构建认知人工智能素养：检测学生人工智能协同编程中的认知目标和过程

arXiv:2607.00211v1 公告类型：新 摘要：在应用生成人工智能（GenAI）时，认知思维在学生的学习过程中发挥着核心作用，特别是在学习者必须构建查询、评估和验证人工智能生成的输出以及调节问题解决策略的编程环境中。本研究介绍了认知人工智能素养（EAIL）的概念框架，将人工智能素养重新定义为一种面向过程的认知现象，通过不同领域的动态人类与人工智能交互而出现。本研究借鉴 AIR（认知目标、理想和可靠的认知过程）框架，研究了如何在 GenAI 支持的共同编程活动中制定认知目标和认知过程，并探索在交互数据中操作这些结构的可扩展方法。本研究使用人类与人工智能共同编程的大型对话数据集，确定了认知目标（即以掌握为导向的目标）和认知过程（即外包、寻求解释、寻求验证、及时监控和认知论证）的可观察维度。结果显示普遍缺乏 EAIL，78.8% 的学生与 GenAI 互动依赖于非掌握导向的目标和不太可靠的认知策略，如外包和寻求验证。相反，只有 11.1% 的互动表现出高度的认知参与度，其中以掌握为导向的目标与先进的认知策略相结合，例如在更可靠的认知过程中进行认知论证。