摘要
可持续发展教育需要采用易于理解、针对具体情境并能满足学习者实际需求的教学方法。本研究探讨了乌克兰青年在可持续发展目标（SDGs）和官方发展援助（ODA）方面的教育需求，并分析了这些需求如何为基于人工智能的教育设计提供参考。修订后的分析对象限于18岁及以上的受访者，共有421名参与者（297名青年和124名青年工作者/教育工作者）。乌克兰作为主要分析案例（n = 87），而其他参与国的受访者（n = 334）构成了国际对比数据。在青年群体中，乌克兰受访者的可持续发展目标意识及参与相关学习的频率较低；然而，经过年龄限制后，仅发现他们在进一步参与可持续发展目标/官方发展援助学习方面的积极性较低这一差异具有统计学意义（p = 0.0012，等级双列相关系数 = 0.252）。开放式回复通过大规模语言模型辅助的主题编码进行分析，随后经过研究员审阅和分层分析。最终形成的定性分析材料包含287条实质性回复，其中青年回应203条，青年工作者/教育工作者回应84条。在青年受访者中，乌克兰与对照组之间的显著差异体现在使用简单语言、提供具体实例、结合现实世界的官方发展援助案例、采用游戏化及互动式学习方式，以及基于项目和体验式的学习方法上。元数据盲法敏感性分析显示，在主题普遍性的整体排序（Spearman’s ρ = 0.991，p < 0.001）以及青年群体中乌克兰与对照组在主题上的差异排序（ρ = 0.860，p < 0.001）方面，两种方法具有高度一致性。综合研究结果形成了以证据为基础的人工智能支持的设计优先事项，强调提供易于理解的解释、基于案例的学习方式、视觉化微学习、体验式学习以及互动式参与。
