龔芙蓉

1 引言

2022年11月，生成式人工智能工具ChatGPT在全球范圍內(nèi)掀起了“人工智能颶風(fēng)”[1]。ChatGPT 不僅具備精準(zhǔn)的對(duì)話理解能力和互動(dòng)能力，還在信息抽取、文章撰寫、代碼生成、自動(dòng)摘要、翻譯等場(chǎng)景展現(xiàn)了出色的性能[2]。據(jù)清華大學(xué)近期發(fā)布的《AIGC發(fā)展研究報(bào)告》[3]總結(jié)和預(yù)測(cè)，ChatGPT 類生成式AI將會(huì)對(duì)社會(huì)各行業(yè)產(chǎn)生巨大的影響。隨著ChatGPT類生成式AI對(duì)教育的深度參與，在紛繁復(fù)雜的觀念叢林中，“使用ChatGPT到底是新素養(yǎng)還是新問題”[4]成為教育工作者關(guān)注的重點(diǎn)。從人工智能的發(fā)展和學(xué)生知識(shí)進(jìn)步的歷史演變關(guān)系來(lái)梳理，ChatGPT類生成式AI在檢索模式、響應(yīng)質(zhì)量、解答范圍、理解程度、迭代能力等方面都有了質(zhì)的飛躍。但其也會(huì)對(duì)學(xué)生能力發(fā)展提出更高的要求。比如以人工智能為代表的新興技術(shù)正在重新定義人的知識(shí)和能力價(jià)值，而這些能力中，大多數(shù)學(xué)者認(rèn)為最相關(guān)和最重要的能力應(yīng)該是數(shù)字素養(yǎng)[4]。數(shù)字素養(yǎng)是指“數(shù)字社會(huì)公民學(xué)習(xí)工作生活應(yīng)具備的數(shù)字獲取、制作、使用、評(píng)價(jià)、交互、分享、創(chuàng)新、安全保障、倫理道德等一系列素質(zhì)與能力的集合?！盵5]實(shí)際上，目前全民數(shù)字素養(yǎng)也正在成為國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力和軟實(shí)力的關(guān)鍵指標(biāo)[6]。聯(lián)合國(guó)、歐盟委員會(huì)、美國(guó)、英國(guó)、新加坡、澳大利亞等國(guó)際組織和國(guó)家都紛紛推出數(shù)字素養(yǎng)教育國(guó)際規(guī)劃和國(guó)家規(guī)范[7]。近期我國(guó)政府也密集出臺(tái)了一系列關(guān)于數(shù)字素養(yǎng)與技能的頂層設(shè)計(jì)和全面部署[8]，數(shù)字素養(yǎng)的重要性已提升至國(guó)家乃至全球的發(fā)展戰(zhàn)略高度。高校圖書館一直是系統(tǒng)化多層次開展數(shù)字素養(yǎng)教育的基地，國(guó)內(nèi)絕大多數(shù)圖書館都擁有數(shù)字素養(yǎng)教育學(xué)分課程、線上線下培訓(xùn)以及各類賽事與活動(dòng)，高校圖書館數(shù)字素養(yǎng)教育已在高等教育中長(zhǎng)期開展并具備先發(fā)優(yōu)勢(shì)和雄厚實(shí)力。在此背景下，作為人工智能突破性技術(shù)和其發(fā)展場(chǎng)域下的核心素養(yǎng)，探討ChatGPT類生成式AI對(duì)高校圖書館數(shù)字素養(yǎng)教育的影響很有必要。

