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《构建适应力与智慧：社工新生学术与信息素养策略的演变》

  • 来源专题：图书情报
  • 编译者： xuxue
  • 发布时间：2018-11-25

  • 本文提供的案例研究概述了社会工作学士学位第一年的核心课程“公共服务社会学”，十年来的课程教学和活动的演变过程。本案例研究的核心是展示图书馆馆员、学术人员和学生学习顾问应用反思性实践以实施学术与信息素养（academic and information literacy，简称AIL）倡议，该倡议不仅解决完成大学学业的信息需求，而且采取全面了解学生的生活，认识到AIL在他们的公民、社会和工作生活中的重要性。反思包括挑战关于AIL活动教学的关键假设，以及什么是成功和失败；更好地理解学生当前所处的新的和发展中的信息环境；以及确定现有的和正在出现的AIL框架，使学生在这些环境中能够生存和发展。

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相关报告

  • 《人工智能素养概念的理解》
    • 编译者：程冰
    • 发布时间：2024-07-26
    • 人工智能素养是人工智能世界中每个人的必备能力，学者从不同角度丰富其含义。Burgsteiner等提出了人工智能素养的概念，指出人们需要具备理解人工智能基本知识和概念的能力。Long等将信息素养定义为一组能力，除了在道德上了解和使用人工智能之外，个人还需能够批判性地评估人工智能技术，与人工智能进行有效沟通和协作。Ng等对人工智能素养概念进行了补充，指出该素养应成为每个人的基本技能，并包含四个视角，即了解和理解、使用和应用、创造和评估及伦理问题。Cetindamar等关注与数字工作场所相关的人工智能素养，并确定了与技术、工作、人机和学习相关的能力。Kong等提供了一个可操作的定义，即理解人工智能概念、使用人工智能概念进行评估的能力，以及使用人工智能的概念理解现实世界。Ng等关注如何帮助用户建立概念理解，培养人工智能素养和赋能，将人工智能应用程序集成到自己的职业中来进行创新并作出贡献。Robinson提出人们需要学习如何明智地使用人工智能技术，具备理性的应用能力，学会区分道德和不道德行为。Steinbauer等提出人们需要具备应用人工智能技术在数字世界中生活、学习和工作的能力。Buder等指出在人工智能的世界中保持工作相关性并支持未来的职业转型需要个人具备高度发展的自我调节学习（SRL-self-regulated learning）技能，并在使用人工智能系统工作的同时保持决策的能力[12]。同时，日常生活和工作所需的知识和技能的相互关联性、复杂性和快速变化已将注意力从以技术为中心的技能转向更广泛的通用能力，如创造力、分析思维、主动自我驱动学习和全球公民意识。 我国对于人工智能相关能力的探讨主题更为广泛且内容更为具象。有研究提出，在人工智能背景下，算法素养是一种需要掌握的技术能力，需要培育人与算法共存的能力。肖恬提出，算法素养是人们面对算法分发信息时的选择、理解、质疑、评估以及思辨的反应能力。吴丹等提出，算法素养即具备感知、理解和使用算法的能力，能够正确使用以算法为驱动力的产品并具备对算法社会的适应能力。王罗娜等认为计算思维的概念认识视角大致可分为计算机科学视角、思维过程视角、问题解决视角三类。郑勤华等从智能知识、智能能力、智能思维、智能应用、智能态度五个维度阐述了智能素养的构成。 参考文献来源：刘邦奇,尹欢欢.人工智能赋能教师数字素养提升：策略、场景与评价反馈机制[J].现代教育技术,2024,34(07):23-31.
