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| 內容簡介： |
2018年，教 育 部提出推进新工科、新医科、新农科、新文科建设。新文科是相对于传统文科进行学科重组和文理交叉，即把新技术融入哲学、文学、语言等诸如此类的课程中，为学生提供综合性的跨学科学习。
在三亚学院“学科专业建设年”开展教育思想大讨论的基础上，本书聚焦高等教育新文科建设理论与实践研究这一主题，从产教融合、人才培养、课程设计、学科建设等方面展开论述，用教学实践中的大量案例帮助读者进一步理解高校新文科建设的重点和难点，为今后开展新文科建设提供有益的思路和建议。
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| 關於作者： |
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孟翊（1979—），硕士，三亚学院人文与传播学院副院长，副教授，从事新闻传播学教学及管理工作近20年，海南省高层次人才。发表论文10余篇，出版著作及教材多部，主持参与各级项目10余项。
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| 目錄：
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目录 CONTENTS
上篇
跨学科教育在新文科人才培养中的调节效应研究 倪小小
新文科建设对教师队伍结构和管理模式的影响研究 刘美辰
岗位场与教学场结合的实践探索 卢建伟
广播电视和网络视听在廉洁文化建设中的发挥途径研究 周禹彤
海南自由贸易港建设背景下的中文教育国际传播策略 郭晓玲
新闻与传播专业产教融合人才培养模式探析 李雅楠
海南自贸港国际中文教育与新闻业协同发展研究 曹丽红
产教融合视域下新文科人才培养创新路径探讨 邹悦
产品思维背景下的高校学生学业评价体系研究 寇军强
基于项目式学习的新文科学生能力培养 麦葳
中篇
跨学科视野下有效沟通课程建设研究 席晓丽
高校网络文学人才培养模式研究 王宇
全媒体人才创新培养模式探索 郑丹
产业内需导向对文化创意产业人才培养的探索与实践 申素样
数智化背景下全媒型新闻人才培养的困境与路径探析 刘琴
数智技术革新对广告影视传播人才培养模式的效应研究 杨洋
高校与企业一体化办学模式在网络与新媒体专业人才培养中的应用探析 张玲
产教融合背景下网络与新媒体专业实践教学路径探索 曾迟
网络与新媒体专业教育的文化传播实践研究 梁明子
新文科建设背景下高校行政管理的创新与实践探析 刘美辰
下篇
传播伦理与法规类课程思政案例库建设探赜 高晨
全媒体时代新闻采编课程转型路径的思考 潘娴
基于产品思维导向的品牌传播课程教学改革研究 孟阳
行业场景模拟中的企业形象设计课程的创新性教学实践研究 杨雅霓
以学科交叉提升国际视野为路径的语言类课程构建模式探索 张浩
基于新文科理念的中国现当代文学课程改革探究 曾加
数字时代新文科建设背景下文学理论课的创新探索 王椿升
外国文学课程数字化教学资源的建设研究 张耀春
剧本写作课程与海南自贸港形象建构的产教融合联动 陈文强
新媒体语境中华语媒体语言传播课程的创新探索 贾钧舒
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| 內容試閱：
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上篇
跨学科教育在新文科人才
培养中的调节效应研究人文与传播学院助教 倪小小
一、引言
