生成式人工智能素养对中国高职院校学生高阶思维能力的影响：整合以变量为中心和以人为中心的研究方法

《Acta Psychologica》：The impact of generative artificial intelligence literacy on higher-order thinking skills in Chinese higher vocational college students: Integrating variable-centered and person-centered approaches

　　

郑菲菲|王华迪|顾雪颖|王工静

摘要

高阶思维技能（HOTS）是培养高素质技能人才的核心能力，也是提升职业竞争力的关键因素。本研究基于认知-情感学习理论与认知负荷理论，采用了一种结合变量中心分析与个体中心分析的综合方法。旨在阐明中国高职院校学生高阶思维技能的发展模式，并探讨不同GAIL（General Attitudes and Interests in Learning）类型在此过程中的差异性影响。研究通过经过验证的量表，从1345名中国高职院校学生中收集了关于GAIL、学习参与度及高阶思维技能的数据。研究结果表明：(1) 学生的GAIL类型可分为三种——基础型、技能驱动型和平衡型——这些类型在性别、户籍、专业和学校背景方面存在显著差异；(2) GAIL与高阶思维技能之间存在直接和间接的正相关关系，且这种关系通过学习参与度进行中介；(3) 这三种类型在学习参与度和高阶思维技能方面存在显著差异，其中学习参与度在类型与高阶思维技能之间的关系中起到了中介作用。