人工智能素养：适应性研究.pdf

### 人工智能素养：适应性研究 #### 知识点概览与详解 ##### 一、研究背景及目的 本研究旨在将Wang等人（2022）开发的人工智能素养量表(Artificial Intelligence Literacy Scale, AILS)翻译并适配到土耳其语环境中，并对该量表的有效性和可靠性进行验证。随着人工智能技术在日常生活中的普及，提高公众的人工智能素养成为当务之急。因此，开发有效的评估工具对于了解和促进不同文化背景下成年人的人工智能素养水平至关重要。 ##### 二、人工智能素养的概念界定 1. **定义**：人工智能素养是指个体理解、评估和运用人工智能技术的能力，包括对其工作原理的基本认识以及如何安全、合乎伦理地使用这些技术。 2. **构成要素**： - **基础知识**：了解人工智能的基础概念和技术类型。 - **批判性思维**：能够批判性地分析人工智能系统及其决策过程。 - **道德考量**：理解人工智能应用中的伦理问题和社会影响。 - **应用能力**：能够在日常生活中有效地使用人工智能技术。 ##### 三、研究方法 - **样本选择**：本研究选取了402名参与者作为研究对象。 - **数据收集**：通过问卷调查的方式收集数据。 - **统计分析**： - **验证性因子分析(CFA)**：用于测试量表的结构效度。 - **克朗巴赫α系数**：用于评估量表的整体内部一致性。 ##### 四、量表设计与结构 1. **量表组成**：该量表由12个题目组成，分为4个因素。 2. **因素划分**： - **基础知识**：涵盖对人工智能基本概念的理解。 - **批判性思维**：评估个体对人工智能系统的批判性思考能力。 - **道德考量**：考察个体对人工智能伦理问题的认知。 - **应用能力**：测量个体在实际情境中运用人工智能技术的能力。 ##### 五、数据分析结果 - **结构效度**：通过验证性因子分析(CFA)，得出以下指标：χ²/df = 1.82, RMSEA = 0.04, RMR = 0.03, NFI = 0.95, CFI = 0.98, GFI = 0.96, AGFI = 0.94。这些结果显示，该量表具有良好的结构效度。 - **内部一致性**：对于四个因素，其内部一致性结果分别为0.72、0.74、0.76和0.72；整个量表的克朗巴赫α系数为0.85，表明量表具有较高的内部一致性。 ##### 六、结论与建议 - **结论**：研究结果表明，该人工智能素养量表在土耳其文化背景下是有效且可靠的。 - **建议**： - **教育推广**：学校和培训机构应加强对人工智能素养的教育，特别是针对非专家成年人群。 - **政策制定**：政府机构可以参考本研究结果，制定相关政策支持人工智能素养的提升。 - **未来研究**：建议未来的研究进一步探索不同文化和年龄群体之间的人工智能素养差异，以及这些差异对社会的影响。 通过将Wang等人开发的人工智能素养量表适配到土耳其语环境，并对其进行有效性与可靠性的验证，本研究为人工智能素养的研究提供了重要的实证支持，也为后续的相关研究奠定了坚实的基础。