摘要隨著人工智能時(shí)代的到來(lái)，生成式人工智能快速發(fā)展，不僅改變了我們的生活方式，也對(duì)人們的數(shù)字素養(yǎng)提出了更高的要求，數(shù)字素養(yǎng)研究的重要性與意義日益凸顯。數(shù)字技術(shù)的進(jìn)步高度依賴(lài)數(shù)字化人才。大學(xué)階段是個(gè)人成長(zhǎng)和知識(shí)積累的關(guān)鍵時(shí)期，也是塑造未來(lái)職業(yè)能力和社會(huì)角色的重要階段。大學(xué)生作為人才儲(chǔ)備庫(kù)的中流砥柱，其數(shù)字素養(yǎng)的培養(yǎng)顯得尤為關(guān)鍵。因此，本研究構(gòu)建生成式人工智能背景下大學(xué)生數(shù)字素養(yǎng)框架，調(diào)研大學(xué)生數(shù)字素養(yǎng)的現(xiàn)狀、深入探究不同類(lèi)別大學(xué)生在數(shù)字素養(yǎng)方面的獨(dú)特特征，為教育部門(mén)提供有效的區(qū)分化培養(yǎng)方案，從而更好地指導(dǎo)大學(xué)生提升數(shù)字素養(yǎng)，適應(yīng)未來(lái)社會(huì)的發(fā)展需求。本研究共分為三大部分：第一部分通過(guò)查閱文獻(xiàn)資料，系統(tǒng)梳理國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀、明確了數(shù)字素養(yǎng)的核心概念。在此基礎(chǔ)上，結(jié)合生成式人工智能的特點(diǎn)，初步構(gòu)建了大學(xué)生數(shù)字素養(yǎng)框架。為確?？蚣艿目茖W(xué)合理性，本研究開(kāi)展預(yù)調(diào)研，運(yùn)用德?tīng)柗品ā⑻剿餍砸蜃臃治龇āⅡ?yàn)證性因子分析法等方法，檢驗(yàn)與修正框架。第二部分調(diào)研大學(xué)生數(shù)字素養(yǎng)現(xiàn)狀。以全國(guó)各地大學(xué)生為研究對(duì)象，發(fā)放并回收225份有效問(wèn)卷。使用SPSS26軟件對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行正態(tài)性檢驗(yàn)、非參數(shù)檢驗(yàn)，并結(jié)合Kmeans算法，對(duì)大學(xué)生群體進(jìn)行聚類(lèi)分析，構(gòu)建用戶(hù)畫(huà)像。為直觀展現(xiàn)用戶(hù)畫(huà)像的特征，借助Python的Wordcloud2模塊工具生成特征標(biāo)簽云，分類(lèi)討論用戶(hù)特征；第三部分提出生成式人工智能背景下大學(xué)生數(shù)字素養(yǎng)的提升建議。本研究構(gòu)建的大學(xué)生數(shù)字素養(yǎng)指標(biāo)體系包含知識(shí)與能力、應(yīng)用與創(chuàng)新、安全與責(zé)任、觀念與態(tài)度四個(gè)一級(jí)指標(biāo)；基本概念、信息獲取、安全意識(shí)等15個(gè)二級(jí)指標(biāo)和21個(gè)三級(jí)指標(biāo)。經(jīng)過(guò)多輪實(shí)踐應(yīng)用與驗(yàn)證，該框架展現(xiàn)出了良好的信效度和區(qū)分度，可以用于評(píng)價(jià)大學(xué)生的數(shù)字素養(yǎng)水平?；谶@一指標(biāo)體系的聚類(lèi)分析結(jié)果，將大學(xué)生用戶(hù)劃分為成熟穩(wěn)定型、發(fā)展提升型、潛在參與型、信息屏蔽型四類(lèi)。這四類(lèi)用戶(hù)在數(shù)字素養(yǎng)方面表現(xiàn)出不同的特點(diǎn)和需求，為我們進(jìn)一步開(kāi)展有針對(duì)性的培訓(xùn)和指導(dǎo)提供了重要參考。ABSTRACTWiththeadventoftheartificialintelligenceera,therapiddevelopmentofgenerativeartificialintelligencehasnotonlychangedourwayoflife,butalsoputforwardhigherrequirementsforpeople'sdigitalliteracy,andtheimportanceandsignificanceofdigitalliteracyresearchisbecomingmoreandmoreprominent.Theprogressofdigitaltechnologyishighlydependentondigitaltalents.Theuniversitystageisacriticalperiodforpersonalgrowthandknowledgeaccumulation,aswellasanimportantstageforshapingfutureprofessionalabilitiesandsocialroles.Asthemainstayofthetalentpool,thecultivationofcollegestudents'digitalliteracyisespeciallycritical.Therefore,thisstudyconstructsaframeworkofdigitalliteracyforcollegestudentsinthecontextofgenerativeartificialintelligence,investigatesthecurrentsituationofdigitalliteracyamongcollegestudents,probesintotheuniquecharacteristicsofdifferentcategoriesofcollegestudentsintermsofdigitalliteracy,andprovidestheeducationsectorwithaneffectiveregionalisedcultivationprogramme,soastobetterguidecollegestudentstoimprovetheirdigitalliteracyandadapttothedevelopmentneedsofthefuturesociety.Thisstudyisdividedintothreemajorparts:thefirstpartsystematicallycombsthecurrentstatusofdomesticandinternationalresearchandclarifiesthecoreconceptofdigitalliteracybyreviewingtheliterature.Onthisbasis,combinedwiththecharacteristicsofgenerativeAI,apreliminarydigitalliteracyframeworkforcollegestudentswasconstructed.Inordertoensurethescientificrationalityoftheframework,thisstudycarriesoutapre-survey,usestheDelphimethod,exploratoryfactoranalysis,validationfactoranalysisandothermethodstotestandamendtheframework.Thesecondpartinvestigatesthecurrentsituationofcollegestudents'digitalliteracy.Takingcollegestudentsacrossthecountryastheresearchobject,225validquestionnairesweredistributedandcollected.SPSS26softwarewasusedtocarryoutnormalitytestandnon-parametrictestonthesampledata,andcombinedwiththeKmeansalgorithm,clusteranalysiswascarriedoutonthecollegestudentgrouptoconstructtheuserportrait.Inordertovisualisethefeaturesoftheuserportrait,afeaturelabelcloudisgeneratedwiththehelpofPython'sWordcloud2moduletooltoclassifyanddiscusstheuserfeatures;thethirdpartproposessuggestionsfortheenhancementofcollegestudents'digitalliteracyinthecontextofgenerativeartificialintelligence.Thedigitalliteracyindicatorsystemforcollegestudentsconstructedinthisstudycontainsfourfirst-levelindicators,namely,knowledgeandability,applicationandinnovation,safetyandresponsibility,andconceptsandattitudes;15second-levelindicators,suchasbasicconcepts,informationaccess,andsafetyawareness,and21third-levelindicators.Afterseveralroundsofpracticalapplicationandvalidation,theframeworkshowsgoodreliability,validityanddifferentiation,andcanbeusedtoevaluatethedigitalliteracylevelofcollegestudents.Basedontheresultsoftheclusteranalysisofthisindicatorsystem,collegestudentusersareclassifiedintofourcategories:matureandstable,developingandimproving,potentiallyparticipating,andinformation-shielding.Thesefourcategoriesofusersshowdifferentcharacteristicsandneedsindigitalliteracy,whichprovidesanimportantreferenceforustofurthercarryouttargetedtrainingandguidance.KEYWORDS：ArtificialIntelligenceGeneratedContent;digitalliteracy;userprofiling;universitystudents;indicatorsystem緒論隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展，生成式人工智能在部分狹義認(rèn)知領(lǐng)域遠(yuǎn)遠(yuǎn)超越人類(lèi)，成為知識(shí)生產(chǎn)和傳播的新生力量REF_Ref22354\r\h[1]PAGEREF_Ref22354\h，它不僅極大地推動(dòng)了知識(shí)生產(chǎn)的效率，還成為了知識(shí)傳播的新動(dòng)力。在這樣的背景下，數(shù)字素養(yǎng)已經(jīng)成為現(xiàn)代社會(huì)中不可或缺的一部分，其中數(shù)字技術(shù)的進(jìn)步高度依賴(lài)數(shù)字化人才REF_Ref22717\r\h[2]。因此，大學(xué)生作為人才儲(chǔ)備庫(kù)的中流砥柱，其數(shù)字素養(yǎng)的培養(yǎng)顯得尤為關(guān)鍵。近年來(lái)，國(guó)內(nèi)外教育領(lǐng)域紛紛認(rèn)識(shí)到這一點(diǎn)，日益強(qiáng)調(diào)大學(xué)生的數(shù)字能力培養(yǎng)和數(shù)字素養(yǎng)教育REF_Ref22740\r\h[3]。