使用“故事叙述实证研究转化”（SERT）方法共创生成式人工智能教育资源

《ACM Transactions on Computing Education》：Co-creating Generative Artificial Intelligence education resources using the ‘Storytelling Empirical Research Translation’ (SERT) approach

　　

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本研究旨在探索代表性不足的儿童如何与生成式人工智能（GenAI）进行互动，并采用了一种创新方法——"故事叙述实证研究翻译"（SERT）——将实证研究成果转化为易于理解、共同创作的教育资源。共有十八名来自代表性不足群体的中学生参与了本研究。数据通过实践活动、问卷调查和焦点小组讨论相结合的方式收集，旨在捕捉学生对生成式人工智能的参与程度、体验和情感反应。本研究采用了一种名为"故事叙述实证研究翻译"（SERT）的新型方法论，该方法将实证数据、批判性反思和创造性叙事融合在一起，创作出动画视频卡通故事。SERT 方法成功地将复杂的研究洞察转化为引人入胜且易于引起共鸣的叙事，面向儿童受众。该方法促进了积极的对话和参与，使学生们能够表达自己的观点，而非被动地接受信息。动画叙事的使用增强了对生成式人工智能概念的理解。与儿童共同创作教育内容是实现包容性和负责任的人工智能教育的有力策略。从儿童的视角对生成式人工智能进行实证探索，对发展一个信息充分、参与性强的教育生态系统具有深远的意义。

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