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作者及机构
本研究由土耳其Kastamonu大学教育学院的Sibel Oğuz Haçat与Ibrahim Kepceoğlu合作完成，发表于The Journal of Educational Research（2025年6月，第118卷第6期，页码771-782），DOI编号10.¹⁰⁸⁰⁄_00220671.2025.2510389。

学术背景

研究领域与动机
本研究聚焦人工智能（AI）在教育中的应用，具体探讨生成式AI工具ChatGPT如何辅助七年级学生将数学技能整合至社会学科（如地理、人口统计）的跨学科学习中。背景知识显示，尽管AI在数学或地理等单学科中的应用已有研究（如Wardat等人2023年对数学解题的探索），但跨学科整合的实践与理论仍存在空白（Mcgee & Hostetler, 2014）。研究旨在填补这一空白，验证ChatGPT能否作为桥梁，促进学生通过数学推理解决社会学科问题，同时培养批判性思维与AI素养。

研究目标
1. 分析学生如何独立使用ChatGPT解决需数学推理的社会学科任务；
2. 评估ChatGPT在跨学科学习中的支持作用及潜在风险（如信息准确性依赖）；
3. 提出AI工具在教育中的优化应用策略。

研究流程与方法

1. 研究设计
采用定性探索性个案研究（qualitative exploratory case study），通过追踪4名七年级学生（12-13岁，两男两女）与ChatGPT的交互过程，分析其问题解决策略。样本选取基于土耳其公立中学的典型课程背景，学生数学与社会学科成绩分布均衡，无AI工具系统使用经验。

2. 数据收集工具
- 聊天日志：记录学生与ChatGPT的完整对话（包括提问、反馈、修正）；
- 书面回答：学生最终提交的问题解决方案；
- 半结构化访谈：任务后20-25分钟的音频访谈，探讨学生的思考过程与挑战。

3. 任务设计
三个渐进式问题，需结合数学与社会学科知识：
1. 时间差计算：计算阿塞拜疆东西端时差（需经度差转换分钟）；
2. 距离估算：测量厄瓜多尔东西端距离（需利用赤道经度距换算）；
3. 人口增长率：计算土耳其Kastamonu市2000-2020年人口增长率（需公式应用）。

4. 数据分析方法
- 定性内容分析：编码聊天日志中的提问模式、AI依赖程度；
- 主题分析：从访谈中提取学生对AI输出的批判性评估行为；
- 三角验证：交叉对比聊天日志、书面答案与访谈记录，确保结论可靠性。

主要结果

1. 任务1（时差计算）
- 交互模式：所有学生初始提问宽泛（如“阿塞拜疆的经纬度”），经研究者引导后修正为精确查询（如“东西端经度”）。
- 关键发现：学生能应用“1经度差=4分钟”的转换规则，但需外部提示以明确问题需求（如S2的对话修正过程）。
- 数据支持：书面答案显示100%准确率，但聊天日志揭示依赖外部干预（图1-4）。

2. 任务2（距离估算）
- 认知差异：仅S1独立识别需距离公式，其余学生误用时差计算逻辑。
- ChatGPT辅助：S1通过追问“赤道经度距为111公里/度”获关键信息，其他学生因未验证AI输出导致错误（图6）。
- 结果对比：S1答案正确，其余学生错误率75%。

3. 任务3（人口增长率）
- 公式应用：S1与S4通过ChatGPT获取公式并正确计算，S2误用公式需纠正，S3因未验证人口数据而错误。
- 批判性差异：高能力学生（如S4）通过迭代提问验证数据，低能力学生（如S3）盲目接受AI输出（表1）。

结论与价值

科学价值
1. 跨学科整合可行性：ChatGPT能有效支持数学-社会学科的融合学习，但需以学生批判性思维为基础；
2. AI素养必要性：学生需训练“提问优化”“输出验证”等技能，以避免过度依赖；
3. 教育设计启示：AI工具应作为补充性资源，需教师引导以强化深度学习。

应用价值
- 课程开发：建议设计AI辅助的跨学科模块，例如结合地理坐标的数学问题；
- 教师培训：需培养教师 scaffolding（支架式教学）能力，以干预AI使用中的认知盲区。

研究亮点

1. 方法创新：首次将ChatGPT作为跨学科问题解决的独立工具进行个案追踪；
   
2. 发现新颖性：揭示学生AI使用策略的二分性（批判性验证vs.盲目接受），为AI教育政策提供实证依据；
   
3. 实践意义：提出“AI+跨学科”的具体实施框架，如任务渐进式设计（从低阶计算到高阶分析）。
   

局限与展望
样本量较小（n=4）限制普适性，未来可扩大样本并长期追踪AI对知识迁移的影响。

（报告字数：约1800字）