本文档属于类型b（非单一原创研究的科学论文，属于框架性方法论论文）。以下是针对《The CLEAR Path: A Framework for Enhancing Information Literacy Through Prompt Engineering》的学术报告：

作者及机构
本文由University of New Mexico的Leo S. Lo撰写，发表于2023年7月的《Journal of Academic Librarianship》（第49卷第4期），是作者接受的手稿版本（AAM），最终出版版本可通过DOI链接获取。

论文主题
文章提出了一种名为“CLEAR框架”的提示工程（prompt engineering）方法论，旨在优化与ChatGPT等生成式AI语言模型的交互，提升信息素养教育的效果。该框架针对学术图书馆员设计，帮助其培养学生在新兴AI技术环境中的批判性思维能力。

主要观点与论据

1. 生成式AI对信息素养教育的挑战与机遇
   作者指出，以ChatGPT为代表的生成式AI（generative AI）正在改变信息的创建、共享和消费方式。学生需掌握与AI模型交互的技能，而传统信息素养教育缺乏相关指导。这一观点基于两项核心论据：

   • 技术背景：生成式AI通过大规模语言模型（LLM）生成文本，但其输出质量高度依赖用户输入的提示（prompt）；
     
   • 教育需求：学术图书馆员需适应AI技术变革，将提示工程纳入信息素养课程，以培养学生评估和优化AI生成内容的能力。
     

2. CLEAR框架的五大核心原则
   框架包含五个关键组件，每个组件均通过具体案例说明其应用方法：

   • 简洁性（Concise）：提示需精简明确。例如，用“解释光合作用过程及其意义”替代冗长提问，以减少AI的无关输出。
     
   • 逻辑性（Logical）：提示需结构化。例如，“列出研究论文写作步骤，从选题到终稿校对”能引导AI生成连贯内容。
     
   • 明确性（Explicit）：需指定输出格式。如要求“概述法国大革命，重点分析原因、事件和后果”，而非开放式提问。
     
   • 适应性（Adaptive）：需动态调整提示。若初始提问“社交媒体对心理健康的影响”结果泛泛，可改为“分析青少年社交媒体使用与焦虑的关联”。
     
   • 反思性（Reflective）：需持续评估AI输出并优化提示。例如，根据AI生成的“植物性饮食益处”内容调整后续提问，聚焦特定细节。
     

3. 技术参数对提示效果的影响
   作者强调，除框架原则外，还需关注AI模型的技术参数：

   • 令牌（Tokens）：文本处理的最小单位，提示过长可能导致截断响应；
     
   • 温度（Temperature）：控制输出随机性（低值如0.2更确定，高值如0.9更具创造性）；
     
   • Top-p参数：通过概率阈值筛选候选词，平衡多样性与相关性。
     这些参数的调整需结合具体任务需求，例如学术写作需低温度值以保证严谨性。
     

4. 框架在信息素养教育中的实践路径
   作者提出三阶段实施策略：

   • 教学整合：在图书馆工作坊中示范CLEAR框架，如指导学生用逻辑性提示优化文献综述；
     
   • 协作推广：馆员间共享框架应用案例，设计针对性课程模块；
     
   • 反馈迭代：收集学生使用反馈，持续改进框架的适用性。
     

论文价值与意义
1. 学术价值
- 填补了生成式AI时代信息素养教育的理论空白，将工程思维（提示设计）与教育学结合；
- 提出的技术参数（如温度、Top-p）为后续研究提供了可量化的操作维度。

1. 实践意义
   
   • 为图书馆员提供标准化工具，助力学生应对AI生成内容的可信度评估；
     
   • 框架的简洁性（如五原则缩写“CLEAR”）降低了技术普及门槛，适合非技术背景的教育者。
     

亮点总结
- 方法论创新：首次将提示工程系统化为教育框架，突破传统信息素养的静态模式；
- 跨学科融合：结合计算机科学（AI模型技术）与图书馆学，推动学科边界拓展；
- 可扩展性：框架原则可适配未来AI技术演进，如多模态生成模型的提示设计。

其他有价值内容
文末的“行动呼吁”（Call to Action）强调学术社区需协作优化框架，体现了开放科学精神。作者建议通过实践反馈完善CLEAR框架，呼应了AI技术快速迭代的特性。