当前，以云计算、区块链、人工智能和量子计算等为代表的前沿技术正在重塑人们的生产生活与交往方式，这为师生具备相应的素养和能力提出要求。其中，人工智能素养是指人们能够批判性理解、评估和使用人工智能系统工具，以安全有效地参与到日益数字化世界中的知识技能，它不仅包括利用人工智能解决问题、创新思维的实践能力，还涵盖对人工智能发展的批判性思考和伦理评判。
以人工智能为代表的前沿技术的突破，使机器从过去替代体力劳动向替代脑力劳动转变，对学生未来应当拥有怎样的基本素质和核心能力，教育如何培养出这样的基本素质和核心能力等提出了全新要求，需要在教学和评价上从注重知识传授转向能力素质培养，让学生有更全面的发展，更强的综合素质和数字素养，更具有批判性和创造性思维，以及更具有发现和解决问题的能力。
作为一种跨学科的教育模式，新文科教育旨在培养既具备人文底蕴又掌握现代科技的复合型人才。在这一背景下，人工智能素养的培养成为新文科教育的重要内容之一。通过跨学科学习，学生可以将人工智能知识与人文思维相融合，在解决复杂问题的过程中展示技术应用能力和人文关怀精神。
目前，关于新文科教育跨学科学习在人工智能素养培育中的作用机制，特别是其对认知吸收与人工智能素养关系的调节效应，仍缺乏实证研究。不同学科背景的学习者，其知识储备和学习方式存在差异，可能导致他们在人工智能学习过程中展现出不同的认知吸收状态，进而影响人工智能素养的习得效果。理清跨学科学习如何影响认知吸收与人工智能素养的关系，对于优化新文科人才培养模式具有一定意义。
本文以新文科方向的大学生群体为研究对象，从认知吸收的理论视角出发，探讨跨学科学习是否会影响认知吸收与人工智能素养的关系。笔者构建包含调节变量跨学科学习、自变量认知吸收以及因变量人工智能素养在内的调节效应模型，并使用问卷调查数据进行实证检验。
研究结果表明，认知吸收始终是影响人工智能素养习得的关键因素之一，无论跨学科学习处于何种水平，高水平的认知吸收都能显著促进人工智能素养的提升。相比之下，跨学科学习对认知吸收与人工智能素养关系的调节作用较为有限。这提示我们，跨学科教育经历促进人工智能素养提升可能有赖于更为复杂和多元的作用机制，未来还需要从知识整合、实践应用等视角进一步探究其内在路径。
研究结果虽然没有支持跨学科学习的调节作用假设，但仍然深化了新文科环境中人工智能素养形成机制的认识，凸显了发展学生认知吸收在人工智能教育中的关键地位。在新文科人才培养中，我们应更加重视提升学生的认知吸收水平，激发其在人工智能学习中的兴趣、投入和主动性，而不能简单地依赖于跨学科教学形式的变革。同时，不同跨学科学习形式在促进人工智能教育方面可能存在差异，项目实践相比课程和活动，似乎能够为学生提供更加有利于能力提升的学习体验，值得在教学设计中予以侧重。
二、理论框架
（一）人工智能素养
人工智能是计算机学科的一个分支，旨在开发能够模拟和扩展人类智能的技术工具，是作为一个包含机器学习、自然语言处理、深度学习等多个子领域的综合性概念。现如今，人工智能已经广泛嵌入我们日常使用的技术硬件和软件中，如语法检查、导航应用、社交平台、聊天机器人和清洁机器人等。
科技在渗透生活与生产的同时不断拓展素养的内涵。在信息通信技术飞速发展的今天，素养的概念已延伸到包括人工智能素养在内的新兴领域。
随着人工智能技术的快速发展和广泛应用，培养公众的人工智能素养变得越来越重要。在这一背景下，有学者提出一个较为全面的人工智能素养框架。他们将人工智能素养定义为在考虑伦理道德原则的前提下，适当地识别、使用和评估基于人工智能的技术的能力。这个框架包含四个关键维度：意识、使用、评估和道德。
意识维度强调的是识别和理解人工智能的能力，这是在实际使用人工智能之前的一个重要认知过程。使用维度则聚焦于熟练操作人工智能工具并在日常生活中与之互动的能力。评估维度尤为重要，因为它涉及选择合适的人工智能工具并批判性地审视其决策结果的能力。研究者认为，由于人工智能决策过程往往复杂且不透明，用户不应盲目接受结果，而是需要主动评估。道德维度强调认识到使用人工智能所带来的责任和风险，确保其被正确和适当使用的重要性。
