假设中对U型探索性关系的调节效应未达到0.05显著性水平，因而未获得实证支持。研究结果通过区分GenAI素养如何与不同类型的创新相关联，拓展了相关理论，并为促进人机协作的平衡发展提供了实践指导——这些指导既源于得到支持的关联发现，也来自理论推演。由于参与为自愿性质，自选样本可能高估了所报告的关联，所有结论在解读时均应考虑这一局限。
一、研究背景与问题提出
随着生成式人工智能（GenAI）在教育领域的快速普及，学生需要发展一种新的胜任力——GenAI素养，即能够有效理解、使用并利用GenAI工具的知识、技能与态度。然而，现有研究主要聚焦于组织或员工情境下的技术采纳与创新，对学生群体中GenAI素养如何影响不同类型创新的机制探讨不足。具体而言，创新可区分为利用性创新（exploitative innovation，即对已有知识的渐进式改进与效率提升）与探索性创新（exploratory innovation，即突破性的搜索与实验），但GenAI素养对这两种创新的差异化影响尚不清楚。此外，GenAI使用可能带来的负面效应（如想法同质化、过度依赖）以及关键的边界条件（如批判性思维的作用）在学生群体中鲜有被系统检验。为此，研究者引入社会认知理论（Social Cognitive Theory, SCT），旨在揭示GenAI素养与学生利用性和探索性创新之间的不同关联路径，并探究批判性思维作为认知自我调节机制的调节作用。
二、研究方法
研究采用两阶段问卷调查法，数据收集自2025年中国广东省某高校的学生。第一阶段测量控制变量、GenAI素养和批判性思维；约一周后的第二阶段测量利用性与探索性创新。共发放1500份问卷，经筛选后最终获得228份有效匹配问卷（有效回收率15.20%）。主要技术方法包括：（1）使用验证性因子分析（Confirmatory Factor Analysis, CFA）评估量表的结构效度与区分效度；（2）采用层次普通最小二乘（Ordinary Least Squares, OLS）回归检验假设，并对自变量和调节变量进行均值中心化处理以避免共线性；（3）运用Lind和Mehlum（2010）提出的正式检验程序验证U型曲线的真实性；（4）采用Bonferroni校正（α/4=0.0125）作为多重比较的稳健性检验。
三、研究结果
H1：GenAI素养与利用性创新呈正相关。 回归分析显示，GenAI素养对利用性创新的正向效应显著（β=0.151, p<0.05），假设H1获得支持。
H2：GenAI素养与探索性创新呈U型关系。 回归模型中GenAI素养的一次项（β=0.486, p<0.001）和二次项（β=0.511, p<0.01）均显著，且经Bonferroni校正后仍显著。Lind-Mehlum检验确认转折点为4.03（7点量表），位于观测区间内；低端斜率显著为负（slope=-3.09, p=0.042, 单侧），高端斜率显著为正（slope=3.04, p=0.009, 单侧），证实存在真实的U型关系。这意味着GenAI素养对探索性创新的积极效应仅在素养超过约4.03的阈值后才显现。
H3：批判性思维负向调节GenAI素养与利用性创新的关系。 交互项系数显著为负（β=-0.291, p<0.01），且经Bonferroni校正后仍稳健。简单斜率图表明，批判性思维较低的学生中，GenAI素养与利用性创新的正相关更为明显。
H4：批判性思维正向调节GenAI素养与探索性创新的U型关系。 GenAI素养平方项与批判性思维的交互项未达到0.05显著性水平（β=0.179, p<0.10），因此H4未获得实证支持。研究者明确指出该边缘显著的系数不作推断性解释。
四、讨论与结论
理论意义： 第一，研究揭示了GenAI素养对不同类型创新的异质性关联——与利用性创新呈线性正相关，与探索性创新呈U型曲线关系，从而超越了以往“AI增强创造力”的笼统论断，提供了基于创新类型的精细化理论框架。第二，研究将批判性思维定位为关键的认知边界条件，并实证支持其在利用性创新中的负向调节作用（削弱过度依赖），而其在探索性创新中的正向放大作用仍为待检验的理论命题。第三，研究深化了SCT在人机协作情境中的应用：将批判性思维视为高阶自我调节因素，引入任务依存的视角解释调节效应的方向差异，并将学生-GenAI互动重构为可学习的自我调节伙伴关系。
实践启示： 研究提出了“差异化赋能”（Differentiated Enablement）框架：针对利用性创新应强化基础GenAI技能与信任培养；针对探索性创新应采取“先赋能后警惕”的渐进策略，早期鼓励广泛使用以拓展知识边界，后期转向防止认知依赖。同时，应将批判性思维作为必修模块融入GenAI课程，设计高开放性与不确定性的任务以推动深度问题解决。
研究结论： GenAI素养与学生的利用性创新呈正相关，与探索性创新呈U型关系（仅在素养超过阈值后产生积极效应）；批判性思维负向调节了GenAI素养与利用性创新的正向关系，但未能显著调节GenAI素养与探索性创新的U型关系。研究结果强调，可持续的竞争力不仅在于技术熟练度，更在于批判性思维这一高阶认知能力，它使学生能够在人机协作时代审慎地使用GenAI并实现突破性创新。