為了進(jìn)一步推動(dòng)大學(xué)生數(shù)字素養(yǎng)的提升，教育部發(fā)布的《中國(guó)教育監(jiān)測(cè)與評(píng)價(jià)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)系統(tǒng)2020年版》首次將學(xué)生信息素養(yǎng)達(dá)標(biāo)率納入教育質(zhì)量類(lèi)指標(biāo)，強(qiáng)調(diào)信息技術(shù)對(duì)學(xué)生素養(yǎng)的重要性。2021年中央網(wǎng)絡(luò)安全和信息化委員會(huì)印發(fā)了《提升全民數(shù)字素養(yǎng)與技能行動(dòng)綱要》，明確提出要將大學(xué)生的數(shù)字素養(yǎng)提升作為行業(yè)的核心職責(zé)和要求。因此，構(gòu)建一個(gè)全面、科學(xué)的數(shù)字素養(yǎng)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系顯得至關(guān)重要，不僅可以準(zhǔn)確評(píng)估大學(xué)生的數(shù)字素養(yǎng)現(xiàn)狀，還能為高校和教育部門(mén)提供有力的數(shù)據(jù)支持，以制定更加精準(zhǔn)、有效的培養(yǎng)方案。文獻(xiàn)回顧數(shù)字素養(yǎng)的概念演變可以追溯到20世紀(jì)90年代，1997年P(guān)aulGilster提出“理解并讀懂通過(guò)電腦顯示的各種數(shù)字資源及信息真正含義的能力，簡(jiǎn)稱(chēng)數(shù)字時(shí)代的素養(yǎng)”。2004年以色列學(xué)者Eshet-Alkalai提出的數(shù)字素養(yǎng)概念被描述為有效駕馭數(shù)字環(huán)境所必需的一套關(guān)鍵技能REF_Ref24669\r\h[4]，強(qiáng)調(diào)數(shù)字時(shí)代對(duì)實(shí)時(shí)思維技能的需求，認(rèn)識(shí)到數(shù)字環(huán)境的動(dòng)態(tài)性質(zhì)以及用戶(hù)快速適應(yīng)不斷變化的環(huán)境的必要性。隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及，數(shù)字素養(yǎng)的定義逐漸擴(kuò)展，包括了批判性思維、創(chuàng)造性思維以及反思能力等方面REF_Ref28091\r\h[5]。2015年歐盟(EU)提出數(shù)字素養(yǎng)是指“在工作、就業(yè)、學(xué)習(xí)、休閑以及社會(huì)參與中，有把握地批判和創(chuàng)新性地使用信息技術(shù)的能力REF_Ref28453\r\h[6]”。同年，程萌萌等提出數(shù)字素養(yǎng)指的是“有效地、批判地從一系列來(lái)源中獲取和評(píng)估不同格式信息的能力REF_Ref4342\r\h[12]”。近年來(lái)，隨著人工智能、大數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)等新技術(shù)的發(fā)展，數(shù)字素養(yǎng)的概念又有了新的演變。除了基本的技術(shù)操作能力，數(shù)字素養(yǎng)還包括了對(duì)數(shù)據(jù)的理解和分析能力，以及對(duì)數(shù)字化社會(huì)的認(rèn)識(shí)。同時(shí)，數(shù)字素養(yǎng)也越來(lái)越強(qiáng)調(diào)信息的安全和隱私保護(hù)，以及對(duì)數(shù)字倫理和社會(huì)責(zé)任的認(rèn)識(shí)。2021年我國(guó)中央網(wǎng)絡(luò)安全和信息化委員會(huì)提出“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、分析、創(chuàng)新、安全保障、倫理道德等素質(zhì)與能力的集合。REF_Ref2354\r\h[7]”生成式人工智能是一種人工智能技術(shù)，主要基于機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的方法，旨在讓機(jī)器具備生成內(nèi)容的能力，例如文本、圖像、音頻等。與傳統(tǒng)的人工智能模型相比，生成式人工智能更加注重創(chuàng)造性和創(chuàng)新性，能夠從給定的輸入中生成新的、與輸入相關(guān)的輸出。綜上所述，結(jié)合生成式人工智能的特點(diǎn)，本研究對(duì)數(shù)字素養(yǎng)提出如下定義：“應(yīng)當(dāng)對(duì)生成式人工智能有基本的認(rèn)知，具備恰當(dāng)?shù)氖褂脭?shù)字工具的能力，在學(xué)習(xí)、生活中能夠根據(jù)自己的需求，利用生成式人工智能或其他數(shù)字資源，發(fā)現(xiàn)問(wèn)題，獲取、創(chuàng)造、評(píng)估、管理信息，創(chuàng)新知識(shí)，輔助日常生活和解決專(zhuān)業(yè)問(wèn)題，并且具有一定的安全意識(shí)，能承擔(dān)起相應(yīng)的社會(huì)責(zé)任。”表1數(shù)字素養(yǎng)的代表性概念闡釋提出者年份概念YoramEshet-Alkalai1994年用戶(hù)在數(shù)字環(huán)境中有效運(yùn)用所需的技能REF_Ref24669\r\h[4]PaulGilster1997年理解并讀懂通過(guò)電腦顯示的各種數(shù)字資源及信息真正含義的能力,簡(jiǎn)稱(chēng)數(shù)字時(shí)代的素養(yǎng)REF_Ref2919\r\h[8]美國(guó)圖書(shū)館協(xié)會(huì)（ALA）2012年利用信息與通信技術(shù)檢索、理解、評(píng)價(jià)、創(chuàng)造、交流數(shù)字信息的能力REF_Ref2938\r\h[9]英國(guó)聯(lián)合信息系統(tǒng)委員和(JISC)2013年個(gè)人在數(shù)字社會(huì)中生存、學(xué)習(xí)及工作所需的能力REF_Ref2958\r\h[10]柯平2013年閱讀和理解以超文本或多媒體形式呈現(xiàn)信息條目的能力REF_Ref3647\r\h[11]歐盟(EU)2015年在工作、就業(yè)、學(xué)習(xí)、休閑以及社會(huì)參與中,有把握地批判和創(chuàng)新性地使用信息技術(shù)的能力REF_Ref5260\r\h[6]REF_Ref3069\r\h程萌萌等2015年有效地、批判地從一系列來(lái)源中獲取和評(píng)估不同格式信息的能力REF_Ref4342\r\h[12]國(guó)際圖聯(lián)(IFLA)2017年在高效、有效、合理的情況下最大限度地利用數(shù)字技術(shù),以滿(mǎn)足個(gè)人、社會(huì)和專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域的信息需求REF_Ref3069\r\hREF_Ref3069\r\h[13]聯(lián)合國(guó)教科文組織（UNESCO）2018年利用數(shù)字技術(shù)安全妥善地獲取、管理、理解、集成、交流、評(píng)估和創(chuàng)造信息的能力REF_Ref4627\r\h[14]中央網(wǎng)絡(luò)安全和信息化委員會(huì)2021年數(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、分析、創(chuàng)新、安全保障、倫理道德等素質(zhì)與能力的集合REF_Ref4649\r\h[15]“數(shù)字素養(yǎng)內(nèi)涵豐富，區(qū)分其中不同的結(jié)構(gòu)和層次有助于科學(xué)系統(tǒng)地理解和評(píng)估公民的數(shù)字素養(yǎng)水平”REF_Ref25229\r\h[20]。為了更好地進(jìn)行數(shù)字素養(yǎng)的培養(yǎng)和評(píng)價(jià)，本研究系統(tǒng)整理了國(guó)外數(shù)字素養(yǎng)框架其組成要素，詳見(jiàn)表2。表2國(guó)外數(shù)字素養(yǎng)框架分析名稱(chēng)年份組成要素美國(guó)圖書(shū)館協(xié)(ALA)REF_Ref2938\r\h[9]2012年操作數(shù)字設(shè)備的技能、各種認(rèn)知和技術(shù)技能、數(shù)字交流合作的能力、批判性的認(rèn)知能力、參與并服務(wù)社會(huì)的能力英國(guó)聯(lián)合信息系統(tǒng)委員(JISC)REF_Ref2958\r\h[10]2013年信息與通信技能、學(xué)習(xí)與思辨技能、信息與媒體技能歐盟(EU)digcompREF_Ref5260\r\h[6]2013年信息域：判斷信息能力；交流域：數(shù)字交流能力；內(nèi)容創(chuàng)建域：整合信息能力；安全意識(shí)域：數(shù)字身份保護(hù)能力；問(wèn)題解決域：數(shù)字化手段解決問(wèn)題的能力ISTE學(xué)生標(biāo)準(zhǔn)REF_Ref22923\r\h[18]2016年賦權(quán)的學(xué)習(xí)者、數(shù)字公民、知識(shí)創(chuàng)建者、創(chuàng)新設(shè)計(jì)者、具有計(jì)算思維的思考者、創(chuàng)意溝通者”與“全球合作者”7種角色聯(lián)合國(guó)教科文組織(UNESCO)REF_Ref4627\r\h[14]2018年操作域：數(shù)字設(shè)備操作能力；信息域：數(shù)字內(nèi)容管理能力；交流域：數(shù)字技術(shù)交流能力：內(nèi)容創(chuàng)作域：數(shù)字內(nèi)容創(chuàng)作能力；安全倫理域：設(shè)備、數(shù)據(jù)、隱私保護(hù)能力；問(wèn)題解決域：解決數(shù)字技術(shù)能力；職業(yè)相關(guān)域：特定領(lǐng)域操作的數(shù)字技術(shù)能力DQREF_Ref23260\r\h[19]2019年數(shù)字身份認(rèn)同、數(shù)字使用、數(shù)字安全、數(shù)字安保、數(shù)字情商、數(shù)字交流、數(shù)字掃盲、數(shù)字權(quán)利8個(gè)素養(yǎng)域，每個(gè)素養(yǎng)域的能力劃分為數(shù)字公民、數(shù)字創(chuàng)造力、數(shù)字競(jìng)爭(zhēng)力3個(gè)遞進(jìn)維度美國(guó)圖書(shū)館協(xié)會(huì)（ALA）在2012年提出包括操作數(shù)字設(shè)備的技能、數(shù)字交流合作能力、批判性認(rèn)知能力等方面的數(shù)字素養(yǎng)要素。隨后，英國(guó)聯(lián)合信息系統(tǒng)委員會(huì)（JISC）在2013年包括信息與通信技能、學(xué)習(xí)與思辨技能以及信息與媒體技能等要素，凸顯了數(shù)字素養(yǎng)在信息處理和交流中的重要性。歐盟在2013年提出了digcomp框架，是目前最受認(rèn)可、應(yīng)用最廣泛的數(shù)字素養(yǎng)框架之一，包括信息判斷能力、數(shù)字交流能力、內(nèi)容整合能力、數(shù)字身份保護(hù)能力和數(shù)字化問(wèn)題解決能力等領(lǐng)域。在教育領(lǐng)域，國(guó)際技術(shù)教育協(xié)會(huì)（ISTE）于2016年提出了學(xué)生標(biāo)準(zhǔn)，強(qiáng)調(diào)了學(xué)生在數(shù)字化時(shí)代需要具備的賦權(quán)學(xué)習(xí)者、數(shù)字公民、知識(shí)創(chuàng)建者、創(chuàng)新設(shè)計(jì)者、具有計(jì)算思維的思考者、創(chuàng)意溝通者和全球合作者等七種角色。聯(lián)合國(guó)教科文組織（UNESCO）在2018年提出了包括操作能力、信息管理能力、數(shù)字技術(shù)交流能力、數(shù)字內(nèi)容創(chuàng)作能力、安全倫理能力、數(shù)字技術(shù)問(wèn)題解決能力以及特定領(lǐng)域操作的數(shù)字技術(shù)能力等要素。