AI论文评分系统的效果验证研究
摘要。由机构研发的 AI 论文评估工具，现已融入众多考生日常练习流程。用户在完成 essay 或 PT 后可上传作答内容，系统将自动提供结构化反馈，涵盖问题识别、规则准确性、分析深度、写作结构、遗漏点提示、修改意见及预测得分。该系统预计于 2025 年 11 月启用；上线后，用户最关注的并非 AI 是否能生成优美的评语，而是其评分是否贴近真实考试中阅卷人的打分。幸运的是 California 会对未通过者返还 essay/PT 答卷并公开各题得分，因此可以将 AI 盲评结果与官方成绩逐题对照验证。New
土耳其版AI素养量表：信效度验证
摘要伴随人工智能（Artificial Intelligence, AI）技术极速融入大众生活，公众是否具备理解、运用、评估以及负责任地使用人工智能的能力，日益成为教育界关注的焦点。本研究旨在把Wang等人（2022）研发的人工智能素养量表（Artificial Intelligence Literacy Scale，AILS）移植至土耳其语环境，并检验其信度与效度。该量表主要用于测定非AI背景成年人的素养水平。研究共搜集了402名受试者的数据，并运用验证性因素分析（Confirmatory Factor
AI素养量表：评估与应用
推荐理由：尽管该量表发表于中等影响力期刊，但其在内容效度构建、结构界定及测量设计方面表现出较高的规范性。量表题项精简（12项），结构清晰（四维模型），能够有效降低测量负担并提升实证研究的可操作性。同时，该量表以通用型AI使用情境为基础，适用于不同人群与研究场域，具有较强的外部适用性。此外，该量表发表于生成式人工智能快速发展前期，在后续AI教育与人机交互研究中具有较高的参考价值与可复用性，因此已逐渐成为相关研究中具有代表性的基础测量工具。随着人工智能（Artificial Intelligence, AI）