2 文獻(xiàn)回顧

基于本研究的核心問題，筆者重點(diǎn)調(diào)研了ChatGPT類生成式AI與高校圖書館數(shù)字素養(yǎng)教育的關(guān)系以及數(shù)字素養(yǎng)框架要素研究的文獻(xiàn)。這些文獻(xiàn)的研究問題涉及：（1）ChatGPT類生成式AI對(duì)數(shù)字素養(yǎng)教育、信息素養(yǎng)教育及圖書館閱讀推廣、知識(shí)服務(wù)等相關(guān)教育和服務(wù)的影響及應(yīng)用展望[9-19]；如雷曉燕等基于技術(shù)層面探索了大模型下人工智能生成內(nèi)容嵌入數(shù)字素養(yǎng)教育的框架模塊、具體風(fēng)險(xiǎn)及應(yīng)對(duì)策略[13]；李書寧等從圖書館所涉業(yè)務(wù)角度對(duì)ChatGPT進(jìn)行測(cè)試，其中探討了人機(jī)協(xié)同閱讀模式的廣泛應(yīng)用背景下信息素養(yǎng)教育面對(duì)的挑戰(zhàn)[11]；蔡子凡等從素養(yǎng)教育課件、課程、軟件、社區(qū)、評(píng)估及虛實(shí)交互六個(gè)方面展望了人機(jī)交融的圖書館智慧載體[14]；Cox 和Tzoc提出在 ChatGPT類生成AI廣泛應(yīng)用背景下，師生的信息素養(yǎng)將更能幫助他們通過(guò)對(duì)所呈現(xiàn)內(nèi)容的批判性分析做出有根據(jù)的判斷[16]；吳丹等提出了人工智能時(shí)代的“算法素養(yǎng)”，并對(duì)這個(gè)前沿概念進(jìn)行了內(nèi)涵剖析與能力框架構(gòu)建[19]。（2）數(shù)字素養(yǎng)框架要素構(gòu)成梳理。數(shù)字素養(yǎng)與技能框架是表達(dá)數(shù)字素養(yǎng)與技能集合間復(fù)雜關(guān)系和范圍的通用方法[20]，對(duì)數(shù)字素養(yǎng)教育起著指導(dǎo)和評(píng)估的作用。歐盟數(shù)字素養(yǎng)框架（DigComp）[21]經(jīng)過(guò) 10 余年的發(fā)展和完善，已成為國(guó)際上較為權(quán)威和有影響力的框架，迄今為止一共發(fā)布過(guò)四版框架，均是從素養(yǎng)領(lǐng)域及概念、具體素養(yǎng)描述、呈現(xiàn)能力等級(jí)和水平、知識(shí)、技能、方法的實(shí)例、具體素養(yǎng)的場(chǎng)景運(yùn)用案例五個(gè)維度構(gòu)建。最新版本DigComp2.2主要包括5 個(gè)素養(yǎng)域和 21 項(xiàng)具體能力，素養(yǎng)域和具體素養(yǎng)表現(xiàn)出層層遞進(jìn)的關(guān)系[22]；2018 年聯(lián)合國(guó)教科文組織發(fā)布的數(shù)字素養(yǎng)全球框架（DLGF）[23]與DigComp具備相同的5個(gè)維度，包含 7 個(gè)素養(yǎng)域和26 項(xiàng)具體能力。相較DigComp，DLGF 新增了操作域、職業(yè)相關(guān)域和計(jì)算思維能力；2022年，黃如花等在《國(guó)際數(shù)字素養(yǎng)與技能框架的內(nèi)容分析》[7]一文中調(diào)研了14種國(guó)際組織、國(guó)家政府和研究機(jī)構(gòu)建設(shè)的高顯示度數(shù)字素養(yǎng)與技能框架，將共性要素歸納為數(shù)字素養(yǎng)的五個(gè)維度：信息維度、社會(huì)維度、倫理維度、遷移維度和目標(biāo)維度，筆者認(rèn)為其兼顧了國(guó)際視野和本土特色。通過(guò)對(duì)現(xiàn)有文獻(xiàn)的梳理，筆者析出了本研究的主要目標(biāo)和意義：其一，目前國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)均是在信息資源管理學(xué)科和智慧圖書館大框架下部分探討數(shù)字素養(yǎng)和信息素養(yǎng)教育，或者從技術(shù)層面進(jìn)行研究，鮮有專門從教育層面探討ChatGPT類生成式AI之于高校圖書館數(shù)字素養(yǎng)教育的細(xì)粒度相關(guān)文獻(xiàn)，尤其是實(shí)證研究；其二，目前我國(guó)還未有統(tǒng)一的數(shù)字素養(yǎng)與技能框架。在ChatGPT類生成式AI技術(shù)突破性發(fā)展背景下，梳理數(shù)字素養(yǎng)的框架要素，促進(jìn)構(gòu)建本土化數(shù)字素養(yǎng)框架已經(jīng)迫在眉睫。本文采用內(nèi)容分析法，對(duì)標(biāo)數(shù)字素養(yǎng)的五個(gè)維度，從知識(shí)內(nèi)容、能力素養(yǎng)、情感價(jià)值多層面探討ChatGPT類生成式AI對(duì)高校圖書館數(shù)字素養(yǎng)教育的影響因素和引導(dǎo)策略。為國(guó)內(nèi)高校數(shù)字素養(yǎng)教育工作者提供可參考的模式與案例，對(duì)構(gòu)建基于人工智能的本土化高校數(shù)字素養(yǎng)框架具有實(shí)踐意義。

3 研究設(shè)計(jì)

3.1 問題提出與樣本選擇

為了深入了解ChatGPT類生成式AI對(duì)高校圖書館數(shù)字素養(yǎng)教育的影響與啟示，筆者對(duì)標(biāo)黃如花等在《國(guó)際數(shù)字素養(yǎng)與技能框架的內(nèi)容分析》一文中歸納的數(shù)字素養(yǎng)五維度，依據(jù)信息維度的四大素養(yǎng)（ICT素養(yǎng)、信息素養(yǎng)、數(shù)據(jù)素養(yǎng)、媒介素養(yǎng)），聯(lián)合筆者所在圖書館數(shù)字素養(yǎng)相關(guān)學(xué)分課程的教師一起出題，對(duì)2023年春季學(xué)期《信息素養(yǎng)與實(shí)踐》課程的44名學(xué)生進(jìn)行了測(cè)試。測(cè)試學(xué)生來(lái)自2019—2022級(jí)，包括文、理、工、醫(yī)四個(gè)學(xué)科。測(cè)試歷時(shí)5周，時(shí)間為2023年2月27日至2023年5月8日。工具均采用ChatGPT3.5，個(gè)別同學(xué)使用ChatGPT4.0版本的ChatGPT Plus和New Bing以及文心一言。（此四類工具均屬于生成式AI中的語(yǔ)言模型，且前三種屬于同一公司開發(fā)的不同版本，功能差異性較小，指標(biāo)使用范圍極小，不會(huì)對(duì)測(cè)試結(jié)果產(chǎn)生大的影響。）測(cè)試學(xué)生共需完成試題50道，其中客觀題30道（包括選擇題和判斷題），開放題10道，操作題10道（如表1）。答題要求是必須結(jié)合人工智能工具完成，并提供解題截圖（不超過(guò)3張）。

基于學(xué)生的測(cè)試結(jié)果，本文主要探討以下三個(gè)問題：①對(duì)照數(shù)字素養(yǎng)的信息維度，社會(huì)維度和倫理維度，在ChatGPT類生成式AI的應(yīng)用過(guò)程中，有哪些細(xì)粒度的教育內(nèi)容會(huì)受到影響？②對(duì)照數(shù)字素養(yǎng)的遷移維度和目標(biāo)維度，在ChatGPT類生成式AI的應(yīng)用過(guò)程中，對(duì)學(xué)生的能力素養(yǎng)和情感價(jià)值有哪些影響？③在人工智能技術(shù)突破性發(fā)展的背景下，高校圖書館將如何引導(dǎo)ChatGPT類生成式AI進(jìn)行數(shù)字素養(yǎng)教育？