在我國(guó)，隨著人工智能技術(shù)的興起，針對(duì)不同群體的數(shù)字素養(yǎng)也得到了關(guān)注。包括教師REF_Ref4649\r\h[15]、學(xué)生REF_Ref22841\r\hREF_Ref22821\r\h[16、17、REF_Ref1386\r\h21]、老年人REF_Ref25229\r\h[20]、農(nóng)民REF_Ref1579\r\h[23]、黨政干部REF_Ref1817\r\h[24]等。比如教師數(shù)字素養(yǎng)包括數(shù)字化意識(shí)、數(shù)字技術(shù)知識(shí)與技能、數(shù)字化應(yīng)用、數(shù)字社會(huì)責(zé)任、專(zhuān)業(yè)發(fā)展五個(gè)一級(jí)指標(biāo)，數(shù)字化教學(xué)設(shè)計(jì)、數(shù)字教學(xué)研究、數(shù)字化教學(xué)研究與創(chuàng)新等二級(jí)指標(biāo)。此外，有面向眾多專(zhuān)業(yè)的大學(xué)生數(shù)字素養(yǎng)指標(biāo)體系，比如師范生REF_Ref3117\r\h[25]、財(cái)會(huì)REF_Ref3202\r\h[22]、英語(yǔ)專(zhuān)業(yè)REF_Ref3231\r\h[26]等。財(cái)會(huì)專(zhuān)業(yè)大學(xué)生數(shù)字素養(yǎng)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系包括獨(dú)立指標(biāo)與專(zhuān)業(yè)課程指標(biāo)兩個(gè)方面，具體分為通識(shí)創(chuàng)新素養(yǎng)、財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)課程、審計(jì)課程及其他課程四個(gè)維度。最近幾年，對(duì)人工智能素養(yǎng)的研究也逐漸興起REF_Ref22841\r\h[17]，涵蓋了人工智能態(tài)度與意識(shí)、知識(shí)、能力、思維和倫理等方面。比如高中生人工智能素養(yǎng)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系包括AI知識(shí)、AI技能、AI態(tài)度三個(gè)一級(jí)指標(biāo)，AI基本概念、AI應(yīng)用發(fā)展、AI倫理知識(shí)等二級(jí)指標(biāo)。指標(biāo)構(gòu)建采用的分析方法也有所不同，常用的方法包括文獻(xiàn)內(nèi)容分析法、專(zhuān)家咨詢(xún)、問(wèn)卷調(diào)查法、探索性因子分析等。趙福君等REF_Ref22821\r\h[16]在此基礎(chǔ)上，結(jié)合驗(yàn)證性因子分析的方法，觀測(cè)各潛變量對(duì)其各測(cè)量指標(biāo)的路徑系數(shù)、區(qū)分效度、聚合效度等，判斷指標(biāo)體系的適配程度。并根據(jù)二階高級(jí)模型的路徑系數(shù)來(lái)確定人工智能素養(yǎng)各指標(biāo)體系的權(quán)重；陳璐等REF_Ref9903\r\h[27]采用層次分析法，向同領(lǐng)域的專(zhuān)家發(fā)送了并回收10份有效問(wèn)卷，匯總問(wèn)卷數(shù)據(jù)并計(jì)算平均分、構(gòu)造判斷矩陣，得到各指標(biāo)的權(quán)重。綜上所述，各國(guó)、機(jī)構(gòu)和個(gè)人提出的數(shù)字素養(yǎng)框架雖然在關(guān)注點(diǎn)和要素上存在一定的差異，但都反映了數(shù)字化時(shí)代對(duì)個(gè)體應(yīng)具備的基本能力和素養(yǎng)要求、反映了對(duì)個(gè)體在數(shù)字化環(huán)境中全面發(fā)展的高度重視。隨著數(shù)字化技術(shù)的不斷發(fā)展和社會(huì)需求的變化，數(shù)字素養(yǎng)框架也將繼續(xù)演變和完善，以適應(yīng)新的挑戰(zhàn)和需求。研究目的與意義為了深入探索在數(shù)字化時(shí)代如何培養(yǎng)學(xué)生所需的核心能力，特別是在生成式人工智能廣泛應(yīng)用的大背景下，大學(xué)生的數(shù)字素養(yǎng)水平顯得尤為關(guān)鍵。數(shù)字素養(yǎng)不僅關(guān)乎學(xué)生能否有效利用這一前沿技術(shù)，更是他們適應(yīng)未來(lái)社會(huì)、參與創(chuàng)新發(fā)展的重要基石。當(dāng)前，大學(xué)生的數(shù)字素養(yǎng)現(xiàn)狀呈現(xiàn)出多樣性和復(fù)雜性的特點(diǎn)。一方面，隨著信息技術(shù)的普及，大多數(shù)學(xué)生已經(jīng)具備了一定的數(shù)字技能，如基礎(chǔ)計(jì)算機(jī)操作、網(wǎng)絡(luò)搜索等。但另一方面，面對(duì)生成式人工智能等高級(jí)技術(shù)，許多學(xué)生在認(rèn)知和實(shí)踐層面仍存在明顯的不足。因此，通過(guò)深入研究大學(xué)生的數(shù)字素養(yǎng)現(xiàn)狀，我們能夠更加精準(zhǔn)地識(shí)別存在的問(wèn)題和短板，有效培養(yǎng)大學(xué)生的數(shù)字素養(yǎng)，特別是針對(duì)生成式人工智能領(lǐng)域的認(rèn)知能力和實(shí)踐技能的提升，幫助學(xué)生更好地適應(yīng)數(shù)字化時(shí)代的發(fā)展需求，增強(qiáng)他們的創(chuàng)新能力和競(jìng)爭(zhēng)力。這不僅有助于學(xué)生的個(gè)人成長(zhǎng)和發(fā)展，也為國(guó)家培養(yǎng)更多具備高數(shù)字素養(yǎng)的優(yōu)秀人才，推動(dòng)數(shù)字社會(huì)持續(xù)健康發(fā)展。當(dāng)前，生成式人工智能技術(shù)日新月異，其教育應(yīng)用也愈發(fā)受到重視，各國(guó)紛紛將人工智能人才儲(chǔ)備納入國(guó)家發(fā)展戰(zhàn)略。大學(xué)生作為未來(lái)社會(huì)的主力軍和創(chuàng)新力量，他們的數(shù)字素養(yǎng)，特別是在生成式人工智能領(lǐng)域的素養(yǎng)，對(duì)于應(yīng)對(duì)未來(lái)社會(huì)的挑戰(zhàn)具有至關(guān)重要的作用。然而，隨著生成式人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，傳統(tǒng)的數(shù)字素養(yǎng)定義和內(nèi)涵已不能完全適應(yīng)新時(shí)代的需求，關(guān)于該背景下大學(xué)生應(yīng)具備怎樣的數(shù)字素養(yǎng)，理論界的研究尚處于探索階段，尚未形成系統(tǒng)性認(rèn)識(shí)。因此，深入研究大學(xué)生數(shù)字素養(yǎng)，不僅可以重新界定數(shù)字素養(yǎng)的內(nèi)涵，還可以為數(shù)字素養(yǎng)的評(píng)估和提升提供理論支撐，從而推動(dòng)大學(xué)生數(shù)字素養(yǎng)教育的科學(xué)化和規(guī)范化發(fā)展。在實(shí)踐層面，首先，本研究為教育工作者提供了明確的培養(yǎng)和評(píng)價(jià)方向。通過(guò)深入剖析數(shù)字素養(yǎng)的內(nèi)涵和構(gòu)成，為教師們提供了一套系統(tǒng)、科學(xué)的數(shù)字素養(yǎng)培養(yǎng)框架和評(píng)價(jià)體系。這不僅滿(mǎn)足了他們?cè)趯?shí)際教學(xué)中對(duì)大學(xué)生數(shù)字素養(yǎng)進(jìn)行精準(zhǔn)培養(yǎng)和評(píng)價(jià)的需求，也為他們提供了可操作的教學(xué)指導(dǎo)和評(píng)價(jià)工具，有助于提升教學(xué)質(zhì)量和效果。其次，提高大學(xué)生數(shù)字素養(yǎng)對(duì)于他們的個(gè)人發(fā)展和社會(huì)進(jìn)步都具有重要意義。在數(shù)字化時(shí)代，數(shù)字素養(yǎng)已成為個(gè)體適應(yīng)社會(huì)和實(shí)現(xiàn)個(gè)人價(jià)值的關(guān)鍵因素。具備高數(shù)字素養(yǎng)的大學(xué)生能夠更好地適應(yīng)數(shù)字化時(shí)代的工作和生活環(huán)境，利用信息技術(shù)高效獲取信息、處理問(wèn)題和交流合作，從而提高自身的競(jìng)爭(zhēng)力和適應(yīng)能力。此外，高數(shù)字素養(yǎng)還有助于大學(xué)生更好地理解和運(yùn)用生成式人工智能等先進(jìn)技術(shù)。他們可以通過(guò)學(xué)習(xí)掌握相關(guān)技能，參與到人工智能技術(shù)的研發(fā)和應(yīng)用中，推動(dòng)科技創(chuàng)新和社會(huì)進(jìn)步。這不僅有助于大學(xué)生個(gè)人的職業(yè)發(fā)展，也為社會(huì)培養(yǎng)了一批具備創(chuàng)新精神和實(shí)踐能力的高素質(zhì)人才。研究創(chuàng)新點(diǎn)在研究視角方面，本研究將大學(xué)生數(shù)字素養(yǎng)置于當(dāng)前生成式人工智能的背景下進(jìn)行探討。隨著生成式人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展，其對(duì)大學(xué)生數(shù)字素養(yǎng)的要求也在不斷提升。本研究正是基于這一前沿視角，旨在揭示生成式人工智能與大學(xué)生數(shù)字素養(yǎng)之間的內(nèi)在聯(lián)系，為提升大學(xué)生的數(shù)字素養(yǎng)水平提供新的思路和方法。在研究方法方面，與已有研究主要偏重于理論層面的探討相比，本研究更加注重實(shí)證研究的價(jià)值。采用問(wèn)卷調(diào)查法和用戶(hù)畫(huà)像法，不僅使研究結(jié)果更加客觀、準(zhǔn)確，還為我們提供了更多關(guān)于大學(xué)生數(shù)字素養(yǎng)現(xiàn)狀的實(shí)際證據(jù)。研究思路本文的研究思路如下：第一階段指標(biāo)體系構(gòu)建，首先，調(diào)研現(xiàn)有文獻(xiàn)中關(guān)于數(shù)字素養(yǎng)的定義和框架，結(jié)合生成式人工智能的特點(diǎn)，定義大學(xué)生數(shù)字素養(yǎng)概念，并初步構(gòu)建適用于大學(xué)生的數(shù)字素養(yǎng)評(píng)估體系。其次，使用德?tīng)柗品?，通過(guò)發(fā)放專(zhuān)家咨詢(xún)問(wèn)卷，邀請(qǐng)相關(guān)領(lǐng)域的專(zhuān)家對(duì)構(gòu)建的評(píng)估體系進(jìn)行合適性評(píng)定并提出修改意見(jiàn)。此外，采用問(wèn)卷調(diào)查的方法，預(yù)發(fā)問(wèn)卷。對(duì)回收到的數(shù)據(jù)進(jìn)行探索性因子分析，檢驗(yàn)信效度，使用主成分分析法。根據(jù)因子旋轉(zhuǎn)結(jié)果對(duì)指標(biāo)體系進(jìn)行修改和完善，構(gòu)建出最終的大學(xué)生數(shù)字素養(yǎng)框架。最后，對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行聚合效度分析與區(qū)分效度分析，并重新檢驗(yàn)信度，驗(yàn)證指標(biāo)結(jié)構(gòu)的合理性。第二階段現(xiàn)狀調(diào)研，面向全國(guó)大學(xué)生發(fā)放問(wèn)卷。首先，對(duì)樣本進(jìn)行基本描述性統(tǒng)計(jì)，從性別、學(xué)歷、年級(jí)、學(xué)科門(mén)類(lèi)四個(gè)角度入手，統(tǒng)計(jì)人數(shù)與所占比例，分析人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征。