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  # 人文学科中的技术与研究实践的演进

 

 

    美国现代语言协会（MLA）与EBSCO携手Choice和大学与研究图书馆协会（ACRL），于5月20日共同主办了一场题为“人文学科中的技术与研究实践的演进”的网络研讨会，探讨新兴技术和AI工具如何影响学术生态。以下为本次活动的主要观点。 

 ![image of a student standing next to a doorway shaped like a light bulb](https://assets.ebsco.com/asset/fa9f6c1c-462d-4bd2-978a-28724023c059/blog-mla-light-bulb-door.png "imagem de um estudante ao lado de uma porta em formato de lâmpada")

 

 

 2025年7月3日 

 

 

美国现代语言协会（MLA）与EBSCO携手Choice和大学与研究图书馆协会（ACRL），于5月20日共同主办了一场题为[**“人文学科中的技术与研究实践的演进”**](https://www.choice360.org/webinars/technology-and-evolving-research-practices-in-the-humanities/)的网络研讨会，探讨新兴技术和AI工具如何影响学术格局。

美国西俄勒冈大学教学图书馆员兼教授Elizabeth Brookbank、康涅狄格大学英语教授兼写作协调员Ellen C. Carillo，以及阿巴拉契亚州立大学英语系主任Leo Flores担任讨论嘉宾，讨论由MLA运营战略高级总监Angela Gibson主持。这场分为三部分的网络研讨会界定了信息素养与AI素养，提出了关于人工智能的深入思考，并回应了观众的提问。



 



## 信息素养与AI素养

ACRL在其[**《高等教育信息素养框架》**](https://www.ala.org/acrl/standards/ilframework)中将信息素养定义为“一组综合能力，涵盖对信息的反思性发现、对信息如何产生和如何被重视的理解，以及在创造新知识和以合乎伦理的方式参与学习共同体时对信息的使用。”尽管这一术语诞生于20世纪70年代，但鉴于网络内容激增、错误信息蔓延，以及由此产生的在审核来源材料时保持警惕的必要性，它所描述的技能组合已变得日益重要。生成式AI的出现，以及新工具不断进入学生、教师和图书馆员手中，使得培养信息素养技能——并将其扩展至AI素养技能——变得尤为紧迫。

网络研讨会嘉宾承认，这种紧迫性以及生成式AI带来的挑战与可能性，可能让教师、研究人员和学生都感到不堪重负。嘉宾强调，在帮助学生了解AI以及评估AI输出的有效性时，必须牢记AI的局限性，并指出始终应结合自身专业领域来审视AI生成的回答。他们鼓励与会者思考如何利用AI改进现有工作流程、探索数据库和档案馆藏中的大型数据集，并推动课堂与研究环境中信息素养的培养。



 



## 关键问题

在网络研讨会的第二部分，主持人提出了在学术语境中讨论人工智能时应考虑的四个核心问题：

- AI：是否使用、何时使用、如何使用？
- 在生成式AI应用中，何时以及为何需要人工干预？
- 校园AI政策制定中的关键考量是什么？
- 教育工作者在生成式AI方面承担哪些责任？

在讨论前两个问题时，嘉宾指出，AI的适用场景可能因用户是图书馆指导教师、教师还是学生研究人员而有所不同，但他们也承认，由于技术格局不断演变，人文学科学者必须思考使用AI的“时机”与“方式”。此外，嘉宾鼓励与会者将自己视为专家，把所选AI工具视为新手，从而始终明确AI是辅助人类知识，而非替代人类知识。

主持人提出的最后两个问题，呼应了许多观众共有的担忧：对于教师和图书馆员来说，教授AI素养与AI应用能力的责任由谁承担，尤其当机构缺乏明确的AI政策时？演讲者建议，尽管政策和指南可能因校园而异，但向学生传授AI素养技能，将有助于毕业生为进入职场以及胜任需要基础AI知识的岗位做好准备。嘉宾认为，与其忽视人文学科研究环境中正在发生的技术变革，不如让学生和教育工作者尝试使用生成式AI，了解其能力与局限。



 



 ![](/themes/custom/cog_ebsco/images/pullquote-icon.png) 

### “与会嘉宾鼓励网络研讨会参与者将自己视为专家，把所选AI工具视为新手，从而始终明确AI是辅助人类知识，而非替代人类知识。”



 

 

 

 

 

 

## 观众提问中的常见主题

网络研讨会的最后一部分专门用于回应与会者提问。许多观众评论中反复出现的主题，涉及使用AI的伦理影响。许多图书馆员、教师和学生看到了AI的价值，但想知道AI生成内容的伦理使用与非伦理使用之间的界限在哪里。嘉宾一致认为，必须以批判性眼光评估AI输出——因为AI幻觉、捏造、深度伪造和错误归属确实存在——并告诫不要将AI工具当作搜索引擎使用，同时强调[**MLA International Bibliography with Full Text**](https://about.ebsco.com/zh-cn/products/research-databases/mla-international-bibliography-full-text)等学术数据库的价值。像ChatGPT和Gemini这样的AI工具可视为头脑风暴伙伴和协作者，可能有助于启动研究过程，但不应被视为可信图书馆资源的替代品。

与会者还提出了AI对学习影响的问题；许多教师担心，如果学生在阅读和写作任务中依赖生成式技术，AI会削弱其批判性思考和深度参与的能力。虽然AI确实正在迅速改变研究格局，但学生也在寻找创造性方式推进思考、获取反馈，并利用提示工程和聊天功能以不同方式呈现信息——换言之，他们正借助AI培养信息素养和批判性思维技能。

如何评估AI工具并将其用于不同目的，是与会者提问中的另一个常见主题。网络研讨会嘉宾鼓励教育工作者研究生成式AI服务并熟悉其各自特点，以更好地理解哪些工具最适合特定任务。AI工具不断变化演进，但也正融入Google等主流操作系统和搜索引擎，因此现在比以往任何时候都更需要了解这些技术及其运作方式。写作与辅导中心，以及MLA等组织，是学术群体寻求AI指导与支持时的宝贵知识中心。



 



## 总结与延伸阅读

人工智能服务和生成式技术有潜力帮助教师、图书馆指导教师和学生重新构想传统阅读、写作和研究实践。MLA正在创建更多资源，帮助人文学科人员更好地理解如何驾驭并利用AI工具。MLA还提供若干现有资源，旨在支持信息素养和AI素养的发展。

[**学生AI素养指南**](https://style.mla.org/student-guide-to-ai-literacy/)

[**AI专业资源**](https://aiandwriting.hcommons.org/)

[**MLA数字学术成果评估指南**](https://aiandwriting.hcommons.org/)

[**免费MLA课程**](https://www.mla.org/Publications/MLA-International-Bibliography/Get-Teaching-Resources)

[**免费MLA教程**](https://www.mla.org/Publications/MLA-International-Bibliography/Get-Teaching-Resources)



 



  [ 点播观看网络研讨会 ](https://www.choice360.org/webinars/technology-and-evolving-research-practices-in-the-humanities/) 

 



 

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