3.2 研究方法與信度檢驗(yàn)

本研究采用內(nèi)容分析法作為研究方法，內(nèi)容分析法[24]是指對(duì)顯性傳播內(nèi)容進(jìn)行客觀、系統(tǒng)、定量的描述與分析，通過(guò)對(duì)內(nèi)容的深入分析揭示研究對(duì)象的內(nèi)在本質(zhì)，是經(jīng)典的社會(huì)科學(xué)研究方法之一。其顯著特征是定量與定性相結(jié)合。

本研究以每道測(cè)試題的解題步驟及文字說(shuō)明為分析單元，依據(jù)數(shù)字素養(yǎng)教育原本具有的知識(shí)技能、能力素養(yǎng)、情感價(jià)值三層結(jié)構(gòu)化目標(biāo)，結(jié)合黃如花等提出的數(shù)字素養(yǎng)五維度，采用教師小組討論確定類目。基于截圖答案不容易直觀判斷，小組內(nèi)又提取了針對(duì)截圖答案的結(jié)構(gòu)化問題進(jìn)行編碼和具體分析（如表2）。步驟如下：①根據(jù)事先確定的類目對(duì)知識(shí)內(nèi)容（信息維度、社會(huì)維度、倫理維度）進(jìn)行編碼，得出從教育內(nèi)容出發(fā)的整體趨勢(shì)和受影響的細(xì)粒度部分；②根據(jù)事先確定的類目對(duì)能力素養(yǎng)（遷移維度）進(jìn)行編碼，得出學(xué)生能力素養(yǎng)方面的影響；③根據(jù)事先確定的類目對(duì)情感價(jià)值（目標(biāo)維度）進(jìn)行編碼，得出從學(xué)生情感體驗(yàn)和價(jià)值形成角度的影響。

表2 針對(duì)測(cè)試答案的結(jié)構(gòu)化提問Table 2 Structured Questioning for Test Answers

為保證編碼分析結(jié)果的規(guī)范可靠，A、B兩個(gè)小組進(jìn)行背靠背編碼。44份學(xué)生試卷，每份50題，共編碼次數(shù)為2,200次。每個(gè)小組由一名課程教師帶領(lǐng)9名測(cè)試學(xué)生組成。（選擇測(cè)試學(xué)生參與編碼，是基于他們對(duì)每道題目都親自實(shí)踐過(guò)，而且有結(jié)構(gòu)化提問把關(guān)，可以很大程度上提升編碼時(shí)間和準(zhǔn)確率）具體步驟如表3所示。

基于指標(biāo)的特殊性（非傳統(tǒng)文獻(xiàn)和純文本），每完成30%的編碼和分析, 兩個(gè)小組會(huì)對(duì)結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)一討論。此輪兩組結(jié)果一致性達(dá)到90%才算合格,否則將重復(fù)進(jìn)行上輪編碼。

4 結(jié)果分析

本節(jié)依據(jù)建立的三個(gè)類目體系進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，結(jié)果如下（見表4）。

表4 編碼頻率分布表Table 4 Encoding Frequency Distribution

4.1 知識(shí)內(nèi)容分析

知識(shí)內(nèi)容是數(shù)字素養(yǎng)教育的基礎(chǔ)和根本，基于數(shù)字素養(yǎng)實(shí)踐性和操作性強(qiáng)的特點(diǎn)，在本研究中所探討的“知識(shí)內(nèi)容”，包括數(shù)字素養(yǎng)中的“理論知識(shí)”和“實(shí)踐知識(shí)”兩個(gè)層面。這一部分包含和借鑒數(shù)字素養(yǎng)五維度中的信息維度、社會(huì)維度和倫理維度，但只以信息維度中的四大素養(yǎng)為主要測(cè)試內(nèi)容和分析對(duì)象，將社會(huì)維度和倫理維度視為基于四大素養(yǎng)內(nèi)容的不同角度分析。

根據(jù)類目體系和編碼頻次，ChatGPT類生成式AI輔助學(xué)生進(jìn)行數(shù)字素養(yǎng)學(xué)習(xí)的知識(shí)內(nèi)容分為“可信任、需引導(dǎo)、易誤導(dǎo)、有風(fēng)險(xiǎn)”四類。因?yàn)榍皟深愔写嬖跓o(wú)效編碼，所以四個(gè)類目的占比和N＜1。