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  • 《评估学术图书馆的 AI 素养：一项以美国员工为重点的调查研究》
    • 编译者：徐宏帅
    • 发布时间：2024-04-29
    • 评估学术图书馆的 AI 素养：一项以美国员工为重点的调查研究 2024年1月1日， 新墨西哥大Leo S. Lo发布了一篇论文名为《评估学术图书馆的人工智能素养：一项以美国员工为重点的调查研究》。 这项研究调查了学术图书馆员工的人工智能素养（主要在美国），共有760名受访者。调查结果显示，人们对人工智能概念的理解程度一般，对人工智能工具的实际操作经验有限，在讨论伦理影响和人工智能项目合作方面存在明显差距。受访者强调需要进行全面培训及制定道德准则。该研究提出了一个框架，定义了为图书馆量身定制的人工智能素养的核心组成部分。随着图书馆越来越多地将人工智能整合到其服务和运营中，研究结果为指导专业发展和政策制定提供了相关见解 上图展示了受访者对生成式人工智能的理解。结果表明，虽然图书馆员已经开始了解人工智能及其潜力，但仍有很大的增长空间。 在对人工智能工具的熟悉程度方面，大多数受访者的熟悉程度达到中等水平(30.94%)。只有少数受访者对这些工具的熟悉程度很高(3.87%)，这表明有机会对这些工具设置更多的培训。 研究人工智能在图书馆行业的普及程度时，研究人员发现了一个新的现象。一些技术得到了广泛应用，而另一些技术则相对冷门。聊天机器人和文本、数据挖掘工具是使用最广泛的人工智能技术。 受访者对特定人工智能概念的理解也遵循了类似的趋势。更直接的概念，如机器学习和自然语言处理，更易被人理解，而复杂的领域，如深度学习和生成对抗网络，则不太了解。这一趋势强调了在图书馆设置有针对性的人工智能教育项目的必要性。 关于以人工智能为重点的专业发展的思考，有以下几个关键主题： 培训模式：图书馆员通过各种形式参加培训，包括在线研讨会、线下研讨会和自学。在线选项很受欢迎，为不同的专业人士提供了可访问性； 人工智能工具和应用：培训课程主要介绍ChatGPT及其他应用，重点是在学术上的应用；伦理影响：会议经常讨论伦理问题，如偏见和隐私，以及“黑匣子”人工智能模型的潜在滥用； 融入图书馆员工作流程：项目探索人工智能融入图书馆工作，包括教学、编目和引文分析； 人工智能素养：人们反复关注理解和教授人工智能概念，这与更广泛的信息素养讨论有关； 人工智能培训：培训包括在图书馆教学中使用人工智能工具，并了解其对学术诚信的影响； 实践社区：提出了一种共同理解人工智能挑战和机遇的方法； 自主学习：部分图书馆员积极寻求自主学习机会，体现了对人工智能专业发展的积极态度。 研究结果强调了人工智能在图书馆中的多面性，强调了持续、全面专业发展的必要性。这包括解决技术和道德方面的问题，为图书馆员提供实用的人工智能技能，并建立一个支持性的实践社区。 如上图所示，人们普遍认识到解决与人工智能使用相关的道德和隐私问题的紧迫性。74.34%的受访者(包括“同意”和“非常同意”)强调了迫切需要解决与人工智能相关的潜在道德和隐私问题，强调了图书馆员在人工智能时代保持服务完整性方面的责任。 这些定性回答提供了图书馆专业人员对生成式人工智能的看法以及他们对图书馆行业影响的丰富理解。这些回答被归类为以下几个关键主题。 道德及私隐问题：受访者对潜在的数据滥用和侵犯隐私表示担忧； 教育和培训的需要：对图书馆员进行人工智能教育和培训的需求是一个普遍话题。受访者强调了在实施人工智能工具之前理解它们的重要性； 滥用的可能性：受访者对滥用人工智能工具的可能性表示担忧，例如产生虚假引用或过度依赖人工智能系统。他们强调了批判性思维技能的重要性，并告诫不要用人工智能取代人类的判断和学习过程； 对可行性的担忧：一些受访者对图书馆快速有效地实施人工智能工具的能力表示怀疑。