探索 AI 素养教育的格局：十年研究的见解（2014-2024 年）

快速阅读: 据《Nature.com》称，本研究通过文献计量分析，梳理2014-2024年人工智能素养教育的发展路径。结果显示，研究呈快速增长趋势，涵盖多条跨学科轨迹及九大主题。这对理解其教育意义及社会影响具有重要意义。

随着人工智能（AI）在各领域的不断融入，提升学习者人工智能素养的需求比以往任何时候都更为迫切。尽管其重要性日益增加，但关于人工智能素养教育研究的全面回顾却一直存在不足。本研究基于2014年至2024年的文献计量分析，借助CiteSpace进行数据可视化和分析，填补了这一空白。

本研究遵循PRISMA指南，从Web of Science核心合集、Scopus和Science Direct等数据库中系统筛选出335篇相关文章。我们采用关键词共现映射的方法，追踪该领域的发展路径和主题演变。通过对发表趋势和主题群组的分析，揭示了过去十年人工智能素养教育研究的进展和重点。

研究得出三个关键见解：首先，人工智能素养教育研究已从探索阶段转向快速成长，发表数量显著增加；其次，出现了四条不同的发展轨迹，凸显了该领域的跨学科性质及其与信息、数字和算法素养的联系；第三，确定了九个突出的研究主题，其中数据素养、机器学习、人工智能素养、技术接受模型和计算思维是焦点。这些主题凸显了人工智能在教育中的演变作用及研究重点的转变。

本综述有助于全面认识人工智能素养教育的发展及其对教育、伦理和社会的影响。随着人工智能继续影响现代教育和行业，这项分析为研究人员、教育工作者和政策制定者在人工智能与素养的复杂交汇处提供了宝贵的参考。

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