其次，計(jì)算樣本在各個(gè)一級(jí)指標(biāo)上得分的平均值、標(biāo)準(zhǔn)差等，掌握大學(xué)生數(shù)字素養(yǎng)的總體情況。此外，根據(jù)參與調(diào)查的大學(xué)生的性別、學(xué)歷、年級(jí)、學(xué)科門(mén)類(lèi)等信息，將數(shù)據(jù)進(jìn)行分組，采用正態(tài)性檢驗(yàn)、兩個(gè)獨(dú)立樣本非參數(shù)檢驗(yàn)（Mann-Whitneytest）和多個(gè)獨(dú)立樣本非參數(shù)檢驗(yàn)（Kruskal-Wallistest）等方法比較不同群體之間的數(shù)字素養(yǎng)水平差異。并基于聚類(lèi)分析構(gòu)建用戶(hù)畫(huà)像，對(duì)用戶(hù)群體分類(lèi)，揭示不同群體的特點(diǎn)和需求。第三階段提升策略提出，根據(jù)不同類(lèi)型的用戶(hù)提出針對(duì)性大學(xué)生數(shù)字素養(yǎng)提升策略。圖1研究思路圖研究方法文獻(xiàn)研究法是一種通過(guò)搜集、整理和分析已有文獻(xiàn)資料，以探究某一特定問(wèn)題或領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀、發(fā)展歷程和未來(lái)趨勢(shì)。在本研究中，我們充分利用了中國(guó)知網(wǎng)、維普、萬(wàn)方等權(quán)威數(shù)據(jù)庫(kù)，結(jié)合相關(guān)政策文件，來(lái)獲取研究資料。通過(guò)對(duì)國(guó)內(nèi)外研究者的研究?jī)?nèi)容與觀點(diǎn)進(jìn)行梳理，明確相關(guān)概念，整合確立了本研究的研究框架，指導(dǎo)后續(xù)研究的開(kāi)展。問(wèn)卷調(diào)查法是一種通過(guò)發(fā)放統(tǒng)一設(shè)計(jì)的問(wèn)卷，向特定對(duì)象收集數(shù)據(jù)和信息的研究方法。這種方法旨在通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化的問(wèn)題，系統(tǒng)地了解被調(diào)查者的觀點(diǎn)、態(tài)度或知識(shí)狀況，進(jìn)而揭示特定問(wèn)題或現(xiàn)象的本質(zhì)和規(guī)律。本研究基于文獻(xiàn)研究結(jié)果編制了《生成式人工智能背景下大學(xué)生數(shù)字素養(yǎng)調(diào)查問(wèn)卷》，面向大學(xué)生群體發(fā)放，得到樣本數(shù)據(jù)。通過(guò)分析不僅可以判斷評(píng)價(jià)工具是否可靠，還能反映大學(xué)生群體數(shù)字素養(yǎng)現(xiàn)狀。德?tīng)柗品ㄊ且环N專(zhuān)家咨詢(xún)方法，旨在通過(guò)多輪匿名調(diào)查和反饋的方式，最終達(dá)成對(duì)某一問(wèn)題或方案的一致性意見(jiàn)。通過(guò)邀請(qǐng)相關(guān)領(lǐng)域?qū)＜姨顚?xiě)咨詢(xún)問(wèn)卷，對(duì)指標(biāo)體系的合適性進(jìn)行判定并得到相應(yīng)的修改意見(jiàn)。根據(jù)問(wèn)卷結(jié)果，對(duì)初步構(gòu)建的大學(xué)生數(shù)字素養(yǎng)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系進(jìn)行修正和完善，確保評(píng)價(jià)指標(biāo)的適切性和合理性。利用統(tǒng)計(jì)分析軟件SPSS26，為了確保分析的準(zhǔn)確性和可靠性，我們首先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了正態(tài)性檢驗(yàn)。正態(tài)性檢驗(yàn)是統(tǒng)計(jì)分析中常用的一種方法，用于判斷數(shù)據(jù)是否符合正態(tài)分布。根據(jù)正態(tài)性檢驗(yàn)的結(jié)果，選擇采用參數(shù)檢驗(yàn)或非參數(shù)檢驗(yàn)的方法對(duì)回收的問(wèn)卷數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，分析大學(xué)生數(shù)字素養(yǎng)現(xiàn)狀進(jìn)行總體水平和不同群體的差異性水平。通過(guò)將用戶(hù)的人口統(tǒng)計(jì)特征數(shù)據(jù)、指標(biāo)數(shù)據(jù)等進(jìn)行標(biāo)簽聚類(lèi)處理,將大學(xué)生用戶(hù)分為不同類(lèi)型的用戶(hù)群體,揭示了各類(lèi)型用戶(hù)的需求特征和偏好,以便為各類(lèi)用戶(hù)提供更具針對(duì)性的提升策略，滿(mǎn)足大學(xué)生用戶(hù)的個(gè)性化需求。AIGC背景下大學(xué)生數(shù)字素養(yǎng)的指標(biāo)體系構(gòu)建指標(biāo)體系的初步構(gòu)建結(jié)合文獻(xiàn)研究結(jié)果，對(duì)國(guó)內(nèi)外各種數(shù)字素養(yǎng)框架的一級(jí)指標(biāo)進(jìn)行提取與整合，將一級(jí)指標(biāo)內(nèi)涵相似的歸為一類(lèi)。如表3所示。表3大學(xué)生數(shù)字素養(yǎng)指標(biāo)研究框架來(lái)源認(rèn)知與態(tài)度知識(shí)與技能應(yīng)用與創(chuàng)新安全與責(zé)任美國(guó)圖書(shū)館協(xié)(ALA)REF_Ref2938\r\h√√√√英國(guó)聯(lián)合信息系統(tǒng)委員(JISC)√√歐盟的《歐盟公民數(shù)字素養(yǎng)框架》√√√國(guó)際教育技術(shù)協(xié)會(huì)（簡(jiǎn)稱(chēng)ISTE）的ISTE學(xué)生標(biāo)準(zhǔn)（2016）√√√聯(lián)合國(guó)教科文組織的《數(shù)字素養(yǎng)全球框架》√√√DQ√√√教師數(shù)字素養(yǎng)√√√√中學(xué)生人工智能素養(yǎng)評(píng)價(jià)指標(biāo)構(gòu)建√√√√高中生人工智能素養(yǎng)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建研究√√√√大學(xué)生數(shù)字素養(yǎng)框架構(gòu)建研究√√√結(jié)合生成式人工智能的特點(diǎn)，初步構(gòu)建指標(biāo)體系。包含認(rèn)知與態(tài)度、知識(shí)與技能、應(yīng)用與創(chuàng)新、安全與責(zé)任4個(gè)一級(jí)指標(biāo)，13個(gè)二級(jí)指標(biāo)，20個(gè)三級(jí)指標(biāo)，如表4所示。表4大學(xué)生數(shù)字素養(yǎng)框架Ⅰ一級(jí)指標(biāo)

（4個(gè)）二級(jí)指標(biāo)

（13個(gè)）三級(jí)指標(biāo)

（20個(gè)）認(rèn)知與態(tài)度基本概念1.了解生成式人工智能及其相關(guān)概念的定義2.了解生成式人工智能的特點(diǎn)及其發(fā)展歷程軟件工具3.了解可提供生成式人工智能服務(wù)的常用平臺(tái)與工具使用意愿4.認(rèn)可生成式人工智能在學(xué)習(xí)科研與日常生活中的使用價(jià)值5.愿意在學(xué)習(xí)生活中主動(dòng)學(xué)習(xí)并使用生成式人工智能資源和設(shè)備知識(shí)與技能技術(shù)原理6.了解生成式人工智能的技術(shù)原理及相關(guān)模型算法基礎(chǔ)操作7.能夠注冊(cè)并登錄生成式人工智能平臺(tái)與工具8.能夠熟練使用生成式人工智能工具并實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)操作功能信息獲取9.能夠根據(jù)自身需求選擇并使用合適的生成式人工智能工具10.能夠通過(guò)合理提問(wèn)使生成式人工智能返回需要的答案信息信息管理11.能夠利用生成式人工智能對(duì)獲取到的信息進(jìn)行科學(xué)組織、處理與存儲(chǔ)信息評(píng)估12.能夠識(shí)別生成式人工智能提供的數(shù)字內(nèi)容是否健康，并分辨信息真?zhèn)螒?yīng)用與創(chuàng)新問(wèn)題解決13.能夠利用生成式人工智能去分析和解決學(xué)科專(zhuān)業(yè)或日常生活中遇到的問(wèn)題實(shí)踐創(chuàng)新14.能夠?qū)⑸墒饺斯ぶ悄芴峁┑臄?shù)字內(nèi)容融入自身知識(shí)體系，提出新知識(shí)或新方法融合發(fā)展15.能夠積極主動(dòng)地關(guān)注學(xué)科專(zhuān)業(yè)與生成式人工智能的融合發(fā)展，保持與時(shí)俱進(jìn)的學(xué)習(xí)態(tài)度安全與責(zé)任安全意識(shí)16.了解生成式人工智能工具的信息安全保障措施，具有一定的安全意識(shí)17.能夠在使用生成式人工智能時(shí)做好個(gè)人信息與隱私數(shù)據(jù)的管理與保護(hù)社會(huì)責(zé)任18.能夠正確認(rèn)識(shí)生成式人工智能對(duì)社會(huì)帶來(lái)的積極或消極影響19.能夠遵守生成式人工智能相關(guān)法律法規(guī)，并愿意承擔(dān)相應(yīng)的法律責(zé)任20.能夠在倫理道德允許的范圍內(nèi)正確使用生成式人工智能，履行對(duì)社會(huì)的責(zé)任基于德?tīng)柗品ǖ闹笜?biāo)體系修正根據(jù)初步構(gòu)建的指標(biāo)體系，編制專(zhuān)家咨詢(xún)問(wèn)卷，包括大學(xué)生數(shù)字素養(yǎng)指標(biāo)的合適性評(píng)定和專(zhuān)家基本情況兩個(gè)部分。在問(wèn)卷開(kāi)頭展示了數(shù)字素養(yǎng)框架并對(duì)各指標(biāo)含義進(jìn)行了簡(jiǎn)要介紹。此外，指標(biāo)合適性評(píng)定采用了李克特五級(jí)量表形式，將合適程度分為“很不符合”、“不符合”、“一般”、“符合”、“很符合”5個(gè)等級(jí)。向同領(lǐng)域?qū)＜野l(fā)放該問(wèn)卷，共回收12份有效問(wèn)卷。參照專(zhuān)家意見(jiàn)對(duì)指標(biāo)體系進(jìn)行修改完善。在基本概念維度，部分專(zhuān)家認(rèn)為基本概念所占比重過(guò)高，專(zhuān)家1提出“不需要完全了解概念，有的人可能用的很好，但不了解概念?？梢赃m當(dāng)降低權(quán)重，或改成初步了解”；專(zhuān)家2提出“建議將基本概念的兩個(gè)三級(jí)指標(biāo)合并為一條。了解基本概念和特點(diǎn)即可”；專(zhuān)家3提出“弱化這部分權(quán)重”。針對(duì)此類(lèi)意見(jiàn)，本研究降低了基本概念的比重，將其對(duì)應(yīng)的兩個(gè)三級(jí)指標(biāo)縮減整合為“了解生成式人工智能及其相關(guān)概念的定義與特點(diǎn)”。在使用意愿維度，專(zhuān)家4提出“建議增加‘使用意愿’的比重，可拆分成為2個(gè)指標(biāo)，更好地體現(xiàn)‘態(tài)度’這個(gè)維度”；專(zhuān)家5提出“是‘使用意愿’還是‘使用意圖’？這兩個(gè)概念感覺(jué)不是一個(gè)意思”。針對(duì)此類(lèi)意見(jiàn)，結(jié)合使用意愿與使用意圖的定義，本研究維持使用意愿的指標(biāo)名稱(chēng)，將其中“認(rèn)可生成式人工智能在學(xué)習(xí)科研與日常生活中的使用價(jià)值”的三級(jí)指標(biāo)移動(dòng)到新增加的觀念認(rèn)同的二級(jí)指標(biāo)中，增加了態(tài)度的比重。在知識(shí)與技能維度，結(jié)合專(zhuān)家6“（1）技術(shù)原理部分建議放到第1部分，我認(rèn)為“認(rèn)知”中包含知識(shí)。