服务不足学生的人工智能素养:利用服务不足社区的文化资本进行人工智能教育研究

大语言模型(LLM)的人机协作编程教育与计算思维中小学教师(K-12)大学教授与研究人员

研究背景与问题

  • 问题及挑战
    1. 人工智能 (AI) 正在深刻影响社会各个领域,AI素养教育对于K-12学生的重要性日益凸显。
    2. 当前的研究和项目主要集中在资源充足的学校和学生群体中,导致服务不足的弱势社区(受制于社会经济地位、性别和种族等因素)在AI素养教育领域中被边缘化。
    3. 服务不足学生群体缺乏AI教育资源和机会,这些资源通常受结构性不平等影响,致使他们在AI技术的社会和伦理问题上没有足够的反思能力。
  • 重要性
    1. AI可能在不知不觉中加深社会中的历史性偏见,尤其是性别和种族方面的刻板印象。因此,帮助弱势学生理解AI对其社区的潜在影响具有社会正义意义。
    2. 这些学生拥有独特的文化资本(如社区历史及文化中的独特技能和知识),如果能合理利用可提高其在AI素养学习中的参与度和成效。
  • 研究动机与相关工作
    1. 批判教育学(critical pedagogy)认为教育应避免填鸭式知识灌输,而应结合学生的社区背景和经验,培养社会批判性思维。
    2. 以往的AI教育研究更多强调复杂技术问题的简化,如教学工具和编程活动,但为服务不足社区学生设计的教育形式,尤其是以文化资本为核心的教育研究仍较为稀缺。

解决方案

  • 方法与创新
    1. 建立在文化资本理论上的教育框架:基于Tara Yosso的“社区文化财富”方法,识别服务不足社区中学生的独特文化资本,并在AI素养教育中加以应用。
      • 识别文化资本的三种类型:抗拒资本 (resistant capital)社区资本 (communal capital)创造性资本 (creative capital)
    2. 协作式学习关系:强调研究人员与学生之间的协作,以通过动态对话挖掘学生的独特能力,而不是令教育全程由研究人员主导。
    3. 实践性活动设计:创建包括AI分类和生成的动手活动,并结合AI伦理和社会问题讨论(如反偏见和假信息)以增强学生的批判性思维能力。
  • 具体实施步骤
    1. 背景调查
      • 进行访谈,了解学生所属社区的背景、潜在问题以及他们对AI的理解。
    2. 开发教育材料
      • 制定模块化课程,包括:
        • 核心AI功能(分类、生成)的概念教学;
        • 与学生社区相关的实际应用,例如利用AI来解决学校欺凌和医疗访问等具体问题。
    3. 测试与迭代
      • 在美国三个弱势社区的公共图书馆进行课程试点,逐步优化教学材料和活动设计。
    4. 分析与重新设计
      • 重点分析学生在学习过程中展现的文化资本如何促进他们的AI知识理解和与社区问题的连接。

研究成果

  • 具体成果
    1. 三种文化资本的识别及应用
      • 抗拒资本 (Resistant Capital):学生用其对种族或性别不平等的敏感性判断AI的种族和性别偏见。
      • 社区资本 (Communal Capital):展现对社区需求的关注,设计能为其社会群体带来益处的AI系统。
      • 创造性资本 (Creative Capital):通过意想不到的操作(如用AI分类器识别人脸)或提出的类比(如将GAN比作师生关系)来自发创新。
    2. 提出了以文化资本为核心的AI素养教育新方法,通过学生的实际经验激发其批判反思能力,增加学习关联性。
  • 优势
    • 相较传统一刀切的AI教育框架,这种方式更好地整合了学生的独特背景与优势,尤其是关注弱势群体。
    • 超越知识灌输的方式,帮助学生形成对AI系统更深刻的社会评价能力。
  • 实验与评估结果
    1. 所有26名参与者(包含经济弱势、性少数及种族少数的学生)均进行了四个教学模块的试点活动。
    2. 课程设计中的协作性动手操作(如DALL-E生成活动和社区AI设计项目)促进了学生对AI及其社会影响的直观理解。
    3. 学生主动发起的新活动(如利用GAN构建师生关系的比喻)被纳入改进后的教学模块。
  • 局限性与未来方向
    1. 局限性
      • 学生文化资本的全面识别仍具有挑战,尤其是在课程设计初期。
      • 测试规模较小,仍需大规模验证以扩展方法适用性。
    2. 未来方向
      • 进一步细化文化资本的定义及其在不同地区/国别背景下的适配性。
      • 开发更加长效和可扩展的课程形式,使文化资本动员成为标准化方法的一部分。

总结

该研究通过识别和动员学生的抗拒资本、社区资本以及创造性资本,为弱势学生的AI素养教育提供了一个全新的实践框架。这不仅丰富了AI教育与文化资本理论的结合方式,也对社会公正视角下的教育方法提出了重要改进。在未来,随着规模和多样性的扩大,这种研究方法有潜力进一步推动服务不足社区的教育公平。

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DOI: https://dl.acm.org/doi/10.1145/3706598.3713173
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CHI
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2025
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4 位作者
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大语言模型(LLM)的人机协作、编程教育与计算思维
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职业/产业
中小学教师(K-12)、大学教授与研究人员
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