4.1.1 “可信任”的知識(shí)內(nèi)容

“可信任”的內(nèi)容具備明顯的基礎(chǔ)知識(shí)的特點(diǎn)（細(xì)粒度內(nèi)容見表5），這部分內(nèi)容在學(xué)生利用ChatGPT學(xué)習(xí)的時(shí)候，可以直接得到正確答案，問詢頻次一般不超過(guò)3次，進(jìn)一步追問可以了解整個(gè)知識(shí)點(diǎn)的相關(guān)內(nèi)容?！翱尚湃巍钡闹R(shí)內(nèi)容占27%，編碼時(shí)依據(jù)表2的問題1、2、3、4題聚類，如果不滿足最關(guān)鍵的1、3兩個(gè)條件，即沒有利用ChatGPT解題，或者沒有得出科學(xué)合理的答案，則直接算無(wú)效編碼。比如在文獻(xiàn)線索分析中，無(wú)論是直接詢問文獻(xiàn)類型的標(biāo)識(shí)，還是給出具體的中外文文獻(xiàn)線索，甚至只給出一個(gè)書號(hào)、刊號(hào)、標(biāo)準(zhǔn)號(hào)、專利號(hào)，ChatGPT都能分辨正確的文獻(xiàn)類型，并告訴你原因及相關(guān)知識(shí)；如果給出一個(gè)選題的題目和科學(xué)知識(shí)要點(diǎn)，ChatGPT可以確定中外文的檢索詞和基本的邏輯檢索式；當(dāng)給出具體情境，比如需要社交、購(gòu)物、學(xué)習(xí)或求職的時(shí)候，ChatGPT都能準(zhǔn)確地挑選合適的數(shù)字平臺(tái)和工具，并介紹這些平臺(tái)和工具的相關(guān)知識(shí)。從測(cè)試結(jié)果可見，這些“可信任”的內(nèi)容可以便捷而快速地讓測(cè)試者提升某一方面的數(shù)字素養(yǎng)能力，但這種“直給”的方式因?yàn)槿鄙傧到y(tǒng)而深入的內(nèi)化過(guò)程，毋庸置疑也容易造成測(cè)試者淺嘗輒止基礎(chǔ)不牢的現(xiàn)象。

表5 “可信任”的細(xì)粒度知識(shí)內(nèi)容Table 5 Fine-Grained Knowledge Content of ＂Trustworthy＂

4.1.2 “需引導(dǎo)”的知識(shí)內(nèi)容

“需引導(dǎo)”的知識(shí)內(nèi)容呈現(xiàn)出綜合性強(qiáng)，更依賴測(cè)試者專業(yè)深度及知識(shí)寬度的特點(diǎn)（細(xì)粒度內(nèi)容見表6）。這部分內(nèi)容在學(xué)生利用ChatGPT學(xué)習(xí)的時(shí)候，一般不能直接得到正確答案，需要利用測(cè)試者自身已具備的數(shù)字素養(yǎng)能力，將問題進(jìn)行分解，然后根據(jù)與ChatGPT的互動(dòng)結(jié)果，引導(dǎo)智能工具給出正確答案及相關(guān)知識(shí)。“需引導(dǎo)”的內(nèi)容占40%，在整個(gè)知識(shí)內(nèi)容中占比最大。編碼時(shí)主要依據(jù)表2的問題3、5、6編碼，如果詢問次數(shù)過(guò)少，則直接算無(wú)效編碼（比如詢問次數(shù)只有一次）。在測(cè)試中，同樣是使用數(shù)字工具，復(fù)雜的數(shù)字任務(wù)需要引導(dǎo)ChatGPT先評(píng)估任務(wù)內(nèi)容，然后綜合運(yùn)用一系列工具、平臺(tái)和軟件完成；在找文獻(xiàn)原文時(shí)，測(cè)試者需要從線索出發(fā)適當(dāng)引導(dǎo)，ChatGPT能逐步幫助分析給出線索的作者、出版者、年卷期等信息，并能補(bǔ)全其中的缺失信息，如期刊縮寫，進(jìn)一步推薦收錄此期刊全文的數(shù)據(jù)庫(kù)及網(wǎng)絡(luò)資源（比如期刊官網(wǎng)或開放獲取平臺(tái)），從而獲取全文。從測(cè)試結(jié)果可見，“需引導(dǎo)”的知識(shí)內(nèi)容基于智能工具協(xié)助的質(zhì)疑、分解、啟發(fā)靈感、分析推理等過(guò)程，對(duì)測(cè)試者在解決復(fù)雜問題過(guò)程中數(shù)字素養(yǎng)的提升起到了很大作用，應(yīng)該成為數(shù)字素養(yǎng)教育者在數(shù)智時(shí)代重點(diǎn)關(guān)注的知識(shí)內(nèi)容。

表6 “需引導(dǎo)”的細(xì)粒度知識(shí)內(nèi)容Table 6 Fine-Grained Knowledge Content of ＂Requiring Guidance＂

4.1.3 “易誤導(dǎo)”的知識(shí)內(nèi)容

眾所周知，ChatGPT在使用過(guò)程中會(huì)輸出各種類型的虛假信息，所以“易誤導(dǎo)”的知識(shí)內(nèi)容是指測(cè)試者在與ChatGPT溝通過(guò)程中被虛假信息誤導(dǎo)從而引起錯(cuò)誤認(rèn)知的內(nèi)容?！耙渍`導(dǎo)”的知識(shí)內(nèi)容占18%，主要依據(jù)表2中的問題7、8編碼。從測(cè)試的結(jié)果來(lái)看，ChatGPT生成的虛假信息主要包括事實(shí)性虛假信息和幻覺性虛假信息兩種（細(xì)粒度內(nèi)容見表7）。事實(shí)性虛假信息主要分布在ICT素養(yǎng)、數(shù)據(jù)素養(yǎng)和媒介素養(yǎng)中關(guān)于公共事件的事實(shí)信息中。比如，需要查找2010-2016年期間國(guó)內(nèi)航線數(shù)量（不包含港澳臺(tái)）同比增長(zhǎng)率最低的是哪一年，ChatGPT會(huì)直接給出一個(gè)錯(cuò)誤答案和查找依據(jù)，極具迷惑性；當(dāng)給出一段文本，需要ChatGPT進(jìn)行詞頻統(tǒng)計(jì)及繪制詞云圖時(shí)，ChatGPT也會(huì)直接給出錯(cuò)誤的詞頻統(tǒng)計(jì)，通過(guò)引導(dǎo)后ChatGPT生成了一段Python語(yǔ)言的程序代碼，但運(yùn)行時(shí)發(fā)現(xiàn)代碼語(yǔ)句有錯(cuò)；幻覺性虛假信息主要分布在信息素養(yǎng)推薦文獻(xiàn)以及媒介素養(yǎng)的虛假新聞中。最明顯的是根據(jù)選題推薦文獻(xiàn)，幾乎所有文獻(xiàn)都是虛構(gòu)，但無(wú)論從參考文獻(xiàn)格式、期刊類別以及論文題名來(lái)看都足以以假亂真?！耙渍`導(dǎo)”的知識(shí)內(nèi)容對(duì)測(cè)試者的數(shù)字素養(yǎng)會(huì)造成兩個(gè)方面的影響：其一，極具迷惑性的直給答案及論據(jù)會(huì)讓測(cè)試者對(duì)這部分內(nèi)容形成慣性的錯(cuò)誤認(rèn)知；其二，“誤入歧途”式的引導(dǎo)會(huì)給測(cè)試者帶來(lái)極強(qiáng)的挫敗感，影響學(xué)習(xí)積極性。