第2部分去掉（1）之后可以稱(chēng)為“技巧與能力”的意見(jiàn)，將“知識(shí)與技能”維度中的技術(shù)原理移動(dòng)到“認(rèn)知與態(tài)度”維度，并將“知識(shí)與技能”維度修改為“技巧與能力”。專(zhuān)家7提出“知識(shí)與技能是只在意應(yīng)用，不關(guān)心開(kāi)發(fā)能力嗎？”針對(duì)該意見(jiàn)，本研究在該維度新增“編程開(kāi)發(fā)”的二級(jí)指標(biāo)，其對(duì)應(yīng)的兩個(gè)三級(jí)指標(biāo)分別為“能夠調(diào)用生成式人工智能相關(guān)軟件提供的開(kāi)發(fā)接口”、“能夠利用已有生成式人工智能模型進(jìn)行二次開(kāi)發(fā)與功能擴(kuò)展”。在使用意愿維度，專(zhuān)家8提出“此處可能還需包含對(duì)信息質(zhì)量的評(píng)估”、專(zhuān)家9提出“信息評(píng)估還應(yīng)包括：能夠判斷生成式人工智能提供的答案是否科學(xué)、合理”。結(jié)合此類(lèi)意見(jiàn)，將信息評(píng)估對(duì)應(yīng)的三級(jí)指標(biāo)修改為“能夠分辨生成式人工智能提供信息的真?zhèn)?，并評(píng)估其質(zhì)量與科學(xué)合理性”。同時(shí)，二級(jí)指標(biāo)中新增“問(wèn)題識(shí)別”，其對(duì)應(yīng)的三級(jí)指標(biāo)為“能夠準(zhǔn)確識(shí)別日常生活或?qū)W習(xí)科研中哪些問(wèn)題可以用生成式人工智能輔助解決”。綜上所述，構(gòu)建大學(xué)生數(shù)字素養(yǎng)框架Ⅱ，包括認(rèn)知與態(tài)度、技巧與能力、應(yīng)用與創(chuàng)新、安全與責(zé)任4個(gè)一級(jí)指標(biāo)，16個(gè)二級(jí)指標(biāo)，23個(gè)三級(jí)指標(biāo)，如表5所示。表5大學(xué)生數(shù)字素養(yǎng)框架Ⅱ一級(jí)指標(biāo)

（4個(gè)）二級(jí)指標(biāo)

（16個(gè)）三級(jí)指標(biāo)

（23個(gè)）認(rèn)知與態(tài)度基本概念1.了解生成式人工智能及其相關(guān)概念的定義與特點(diǎn)技術(shù)原理2.了解生成式人工智能的技術(shù)原理及相關(guān)模型算法軟件工具3.了解可提供生成式人工智能服務(wù)的常用平臺(tái)、工具4.了解生成式人工智能相關(guān)軟件工具的常見(jiàn)應(yīng)用場(chǎng)景或領(lǐng)域觀念認(rèn)同5.能夠正確認(rèn)識(shí)生成式人工智能應(yīng)用過(guò)程中可能產(chǎn)生的積極或消極影響6.認(rèn)可生成式人工智能在學(xué)習(xí)科研與日常生活中的使用價(jià)值使用意愿7.愿意在學(xué)習(xí)生活中主動(dòng)學(xué)習(xí)并使用生成式人工智能資源和設(shè)備技巧與能力基礎(chǔ)操作8.能夠注冊(cè)并登錄生成式人工智能平臺(tái)與工具9.能夠熟練使用生成式人工智能工具并實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)操作功能編程開(kāi)發(fā)10.能夠調(diào)用生成式人工智能相關(guān)軟件提供的開(kāi)發(fā)接口11.能夠利用已有生成式人工智能模型進(jìn)行二次開(kāi)發(fā)與功能擴(kuò)展信息獲取12.能夠根據(jù)自身需求選擇并使用合適的生成式人工智能工具13.能夠通過(guò)合理提問(wèn)使生成式人工智能返回需要的答案信息信息管理14.能夠利用生成式人工智能對(duì)獲取到的信息進(jìn)行科學(xué)組織、處理與存儲(chǔ)信息評(píng)估15.能夠分辨生成式人工智能提供信息的真?zhèn)?，并評(píng)估其質(zhì)量與科學(xué)合理性應(yīng)用與創(chuàng)新問(wèn)題識(shí)別16.能夠準(zhǔn)確識(shí)別日常生活或?qū)W習(xí)科研中哪些問(wèn)題可以用生成式人工智能輔助解決問(wèn)題解決17.能夠利用生成式人工智能去分析和解決日常生活或?qū)W科專(zhuān)業(yè)中遇到的問(wèn)題前沿追蹤18.能夠積極主動(dòng)地關(guān)注學(xué)科專(zhuān)業(yè)與生成式人工智能的融合發(fā)展，保持與時(shí)俱進(jìn)的學(xué)習(xí)態(tài)度知識(shí)創(chuàng)新19.能夠?qū)⑸墒饺斯ぶ悄芴峁┑臄?shù)字內(nèi)容融入自身知識(shí)體系，提出新知識(shí)或新方法安全與責(zé)任安全意識(shí)20.了解生成式人工智能工具的信息安全保障措施，具有一定的安全意識(shí)21.能夠在使用生成式人工智能時(shí)做好個(gè)人信息與隱私數(shù)據(jù)的管理與保護(hù)社會(huì)責(zé)任22.能夠遵守生成式人工智能相關(guān)法律法規(guī)，并愿意承擔(dān)相應(yīng)的法律責(zé)任23.能夠在倫理道德允許的范圍內(nèi)正確使用生成式人工智能，履行對(duì)社會(huì)的責(zé)任基于問(wèn)卷調(diào)研的指標(biāo)體系驗(yàn)證基于大學(xué)生數(shù)字素養(yǎng)框架Ⅱ創(chuàng)建調(diào)查問(wèn)卷，問(wèn)卷共分為兩部分：第一部分為大學(xué)生的基本信息，包括性別、學(xué)歷、年級(jí)、學(xué)科門(mén)類(lèi)等；第二部分為基于大學(xué)生數(shù)字素養(yǎng)評(píng)價(jià)指標(biāo)設(shè)計(jì)的量表，采用李克特五級(jí)量表的形式，提供“很不符合”、“不符合”、“一般”、“符合”、“很符合”五個(gè)選項(xiàng)，并分別按照1-5分的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行賦值。此外，我們?cè)诹勘碇刑匾庠O(shè)置了一道檢測(cè)題“這一項(xiàng)請(qǐng)選擇：很不符合”，旨在檢驗(yàn)受訪者在填寫(xiě)問(wèn)卷時(shí)的專(zhuān)注度和認(rèn)真程度，以確保收集到的數(shù)據(jù)真實(shí)可靠。本次調(diào)查面向全國(guó)的大學(xué)生群體，預(yù)先發(fā)放59份問(wèn)卷。在收集回來(lái)的問(wèn)卷中，根據(jù)以下原則進(jìn)行了嚴(yán)格的篩選：①確保量表題中的檢測(cè)項(xiàng)被正確選擇；②剔除那些除檢測(cè)項(xiàng)外所有題項(xiàng)都選擇同一選項(xiàng)的無(wú)效問(wèn)卷，例如全部選擇“很不符合”或“很符合”的。經(jīng)過(guò)篩選，我們最終獲得了50份有效樣本。使用SPSS軟件對(duì)樣本進(jìn)行信效度檢驗(yàn)。信度檢驗(yàn)結(jié)果如表6所示，各一級(jí)指標(biāo)的Cronbach’sα均大于0.7，說(shuō)明工具的信度良好。經(jīng)過(guò)效度檢驗(yàn)，得到KMO值為0.909>0.9，巴特利特球形檢驗(yàn)對(duì)應(yīng)的P值為0.000<0.05，說(shuō)明該數(shù)據(jù)通過(guò)檢驗(yàn)、適合開(kāi)展因子分析。表6信度分析一級(jí)指標(biāo)Cronbach’sα認(rèn)知與態(tài)度（Q1~Q7）0.846技巧與能力（Q8~Q15）0.877應(yīng)用與創(chuàng)新（Q16~Q19）0.821安全與責(zé)任（Q20~Q23）0.770在因子提取過(guò)程中，我們采用主成分分析法，從多個(gè)變量中提取出少數(shù)幾個(gè)綜合因子。為了使提取的因子更具解釋性，采用Kaiser標(biāo)準(zhǔn)化的最大方差法進(jìn)行因子旋轉(zhuǎn)。最終，從數(shù)據(jù)中成功提取出了4個(gè)公因子。這4個(gè)公因子的累積方差解釋率達(dá)到了62.973%，超過(guò)了60%，說(shuō)明這些因子能夠較好地代表原始數(shù)據(jù)的大部分信息，因子分析的整體提取效果良好。根據(jù)旋轉(zhuǎn)后的結(jié)果，對(duì)大學(xué)生數(shù)字素養(yǎng)指標(biāo)體系進(jìn)行修正與完善，刪除了Q8、Q18兩道題項(xiàng)，移動(dòng)部分二級(jí)指標(biāo)，重新整合成知識(shí)與能力、觀念與態(tài)度、應(yīng)用與創(chuàng)新、安全與責(zé)任四個(gè)一級(jí)指標(biāo)，15個(gè)二級(jí)指標(biāo)，21個(gè)三級(jí)指標(biāo)。提高了整個(gè)框架的結(jié)構(gòu)效度和解釋性，確定最終版大學(xué)生數(shù)字素養(yǎng)框架，如表7所示。表7大學(xué)生數(shù)字素養(yǎng)框架Ⅲ一級(jí)指標(biāo)

（4個(gè)）二級(jí)指標(biāo)

（15個(gè)）三級(jí)指標(biāo)

（21個(gè)）知識(shí)與能力基本概念1.了解生成式人工智能及其相關(guān)概念的定義與特點(diǎn)技術(shù)原理2.了解生成式人工智能的技術(shù)原理及相關(guān)模型算法軟件工具3.了解可提供生成式人工智能服務(wù)的常用平臺(tái)、工具4.了解生成式人工智能相關(guān)軟件工具的常見(jiàn)應(yīng)用場(chǎng)景或領(lǐng)域12.能夠根據(jù)自身需求選擇并使用合適的生成式人工智能工具基礎(chǔ)操作9.能夠熟練使用生成式人工智能工具并實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)操作功能編程開(kāi)發(fā)10.能夠調(diào)用生成式人工智能相關(guān)軟件提供的開(kāi)發(fā)接口11.能夠利用已有生成式人工智能模型進(jìn)行二次開(kāi)發(fā)與功能擴(kuò)展應(yīng)用與創(chuàng)新信息獲取13.能夠通過(guò)合理提問(wèn)使生成式人工智能返回需要的答案信息信息管理14.能夠利用生成式人工智能對(duì)獲取到的信息進(jìn)行科學(xué)組織、處理與存儲(chǔ)信息評(píng)估15.能夠分辨生成式人工智能提供信息的真?zhèn)危⒃u(píng)估其質(zhì)量與科學(xué)合理性問(wèn)題識(shí)別16.能夠準(zhǔn)確識(shí)別日常生活或?qū)W習(xí)科研中哪些問(wèn)題可以用生成式人工智能輔助解決問(wèn)題解決17.能夠利用生成式人工智能去分析和解決日常生活或?qū)W科專(zhuān)業(yè)中遇到的問(wèn)題知識(shí)創(chuàng)新19.能夠?qū)⑸墒饺斯ぶ悄芴峁┑臄?shù)字內(nèi)容融入自身知識(shí)體系，提出新知識(shí)或新方法安全與責(zé)任安全意識(shí)20.了解生成式人工智能工具的信息安全保障措施，具有一定的安全意識(shí)21.能夠在使用生成式人工智能時(shí)做好個(gè)人信息與隱私數(shù)據(jù)的管理與保護(hù)社會(huì)責(zé)任22.能夠遵守生成式人工智能相關(guān)法律法規(guī)，并愿意承擔(dān)相應(yīng)的法律責(zé)任23.能夠在倫理道德允許的范圍內(nèi)正確使用生成式人工智能，履行對(duì)社會(huì)的責(zé)任觀念與態(tài)度觀念認(rèn)同5.能夠正確認(rèn)識(shí)生成式人工智能應(yīng)用過(guò)程中可能產(chǎn)生的積極或消極影響6.認(rèn)可生成式人工智能在學(xué)習(xí)科研與日常生活中的使用價(jià)值使用意愿7.愿意在學(xué)習(xí)生活中主動(dòng)學(xué)習(xí)并使用生成式人工智能資源和設(shè)備為了進(jìn)一步驗(yàn)證和明確因子結(jié)構(gòu)的合理性，本文運(yùn)用AMOS對(duì)保留下的21題進(jìn)行區(qū)分效度分析和聚合效度分析。在模型構(gòu)建過(guò)程中，根據(jù)理論假設(shè)和實(shí)際情況，設(shè)置4個(gè)潛變量、21個(gè)觀測(cè)變量和21個(gè)殘差變量。