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“技术赋能”还是“工具依赖”:生成式人工智能对研究生科研创新力的影响研究
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作者 马银琦 黄恒 +1 位作者 毋磊 黄丹 《电化教育研究》 CSSCI 北大核心 2024年第12期58-66,共9页
生成式人工智能(AIGC)在教育领域展现出巨大潜力,也为研究生科研创新力培养带来新的机遇和挑战。基于1714份研究生调查数据,采用普通最小二乘法、负二项回归、熵平衡匹配法及无条件分位数回归等方法,探讨AIGC对研究生科研创新力的影响... 生成式人工智能(AIGC)在教育领域展现出巨大潜力,也为研究生科研创新力培养带来新的机遇和挑战。基于1714份研究生调查数据,采用普通最小二乘法、负二项回归、熵平衡匹配法及无条件分位数回归等方法,探讨AIGC对研究生科研创新力的影响。研究发现:近九成研究生使用过AIGC辅助科研,主要将其用于语言润色和文献查阅;使用AIGC显著提升了研究生的科研创新力,尤其是在科研创新思维、科研实践能力和科研创新品质方面;AIGC使用频率对研究生科研创新力有显著的促进作用,且与研究生科研创新成果之间存在显著的非线性关系;使用AIGC及其使用频率对研究生科研创新力的影响在不同群体间的异质性明显。据此,应增强信息技术指导,提高研究生使用AIGC的广度与深度,倡导合理使用AIGC并遵守伦理规范,缩小数字鸿沟与优化个性化学习。 展开更多
关键词 生成式人工智能 研究生 科研创新力 技术赋能 工具依赖 ChatGPT
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