表7 “易誤導(dǎo)”的細(xì)粒度知識(shí)內(nèi)容Table 7 Fine-Grained Knowledge Content of ＂Easily Misleading＂

4.1.4 “有風(fēng)險(xiǎn)”的知識(shí)內(nèi)容

“有風(fēng)險(xiǎn)”的知識(shí)內(nèi)容是指測(cè)試者與ChatGPT溝通過(guò)程中會(huì)存在數(shù)字素養(yǎng)范疇隱患的內(nèi)容。占比為12%（細(xì)粒度內(nèi)容見表8），主要依據(jù)表2中的問題9、10、11編碼。從測(cè)試結(jié)果看，容易出現(xiàn)的風(fēng)險(xiǎn)主要有學(xué)術(shù)不端、數(shù)據(jù)安全及隱私泄露三種類型。學(xué)術(shù)不端容易出現(xiàn)在信息素養(yǎng)的綜述撰寫中，比如給出細(xì)分主題要求撰寫綜述時(shí)，ChatGPT生成的內(nèi)容會(huì)很容易誘導(dǎo)測(cè)試者大段復(fù)制或仿造；數(shù)據(jù)安全容易出現(xiàn)在數(shù)據(jù)素養(yǎng)的數(shù)據(jù)采集和檢索，信息素養(yǎng)的專利分析、知識(shí)產(chǎn)權(quán)部分，比如要求ChatGPT輔助進(jìn)行經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的采集和檢索時(shí)，測(cè)試者可能會(huì)無(wú)意中輸入已掌握的一些未公開的經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)信息；隱私泄露容易出現(xiàn)在ICT和媒介素養(yǎng)的數(shù)字交易、數(shù)字足跡和數(shù)字媒介內(nèi)容創(chuàng)造部分，比如解題者在完成數(shù)字工具使用的測(cè)試題時(shí)，為了引導(dǎo)ChatGPT做出答案，可能會(huì)用自己的個(gè)人身份、社交網(wǎng)絡(luò)賬戶、財(cái)務(wù)、健康信息或者位置軌跡等作為實(shí)例，造成隱私泄露。從測(cè)試結(jié)果可見，“有風(fēng)險(xiǎn)”的知識(shí)內(nèi)容容易讓測(cè)試者產(chǎn)生功利學(xué)習(xí)、學(xué)術(shù)作弊、數(shù)據(jù)安全及隱私泄露，加劇數(shù)字倫理問題，影響數(shù)字道德的提升。

表8 “有風(fēng)險(xiǎn)”的細(xì)粒度知識(shí)內(nèi)容Table 8 Fine-Grained Knowledge Content of ＂Contains Risk＂

4.2 能力素養(yǎng)分析

能力素養(yǎng)的類目分為批判性思維、邏輯思維和計(jì)算思維，這是目前數(shù)字素養(yǎng)與技能結(jié)構(gòu)中最重要的三種高階思維能力，具有可轉(zhuǎn)移性和跨領(lǐng)域性的特點(diǎn)。三個(gè)類目在編碼時(shí)存在交叉，所以占比和N＞1。

4.2.1 批判性思維

批判性思維主要依據(jù)表2中的問題12、13進(jìn)行編碼，問題12“此題是否對(duì)ChatGPT提供的答案和線索進(jìn)行了判斷并進(jìn)一步追問證據(jù)”，編碼頻次1685，占比77%。這是因?yàn)镃hatGPT類生成式AI的模型本身就蘊(yùn)含了比較重要的教育思維[4]。比如批判性思維中的判斷、評(píng)估，邏輯思維中的分解等，可以促使學(xué)生更加全面、深入地思考問題。在實(shí)際測(cè)試過(guò)程中，也發(fā)現(xiàn)測(cè)試者對(duì)ChatGPT給出的答案和線索進(jìn)行追問是非常自然的現(xiàn)象，哪怕是簡(jiǎn)單且能直接獲得正確答案的測(cè)試題。比如“N、U、R、S”四個(gè)選項(xiàng)中哪個(gè)不是文獻(xiàn)類型標(biāo)識(shí)的單項(xiàng)選擇題，幾乎所有的測(cè)試者都在得到答案的同時(shí)追問了證據(jù)，從而進(jìn)一步了解了參考文獻(xiàn)著錄的國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)及各類文獻(xiàn)類型如何標(biāo)識(shí)的相關(guān)知識(shí)。還有測(cè)試者進(jìn)行了文字說(shuō)明：“我得到ChatGPT的回答后，會(huì)有比較強(qiáng)烈的質(zhì)疑欲望”。

