采用"叙事实证研究转译"（SERT）方法，共同创建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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本研究旨在探索处于代表性不足群体的儿童如何与生成式人工智能（GenAI）互动，采用一种创新方法——叙事经验研究转化（SERT），将实证研究转化为可及的、共创的教育资源。十八名来自代表性不足群体的中学生参与了本研究。数据通过实践活动的组合、问卷调查和焦点小组进行收集，旨在捕捉学生对生成式人工智能的参与、体验和情感反应。本研究采用了一种名为叙事经验研究转化（SERT）的创新方法，将实证数据、批判性反思和创意叙事相结合，制作动画视频卡通故事。SERT 方法成功地将复杂的研究洞察转化为引人入胜且易于理解的叙事，面向儿童受众。它促进了积极的对话和参与，赋予学生表达自己对生成式人工智能观点的权力，而非被动地消费信息。动画叙事的使用增强了对生成式人工智能概念的理解。与儿童共创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。从儿童视角对生成式人工智能进行实证探索，对发展知情且参与式的人工智能教育生态系统做出了有意义的贡献。

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