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作者与机构
本论文由香港大学（University of Hong Kong）教育学院的四位研究者合作完成：
- Davy Tsz Kit Ng（第一作者）
- Jac Ka Lok Leung
- Kai Wah Samuel Chu
- Maggie Shen Qiao

论文发表于2021年10月29日至11月3日举办的第84届美国信息科学与技术协会（ASIS&T）年会，并收录于会议论文集《ASIS&T Annual Meeting 2021》的“短论文”章节。

主题与背景
论文题为《AI Literacy: Definition, Teaching, Evaluation and Ethical Issues》，聚焦人工智能素养（AI literacy）这一新兴概念。随着AI技术在全球教育领域的快速渗透，公众对AI的理解仍停留在表层，缺乏系统性框架定义“AI素养”及其教学、评估与伦理问题。本文通过综述18篇同行评审文献，提出AI素养的四大核心维度，旨在为未来研究奠定理论基础。

主要观点与论据

1. AI素养的定义：基于经典素养理论的四维框架
论文指出，AI素养的定义需借鉴“数字素养”（digital literacy）等传统素养理论，但需适应AI技术的独特性。通过分析12篇文献，作者提出四维定义：
- 认知与理解（Know & Understand）：掌握AI基础概念（如机器学习、算法）及其日常应用（如智能家居）。例如，Burgsteiner等（2016）强调学生需理解AI背后的计算机科学原理，而非仅会使用AI产品。
- 应用（Apply）：在不同场景中运用AI知识与工具。例如，Wan等（2020）设计科学实验，让学生通过k-means聚类分析数据。
- 评估与创造（Evaluate & Create）：高阶思维能力，如批判性评价AI技术或自主设计AI应用。Long & Magerko（2020）提出“AI思维”（AI thinking），强调通过逻辑构建解决非结构化问题。
- 伦理议题（Ethics）：关注公平性、透明度、责任等社会影响。Chai等（2020）的问卷显示，仅8%学生重视AI偏见问题，凸显伦理教育的紧迫性。

2. AI素养的教学策略：分阶段与多模态方法
- K-12教育：通过“五大核心理念”（如感知、表示、学习）设计课程（Touretzky等，2019），并借助硬件（如机器人）、软件（如LearningML平台）和“无计算机”活动（如角色扮演）降低学习门槛。
- 高等教育：侧重职业导向的AI技能（如自动化、智能代理），参考Russell & Norvig（2009）的经典教材体系。
- 全民教育：挪威政府推出《AI for Everyone》课程，普及基础AI知识（Robinson, 2020）。

3. 评估方法：量化与质性结合
- 知识测试：通过前后测评估概念掌握（如“深度优先搜索的特点”）。
- 实践产出：分析学生设计的程序或实验报告（Druga, 2019）。
- 感知问卷：Chai等（2020a）开发含7维度的量表（后扩展至8项），涵盖技术信心、社会影响等。

4. 伦理挑战：构建包容性AI社会的必要性
- 现实问题：AI偏见（如种族、性别歧视）与法律责任未被充分重视（Gong等，2020）。
- 教育实践：Lee等（2021）在中学课程中融入算法偏见案例，学生反馈显示其对“AI设计失误的法律后果”已有初步认知。
- 政策建议：需建立跨学科伦理框架（如微软提出的FATE原则：Fairness, Accountability, Transparency, Ethics）。

论文价值与意义
1. 理论贡献：首次系统整合AI素养的定义框架，弥补该领域概念碎片化的空白。
2. 实践指导：为教育者提供分阶段教学工具（如附录中的五大理念、学习工具列表）和评估方案。
3. 社会影响：呼吁将伦理教育纳入AI素养核心，推动技术发展的包容性与责任感。

局限性
- 文献检索范围限于“AI literacy”关键词，可能遗漏机器学习等子领域研究。
- 部分研究未明确定义AI素养，导致分析时需依赖作者推断。

未来方向
- 开发标准化评估工具与课程体系。
- 探索AI素养与其他学科（如STEAM）的融合路径。

（注：附录1-5包含详细教学框架与工具列表，可通过原文链接查看。）

此报告基于原文内容，完整呈现了综述的核心观点、证据链及学术价值，符合类型b的写作要求。