这个框架的价值在于它涵盖从认知到实践、从技术到伦理的多个方面，旨在培养人们的人工智能素养。其实，人工智能素养是信息技术时代一种集认知、技能、态度于一体的综合素养，既包括用户与人工智能系统交互的实践能力，又涵盖对人工智能应用中道德问题的反思与判断。跨学科学习为人工智能素养的培育提供重要路径，它所倡导的知识融合、批判思考、多元探究等，有望显著促进学习者在人工智能领域的认知发展和能力提升。
（二）认知吸收
认知吸收理论是心理学领域的一个理论框架，旨在解释个人在使用某项特定技术时的参与状态。该理论由Agarwal和Karahanna提出，他们将个体使用技术时的认知状态概括为五个核心维度：时间失去感、专注沉浸、高度享受、控制感和好奇心[1]。
时间失去感指个体在使用技术时难以估计时间流逝，完全沉浸于当下的交互体验中。专注沉浸则表现为个体对技术的专注集中，能够忽视其他外界刺激，达到心流状态。高度享受反映了个体在使用技术过程中获得的乐趣和满足感，是一种积极的情感体验。控制感指个体对技术互动过程的掌控能力，能够根据自己的意愿自如地操作和探索技术。好奇心则反映了个体对新事物的探索欲望，是驱动其主动学习和使用新技术的内在动机。这五个维度共同构成认知吸收的高度参与心理状态，反映了个体在使用新技术时的最佳认知体验。
近年来，认知吸收理论在不同领域得到广泛的实证检验和应用研究，展现出其良好的解释力和指导意义。在使用多媒体培训和交互式体验时，学习者认知吸收水平越高，他们的学习动机和投入度就越高。同样，认知吸收理论也被用于解释个体对新技术的接纳和持续使用意愿：个体的认知吸收水平越高，其持续使用新技术（比如在线学习技术）的意愿就越强[2]。
在人工智能素养的培养过程中，认知吸收理论为理解学生如何有效学习和运用人工智能技术提供理论视角。高水平的认知吸收能够帮助学生更好地理解和应用人工智能技术，提高他们在数字环境中的综合素养。尤其在使用人工智能工具时，认知吸收的五个核心维度（时间失去感、专注沉浸、高度享受、控制感和好奇心）对于强化学生的学习效果和技能掌握至关重要。
值得注意的是，认知吸收的形成需要一定的情境支持。相关研究发现，打造有利于认知吸收的情境条件，如设计有趣的任务、优化技术交互、营造创新氛围等，是提升用户对新技术投入程度的重要途径 [3]。这对于理解跨学科学习如何为人工智能素养培育创造良好情境具有一定的启示。跨学科学习所提供的多元化知识、实践机会、探索空间等，恰恰为认知吸收的发生创造理想条件。跨学科环境中的知识融合和协同创新，能够充分激发学习者的好奇心和掌控感；而真实问题驱动的项目实践，则为学习者提供了沉浸式的体验和高度享受的机会。由此可见，跨学科学习有望在多个维度上促进学习者对人工智能技术的认知吸收，提升其在人工智能领域的学习动机和投入程度。
（三）跨学科学习的调节作用
跨学科学习是一种打破传统学科边界，促进不同领域知识交叉融合的学习模式。相关研究从课程修读、项目参与、活动参与三个维度对跨学科学习进行了测量 [4]。课程修读是指学生选修不同学科领域的课程，接触多样化的知识和视角。项目参与强调学生参与跨学科的研究项目或实践活动，综合运用不同学科知识解决问题。活动参与包括学生参加跨学科的讲座、研讨会、学术会议等活动，与不同背景的人交流思想。这三类学习形式虽有不同侧重，但都体现跨学科教育的核心理念，即通过学科交叉融合来培养学生的综合素质和应对复杂问题的能力。在人工智能素养的培育过程中，这三类跨学科学习形式都可能通过影响认知吸收的不同维度，发挥不同的调节作用。
