AI素养的三个核心维度

从数字素养迈向AI素养：教育面临的新课题

过去二十年间，教育领域的核心词汇聚焦于信息素养（侧重于信息的获取与评估）以及数字素养（侧重于工具的高效运用）。

然而，人工智能的兴起正在改变知识创造的逻辑。

AI将交互模式从“搜索信息”转变为“对话生成”，算法不再仅仅是工具，更开始辅助甚至取代人类进行推荐和判断。在此背景下，人工智能素养（AI Literacy）已成为国际教育的新焦点。它不再仅仅涉及技术操作，更关乎个体在算法社会中能否保持独立性。

AI素养并非单纯的技术技能，而是一种新时代的公民素养

研究表明，AI素养不等同于编程技巧，也不要求必须掌握复杂的机器学习算法。

相反，AI素养更侧重于个体在智能社会中的生存与发展能力。本质上，AI素养可理解为个体理解、应用并批判性评估人工智能技术的知识、技能及态度。

这意味着，一个具备真正AI素养的人，不仅懂得如何使用AI工具，更能理解AI为何这样运作、可能产生何种问题，以及应如何负责任地使用AI。

因此，AI素养兼具技术属性与人文属性，既包含知识与技能，也涉及价值观与伦理判断。

一项跨文化研究：AI素养具体由哪些能力构成？

为了解答这一问题，德国学者Laupichler等人开发了“非专业人士人工智能素养量表（SNAIL）”，并在欧洲进行了验证研究。本次土耳其研究进一步考察了该量表在不同文化背景下的适用性。

研究团队调查了642名大学生，通过探索性和验证性因素分析重新检验了量表结构。最终确定了由28个题项构成的AI素养测量框架。研究结果显示，AI素养主要包含三个核心维度。

第一维度：技术理解——知晓AI为何这样运作

技术理解（Technical Understanding）强调个体对人工智能基本原理的认知。

在此维度中，个体需要理解：人工智能如何学习；机器学习与传统程序有何差异；训练数据如何影响模型表现；人工智能为何会出现错误；算法决策是如何形成的。

值得注意的是，“技术理解”并不要求每个人都成为工程师。它更接近一种“技术认知能力”。

正如今天每个人不需要会制造汽车，但需要知道汽车如何运行一样，在人工智能时代，人们同样需要理解AI背后的基本逻辑。

如果缺乏这种理解，人们很容易陷入两个极端：一种是过度崇拜AI；另一种是盲目排斥AI。

真正的AI素养建立在理性理解之上，而非神化或妖魔化技术。

第二维度：实践应用——能够将AI转化为自身的认知工具

如果说技术理解解决的是“知晓AI是什么”的问题，那么实践应用（Practical Applications）解决的则是“知晓AI能做什么”的问题。

该维度强调将AI真正融入学习、工作和生活的能力。

例如：学生能否利用AI辅助阅读文献；教师能否利用AI优化教学设计；研究人员能否利用AI开展数据分析；管理者能否利用AI提高决策效率。

研究表明，仅仅掌握工具操作并不等于具备实践应用能力。

真正重要的是能否根据任务需求合理选择AI工具；能否将AI嵌入问题解决过程；能否实现“人机协同”而非“人机替代”。

换句话说，未来最具竞争力的人，未必是最会使用AI的人，而是最会与AI合作的人。

第三维度：批判性评价——AI时代至关重要的能力

在所有研究结果中，最值得关注的发现来自第三个维度。批判性评价（Critical Appraisal）是解释AI素养差异的最重要因素。

其解释率甚至超过技术理解。这也从另一个侧面说明，决定一个人AI素养高低的关键并非完全是技术知识，而是判断能力。

该维度主要包括：能否识别AI生成内容中的错误；能否发现算法中的偏见；能否理解人工智能的局限性；能否评价AI对社会、公平和伦理的影响；能否在面对AI建议时保持独立思考。

事实上，大语言模型时代最严重的问题从来不是“不会使用AI”，而是“过度相信AI”。

当AI能够以极其流畅的语言表达错误观点时，人类最大的风险恰恰来自失去质疑能力。

因此，未来教育不仅需要培养学生使用AI的能力，更需要培养他们质疑AI的能力。

一个耐人寻味的发现：AI素养具有文化属性

研究过程中出现了一个有趣的现象。德国原版量表中的部分题项在土耳其样本中被归入了不同维度。原本属于“实践应用”的题项被归入“批判性评价”维度；原本属于“技术理解”的部分内容则进入了“实践应用”维度。这一结果表明：AI素养并非一个完全固定的结构。不同国家、文化背景及教育环境中的个体，对人工智能的理解方式可能存在显著差异。

这也提醒我们未来开展AI素养研究时，不能简单照搬国外量表，而应结合本土文化与教育实践重新构建AI素养框架。

对教育的启示：AI教育不能仅停留在工具培训

当前许多学校和培训机构开展AI教育时，往往将重点放在工具使用层面。例如：如何编写提示词；如何利用ChatGPT完成作业；如何生成图片和视频；如何提高工作效率。这些内容固然重要，但如果AI教育止步于此，容易陷入“工具主义”的误区。

从本研究来看，完整的AI教育至少应包含三个层次。

第一层是认知层面，让学生理解AI。

第二层是应用层面，让学生学会使用AI。

第三层是价值层面，让学生能够评价AI。

如果只有前两层而缺少第三层，培养出来的可能只是熟练的AI使用者，而非具备独立思考能力的未来公民。

AI时代，教育真正要守护什么？

过去，人类教育最重要的任务是帮助学生获取知识。今天，知识获取越来越容易。过去，教育强调信息获取能力。今天，AI已经能够帮助我们快速获取信息。

因此，未来教育越来越需要回答一个更根本的问题：当机器越来越擅长回答问题时，人类最重要的能力是什么？

这项研究给出的答案或许不是记住更多知识，不是掌握更多工具，而是保持理解、判断与反思的能力。技术理解让我们知晓AI是什么；实践应用让我们知晓AI能做什么；

批判性评价则帮助我们始终保持清醒思考：AI是否值得相信？而这，也许正是AI时代教育最不可替代的价值所在。

参考文献：

Topal, A. D., Gökçe, A. T., Eren, C. D., & Geçer, A. K. (2025). Artificial Intelligence Literacy Scale: A Study of Reliability and Validity for a Sample of Turkish University Students. Journal of Learning and Teaching in Digital Age, 10(1), 58-67.