人工智能工具的频繁更新和改进、需要大量投资以及人工智能的使用方式可能对图书馆或其用户无益； 人工智能在图书馆中的作用：一些受访者提出了人工智能可以在图书馆中使用的具体方式，例如用于馆藏开发、指导和回答常见问题。然而，他们也提醒不要将人工智能视为解决所有图书馆难题的灵丹妙药； 人工智能对职业影响的担忧：一些受访者表示担心人工智能的使用可能会导致工作岗位的流失或人工的贬值。他们建议，人工智能应该用来补充，而不是取代图书馆员； 批判性评估的必要性：受访者强调需要对人工智能工具进行批判性评估，包括了解其局限性和潜在的偏见。他们建议，图书馆不应该在完全理解人工智能的含义之前就急于实施人工智能； 人工智能素养：一些受访者认为，图书馆在向学生和其他图书馆用户教授人工智能素养方面可以发挥作用。他们强调了理解人工智能工具如何工作以及如何负责任地使用它们的重要性。 图书馆员对生成式人工智能的看法是多方面的，包括这些技术的潜在益处和挑战。虽然人们认识到人工智能在增强图书馆服务方面的潜力，但也非常强调道德考虑、教育和培训、批判性评估以及负责任地使用这些工具的必要性。这对图书馆行业的影响是重大的，涉及到工作替代，对新技能和新角色的需求，以及图书馆实践和服务的潜在变化。这些发现强调了在图书馆中使用生成式人工智能研究的必要性。 结论 虽然图书馆已经认可了人工智能工具的优势，但对这些技术的全面理解和准备仍然不够理想。这一现实凸显出迫切需要投资于针对性的教育战略和持续专业发展措施。 重要的是，在人工智能素养、对人工智能概念的理解以及对人工智能工具的实际熟悉程度方面，图书馆专业人员存在着巨大差异，因此有必要分层次量身定制人工智能的教育方法。未来的培训计划目标应超越知识获取，使图书馆专业人员具备有效、道德和负责任地运用人工智能技术的能力。在图书馆采用人工智能技术时，道德和隐私问题成为重要考虑因素。 该研究表明人们对人工智能潜力的理解与有效利用它的能力之间存在脱节。这就需要对潜在的障碍进行更深入的调查，包括技术熟练程度、资源分配和制度文化等。 该研究提出了一个定义学术图书馆人工智能素养的框架，其中包含七项关键能力： 理解人工智能的能力和局限性：认识到人工智能能做什么和不能做什么，了解它的优势和劣势； 识别和评估人工智能用例：发现和评估图书馆中潜在的人工智能应用程序； 有效和适当地利用人工智能工具：在图书馆运营中应用人工智能技术； 批判性地评估人工智能的质量、偏见和道德：评估人工智能的准确性、公平性和道德； 参与知情的人工智能讨论与合作：以知情的方式参与涉及人工智能的对话与合作； 识别数据隐私和安全问题：理解和解决与人工智能系统中数据保护和安全相关的问题； 预测人工智能对图书馆利益相关者的影响：为人工智能将如何影响图书馆用户和员工做好准备。 根据目前研究的发现和局限性，以下是对未来研究的建议： 纵向研究：该研究提供了学术图书馆员工在特定时间点的人工智能素养情况。未来的研究可以开展纵向研究，跟踪人工智能素养随时间的变化，从而深入了解干预措施的有效性以及图书馆行业人工智能素养的演变； 比较研究：该研究侧重于学术图书馆员工。未来的研究可以开展比较研究，考察不同类型图书馆员工（如公共图书馆员工、学校图书馆员工）或不同国家图书馆员工的人工智能素养。这些研究可以帮助我们深入了解影响人工智能素养的因素以及在不同情况下行之有效的策略； 干预研究：这项研究确定了人工智能教育和培训的必要性。未来的研究可以设计和评估旨在提高图书馆员工人工智能素养的干预措施。这些研究可以为培训项目和资源的开发提供建议； 伦理考虑：这项研究强调了在图书馆中使用人工智能的伦理问题。未来的研究可以更深入地研究这些伦理问题，检查不同利益相关者(例如，图书馆用户，图书馆管理员)的观点，并探索解决这些问题的策略； 人工智能对图书馆服务的影响：该研究探讨了图书馆员工对人工智能在图书馆服务方面潜在影响的看法。未来的研究可以考察人工智能对图书馆服务的实际影响，评估人工智能在增强用户体验、简化操作和支持学习方面的有效性。
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