模型運(yùn)算結(jié)果顯示，知識(shí)與能力、應(yīng)用與創(chuàng)新、安全與責(zé)任、觀念與態(tài)度的AVE值分別為0.901、0.875、0.775、0.728均大于0.5，表明這些潛變量能夠很好地解釋其對(duì)應(yīng)的觀測(cè)變量的變異。同時(shí)，這些潛變量的組合信度（CR）也均大于0.7，進(jìn)一步證明了模型聚合效度良好。為了評(píng)估模型的區(qū)分效度，計(jì)算各一級(jí)指標(biāo)的AVE平方根，并將其與指標(biāo)間的相關(guān)系數(shù)進(jìn)行了比較，如表8所示。各一級(jí)指標(biāo)的AVE平方根均大于指標(biāo)間的相關(guān)系數(shù)，說(shuō)明該模型各維度之間存在明顯的區(qū)分效度，即各潛變量在概念上是相互獨(dú)立的，能夠區(qū)分不同的信息。表8區(qū)分效度一級(jí)指標(biāo)知識(shí)與能力應(yīng)用與創(chuàng)新安全與責(zé)任觀念與態(tài)度知識(shí)與能力0.949應(yīng)用與創(chuàng)新0.754***0.936安全與責(zé)任0.371***0.530***0.880觀念與態(tài)度0.509***0.608***0.684***0.853（注：***p<0.001，**p<0.01，*p<0.05）對(duì)修改過(guò)后的指標(biāo)體系重新進(jìn)行信度檢驗(yàn)，結(jié)果如表9所示，各一級(jí)指標(biāo)的Cronbach’sα均大于0.7，說(shuō)明工具的信度良好。表9信度分析一級(jí)指標(biāo)Cronbach’sα知識(shí)與能力（Q1~Q4、Q9~Q12）0.901應(yīng)用與創(chuàng)新（Q13~Q19）0.872安全與責(zé)任（Q20~Q23）0.770觀念與態(tài)度（Q5~Q7）0.719AIGC背景下大學(xué)生數(shù)字素養(yǎng)的現(xiàn)狀調(diào)研結(jié)果問(wèn)卷發(fā)放與樣本特征本研究的被試對(duì)象為全國(guó)各高校的大學(xué)生，通過(guò)問(wèn)卷星平臺(tái)進(jìn)行問(wèn)卷調(diào)查，共發(fā)放并回收問(wèn)卷344份，根據(jù)篩選原則剔除無(wú)效問(wèn)卷后，獲得225份有效樣本，問(wèn)卷的有效率為65.4%。樣本的基本信息如表10所示。表10樣本基本信息分布表（N=225）統(tǒng)計(jì)因素選項(xiàng)人數(shù)百分比性別男2712.0%女19888.0%學(xué)歷本科18883.6%碩博3314.6%其他41.8%年級(jí)（大學(xué)本科）一年級(jí)84.26%二年級(jí)3619.15%三年級(jí)4222.34%四年級(jí)10053.19%其他21.06%學(xué)科門(mén)類(lèi)人文社科類(lèi)14664.89%理工類(lèi)3616.00%農(nóng)學(xué)20.89%醫(yī)學(xué)3616.00%其他52.22%樣本中男性和女性分別為27人和198人，占比12.0%88.0%。在學(xué)歷層次上，本科生188人，占比為83.6%，碩博研究生共33人，占比14.6%，其他占比1.8%。從大學(xué)本科生中的年級(jí)特征來(lái)看，四年級(jí)的樣本數(shù)最多，為100人，占比53.19%，二三年級(jí)分別占比19.15%、22.34%。在學(xué)科背景方面，參與調(diào)查的樣本主要來(lái)自人文社科類(lèi)，共146人，占比64.89%，醫(yī)學(xué)、理工類(lèi)樣本均為36人，占比16.00%。大學(xué)生數(shù)字素養(yǎng)的總體情況圖2大學(xué)生數(shù)字素養(yǎng)整體情況根據(jù)圖2，我們可以從整體上認(rèn)知大學(xué)生數(shù)字素養(yǎng)的情況。首先，從四個(gè)一級(jí)指標(biāo)的均值來(lái)看，它們都處于3-4分之間，這表明大學(xué)生在數(shù)字素養(yǎng)的各個(gè)方面都具備一定的基礎(chǔ)水平。同時(shí)，各指標(biāo)之間的標(biāo)準(zhǔn)差都處于0.8-1.2之間，說(shuō)明大學(xué)生在這些指標(biāo)上的得分分布相對(duì)均勻，沒(méi)有出現(xiàn)極端差異。綜合以上兩點(diǎn)，我們可以認(rèn)為大學(xué)生數(shù)字素養(yǎng)的總體水平是良好的。進(jìn)一步分析各一級(jí)指標(biāo)的具體情況，我們發(fā)現(xiàn)“觀念與態(tài)度”的均值最高，達(dá)到了3.97分。這意味著大學(xué)生對(duì)生成式人工智能持有較為積極的態(tài)度，他們?cè)谑褂眠^(guò)程中具有一定的安全和責(zé)任意識(shí)。然而，在另一方面，“知識(shí)與能力”的均值最低，僅為3.04分。這表明大學(xué)生在數(shù)字知識(shí)基礎(chǔ)和工具應(yīng)用與知識(shí)創(chuàng)新方面的能力相對(duì)薄弱。同時(shí)，該指標(biāo)對(duì)應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)差最大，為1.15分，說(shuō)明大學(xué)生在這一方面的得分分布較為離散，存在較大的個(gè)體差異。因此，在未來(lái)的數(shù)字素養(yǎng)教育中，應(yīng)當(dāng)特別注重加強(qiáng)學(xué)生的知識(shí)基礎(chǔ)，提升他們的工具應(yīng)用能力和知識(shí)創(chuàng)新能力。從二級(jí)和三級(jí)指標(biāo)的具體數(shù)據(jù)來(lái)看，大學(xué)生在Q23、Q6、Q7這三個(gè)指標(biāo)上的表現(xiàn)尤為突出，均值均大于4分。Q23為“能夠在倫理道德允許的范圍內(nèi)正確使用生成式人工智能，履行對(duì)社會(huì)的責(zé)任”，這一高分表明大學(xué)生普遍具備高度的社會(huì)責(zé)任感，能夠在使用先進(jìn)技術(shù)時(shí)保持警覺(jué)，避免濫用或造成不良影響。Q6和Q7分別為“認(rèn)可生成式人工智能在學(xué)習(xí)科研與日常生活中的使用價(jià)值”、“愿意在學(xué)習(xí)生活中主動(dòng)學(xué)習(xí)并使用生成式人工智能資源和設(shè)備”，說(shuō)明大學(xué)生普遍認(rèn)可生成式人工智能的潛力和價(jià)值，并且愿意將其融入自己的學(xué)習(xí)和工作中，以提高效率和創(chuàng)新能力。然而，在Q2、Q9、Q10這三個(gè)指標(biāo)上，大學(xué)生的表現(xiàn)則相對(duì)較差，均值小于3分。Q2為“了解生成式人工智能的技術(shù)原理及相關(guān)模型算法”，表明大部分大學(xué)生在這一方面的知識(shí)儲(chǔ)備不足，需要加強(qiáng)相關(guān)基礎(chǔ)知識(shí)的學(xué)習(xí)。Q9和Q10則分別為“能夠熟練使用生成式人工智能工具并實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)操作功能”、“能夠調(diào)用生成式人工智能相關(guān)軟件提供的開(kāi)發(fā)接口”，低分反映出大學(xué)生在編程技能上的欠缺以及對(duì)技術(shù)原理認(rèn)識(shí)的不足。圖3二三級(jí)指標(biāo)的平均得分不同群體的數(shù)字素養(yǎng)差異比較為研究不同群體間的數(shù)字素養(yǎng)是否存在差異，使用SPSS26軟件對(duì)樣本進(jìn)行正態(tài)性檢驗(yàn)、兩個(gè)獨(dú)立樣本非參數(shù)檢驗(yàn)（Mann-Whitneytest）或多個(gè)獨(dú)立樣本非參數(shù)檢驗(yàn)（Kruskal-Wallistest）。以數(shù)字素養(yǎng)三級(jí)指標(biāo)的得分為因變量，以性別、學(xué)歷、年級(jí)、學(xué)科門(mén)類(lèi)為自變量進(jìn)行分析。采用兩個(gè)獨(dú)立樣本非參數(shù)檢驗(yàn)方法，以性別為差異對(duì)大學(xué)生數(shù)字素養(yǎng)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，結(jié)果如表11所示。從整體來(lái)看，男生的數(shù)字素養(yǎng)均分為4.00分，女生的均分為3.40分,不存在顯著性差異（P>0.05）。這表明男性和女性在數(shù)字素養(yǎng)方面的基礎(chǔ)水平相當(dāng)，沒(méi)有明顯的性別優(yōu)勢(shì)或劣勢(shì)。具體來(lái)看，在應(yīng)用與創(chuàng)新能力上，男生均為3.71分，女生均分3.46分，差異相對(duì)較大，并且經(jīng)過(guò)進(jìn)一步的統(tǒng)計(jì)分析，發(fā)現(xiàn)不同性別的大學(xué)生在這一維度上的得分存在顯著差異（P<0.05）。這反映了男生在利用生成式人工智能進(jìn)行信息獲取、管理、評(píng)估以及解決實(shí)際問(wèn)題等方面的能力相對(duì)較強(qiáng)。其他維度男女生之間的得分均不存在顯著差異（P>0.05）。表11不同性別大學(xué)生在數(shù)字素養(yǎng)上的差異分析維度男生均分（N=27）女生均分（N=198）Sig.知識(shí)與能力3.053.040.958應(yīng)用與創(chuàng)新3.713.460.009安全與責(zé)任4.023.940.281觀念與態(tài)度3.964.000.863數(shù)字素養(yǎng)（合計(jì)）4.003.400.064在學(xué)歷的差異方面，本研究采用采用多個(gè)獨(dú)立樣本非參數(shù)檢驗(yàn)對(duì)不同學(xué)歷層次的學(xué)生的數(shù)字素養(yǎng)進(jìn)行了對(duì)比分析，結(jié)果如表12所示。從整體來(lái)看，不同學(xué)歷大學(xué)生的數(shù)字素養(yǎng)不存在顯著差異（P>0.05），說(shuō)明本科生、碩博研究生和其他學(xué)生在數(shù)字素養(yǎng)方面表現(xiàn)相當(dāng)，學(xué)歷層次對(duì)于整體數(shù)字素養(yǎng)的影響并不明顯。具體來(lái)看，各維度不同學(xué)歷之間的得分均不存在顯著差異（P>0.05）。表12不同學(xué)歷大學(xué)生在數(shù)字素養(yǎng)上的差異分析維度本科均分碩博均分其他均分Sig.知識(shí)與能力3.043.002.910.505應(yīng)用與創(chuàng)新2.952.892.880.491安全與責(zé)任4.043.643.440.443觀念與態(tài)度4.073.674.170.269數(shù)字素養(yǎng)（合計(jì)）3.483.493.350.467在年級(jí)的差異方面，采用多個(gè)獨(dú)立樣本非參數(shù)檢驗(yàn)對(duì)大學(xué)本科不同年級(jí)學(xué)生的數(shù)字素養(yǎng)進(jìn)行了對(duì)比分析，結(jié)果如表13所示，從整體來(lái)看，二年級(jí)學(xué)生均分最高為3.52分，其他年級(jí)學(xué)生均分最低為2.95分，有顯著性差異（P<0.05），這表明隨著年級(jí)的升高，學(xué)生的數(shù)字素養(yǎng)水平呈現(xiàn)出一定的波動(dòng)，不同年級(jí)間學(xué)生的數(shù)字素養(yǎng)差異較大。這可能與不同年級(jí)學(xué)生所面臨的學(xué)術(shù)要求、課程內(nèi)容以及實(shí)踐機(jī)會(huì)等方面的差異有關(guān)。具體來(lái)看，在“知識(shí)與能力”維度上，不同年級(jí)學(xué)生之間存在顯著差異（P<0.05）。其中，二年級(jí)學(xué)生的均分最高，為3.10分，其他學(xué)生均分最低，為1.88分。在其他維度如“應(yīng)用與創(chuàng)新”、“安全與責(zé)任”等上，雖然不同年級(jí)之間存在一定的差異，但這些差異并未達(dá)到顯著水平。