《Computers and Education: Artificial Intelligence》：Decoding divides: The role of socioeconomic status and personality traits in AI divides and educational inequality
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为探究人工智能（AI）融入小学教育是否与数字鸿沟及教育不平等相关，并揭示AI使用和数字素养的中介作用，研究人员开展了题为“Decoding divides: The role of socioeconomic status and personality traits in AI divides and educational inequality”的研究。该研究基于荷兰六年级学生调查与登记数据，发现数字素养能中介人格特质与学业成绩的关系，而家庭社会经济地位（SES）的优势并未通过AI使用或数字素养增强，其与学业成绩的直接关联依然显著。这表明，在技术普及背景下，技能差距与人格特质相关，教育政策需超越简单的AI接入，转向针对学生不同个人特质培养数字技能，以确保教育公平。
在当今的数字化教育浪潮中，人工智能（AI）正以前所未有的速度融入课堂，特别是小学教育。它被寄予厚望，能够通过自适应学习为学生提供个性化、实时的干预和反馈，从而满足不同学生的需求，有潜力通过量身定制的学习体验减少教育不平等。然而，美好的愿景之下潜藏着现实的阴影。这种潜力的实现，严重依赖于AI工具的部署方式是否具有包容性（确保所有学生都能接触到）和公平性（基于每个学生的独特性提供适配）。横亘在理想与现实之间的，是被称为“数字鸿沟”的系统性障碍，它体现在获取、使用和受益于数字技术方面的持续差异。随着AI工具变得越来越复杂且快速演变，一种“AI驱动的数字鸿沟”可能正在形成，它不仅涉及硬件接入，更关乎使用这些高级工具所需的技能门槛。这种鸿沟是否会中介，甚至加剧家庭社会经济地位（Socioeconomic Status, SES）和人格特质对学业表现的影响，从而放大而非弥合教育不平等，成为一个亟待探究的悬念。
为此，研究人员Zeyu Wang、Sanne van Wetten、Eliane Segers和Carla Haelermans，围绕着一个核心问题展开研究：AI使用强度（AI usage intensity）和数字素养（digital literacy）在多大程度上中介了家庭SES、人格特质（开放性、外向性、毅力）与学业表现之间的关系？为了解答这个问题，他们巧妙地将数字鸿沟理论作为框架，深入剖析了AI这一新兴技术如何与早已存在的社会不平等和个人差异产生互动。
研究团队利用了一个独特的荷兰数据集，该数据集结合了2022-2023学年来自林堡省六年级（相当于美国六年级）学生的调查问卷和全国行政登记数据，最终有效样本包含4497名学生。研究人员从多源头获取了关键信息：家庭SES（结合父母平均财富和收入百分位）和学业成绩（根据不同的标准化毕业考试分数换算为全国百分位排名）来自登记数据；而AI使用强度、数字素养、人格特质（开放性、外向性、毅力）以及一系列协变量（如智商IQ、传统信息通信技术ICT使用、年龄、性别等）则来自学生和教师的问卷调查。其中，AI使用强度是一个复合指标，它利用CatBoost算法结合了教师报告的学生可用的AI工具类型、使用场景（学校/家庭）以及学生自报的使用频率，以捕捉学生AI参与的“广度”和“深度”。数字素养和人格特质则基于项目反应理论（Item Response Theory, IRT）的等级反应模型（Graded Response Model, GRM）进行测量和计分，确保了测量的精度。通过使用PROCESS宏模型4进行基于普通最小二乘法回归的并行中介分析，并采用5000次Bootstrap抽样来检验间接效应的显著性，研究团队得以严谨地检验他们的假设。
研究结果揭示了几个关键发现，并逐一检验了先前的假设。
关于家庭社会经济地位（SES）的假设：
研究人员假设家庭SES与学业表现的关系会被AI使用强度（H1a）和数字素养（H1b）正向中介。然而，数据分析结果并未支持这一假设。分析表明，家庭SES与AI使用强度之间不存在显著相关。虽然SES与数字素养之间存在统计学上显著但实际效应值极小的负相关，但这一路径并不构成“正向”中介。重要的是，AI使用强度本身与学业表现之间也没有显著关联。因此，家庭SES并未通过AI使用或数字素养这两个数字因素来增强其对学业表现的影响。尽管如此，SES本身对学业表现保持了强大而直接的正向预测作用。这意味着，在研究者所观察到的荷兰课堂AI实施背景下，来自高SES家庭的学生在学业上的优势依然稳固，这种优势并非通过更擅长使用AI或拥有更高数字素养来体现，而是可能源于其他未测量的渠道（如家庭教育资源、社会资本等）。