但問題13“此題是否對(duì)ChatGPT提供的答案和線索進(jìn)行了多維驗(yàn)證”，編碼次數(shù)只有542，占比25%。這個(gè)結(jié)果充分說(shuō)明了故事的另一面，批判性思維并不僅僅只是質(zhì)疑那么簡(jiǎn)單，它還包括獨(dú)立、開放、公正地思考問題，利用多種資源和工具評(píng)估信息并解決問題。從這個(gè)角度看，測(cè)試者利用ChatGPT進(jìn)行追問可能只是一種低成本的慣性，沒有獨(dú)立思考和多方驗(yàn)證的質(zhì)疑也許會(huì)形成新的人工智能依賴和信息繭房。

4.2.2 邏輯思維

邏輯思維主要依據(jù)表2中的問題14、15進(jìn)行編碼，問題14“當(dāng)無(wú)法直接得到答案時(shí)，是否對(duì)此題進(jìn)行了分解及引導(dǎo)”，編碼頻次1264，占比62%，說(shuō)明ChatGPT類生成式AI對(duì)測(cè)試者的邏輯思維能力是有實(shí)際幫助的?！癈hatGPT采用的就是思維鏈的應(yīng)用方式，即把一個(gè)大問題拆解為多個(gè)小問題，通過(guò)引導(dǎo)讓機(jī)器逐步拆解、分析和解決問題......來(lái)實(shí)現(xiàn)自身智能程度指數(shù)級(jí)上漲的智能涌現(xiàn)”[4]。比如有一道尋找圖片來(lái)源的測(cè)試題答案，測(cè)試者首先向ChatGPT描述圖中的關(guān)鍵詞，然后通過(guò)ChatGPT提供的線索推理可能是一篇學(xué)術(shù)文獻(xiàn)的插圖，進(jìn)而將自己編制的檢索式提交ChatGPT修改并希望其推薦密切相關(guān)的信息源，最終在中國(guó)知網(wǎng)中找到了這篇期刊論文的插圖。

但同批判性思維一樣，在問題15“此題是否對(duì)ChatGPT提供的線索進(jìn)行了分析、推理、抽象或者歸納”的編碼頻次只有621，占比28%。所以邏輯思維能力也依然存在著正反兩面，測(cè)試者利用ChatGPT時(shí)分解問題比較容易，而真正做到利用線索分析、推理、抽象、歸納進(jìn)而解決問題很難。從這個(gè)角度看，ChatGPT類生成式AI有可能造成測(cè)試者認(rèn)知受損，他們同樣可能會(huì)過(guò)于信任AI模型的結(jié)論，從而忽略知識(shí)的系統(tǒng)性和理解知識(shí)本質(zhì)的能力。

4.2.3 計(jì)算思維

計(jì)算思維是指“用計(jì)算機(jī)科學(xué)的基礎(chǔ)概念進(jìn)行問題求解、系統(tǒng)設(shè)計(jì)，以及人類行為理解等涵蓋計(jì)算機(jī)科學(xué)之廣度的一系列思維活動(dòng)[25]?！庇?jì)算思維是人的思考方式而不是計(jì)算機(jī)的思考方式，其與批判性思維和邏輯思維的重疊之處在于都包含人對(duì)問題的拆解、抽象、分析、歸納和演繹等，顯著的不同之處在于當(dāng)我們把一個(gè)問題的求解操作變得可計(jì)算化后，是運(yùn)用計(jì)算思維讓計(jì)算機(jī)去做這些事，比如數(shù)據(jù)收集與整理、算法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)、模型建立與分析、數(shù)據(jù)可視化與交互等?；诖饲暗呐行运季S和邏輯思維中已經(jīng)分析過(guò)問題的拆解、抽象、分析、歸納和演繹等思維能力，所以對(duì)計(jì)算思維的編碼就只針對(duì)數(shù)據(jù)分析、算法設(shè)計(jì)等顯著特征，主要依據(jù)表2中的問題16“此題利用ChatGPT提供的線索是否解決了數(shù)據(jù)處理、建?；蚓幊痰葐栴}”進(jìn)行編碼。又因?yàn)橹挥猩倭繙y(cè)試題涉及此內(nèi)容，所以編碼頻次為212，占相關(guān)測(cè)試題的44%，這個(gè)占比反而比批判性思維和邏輯思維中真正解決了問題的編碼占比要大，耐人尋味地說(shuō)明了在需要人機(jī)協(xié)同的高階思維能力中，人才是最重要的。

4.3 情感價(jià)值分析

情感價(jià)值是教育的核心價(jià)值之一。健全的人格和良好的心理素質(zhì)對(duì)學(xué)生的自我認(rèn)知、團(tuán)隊(duì)協(xié)作、創(chuàng)新思維等都具備支撐作用。情感價(jià)值的類目分為情感體驗(yàn)和健全人格，基于編碼時(shí)并不是所有測(cè)試題的解題過(guò)程都能析出這一部分內(nèi)容，所以兩個(gè)類目占比和N＜1。

4.3.1 情感體驗(yàn)

“情感體驗(yàn)”主要依據(jù)表2中的問題17、18進(jìn)行編碼。問題17用來(lái)測(cè)試?yán)肅hatGPT輔助教學(xué)中測(cè)試者體驗(yàn)到的正向情感，編碼頻次789，占比36%；成就感和耐心特別體現(xiàn)在測(cè)試者用現(xiàn)有的數(shù)字素養(yǎng)能力無(wú)法獨(dú)立完成的測(cè)試題中，有些測(cè)試者提供的有效問題次數(shù)甚至超過(guò)10次。比如查找文獻(xiàn)線索“Beach House Group Limited（2021-12-15）. GB2563146”的全文，難點(diǎn)在于識(shí)別“GB2563146”是專利號(hào)而不是標(biāo)準(zhǔn)號(hào)，一般學(xué)生難以識(shí)別。測(cè)試者通過(guò)反復(fù)與ChatGPT交流，最終成功讓ChatGPT幫助正確識(shí)別并提供了中外文信息源。不僅如此，在解題截圖中也頻繁可以看到測(cè)試者對(duì)ChatGPT的點(diǎn)贊；好奇心主要體現(xiàn)在ChatGPT提供的線索上，比如“小穎同學(xué)近期在某社交平臺(tái)發(fā)了一張生活照，因?yàn)槠淙玖朔奂t的頭發(fā)而招到網(wǎng)友的指責(zé)，請(qǐng)問她可以采取哪些措施避免網(wǎng)絡(luò)暴力？”，在ChatGPT提供的措施中，提到了“道德屏蔽”這一技術(shù)手段，引起了測(cè)試者的好奇和進(jìn)一步追問。

