类型a：学术研究报告

作者及机构
本研究的两位主要作者为Tine Wirenfeldt Jensen（隶属丹麦奥胡斯大学/Metodo研究中心）和Søren Wirenfeldt Jensen（隶属IttyBits公司）。研究发表于期刊《Journal of Academic Writing》2025年第15卷增刊2期，文章标题为《AI Literacy in the Context of Working with Sources: Pitfalls and Possibilities of Generative AI Models in Academic Writing》。

学术背景
研究领域聚焦生成式人工智能（Generative AI, GenAI）在学术写作中的应用，尤其是ChatGPT等工具在文献检索与引用中的潜在作用。研究动机源于教育界对GenAI的两极化态度：一方面，学生已广泛使用ChatGPT辅助写作；另一方面，学术界普遍警告其可能生成虚假参考文献（即“幻觉引用”，hallucinated references）。研究团队提出“想象可供性”（imagined affordances）理论框架，探讨学生如何基于主观认知（而非技术原理）与AI交互，并评估不同策略下ChatGPT生成参考文献的可用性差异。

研究流程
1. 策略设计：基于“想象可供性”理论，设计6种学生可能采用的ChatGPT提示策略（见表1），涵盖直接请求、技术性修正（如要求“可验证链接”）、模拟教授语气、分步对话等。
2. 实验设置：
- 模型版本：测试ChatGPT 3.5（2023年初）与4o（2024年中）两个版本。
- 学科主题：选择修辞学（“种族话语与语言”）、生物学（“无细胞系统”）、法学（“隐私权与监控”）三个领域，由第一作者根据教学经验选定。
- 验证标准：参考文献的“可用性”定义为标题与作者信息可通过Google Scholar或期刊网站验证，忽略格式细节（如出版年份差异）。
3. 数据收集：每个策略在每学科主题下重复3次，共生成344条（3.5版）和386条（4o版）参考文献，通过BibTeX格式化后程序化提取作者与标题信息。
4. 验证方法：结合模糊字符串匹配与人工核查，确保数据可靠性。

主要结果
1. 学科差异显著：ChatGPT生成参考文献的可用率因学科而异。例如，3.5版在“隐私权”主题下“要求可验证链接”策略的可用率仅6%，而“无细胞系统”同一策略达67%（图1）。
2. 模型性能提升：4o版整体表现更优，如“模拟教授语气”策略在法学主题下可用率从83%（3.5版）升至100%（图2）。
3. 策略有效性：
- 技术无效但实用的策略：如“要求可验证链接”（技术上ChatGPT无法验证链接）在部分学科中仍能生成高可用性结果。
- 分步对话策略（“conversational style”）在4o版中表现突出，可用率普遍超过90%，体现模型对话能力的进步。
4. 最佳与最差案例：4o版在最佳情况下（如法学主题）多策略可达100%可用率，而最差情况下（如生物学“分步对话”策略）仍优于3.5版平均水平（图3-4）。

结论与价值
1. 理论贡献：揭示了学生“想象可供性”与实际技术功能间的鸿沟，强调AI素养教育需兼顾学生认知与技术现实。
2. 实践意义：
- 反对“一刀切”禁用ChatGPT的建议，主张通过开放对话引导学生批判性使用AI工具。
- 提出AI素养教育三大方向：消除实验污名化、重视“想象可供性”的影响、加强跨学科协作（如写作教师与图书馆员的角色）。
3. 技术迭代启示：ChatGPT 4o的进步表明，未来学生可能更依赖AI辅助文献工作，需动态调整教育策略。

研究亮点
1. 方法论创新：首次系统测试学生视角下的ChatGPT提示策略，结合定量验证与质性理论分析。
2. 跨学科数据：揭示AI工具在不同学科中的性能差异，为学科特异性教学提供依据。
3. 时效性：追踪ChatGPT 3.5至4o的演进，记录技术快速迭代对学术实践的影响。

其他发现
研究指出，当前学术机构对AI的“反作弊”话语可能阻碍师生间坦诚交流，呼吁建立非评判性讨论空间，以避免教育者与学生的认知脱节。附录中详细列出的数据（如分学科可用率表格）为后续研究提供了可复现的基准。