跨学科课程修读为学生提供系统性的知识融合机会。通过修读计算机科学、数学、哲学、社会学等不同学科的课程，学生能够从技术、认知、社会、伦理等多元视角理解人工智能的复杂性。这种多学科知识的融合有助于学生建构起更加丰富和均衡的人工智能认知图式，为其在人工智能领域的学习奠定扎实的知识基础。同时，跨学科课程所倡导的批判性思维和比较性思考，也能够提升学生对人工智能社会影响的深度认识，培养其独立思考和理性判断的能力。在认知吸收的五个维度中，跨学科课程修读主要通过激发学生的好奇心和增强其掌控感，来促进其在人工智能学习中的认知投入。广博的知识视野能够引发学生对人工智能问题的多角度思考和探究欲望，而融会贯通的能力则赋予学生一种对知识的掌控感。由此，跨学科课程修读可能进一步调节认知吸收中的好奇心和掌控感维度，正向影响学生的人工智能素养习得效果。
跨学科项目参与为学生提供真实情境下知识运用和问题解决的机会。通过参与综合性的人工智能项目，学生将不同学科领域的知识融会贯通，创造性地解决现实问题。这一过程不仅能够锻炼学生在复杂任务情境下的认知灵活性，也能够让他们体会到人工智能技术应用的社会价值，由此获得更加积极和持久的认知投入。在认知吸收的五个维度中，跨学科项目参与主要通过营造沉浸式体验和促进高度享受，来提升学生在人工智能学习中的投入程度。项目情境能够带给学生身临其境的专注体验，让其全身心地投入到人工智能问题的探索中；而成功解决问题所带来的成就感，则能够激发学生高度的学习乐趣和满足感。由此，跨学科项目参与可以进一步调节认知吸收中的专注沉浸和高度享受维度，正向影响学生的人工智能素养习得效果。
跨学科活动参与为学生提供探索性学习和同伴交流的机会。通过参加人工智能领域的讲座、研讨会、竞赛等活动，学生能够接触到不同学科背景的思想观点，启发思维的多元性和批判性。这种跨学科视野的拓展有助于学生反思自身对人工智能的认知局限，进而产生更加综合和均衡的理解。同时，活动中的同伴互动和头脑风暴也能够激发学生对人工智能问题的好奇心和探究欲，使其在协作交流中获得更加深入和持久的认知吸收体验。在认知吸收的五个维度中，跨学科活动主要通过营造愉悦的情感体验和彻底的时间沉浸，来促进学生对人工智能学习的全情投入。有趣的活动内容和形式能够带给学生一种学习的快乐和满足，而频繁的互动交流则使其忽略时间的流逝，彻底沉浸在人工智能问题的探究中。由此，跨学科活动参与可以进一步调节认知吸收中的高度享受和时间失去感维度，从而正向影响学生的人工智能素养习得效果。
跨学科课程修读、项目参与、活动参与作为跨学科学习的三种主要形式，可以通过影响认知吸收的不同维度，调节学生在人工智能领域的学习效果。其中，跨学科课程修读主要通过激发好奇心和增强掌控感来发挥作用；跨学科项目参与主要通过营造沉浸式体验和高度享受来发挥作用；而跨学科活动参与则主要通过营造愉悦体验和时间沉浸来发挥作用。这三种形式所提供的独特体验，共同构成跨学科学习的调节机制，为学生在人工智能领域的认知吸收和素养提升提供多样化的情境支持。
三、研究假设
研究提出的三个假设分别聚焦跨学科学习的三种主要形式（课程修读、项目参与、活动参与）对认知吸收不同维度的影响，以及由此产生的对人工智能素养习得的调节作用。这些假设的提出，一方面基于前文对人工智能素养内涵、认知吸收理论、跨学科学习特征的系统梳理；另一方面也呼应跨学科学习的多维测量，体现对其调节机制的细致分析，具有较强的逻辑一致性。
H1: 跨学科课程修读正向调节大学生认知吸收水平与人工智能素养习得效果之间的关系。
H2: 跨学科项目参与正向调节大学生认知吸收水平与人工智能素养习得效果之间的关系。
H3: 跨学科活动参与正向调节大学生认知吸收水平与人工智能素养习得效果之间的关系。
通过对这三个假设的实证检验，笔者有望揭示跨学科学习在人工智能素养培育中的作用路径，为相关教育实践提供有针对性的启示。具体而言，假设验证的结果将为教育工作者设计跨学科人工智能课程、组织跨学科人工智能项目、开展跨学科人工智能活动提供理论依据和实践指导，帮助其创设有利于学生认知吸收和人工智能素养提升的学习情境。