問題18用來(lái)測(cè)試?yán)肅hatGPT輔助教學(xué)中測(cè)試者體驗(yàn)到的負(fù)向情感，編碼頻次760，占比35%。主要體現(xiàn)在反復(fù)引導(dǎo)依然無(wú)法得到科學(xué)結(jié)果的測(cè)試題中，測(cè)試者會(huì)明顯有挫敗感和煩躁情緒（如圖1）。

圖1 情感價(jià)值分析實(shí)例1Fig.1 Example 1 of Sentiment Value Analysis

從正向和負(fù)向情感體驗(yàn)的占比來(lái)看，正向的情緒占比遠(yuǎn)高于負(fù)向，說(shuō)明在目前階段，ChatGPT類生成式AI輔助數(shù)字素養(yǎng)教育能夠在一定程度上激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，增強(qiáng)學(xué)生的學(xué)習(xí)自信心。

4.3.2 健全人格

“健全人格”主要依據(jù)問題19，20進(jìn)行編碼，問題19用來(lái)測(cè)試?yán)肅hatGPT輔助教學(xué)中對(duì)測(cè)試者輸出的正向價(jià)值內(nèi)容，編碼次數(shù)1249，占比57%。這與測(cè)試題給出的情境息息相關(guān)。比如涉及諾獎(jiǎng)科學(xué)家、各行業(yè)領(lǐng)軍人物，環(huán)保問題，數(shù)字鴻溝問題、開放獲取問題、人文藝術(shù)情境等，交流中ChatGPT會(huì)輸出關(guān)于此人物和事件的正向相關(guān)內(nèi)容，使測(cè)試者體會(huì)學(xué)科的碰撞與交融，增強(qiáng)對(duì)不同文化、不同理念人類成果的理解以及求實(shí)的科學(xué)精神，貢獻(xiàn)性的姿態(tài)和分享的情懷。也會(huì)出現(xiàn)一些比較有趣的對(duì)話，比如被ChatGPT對(duì)考試的吐槽逗笑（如圖2），讓測(cè)試者感受到了良好的互動(dòng)和樂觀的心態(tài)。

圖2 情感價(jià)值分析實(shí)例2Fig.2 Example 2 of Sentiment Value Analysis

問題20用來(lái)測(cè)試?yán)肅hatGPT輔助教學(xué)中對(duì)測(cè)試者輸出的負(fù)向價(jià)值內(nèi)容，編碼次數(shù)39次，占比2%?？梢钥闯鲞@個(gè)問題編碼占比非常低，只有極少數(shù)編碼時(shí)會(huì)發(fā)現(xiàn)輸出內(nèi)容中存在資源歧視的問題，比如在不事先申明的情況下，會(huì)優(yōu)先推送國(guó)外的信息源。整體測(cè)試情況說(shuō)明就目前而言，ChatGPT類生成式AI短期還無(wú)法形成對(duì)學(xué)生價(jià)值觀的負(fù)向影響。

5 思考與建議

基于以上結(jié)果分析，筆者嘗試探討在人工智能視域下高校圖書館數(shù)字素養(yǎng)教育的可行路徑和實(shí)踐策略。

5.1 以“高效提問”為重點(diǎn)的數(shù)字素養(yǎng)知識(shí)內(nèi)容

從本研究所做數(shù)字素養(yǎng)知識(shí)內(nèi)容的分析結(jié)果中，可以析出“可信任”“需引導(dǎo)”“易誤導(dǎo)”“有風(fēng)險(xiǎn)”四個(gè)類別的細(xì)粒度內(nèi)容。針對(duì)“可信任”的細(xì)粒度知識(shí)內(nèi)容，高校圖書館數(shù)字素養(yǎng)教育者在充分利用智能工具因勢(shì)利導(dǎo)的同時(shí)，要特別注意強(qiáng)化這部分內(nèi)容的系統(tǒng)性和知識(shí)內(nèi)化問題。比如可以將這部分內(nèi)容進(jìn)行工具協(xié)助下情境化、游戲化的打包練習(xí)。

在結(jié)果分析中可以看出綜合性強(qiáng)的，更依賴專業(yè)深度及知識(shí)寬度的“需引導(dǎo)”內(nèi)容占比最大，這說(shuō)明在人工智能視域下高校圖書館進(jìn)行數(shù)字素養(yǎng)教育，如何教會(huì)學(xué)生利用自然語(yǔ)言進(jìn)行高效提問會(huì)變得更有意義[11]。教育者需要更加深入地研究相關(guān)智能工具的功能及升級(jí)，了解其功能特征和限制，并結(jié)合傳統(tǒng)數(shù)字素養(yǎng)教學(xué)中的案例教學(xué)法、基于BOPPPS模型的成果導(dǎo)向式教學(xué)法等多種教育方法，將智能工具作為一種教學(xué)手段而不是教育主體來(lái)對(duì)學(xué)生進(jìn)行“問答引導(dǎo)”式的數(shù)字素養(yǎng)教育。