关于人格特质的假设：
研究假设开放性、外向性和毅力这三种人格特质与学业表现的关系会被AI使用强度（H2a）和数字素养（H2b）正向中介。结果呈现出一幅复杂的图景，但部分支持了该假设。首先，无论人格特质如何，AI使用强度均未中介任何人格特质与学业表现的关系，因为AI使用强度本身对学业表现没有显著影响。然而，数字素养对所有三个人格特质与学业表现的关系都起到了显著的正向中介作用。具体来说：
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开放性 与AI使用强度无关，但与更高的数字素养显著正相关，数字素养进而与更好的学业表现相关。这表明开放性较高的学生，通过发展出更强的数字素养，间接获得了学业上的优势，但开放性对学业表现仍有很强的直接影响。
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外向性 与较低的AI使用强度相关，但与更高的数字素养显著正相关。数字素养的中介效应显著，而外向性对学业表现的直接效应则不显著。这意味着，在AI教育环境中，外向性对学业表现的积极关联完全是通过其与更高数字素养的联系实现的。
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毅力 与更高的AI使用强度以及更高的数字素养均显著正相关。同样，只有通过数字素养的中介路径是显著的。毅力对学业表现有非常强的直接效应，同时数字素养也传递了其部分积极影响。
在归纳与讨论部分，研究团队总结了核心结论并探讨了其深远意义。
本研究的核心结论是：在技术接入（第一级数字鸿沟）已基本解决的荷兰小学教育环境中，数字素养（而非AI使用强度）是连接特定人格特质（开放性、外向性、毅力）与学业成绩的关键桥梁，形成了一个“技能型”数字鸿沟。然而，传统的家庭社会经济地位（SES）优势并未通过AI使用或数字素养得到增强或削弱，它与学业成绩的直接关联“坚不可摧”，表明长期存在的结构性不平等并未因当前观察到的课堂AI实施而发生改变。
这些发现具有重要的理论和实践意义。在理论层面，它扩展了数字鸿沟理论在AI时代教育背景下的应用，首次在小学阶段证实了人格特质通过数字技能（而非单纯使用）影响学业结果的路径，并揭示了AI工具引入初期可能尚未触及SES不平等核心的复杂现实。在实践层面，它为教育政策制定者和实践者敲响了警钟：
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超越“接入平等”，聚焦“技能适配”：研究结果表明，仅仅为学生提供AI工具和设备（解决第一级鸿沟）远远不够。政策必须超越对物理接入的追求，转向积极培养所有学生的数字素养，特别是那些人格特质可能使其在传统或AI环境中处于劣势的学生。
- 2.
关注人格特质的多样性：教育干预需要更具针对性，认识到不同人格特质的学生在与AI互动和培养数字技能上可能有不同需求和路径。教学设计应考虑到开放性、外向性和毅力等特质，提供多样化的支持和脚手架，帮助各类学生都能发展出有效利用AI所需的关键数字能力。
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正视SES不平等的持续性：研究发现AI并未能中介SES的影响，这警示我们，技术本身并非解决深层社会不平等问题的“银弹”。若不加干预，AI驱动的教育可能会巩固甚至加剧现有的不平等。因此，在推广AI教育时，必须辅以更广泛的社会和教育政策，从多维度支持弱势背景学生，确保技术红利能够普惠。
- 4.
重新审视“使用”与“技能”的价值：在AI教育中，单纯增加使用频率或接触工具种类，未必能带来学业增益。教育的重点应放在培养学生深层次的数字素养上，包括批判性评估AI生成内容、自主学习以跟上技术演变等能力，这些才是将AI转化为有效学习工具的关键。
总之，这项研究如同一面镜子，映照出AI融入教育光明前景下的复杂纹理。它提醒我们，在奔向智能化未来的道路上，必须警惕新技术可能无意中复制或放大旧有分歧的风险。确保教育公平，不仅需要为每个孩子打开通往AI世界的大门，更需要为他们配备能在这个世界中自如航行、并收获丰硕成果的“航海图”与“技能包”。这项发表在《Computers and Education: Artificial Intelligence》上的研究，为绘制这样一幅更公平、更有效的AI教育蓝图提供了至关重要的实证依据。
