学校本位人工智能教育能否缩小准备度差距？既往能动性相关学习的作用

《COMPUTERS and EDUCATION》：Does school-based AI education narrow readiness gaps? The role of prior agency-related learning

　　

自我发起的人工智能（AI）学习可预测学生的基线心理与认知准备度。学校AI课程缩小了心理差距，但未缩小认知差异。低能动性学生在心理上获益最大，而高能动性学生保持了认知领先。多组潜在变化分数（Latent Change Score, LCS）模型追踪了三条学习者路径上的AI准备度变化。公平的AI教育既需要结构化课程，也需要培养能动性相关参与。研究人员将能动性相关学习操作化为学生在学校课程正式教授AI前主动探索AI概念、工具或应用的自发学习行为，该操作化符合Bandura社会认知理论（Social Cognitive Theory, SCT）中反映个体有意参与的人类能动性。AI准备度被概念化为两个相互关联的维度：心理AI准备度（涵盖学习AI的信心、感知知识、向善取向、伦理意识与行为意向）与认知AI准备度（以客观AI素养测试表征的对AI原理与功能的概念性理解）。以香港初中学生为对象，按既往学习路径分为高能动性学习者（仅一年自发AI学习）、课程支持学习者（仅一年学校本位教学）与低能动性晚学习者（无任何既往AI学习）三组，于2024–2025学年前后两波收集数据，采用多组两波LCS模型考察基线差异与年内变化。结果显示：高能动性组在基线上心理与认知准备度均最高；学校本位AI教育推动了三组心理准备度的显著上升，且低能动性组增幅最大，从而使心理差距收窄；但认知AI素养的组内增长在组间无显著差异，高能动性组的认知领先未被追平。研究人员指出，学校课程可作为心理平等器而非认知平等器，公平AI教育须同时提供结构化课程与能动性相关参与机会。

研究背景与问题提出

随着AI渗透社会，各国在中学阶段推进学校本位AI课程以促进公平参与。然而既有研究多评估知识增益，少有纵向设计考察学生既往能动性相关参与如何调节课程效果，亦未厘清学校AI教育究竟缩小还是再现了准备度差距。基于Bandura社会认知理论（SCT），研究人员将能动性相关学习定义为学生在正式课程前自发的AI探索行为，视其为个人因素与环境因素（学校课程）在交互决定论下的关键调节变量。AI准备度分为心理AI准备度（信心、感知知识、向善取向、伦理意识、行为意向）与认知AI准备度（客观AI素养），二者共同决定学生能否理解、使用并批判参与AI系统。本研究以香港初中生日样本回答四个问题：基线准备度是否因既往路径而异；学校课程是否带来准备度变化；变化幅度是否组间不同；学校课程能否同时充当心理催化器与认知平等器。

研究对象与方法概要

研究人员在香港38所自愿参与学校中筛选2024–2025学年前后两波数据完整的752名初中学生（M_age=14.06，SD=1.05），依既往一年学习经历分为高能动性学习者（N=183，仅自发学习）、课程支持学习者（N=369，仅学校教学）与低能动性晚学习者（N=200，无既往学习）三组。心理准备度由五维量表（各维Cronbach's α>0.84）在6点Likert上自陈；认知准备度采用25题客观AI素养多选测验（0–100线性重标）。测量等值性经形态、度量、标量不变性检验支持。组间基线差异用MANOVA与ANOVA检验；纵向变化与组间轨迹差异采用多组两波潜在变化分数（LCS）模型，心理构念以多指标潜变量建模并释放跨时同名指标残差协方差，AI素养以单指标LCS配合Wald χ²检验组间潜在变化均值等价性。该组合方法能在控制测量误差下分离真分数稳定与系统变化，并直接检验初始水平与变化量的协变。

研究结果

5.1 预备分析

研究人员报告各心理维数在T1显著正相关（p<0.01），AI素养与心理维数相关较弱；心理量表两波形态至标量不变性成立（ΔCFI≤0.005，ΔRMSEA≤0.001），允准后续潜变化比较。

5.1（续）基线差异（RQ1）

MANOVA与ANOVA显示三组基线心理与认知准备度均存在显著差异：高能动性学习者在五维心理指标与AI素养上均最高，课程支持学习者居中，低能动性晚学习者最低；即自发AI学习在入课前已转化为更高的自信、伦理意识与概念性知识。

5.2 学校课程带来的变化（RQ2）

多组LCS表明，共同接受一年学校本位AI课程后，三组心理准备度五维的潜在变化均值均显著为正，证明学校课程对所有路径学生均起心理提升作用；AI素养潜在变化均值亦正，但组间未现补偿性追赶。

5.3 组间变化差异（RQ3）

约束潜在变化均值跨组相等的模型拟合显著恶化（ΔCFI>0.01），证实心理变化幅度组间不同：低能动性晚学习者心理增幅最大，高能动性学习者增幅最小却维持高位；AI素养变化均值组间无差异（Wald检验不显著），高能动性组认知领先未被缩小。

5.4 心理催化器还是认知平等器（RQ4）

综合上述，学校本位AI教育作为心理催化器显著收窄了信心、感知知识、向善取向、伦理意识与行为意向上的入场差距；但作为认知平等器失效，客观AI素养的初始落差在年内未被抹平，高能动性学生保留认知优势。

讨论与结论翻译

研究人员讨论指出，SCT框架下的交互决定论解释了同课不同果：高能动性学生以既往探索为个人资源，将课程环境给养转化为更快的概念联结与策略性反馈利用；低能动性学生借结构化教学获得心理赋能却难在短期内重构认知图式。课程设计若仅提供内容覆盖而不培育能动性相关参与，将再制认知分层。研究结论可译为：学校本位AI课程能缩小心理AI准备度差距却不能缩小认知AI素养差距；既往自我发起的能动性相关学习预测更高基线并在课后维持认知领先；低能动性学生心理收益最大；公平AI教育须并行结构化课程与能动性相关参与培育；多组LCS为追踪异质路径提供了方法示范。该文发表于《Computers and Education》，为中学AI课程公平设计提供了纵向实证依据。