針對(duì)“易誤導(dǎo)”和“有風(fēng)險(xiǎn)”的知識(shí)內(nèi)容，教育者需要引起足夠的重視。智能工具對(duì)問題的即時(shí)和低成本滿足會(huì)給學(xué)生帶來(lái)很強(qiáng)的誘惑，對(duì)這部分容易引起學(xué)生錯(cuò)誤認(rèn)知的內(nèi)容可以采取重點(diǎn)講解、反復(fù)提示和練習(xí)的方式；也可以用特定案例主動(dòng)創(chuàng)設(shè)反思、糾錯(cuò)情境為學(xué)生預(yù)留思考反省的機(jī)會(huì)，使其經(jīng)歷質(zhì)疑、檢驗(yàn)與認(rèn)可等情感體驗(yàn)和認(rèn)知判斷后加深對(duì)知識(shí)內(nèi)容的理解和內(nèi)化。

5.2 以“高階思維”為核心的數(shù)字素養(yǎng)能力訓(xùn)練

ChatGPT開源版本并不進(jìn)行明確的邏輯推理，它不能理解或推導(dǎo)復(fù)雜的事實(shí)，所有知識(shí)都是隱含在模型參數(shù)中[3]。質(zhì)言之，從現(xiàn)有的ChatGPT類生成式AI的技術(shù)角度看，它并不完全具備人類所特有的批判性思維、高階推理、計(jì)算思維、創(chuàng)新創(chuàng)造等能力素養(yǎng)。這在本研究的能力素養(yǎng)結(jié)果分析中也可見一斑，與之前人們普遍認(rèn)為ChatGPT類生成式AI具備強(qiáng)大的分析推理能力是有差距的。針對(duì)本研究測(cè)試結(jié)果中智能工具會(huì)造成批判性思維和邏輯思維易質(zhì)疑和分解，難驗(yàn)證、推理、歸納、演繹的現(xiàn)象，教育者一方面可以充分發(fā)揮ChatGPT類生成式AI能引導(dǎo)學(xué)生主動(dòng)質(zhì)疑、分解問題、給出靈感等特點(diǎn)，對(duì)學(xué)生進(jìn)行高階思維能力的訓(xùn)練；另一方面應(yīng)該強(qiáng)化數(shù)字素養(yǎng)教育中其他優(yōu)質(zhì)的平臺(tái)、工具和手段，比如處在信息源頂端的學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)庫(kù)資源檢索與分析，網(wǎng)絡(luò)優(yōu)質(zhì)開放資源的甄別和利用等，訓(xùn)練學(xué)生獨(dú)立思考、多方驗(yàn)證、多維視角地思考和解決問題，而不是被某一種智能工具一葉障目，造成新的工具依賴和信息繭房。

5.3 以“情感強(qiáng)交互”為支撐的數(shù)字素養(yǎng)學(xué)習(xí)體驗(yàn)

從本研究的情感價(jià)值分析結(jié)果可知，目前學(xué)生對(duì)ChatGPT類生成式AI尚處于“嘗新”階段，正向的情感體驗(yàn)和價(jià)值引領(lǐng)占比居多，但數(shù)字素養(yǎng)教育者依然應(yīng)該防患于未然，高校圖書館在數(shù)字素養(yǎng)教育中應(yīng)該發(fā)揮教育主體優(yōu)勢(shì)，加速社交體驗(yàn)創(chuàng)新，豐富自我表達(dá)，滿足學(xué)生的自我認(rèn)同和存在感需要，提供情緒價(jià)值，同時(shí)注重學(xué)術(shù)倫理、數(shù)字倫理等重點(diǎn)問題引導(dǎo)。質(zhì)言之，教育者在利用智能工具協(xié)助數(shù)字素養(yǎng)教育的同時(shí)，需要時(shí)刻關(guān)注學(xué)生對(duì)智能工具的情感依賴和價(jià)值趨同，時(shí)刻關(guān)注學(xué)生作為“人”的價(jià)值觀、喜悅感、幸福感和成就感[4]，用數(shù)字素養(yǎng)教育中情感強(qiáng)交互的優(yōu)勢(shì)浸潤(rùn)學(xué)生的數(shù)智社會(huì)責(zé)任感。

6 結(jié)語(yǔ)

本文在實(shí)證研究的基礎(chǔ)上，利用內(nèi)容分析法探討了ChatGPT類生成式AI對(duì)高校圖書館數(shù)字素養(yǎng)教育的影響。研究結(jié)果顯示，在知識(shí)內(nèi)容方面，人工智能視域下的數(shù)字素養(yǎng)教育內(nèi)容可分為“可信任、需引導(dǎo)、易誤導(dǎo)、有風(fēng)險(xiǎn)”四類；在能力素養(yǎng)方面，人工智能對(duì)批判性思維、邏輯思維和計(jì)算思維都有一定的開發(fā)和引導(dǎo)，但也有可能形成新的工具依賴和信息繭房；在情感價(jià)值方面，由于目前學(xué)生對(duì)人工智能工具尚處于“嘗新”階段，正向的情感體驗(yàn)和價(jià)值引領(lǐng)占比居多，但也需要防患于未然，關(guān)注未來(lái)數(shù)字素養(yǎng)教育變革模式下學(xué)生的情感體驗(yàn)和價(jià)值引領(lǐng)。與此同時(shí)，本文也存在若干局限和不足：首先，內(nèi)容分析法雖然能夠很好地詮釋研究問題，但受主觀原因和已有經(jīng)驗(yàn)的影響，不可

支撐數(shù)據(jù)

支撐數(shù)據(jù)由作者自存儲(chǔ)，Email: frgong@lib.whu.edu.cn。

1.龔芙蓉,劉霞.數(shù)字素養(yǎng)測(cè)試題.xslx.