人工智能與數字教育觀察
AI and Digital Education Spectator

摩洛哥600名大學生AI素養問卷研究:縮短測量須防資料洩漏與循環推論

研究以摩洛哥600名本科生的30題AI能力問卷,建立避免資料洩漏的機器學習分類流程。研究在訓練資料中選出17項特徵,模型能較準確重現完整量表的能力分類。作者明確指出,這是同一資料集內的量表近似與測量研究,不能當作外部能力預測或學習成效證據;跨文化及跨院校使用仍須驗證。

論文原文

Discover Artificial Intelligence/Springer Nature:A leakage aware machine learning approach to classify the technological proficiency of Moroccan university students in artificial intelligence
研究及來源資料
研究來自哪裏?
Hassan II University of Casablanca
地域視角
世界各地研究 · 摩洛哥
DOI
10.1007/s44163-026-02001-9
期刊/研討會
Discover Artificial Intelligence/Springer Nature
類型
600名本科生30題問卷;訓練集選取17項特徵,比較分類模型及交叉驗證。
原文日期
2026-09-18
最近核實
2026-09-19
研究來源分類
期刊
作者
Abdelilah Chahid、Youssef El Marzak、Ossama Aouane、Khalifa Mansouri
學習階段
高等教育
研究領域
教學與評估、人工智能素養
研究對象
學生