来源：期刊VIP网 时间：
作者：季瑜;杨雅;李文锋;季顺鑫;詹泽慧;
单位：华南师范大学教育信息技术学院;
摘要：生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence,GenAI）以“类主体”形式嵌入学习者群体网络后，其如何改变知识建构的社会性过程缺乏系统探讨。本研究构建了面向问题解决的人机协作知识建构模型，并基于此开展了一项为期8周的教学实验。作为样本的21名大二学生分为4个小组参与实验，通过在群聊环境中接入ChatGPT开展人机对话，以辅助完成产品的设计与开发。基于对交互数据的分析，本研究发现：1）人机交互呈现单轮问答型、多轮追问型、单点辐射型、并列交叉型、散点聚合型和接力问答型六种基础类型；2）认知网络分析表明，“问”反映的思维水平随对话的深入由低阶向高阶发展，而“答”主要提供事实性和概念性知识，二者存在认知层级错位；3）滞后序列分析显示，在“知识—思维”认知结构的驱动下，认知行为、社会行为以及元认知行为间的动态跃迁能够促进高水平的知识建构。由此表明，在协作学习场景中通过协调“人—技”双重关系，可实现知识建构从混沌状态向有序状态的转变。
关键词：生成式人工智能;;人机协作知识建构;;问题解决;;认知网络分析;;滞后序列分析
基金资助：国家自然科学基金2023年度面上项目“基于事理图谱的计算思维智能导训模型及可解释性研究”（项目编号：62277018）