這表明在這些方面，不同年級(jí)的學(xué)生表現(xiàn)出相對(duì)一致的水平，年級(jí)差異對(duì)它們的影響較小。表13大學(xué)本科學(xué)生在數(shù)字素養(yǎng)上的差異分析維度一年級(jí)均分二年級(jí)均分三年級(jí)均分四年級(jí)均分其他均分Sig.知識(shí)與能力2.943.103.053.041.880.004應(yīng)用與創(chuàng)新3.453.643.483.423.730.291安全與責(zé)任3.883.944.013.983.130.651觀念與態(tài)度3.833.963.973.994.670.194數(shù)字素養(yǎng)（合計(jì)）3.453.523.493.472.950.029采用多個(gè)獨(dú)立樣本非參數(shù)檢驗(yàn),以學(xué)科門(mén)類(lèi)為差異對(duì)大學(xué)生數(shù)字素養(yǎng)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，結(jié)果如表14所示。從整體來(lái)看，理工類(lèi)和其他類(lèi)學(xué)生均分最高，均為3.55分，不同學(xué)科門(mén)類(lèi)的大學(xué)生在數(shù)字素養(yǎng)上存在顯著性差異（P<0.05）。學(xué)科門(mén)類(lèi)對(duì)數(shù)字素養(yǎng)的具體影響不僅體現(xiàn)在整體水平上，還體現(xiàn)在各個(gè)細(xì)分維度上。具體來(lái)看，各維度不同學(xué)科門(mén)類(lèi)之間的得分均存在顯著差異（P<0.05）。例如，理工類(lèi)學(xué)生可能由于課程設(shè)置和學(xué)術(shù)訓(xùn)練的原因更加開(kāi)放和包容，對(duì)新技術(shù)和數(shù)字工具有著更積極的態(tài)度。表14不同學(xué)科門(mén)類(lèi)大學(xué)生在數(shù)字素養(yǎng)上的差異分析維度人文社科均分理工類(lèi)均分農(nóng)學(xué)均分醫(yī)學(xué)均分其他均分Sig.知識(shí)與能力3.103.033.382.733.400.000應(yīng)用與創(chuàng)新3.533.643.503.223.300.000安全與責(zé)任3.984.033.633.724.100.005觀念與態(tài)度4.044.083.673.783.730.005數(shù)字素養(yǎng)（合計(jì)）3.523.553.503.213.550.000基于數(shù)字素養(yǎng)水平的用戶(hù)畫(huà)像與提升策略K-means算法作為一種經(jīng)典的聚類(lèi)算法，在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。該算法通過(guò)迭代優(yōu)化簇的中心點(diǎn)位置，使得每個(gè)樣本能夠基于其與最近中心點(diǎn)的距離被分配到相應(yīng)的簇中，從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的聚類(lèi)。在本研究中，我們采用K-means算法對(duì)大學(xué)生的數(shù)字素養(yǎng)水平進(jìn)行聚類(lèi)分析，旨在將具有相似數(shù)字素養(yǎng)水平的學(xué)生劃分到同一群體中，以便更深入地了解不同群體之間的特點(diǎn)和差異。根據(jù)圖4，結(jié)合樣本數(shù)據(jù)的分布特點(diǎn)和實(shí)際研究需求，通過(guò)多次實(shí)驗(yàn)和結(jié)果對(duì)比發(fā)現(xiàn)當(dāng)K=4時(shí)，聚類(lèi)效果最佳。因此，本研究最終選擇K=4作為用戶(hù)的最佳聚類(lèi)個(gè)數(shù)。圖4K值碎石圖基于聚類(lèi)結(jié)果，將不同數(shù)字素養(yǎng)的大學(xué)生分為四類(lèi)，分別為成熟穩(wěn)定型、發(fā)展提升型、潛在參與型、信息屏蔽型。對(duì)用戶(hù)標(biāo)簽進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和分析，采用python繪制標(biāo)簽云圖以更直觀的展示統(tǒng)計(jì)結(jié)果。在云圖中，標(biāo)簽的得分越高，字體就越大，同時(shí)，通過(guò)百分比的形式呈現(xiàn)人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征。如表15所示。表15大學(xué)生數(shù)字素養(yǎng)用戶(hù)畫(huà)像描述用戶(hù)畫(huà)像類(lèi)型成熟穩(wěn)定型發(fā)展提升型潛在參與型信息屏蔽型標(biāo)簽云圖性別分布男：11.76%女：88.24%男：8.70%女：91.30%男：12.77%女：87.23%男：15.52%女：84.48%學(xué)歷分布本科：82.35%碩博：13.73%其他：3.92%本科：81.16%碩博：18.84%其他：0.00%本科：80.85%碩博：17.02%其他：2.13%本科：89.66%碩博：8.62%其他：1.72%年級(jí)分布（大學(xué)本科）一年級(jí)：4.76%二年級(jí)：16.67%三年級(jí)：16.67%四年級(jí)：59.52%其他：2.38%一年級(jí)：3.57%二年級(jí)：21.43%三年級(jí)：21.43%四年級(jí)：51.79%其他：1.79%一年級(jí)：5.26%二年級(jí)：15.79%三年級(jí)：21.05%四年級(jí)：57.89%其他：0.00%一年級(jí)：3.85%二年級(jí)：21.15%三年級(jí)：28.85%四年級(jí)：46.15%其他：0.00%學(xué)科門(mén)類(lèi)分布人文社科類(lèi)：58.82%理工類(lèi)：13.73%農(nóng)學(xué)：0.00%醫(yī)學(xué)：27.45%其他：0.00%人文社科類(lèi)：78.26%理工類(lèi)：17.39%農(nóng)學(xué)：0.00%醫(yī)學(xué)：2.90%其他：1.45%人文社科類(lèi)：6.38%理工類(lèi)：25.53%農(nóng)學(xué)：19.15%醫(yī)學(xué)：46.81%其他：2.13%人文社科類(lèi)：48.28%理工類(lèi)：15.52%農(nóng)學(xué)：3.45%醫(yī)學(xué)：25.86%其他：6.90%根據(jù)表15的畫(huà)像描述，結(jié)合如圖所示的不同用戶(hù)在一級(jí)指標(biāo)上的表現(xiàn)，進(jìn)行進(jìn)一步的統(tǒng)計(jì)分析和歸納匯總，對(duì)各類(lèi)用戶(hù)特征的具體描述如下：圖5聚類(lèi)結(jié)果這一類(lèi)型的學(xué)生具有較高的數(shù)字素養(yǎng)水平，在所有一級(jí)指標(biāo)上均表現(xiàn)出色，是數(shù)字技術(shù)的資深使用者。熟練掌握軟件工具，信息獲取、編程開(kāi)發(fā)能力強(qiáng)是該類(lèi)用戶(hù)的主要特征。他們熟練掌握各種軟件工具，了解生成式人工智能相關(guān)軟件工具的常見(jiàn)應(yīng)用場(chǎng)景或領(lǐng)域，能夠根據(jù)自身需求選擇并使用合適的生成式人工智能工具。此外，他們具備出色的信息檢索和篩選能力，能夠迅速?gòu)暮Ａ啃畔⒅卸ㄎ坏接袃r(jià)值的內(nèi)容。同時(shí)，善于利用生成式人工智能工具來(lái)輔助信息獲取，通過(guò)合理提問(wèn)使生成式人工智能返回準(zhǔn)確、詳盡的答案信息，大大提高了工作效率和準(zhǔn)確性。在編程開(kāi)發(fā)方面，具備扎實(shí)的編程基礎(chǔ)，善于利用生成式人工智能工具來(lái)輔助編程開(kāi)發(fā)，通過(guò)智能代碼補(bǔ)全、錯(cuò)誤檢測(cè)等功能，提升了編程的效率和質(zhì)量。在使用意愿、社會(huì)責(zé)任以及問(wèn)題識(shí)別等方面雖然表現(xiàn)優(yōu)異，但仍有進(jìn)一步提升的空間。在使用意愿方面，盡管這一類(lèi)型用戶(hù)已經(jīng)展現(xiàn)出了較高的數(shù)字技術(shù)使用頻率和依賴(lài)度，但仍有潛力可以挖掘。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和更新，成熟穩(wěn)定型用戶(hù)可以通過(guò)參加相關(guān)培訓(xùn)或研討會(huì)，不斷拓寬自己的視野，了解并掌握更多先進(jìn)的數(shù)字工具和應(yīng)用，從而進(jìn)一步提升其使用意愿和積極性。在社會(huì)責(zé)任方面，成熟穩(wěn)定型用戶(hù)已經(jīng)具備了一定的道德意識(shí)和責(zé)任感，但在面對(duì)一些復(fù)雜的數(shù)字倫理問(wèn)題時(shí)，可能仍需要更多的指導(dǎo)和教育。因此，我們可以通過(guò)開(kāi)展數(shù)字倫理教育和宣傳活動(dòng)，幫助他們更好地理解和把握數(shù)字技術(shù)的社會(huì)責(zé)任，使其在享受技術(shù)帶來(lái)的便利的同時(shí)，也能積極履行社會(huì)義務(wù)，避免濫用或誤用數(shù)字技術(shù)。在問(wèn)題識(shí)別方面，成熟穩(wěn)定型用戶(hù)通常能夠準(zhǔn)確地識(shí)別出數(shù)字技術(shù)使用過(guò)程中遇到的問(wèn)題和挑戰(zhàn)，但在某些特定領(lǐng)域或場(chǎng)景下，可能還存在一定的盲區(qū)。為了進(jìn)一步提升他們的問(wèn)題識(shí)別能力，我們可以提供更為細(xì)致和全面的技術(shù)支持和咨詢(xún)服務(wù)，幫助他們更好地理解和應(yīng)對(duì)數(shù)字技術(shù)使用中的各種問(wèn)題。從人口統(tǒng)計(jì)特征來(lái)看，跟其他類(lèi)型用戶(hù)相比，四年級(jí)本科生的占比最高，達(dá)到了59.52%，凸顯了四年級(jí)本科生在數(shù)字素養(yǎng)方面的特殊性，他們可能更接近于畢業(yè)，因此在數(shù)字技能和信息處理能力上的需求更為迫切。隨著學(xué)術(shù)和職業(yè)準(zhǔn)備的加深，能夠更加熟練的掌握和應(yīng)用數(shù)字技術(shù)。針對(duì)四年級(jí)本科生的實(shí)際需求，開(kāi)設(shè)專(zhuān)門(mén)的數(shù)字技能培訓(xùn)課程，如數(shù)據(jù)分析方法、編程基礎(chǔ)、信息檢索技巧等。結(jié)合具體案例和實(shí)踐操作，幫助他們快速掌握和應(yīng)用數(shù)字技術(shù)。這一類(lèi)型的學(xué)生具有一定的數(shù)字素養(yǎng)基礎(chǔ)，在各項(xiàng)一級(jí)指標(biāo)均表現(xiàn)良好，但仍有較大的提升空間，是數(shù)字素養(yǎng)領(lǐng)域中的一支潛力股。從標(biāo)簽排名來(lái)看，信息獲取、技術(shù)原理、編程開(kāi)發(fā)位列前三。這說(shuō)明他們已經(jīng)具備了根據(jù)自身需求選擇并使用合適的生成式人工智能工具的能力，對(duì)生成式人工智能的技術(shù)原理也有了一定的了解，并且掌握了基本的編程開(kāi)發(fā)技能。這些能力為他們進(jìn)一步提升數(shù)字素養(yǎng)奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。然而，他們?cè)谏鐣?huì)責(zé)任、使用意愿、觀念認(rèn)同等方面的表現(xiàn)相對(duì)較弱。這可能是因?yàn)樗麄冊(cè)谑褂脭?shù)字技術(shù)時(shí)，更多地關(guān)注于技術(shù)本身的功能和效果，而忽視了技術(shù)使用所帶來(lái)的社會(huì)影響和責(zé)任。同時(shí)，他們對(duì)數(shù)字技術(shù)的使用意愿可能受到一些外部因素的影響，如技術(shù)難度、使用習(xí)慣等。