信息审查与声明验证：在人工智能辅助的教学环境下，青春期前儿童对虚假信息的认知逻辑发生的变化

《Thinking Skills and Creativity》：Message scrutiny and claim verification: Changes in preadolescent reasoning about disinformation across AI-supported instruction

　　

摘要

在验证机制尚未完全发展的情况下，数字信息环境会让青少年接触到具有误导性的内容。本研究通过一个包含媒体素养指导、引导式新闻分析活动、研究者监督以及与Pimpoyo（一个基于苏格拉底式提问和ZPD理论设计的生成式AI聊天bot）互动的两阶段教学序列，考察了青少年在虚假信息评估方面的变化模式。样本包括152名10至14岁的西班牙学生。纵向数据仅来自实验组（n=80）；仅基线数据的对照组（n=72）提供了基线信息。主要结果指标为24个0-25分范围内的测量等效指标。各指标的变化情况有所不同：最显著的增长出现在与核心信息相关的因素上，如耸人听闻的表述、危言耸听的格式、写作质量、语气/风格和时效性；而交叉验证或横向阅读的效果并不一致，外部验证的结果也参差不齐。总体综合得分从M=11.90提高到M=15.90，t(79)=6.18，p<.001，d_z=0.69。这些指标变化模式属于探索性分析，并非不同心理测量领域之间的正式比较。虽然学生的自我能力感知发生了变化，但他们对任务难度的感知并未改变，这些次要发现并未显示出元认知的重新调整。由于仅有一组学生接受了纵向跟踪研究，且教学序列结合了多种教学元素，因此观察到的变化无法明确归因于AI、苏格拉底式提问或任何单一因素。这些发现为未来研究提供了关于核心信息审查与外部验证之间潜在差异的线索。

引言

虚假信息识别本质上是一项思维任务：学习者需要抑制直觉上的接受倾向，评估信息来源和证据的质量，比较不同观点，并在做出相信或分享的决定之前监控不确定性。这些过程涉及批判性思维、评估性判断、认知推理和元认知监测，而不仅仅是技术型的媒体技能（Pennycook & Rand, 2021; Wineburg & McGrew, 2019; Vázquez-Cano et al., 2023）。这一挑战在青少年时期尤为突出，因为他们接触病毒式内容的机会较多，而他们的验证机制仍在发展中。教育聊天bot可以通过引导式提问使通常隐性的思维过程变得明确，但关于这种教学方式如何同时促进虚假信息评估、验证策略以及学习者对自己能力的认知方面的研究仍较为有限。

本研究基于苏格拉底式提问和ZPD理论设计的支持机制，探讨了一个为期两阶段的教学序列对10至14岁学生新闻内容批判性分析能力的影响。该序列结合了简短的引导、媒体素养教育、引导式新闻分析活动、研究者监督以及与Pimpoyo的互动。其目的是促使学习者识别虚假信息的线索，合理判断其可信度，并重新审视证据，而不仅仅是被动接收答案。这一目标与高级思维能力密切相关，因为成功的验证要求学习者在分析推理、不确定性监控和策略选择之间进行协调。

本研究提出了四个研究问题：首先，在整个教学序列中，学生们在虚假信息评估综合得分上出现了哪些具有统计意义和教育意义的变化（RQ1）？其次，在核心信息中的线索以及需要或暗示外部验证（包括交叉验证和横向阅读）的指标上，观察到了哪些差异化的指标变化模式（RQ2）？由于这些指标并未被指定为独立的心理测量子量表，因此RQ2属于探索性研究，不测试不同推理领域之间的正式差异。第三，作为次要结果，学生的自我能力感知和任务难度感知是否在教学序列中发生变化（RQ3）？最后，作为探索性子研究，不同性别和年级组内的综合得分变化是否一致（RQ4）？

虽然共同项目的综合得分能够反映总体变化情况，但本文的主要关注点是核心信息线索审查与外部验证之间的差异化指标变化。这一区别通过描述性互动分析和元认知自我评估的二次分析进行了探讨。因此，本文的目的并非评估聊天bot的有效性，而是描述哪些方面发生了变化，哪些方面相对较弱，以及这种变化为何对思维技能和批判性数字素养具有重要意义。

章节片段

信息混乱与青少年的脆弱性

当前的信息生态系统存在着系统性的“信息混乱”，这对公众信任构成了结构性威胁（Delgado Ponce & Pérez Rodríguez, 2024）。这种情况削弱了公民与科学、新闻等机构之间信任关系的基础（Ajibare et al., 2025; Tlili et al., 2023）。这一问题也具有认知层面的影响：用户往往在匆忙、不确定性和情绪化的影响下做出低质量信息的判断。

聊天bot Pimpoyo：设计与运作

Pimpoyo是整个教学序列的一个组成部分，旨在通过简短的苏格拉底式对话支持虚假信息分析。在引导分析过程中，学习者首先判断一条新闻的真实性，并对其判断给出理由；系统会根据这些理由作出回应，而对那些缺乏依据的判断则会引导学习者重新考虑信息来源的可靠性。

方法

本研究采用了一组完成全部教学序列的纵向追踪设计，另一组仅提供基线数据。因此，所有的纵向数据都来自实验组。仅基线数据的对照组提供了背景信息，但不作为纵向对照组。教学活动在真实的学校环境中进行，且所有教室都保持原貌。

两组学生均完成了整个教学序列。

结果

在分析纵向变化之前，首先描述了仅基线数据的对照组和实验组在年龄、性别、年级以及修正后的0-25分虚假信息评估综合得分方面的基线特征。连续变量使用Welch t检验进行比较，分类变量使用卡方检验。这些零假设检验仅用于提供基线背景信息，并不作为正式的等效性检验。

如表2所示，基线数据不存在统计学上的显著差异。

讨论

最具信息量的结果是指标层面的差异化变化模式。最显著的增长出现在核心信息中的相关线索上，如耸人听闻的表述、危言耸听的格式、写作质量、语气/风格和时效性；而交叉验证或横向阅读的效果并不一致，外部验证的结果也参差不齐。这一模式需要谨慎解读，因为各指标是独立分析的，并未进行模型验证。

结论

本研究通过一个包含媒体素养指导、引导式活动、研究者监督以及与Pimpoyo互动的两阶段教学序列，探讨了青少年在虚假信息评估方面的变化模式。最显著的变化集中在核心信息中的线索上，如耸人听闻的表述、危言耸听的格式、写作质量、语气/风格和时效性；而交叉验证和横向阅读的效果相对较弱。

资金来源

本研究是在UNED教学创新项目的框架下进行的，项目名称为：“设计并开发一款提供个性化反馈的课程专用聊天bot”。（UNED数字化与创新副校长办公室决议，编号27，2024年4月27日）。

伦理标准与知情同意

本研究已获得西班牙国家远程教育大学（UNED）人类研究项目委员会的批准（29-SISH-EDU-2024）。

生成式人工智能（AI）

作者声明，在本手稿的编写过程中使用了生成式人工智能。具体来说，ChatGPT（版本5.2）被用于文本翻译和风格调整。所有实质性内容、数据分析、结果解释及最终编辑工作均由作者完成，作者对作品的完整性和原创性负全责。

CRediT作者贡献声明

Layda Lopez-Lora：负责写作——初稿撰写、方法论设计及数据分析。Esteban Vazquez-Cano：负责审阅与编辑、监督工作、方法论设计及数据分析。

利益冲突声明

作者声明没有需要披露的利益冲突。

Layda Lopez-Lora|Esteban Vazquez-Cano

西班牙马德里国家远程教育大学教育学院，教育创新与研究硕士项目