What is Artificial Intelligence (AI) Competency: Essence, Composition and Evaluation Systems

doi:10.16382/j.cnki.1000-5560.2024.01.005

Abstract

Abstract:

The ChatGPT has both positive and negative effects on education. The field of education should consider not only how to empower students to meet the challenges posed by AI, but also how to develop students’ competency to adapt to AI. In this paper, we refer to this competency as AI competency, i.e., the core competency of students with both domain specificity and domain generality cultivated through AI education. AI competency is a new competency arising from the development of AI technology. Technology ontology, philosophical epistemology and educational psychology are interconnected to understand the essence and composition of AI competency. From the perspective of technology ontology, this paper analyzes the essence of AI competency-the technicalization of human beings. From the perspective of philosophical epistemology and educational psychology, this paper analyzes the composition of AI competency. Key competency development is essentially a dynamic transformation process of “knowledge and thinking”. Affectivity, as a knowledge-derived emotional experience, not only nourishes the process of knowledge construction and thinking development, but also serves as the foundation and source for acquiring moral conceptions. Thus, the interplay of knowledge, affectivity and thinking underpins the logic of students’ AI competency. In this vein, this paper constructs an evaluation system of AI competency based on three dimensions: AI knowledge, AI affectivity, and AI thinking.

Key words: AI education, AI competency, way of thinking, way of behavior, way of existence, evaluation system

Baichang Zhong, Xiaofan Liu, Minghuan Yang. What is Artificial Intelligence (AI) Competency: Essence, Composition and Evaluation Systems[J]. Journal of East China Normal University(Educational Sciences), 2024, 42(1): 71-84.

Figures/Tables 4

认知领域	情感领域
认知连续体以个体在长时记忆中查找与呈现材料相吻合的知识为起点（C 1.1 识别），并提取相关知识（C 1.2 回忆）。	情感连续体以个体注意到（A 1.1 觉察）刺激为开端，再到主动接受刺激（A 1.2 愿意接受），逐渐延伸到个体选择并注意自己喜欢的刺激（A 1.3 有控制的或有选择的注意）。
个体将转化知识的表示形式（C 2.1 解释），找到概念和原理的具体例子（C 2.2 举例）并进行归类（C 2.3 分类），再通过概括（C 2.4 总结）主题或要点来推断合乎逻辑的结论（C 2.5 推断），进而发现多种观点间的对应关系（C 2.6 比较）并建构一个系统的因果关系（C 2.7 说明）。	个体对刺激作出反应（A 2.1 默认的反应），逐渐愿意对刺激作出反应（A 2.2 愿意的反应），并在作出这种反应时感到愉快、兴奋、乐趣等（A 2.3 满意的反应）。
个体将他已理解的知识应用于熟悉的情境（C 3.1 执行）与不熟悉的情境（C 3.2 实施）。	个体对某一类刺激作出一致性反应（A 3.1 价值的接受），再到他主动寻找、追求这种价值（A 3.2 对某一价值的偏好），逐渐延伸到利用某种方式来扩大并发展这种价值的情境（A 3.3 信奉）。
个体将呈现材料分解为各组成部分（C 4.1 区分），确定部分之间的相互关系（C 4.2 组织），以及各部分在总体结构之间的关系（C 4.3 归因）。	个体将作出反应的价值与已有价值相互联系（A 4.1 价值的概念化），并把这些价值组织成一个有序、和谐的价值复合体（A 4.2 价值体系的组织）。
个体能够在这种知识领域中根据特定的目的来判断材料和方法的有效性（C 5.1 检查）和恰当性（C 5.2 评论），并基于相异假设（C 6.1 产生），将要素重新设计（C 6.2 计划）并组织（C 6.3 生成）成新的模型或结构。	个体在各种情境中作出持续一致的反应（A 5.1 泛化心向），最终形成个体内部的完整世界观（A 5.2 性格化）。

References 0

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一级指标	二级指标	三级指标
1.人工智能知识 AI Knowledge	1.1人工智能理解与体验（K. UE）	1.1.1理解人工智能概念（K. UE. 1）
		1.1.2理解人工智能原理（K. UE. 2）
		1.1.3体验人工智能技术（K. UE. 3）
	1.2系统设计与开发（K. DD）	1.2.1系统分析与方案设计（K. DD. 1）
		1.2.2软硬件选择/改造（K. DD. 2）
		1.2.3算法选用/设计（K. DD. 3）
	1.3系统评价与优化（K. EO）	1.3.1测试与改进（K. EO. 1）
	1.3系统评价与优化（K. EO）	1.3.2评估与升级（K. EO. 2）

一级指标	二级指标	三级指标
2.人工智能情感 AI Affectivity	2.1人工智能与人类（A. H）	2.1.1人工智能与人类的关系（A. H. 1）
	2.1人工智能与人类（A. H）	2.1.2伦理道德（A. H. 2）
	2.2人工智能与社会（A. S）	2.2.1人工智能与社会的交互（A. S. 1）
	2.2人工智能与社会（A. S）	2.2.2社会规范（A. S. 2）
	2.3交流与合作（A. CC）	2.3.1理解与表达（A. CC. 1）
		2.3.2责任分担（A. CC. 2）
		2.3.3协商共进（A. CC. 3）

一级指标	二级指标	三级指标
3.人工智能思维 AI Thinking	3.1工程设计思维（T. ED）	3.1.1创造认知（T. ED. 1）
		3.1.2创造实践（T. ED. 2）
		3.1.3创造美（T. ED. 3）
	3.2计算思维（T. CT）	3.2.1分解与模块化（T. CT. 1）
		3.2.2抽象与建模（T. CT. 2）
		3.2.3数据与标注（T. CT. 3）
		3.2.4训练与模拟（T. CT. 4）
		3.2.5部署与推理（T. CT. 5）
		3.2.6优化与迭代（T. CT. 6）
		3.2.7复用与迁移（T. CT. 7）

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