此外，他們?cè)谟^念上對(duì)數(shù)字技術(shù)的認(rèn)同度也有待提高，這可能源于他們對(duì)數(shù)字技術(shù)了解的不夠深入或者對(duì)數(shù)字技術(shù)持有某種偏見(jiàn)。針對(duì)以上問(wèn)題，首先，我們可以通過(guò)教育和培訓(xùn)來(lái)增強(qiáng)他們的社會(huì)責(zé)任感，讓他們?cè)谑褂脭?shù)字技術(shù)時(shí)能夠考慮到社會(huì)利益和責(zé)任。其次，我們可以?xún)?yōu)化數(shù)字技術(shù)的使用環(huán)境和界面，降低使用難度，提高他們的使用意愿。最后，我們可以通過(guò)宣傳和普及數(shù)字技術(shù)知識(shí)，減弱他們對(duì)數(shù)字技術(shù)的偏見(jiàn)和誤解，提高他們的觀念認(rèn)同度。從人口統(tǒng)計(jì)特征來(lái)看，跟其他類(lèi)型用戶(hù)相比，有幾個(gè)顯著的特征值得關(guān)注：男生占比最低為8.70%、碩博研究生占比最高為18.84%、人文社科類(lèi)占比最高為78.26%。用戶(hù)群體以女性用戶(hù)為主，高學(xué)歷層次的學(xué)生占比較大，且人文社科類(lèi)專(zhuān)業(yè)的學(xué)生占比較高。說(shuō)明人文社科類(lèi)的學(xué)生，尤其是碩博研究生可能對(duì)數(shù)字技術(shù)有著更高的需求和興趣，更傾向于利用數(shù)字技術(shù)來(lái)輔助研究。針對(duì)此類(lèi)人群，加強(qiáng)數(shù)字素養(yǎng)教育和培訓(xùn)，幫助他們更好地應(yīng)用數(shù)字技術(shù)來(lái)支持學(xué)術(shù)研究和創(chuàng)新實(shí)踐。并且提供更多的數(shù)字技術(shù)應(yīng)用案例和實(shí)踐機(jī)會(huì)，幫助他們更好地將數(shù)字技術(shù)融入專(zhuān)業(yè)學(xué)習(xí)和研究中。這類(lèi)用戶(hù)在數(shù)字素養(yǎng)方面相對(duì)較弱，他們?cè)谑褂靡庠浮?wèn)題識(shí)別、問(wèn)題解決等方面有一定基礎(chǔ)，但在知識(shí)與能力、應(yīng)用與創(chuàng)新上有所欠缺。在使用意愿上，潛在參與型用戶(hù)通常表現(xiàn)出一定的興趣和好奇心，愿意嘗試新的數(shù)字技術(shù)和工具。然而，由于自身技能水平有限或是對(duì)技術(shù)的不熟悉，他們可能在使用過(guò)程中遇到一些困難，導(dǎo)致使用意愿受到一定程度的制約。其次，在問(wèn)題識(shí)別方面，這類(lèi)用戶(hù)通常能夠意識(shí)到在使用數(shù)字技術(shù)過(guò)程中存在的問(wèn)題，但往往難以準(zhǔn)確判斷問(wèn)題的性質(zhì)和原因。他們可能對(duì)于技術(shù)故障、操作失誤等問(wèn)題缺乏清晰的認(rèn)知，從而影響了問(wèn)題解決的效率和質(zhì)量。最后，在問(wèn)題解決上，潛在參與型用戶(hù)往往依賴(lài)于外部幫助或是通過(guò)簡(jiǎn)單的試錯(cuò)來(lái)解決遇到的問(wèn)題，可能缺乏獨(dú)立解決問(wèn)題的能力和技巧，需要更多的指導(dǎo)和支持來(lái)提升自身的問(wèn)題解決能力。針對(duì)以上問(wèn)題，首先，為了增強(qiáng)這類(lèi)用戶(hù)的使用意愿和自信心，我們應(yīng)該提供一系列簡(jiǎn)單易懂的數(shù)字技能培訓(xùn)課程。這些課程需要從基礎(chǔ)出發(fā)，涵蓋數(shù)字技能的核心內(nèi)容，如基本的計(jì)算機(jī)操作、網(wǎng)絡(luò)使用技巧、數(shù)據(jù)安全保護(hù)等。通過(guò)生動(dòng)有趣的講解和實(shí)例演示，幫助用戶(hù)輕松掌握這些技能，從而激發(fā)他們對(duì)數(shù)字技術(shù)的興趣，提高使用意愿。其次，在提升問(wèn)題識(shí)別能力方面，我們可以通過(guò)案例分析、實(shí)踐操作等多種方式來(lái)進(jìn)行訓(xùn)練。通過(guò)展示真實(shí)場(chǎng)景中的技術(shù)問(wèn)題和解決方案，引導(dǎo)用戶(hù)學(xué)會(huì)如何識(shí)別問(wèn)題的類(lèi)型和根源。同時(shí)，結(jié)合實(shí)踐操作，讓用戶(hù)在實(shí)際操作中發(fā)現(xiàn)問(wèn)題、分析問(wèn)題，從而培養(yǎng)他們的問(wèn)題敏感度和判斷力。最后，為了支持用戶(hù)獨(dú)立解決問(wèn)題，我們需要建立一個(gè)問(wèn)題解答平臺(tái)或社區(qū)。在這個(gè)平臺(tái)上，用戶(hù)可以提出問(wèn)題、尋求幫助，也可以分享自己的經(jīng)驗(yàn)和解決方案。通過(guò)集思廣益和互助合作，幫助用戶(hù)在解決問(wèn)題的過(guò)程中積累經(jīng)驗(yàn)，逐漸提升他們的獨(dú)立解決問(wèn)題能力。同時(shí)，平臺(tái)還可以定期整理常見(jiàn)問(wèn)題和解決方案，形成知識(shí)庫(kù)，方便用戶(hù)隨時(shí)查閱和學(xué)習(xí)。從人口統(tǒng)計(jì)特征來(lái)看，跟其他類(lèi)型用戶(hù)相比，該類(lèi)用戶(hù)中本科生占比最低為80.85%；觀察各專(zhuān)業(yè)的分布情況，醫(yī)學(xué)類(lèi)、理工類(lèi)、農(nóng)學(xué)占比最高分別為46.81%、25.53%、19.15%。醫(yī)學(xué)和理工類(lèi)專(zhuān)業(yè)的學(xué)生通常對(duì)數(shù)字技術(shù)有著較高的需求和興趣，這可能促使他們成為潛在參與型用戶(hù)。同時(shí)，農(nóng)學(xué)專(zhuān)業(yè)在潛在參與型用戶(hù)中的較高占比也反映了數(shù)字技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用前景和潛力。這一類(lèi)型的學(xué)生可能對(duì)數(shù)字技術(shù)持有一定的抵觸或忽視態(tài)度，他們的數(shù)字素養(yǎng)水平較低，在各一級(jí)指標(biāo)上表現(xiàn)普遍較弱，不太愿意參與數(shù)字活動(dòng)。軟件工具掌握差、信息管理能力弱是該類(lèi)用戶(hù)的主要特征。他們較少了解生成式人工智能的相關(guān)知識(shí)，對(duì)生成式人工智能價(jià)值的認(rèn)可度低、使用意愿低、工具的應(yīng)用和知識(shí)的創(chuàng)新能力極差。不關(guān)注信息領(lǐng)域前沿發(fā)展，對(duì)新興軟件工具漠不關(guān)心，屏蔽有關(guān)信息的傳播。針對(duì)該類(lèi)用戶(hù)需要采取更加積極的措施來(lái)激發(fā)他們對(duì)數(shù)字技術(shù)的興趣、引導(dǎo)他們接觸和使用數(shù)字技術(shù)，以幫助他們認(rèn)識(shí)到數(shù)字技術(shù)的重要性和價(jià)值。首先，可以通過(guò)舉辦講座、研討會(huì)等活動(dòng)，以更加生動(dòng)有趣的方式介紹數(shù)字技術(shù)的原理和應(yīng)用場(chǎng)景，讓他們感受到數(shù)字技術(shù)的魅力和價(jià)值。同時(shí)，還可以邀請(qǐng)一些在數(shù)字技術(shù)領(lǐng)域取得杰出成就的校友或行業(yè)專(zhuān)家進(jìn)行分享，用他們的成功經(jīng)歷來(lái)激勵(lì)和鼓舞學(xué)生。其次，可以提供一些基礎(chǔ)的數(shù)字技能培訓(xùn)課程，幫助他們掌握一些常用的軟件工具和信息管理方法。這些課程可以從零開(kāi)始，逐步提升學(xué)生的數(shù)字技能水平，讓他們?cè)趯?shí)際操作中感受到數(shù)字技術(shù)的便捷和高效。此外，為了提高學(xué)生的參與度和積極性，還可以設(shè)計(jì)一些與數(shù)字技術(shù)相關(guān)的競(jìng)賽或項(xiàng)目，鼓勵(lì)他們以團(tuán)隊(duì)的形式參與進(jìn)來(lái)。這樣不僅可以培養(yǎng)他們的團(tuán)隊(duì)合作精神和創(chuàng)新能力，還可以讓他們?cè)趯?shí)踐中更加深入地了解數(shù)字技術(shù)的原理和應(yīng)用。最后，還需要加強(qiáng)對(duì)學(xué)生的引導(dǎo)和督促，定期評(píng)估他們的數(shù)字素養(yǎng)水平，并為他們提供個(gè)性化的指導(dǎo)和建議。從人口統(tǒng)計(jì)特征來(lái)看，跟其他類(lèi)型用戶(hù)相比，該類(lèi)用戶(hù)中男性占比最高為15.52%，這可能與性別在數(shù)字技術(shù)接觸、應(yīng)用或?qū)W習(xí)態(tài)度方面的差異有關(guān)，可以設(shè)計(jì)更具吸引力的數(shù)字技術(shù)培訓(xùn)課程，以激發(fā)他們的學(xué)習(xí)興趣和動(dòng)力。同時(shí)，我們可以加強(qiáng)與男性的溝通，了解他們?cè)跀?shù)字技術(shù)應(yīng)用方面的困惑和需求，并提供相應(yīng)的指導(dǎo)和支持。其次，四年級(jí)本科生占比最低為46.15%，二三年級(jí)較均衡分別為21.15%、28.85%。對(duì)于低年級(jí)本科生，我們可以開(kāi)展數(shù)字素養(yǎng)提升活動(dòng)，幫助他們建立正確的數(shù)字技術(shù)應(yīng)用觀念，并提供必要的支持和指導(dǎo)。通過(guò)與低年級(jí)本科生的互動(dòng)和交流，我們可以了解他們?cè)跀?shù)字素養(yǎng)提升方面的需求和挑戰(zhàn)，并制定相應(yīng)的策略來(lái)滿(mǎn)足他們的需求。

結(jié)語(yǔ)隨著生成式人工智能技術(shù)的突飛猛進(jìn)，人類(lèi)與機(jī)器的交互方式正在發(fā)生深刻變革。在這一時(shí)代背景下，人類(lèi)應(yīng)積極尋求與人工智能和諧共生、共同發(fā)展的道路，以實(shí)現(xiàn)雙方的共贏。特別是在我國(guó)，大學(xué)生作為實(shí)現(xiàn)國(guó)家發(fā)展目標(biāo)、推動(dòng)社會(huì)進(jìn)步的重要力量，他們的數(shù)字素養(yǎng)教育問(wèn)題顯得尤為關(guān)鍵。我們需要正視我國(guó)大學(xué)生的數(shù)字素養(yǎng)教育問(wèn)題，通過(guò)各種措施和多方努力，促進(jìn)我國(guó)大學(xué)生數(shù)字素養(yǎng)的發(fā)展，為他們的成長(zhǎng)和未來(lái)社會(huì)的進(jìn)步奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。本研究雖然取得了一定的成果，但仍存在一些局限性。首先，本研究主要聚焦于大學(xué)生用戶(hù)群體，通過(guò)問(wèn)卷調(diào)查的方式收集數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。然而，這一特定群體可能無(wú)法完全代表更廣泛的用戶(hù)群體，如老年人、農(nóng)民等；無(wú)法完全適用于細(xì)分人群，如不同專(zhuān)業(yè)的大學(xué)生。因此未來(lái)研究需要進(jìn)一步擴(kuò)大樣本范圍，涵蓋更多不同類(lèi)型和背景的用戶(hù)。其次，本研究在構(gòu)建大學(xué)生數(shù)字素養(yǎng)指標(biāo)體系時(shí)，未考慮指標(biāo)權(quán)重對(duì)于大學(xué)生數(shù)字素養(yǎng)水平的影響。權(quán)重是衡量各項(xiàng)指標(biāo)重要性和影響力的關(guān)鍵因素，對(duì)于準(zhǔn)確評(píng)估大學(xué)生的數(shù)字素養(yǎng)水平至關(guān)重要。未來(lái)研究可以通過(guò)引入權(quán)重分配方法，如層次分析法，來(lái)確