本研究的假设验证也将丰富跨学科学习和人工智能教育的理论认识。通过细致探讨跨学科学习的不同形式如何调节认知吸收与人工智能素养的关系，本研究能够深化学界对跨学科教育在人工智能时代人才培养中价值的理解，为跨学科人工智能教育模式的构建提供实证支撑和理论阐释。
四、研究方法与设计
（一）研究对象
本研究的目标群体为高校新文科方向在校本科生，采用随机抽样的方法。根据G*Power 3.1.9.6软件计算，在中等效应量（f2=0.15）、显著性水平α=0.05、统计效力（1-β）=0.8、预测变量数为3的条件下，多元回归分析所需的最小样本量为77。考虑到可能的无效问卷和样本流失，本研究共发放问卷300份，最终回收有效问卷136份。样本量超过最低要求，增强调查研究变量之间复杂相互作用的能力。
（二）数据收集工具
数据收集将考虑人工智能素养量表、认知吸收量表和跨学科学习经历量表，这三者形成一个整体的测量工具体系。其中，人工智能素养量表直接对应研究的因变量，是整个研究的落脚点；认知吸收量表对应研究的自变量，是理解人工智能素养形成机制的关键；跨学科学习经历量表则对应研究的调节变量。三个工具相互支撑、紧密关联，共同服务于揭示跨学科学习如何影响大学生人工智能素养发展的研究目标。
人工智能素养量表
本研究采用Wang等人开发的人工智能素养量表。该量表基于文献综述和理论分析，从意识、使用、评估和道德四个维度概念化人工智能素养的内涵，并通过多阶段的实证检验确定12个测量题项。该量表所测量的人工智能素养内容与本研究的核心变量之一高度契合，使用该量表能够准确、有效地获取所需数据。量表经过了扎实的理论论证和严谨的实证开发过程，具有较高的信度和效度。尽管Wang等人的研究已经证实该量表的良好心理测量学特性，但本研究仍将在正式施测前对调适后的量表进行预测试，并在正式施测后使用本研究的数据对量表的信度、效度进行再次验证，以确保测量结果的稳健性和可解释性。通智能素养量表直接测量因变量，旨在评估学生在人工智能领域的知识、技能和态度，揭示学生在数字环境中的综合素养水平。
认知吸收量表
研究采用Agarwal和Karahanna开发的认知吸收量表。该量表基于心流理论和认知参与理论，从时间失去感、专注沉浸、高度享受、控制感和好奇心五个维度测量个体使用信息技术时的最佳体验状态。认知吸收量表将采用Likert 5点计分（1=完全不同意，5=完全同意），总分越高表明个体在人工智能学习中的认知吸收水平越高。在正式施测后，研究者使用收集到的数据对量表的信度、效度、因子结构等进行检验，以验证其心理测量学特性是否符合理论预期和研究需要。认知吸收量表测量自变量，旨在评估学生在学习和使用人工智能技术过程中的专注程度和情感体验，为理解人工智能素养的形成机制提供关键数据。
跨学科学习量表
为测量跨学科学习经历这一调节变量，本研究改编了Lattuca等人的跨学科学习调查问卷。考虑到原问卷针对工程专业学生设计，可能与文科学生的学习背景不完全契合，本研究对原问卷进行了必要的调整。在保留核心内容和基本框架的基础上，删减部分针对性不强或工科特色明显的题项，增加一些反映人文社科背景与人工智能技术交叉的内容，并对个别题项表述进行微调，以更好地契合文科学生的实际学习情况。
改编后的跨学科学习经历量表依然保留包括跨学科课程修读、项目参与、活动参与三个维度，采用Likert 5点计分(1=完全不同意，5=完全同意)。这一量表旨在评估学生参与跨学科学习的广度、深度以及主观感受，以探讨跨学科学习对认知吸收与人工智能素养关系的调节作用，体现研究视角的创新性。
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