【摘 要】
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为人工智能的未来做好准备是推进教育生态高质量、可持续发展的关键抓手。然而，学习者应提前做出哪些准备？学界尚缺乏科学完善的标准和依据。鉴于此，该研究采用文献元分析、德尔菲和层次分析法，遵照“确定指标体系→计算指标权重”的研制流程，确立了人工智能学习准备度的指标结构及各指标权重。研究结果显示，4个一级指标权重依次为：智能能力准备（0.5184）＞智能知识准备（0.1850）＞技术思维准备（0.1603
【基金项目】
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2019年度国家社会科学基金重大项目“人工智能促进未来教育发展研究”（项目编号：19ZDA364）阶段性研究成果；
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为人工智能的未来做好准备是推进教育生态高质量、可持续发展的关键抓手。然而，学习者应提前做出哪些准备？学界尚缺乏科学完善的标准和依据。鉴于此，该研究采用文献元分析、德尔菲和层次分析法，遵照“确定指标体系→计算指标权重”的研制流程，确立了人工智能学习准备度的指标结构及各指标权重。研究结果显示，4个一级指标权重依次为：智能能力准备（0.5184）＞智能知识准备（0.1850）＞技术思维准备（0.1603）＞智能条件与支持（0.1363）。10个二级指标权重依次为：非认知能力（0.3911）＞认知能力（0.1273）；软知识（0.1460）＞硬知识（0.0390）；人机协同思维（0.0679）＞主动转变思维（0.0553）＞计算思维（0.0213）＞设计思维（0.0158）；智能化投入（0.1019）＞社会性支持（0.0345）。36个三级指标中，排在前三位的是：智能心智知识（0.1228）＞智能志趣（0.1134）＞技术焦虑管理（0.0815）。基于度量结果，为增强人工智能学习的充分就绪性，提出未来优化方向：管理技术焦虑，提升学习者的非认知能力；重视情意心智，增长学习者的智能软知识；适应人机协同，转变学习者的智能化思维；优化制度保障，调动学习者的主动性心态。
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