中国高职院校研究：AI（人工智能）素养与学生自评复杂问题解决能力相关，系统思维与认知负荷被列为中介路径
一项发表于Frontiers in Psychology（心理学领域期刊）的中国高职院校研究，对6所院校784名学生做了三轮问卷，发现AI（人工智能）素养（理解和评估人工智能的能力）与学生自评的复杂问题解决能力显著相关，系统思维与认知负荷可能是中介路径，且学生感知的学校信息通信技术（ICT）支持越高，该关联越强。
研究测量的是学生自评而非客观任务表现，不能据此推断AI素养能提升问题解决能力。
该研究由广东技术师范大学（Guangdong Polytechnic Normal University，广州）的Maoyong Huang、Meiying Huang、Ting He、Xing Yi、Wenjie Deng完成，发表于Frontiers in Psychology，2026年10月28日在线，卷17，DOI为10.3389/fpsyg.2026.1971672。
研究基于社会认知理论，在三个时间点对6所高职院校784名学生开展多轮问卷调查，使用SPSS和Mplus分析。 摘要显示：AI（人工智能）素养与自评复杂问题解决能力（CPS）显著相关； 通过系统思维技能和六条目认知负荷复合指标存在显著间接效应； 在感知学校ICT支持更高的学生中，AI素养与这两个认知因素的关联更强。
CPS在研究中以学生自评的感知问题解决能力操作化，而非客观复杂问题解决任务表现。
这项研究的价值在于把“AI（人工智能）素养”拆到认知路径层面：系统思维和认知负荷分别对应结构化分析能力与使用AI时的额外心智负担，这对设计AI学习产品和课程有参照意义。 但需注意三点限制：结果变量是自评，可能存在主观偏差； 三轮问卷提供了时间间隔，但仍是相关性设计，不能证明因果； 感知ICT支持是学生主观感受，不等于学校基础设施的客观水平。
摘要未披露具体效应量，无法判断关联强度。
后续观察信号
- 该研究是否已发布完整全文与效应量数据
- 是否有针对中小学或普通本科人群的同类研究