构建认识论AI素养：检测学生与AI协作编程中的认识论目标与过程
本研究提出“认识论AI素养”（EAIL）框架，将AI素养重新定义为一种过程导向的认识论现象。基于AIR框架，分析了学生在GenAI辅助编程中的认识论目标和过程。通过对大量人机协作对话数据集的分析，识别出可观察的认识论目标（掌握导向目标）和过程（外包、寻求解释、验证、提示监控和认识论论证）。结果发现，78.8%的互动缺乏EAIL，而仅11.1%显示了高认识论参与。
一项新的研究引入了“认识论AI素养”（Epistemic AI Literacy, EAIL）框架，将AI素养重新定义为一种过程导向的认识论现象，该现象通过不同领域中动态的人机互动而显现。该研究基于AIR（认识论目标、理想和可靠认识论过程）框架，考察了在生成式人工智能（GenAI）支持的协作编程活动中，认识论目标和过程是如何被实施的，并探索了将这些构念在互动数据中操作化的可扩展方法。
研究团队利用一个大型的人机协作编程对话数据集，识别出了认识论目标（即掌握导向目标）和认识论过程（即外包、寻求解释、寻求验证、提示监控和认识论论证）的可观察维度。分析结果显示，学生普遍缺乏EAIL：78.8%的学生与GenAI的互动依赖于非掌握导向目标和不太可靠的认识论策略，如外包和寻求验证。相反，只有11.1%的互动表现出高度的认识论参与，在这些互动中，掌握导向目标与高级认识论策略（如认识论论证）相结合，形成了更可靠的认识论过程。
该研究强调了认识论思维在学生学习过程中的核心作用，尤其是在编程环境中，学习者需要构建查询、评估和验证AI生成的输出，并调节问题解决策略。论文作者吴梦倩（Mengqian Wu）提交的论文（arXiv:2607.00211）指出，这一框架有助于理解学生如何在与GenAI互动时进行学习，并为教育者设计干预措施以促进学生采用更可靠的认识论策略提供了方向。研究结果对于AI素养教育具有重要意义，表明需要培养学生在与AI协作时采用掌握导向目标和高级认识论过程的习惯。