使用多重分析方法探索整合可持续课程、生成式人工智能工具与全球南北气候变化感知能力之间的联系

这项研究为何对学生和公民重要

随着气候变化加速，大学面临的压力不仅是让年轻人理解问题，还要让他们付诸行动。本研究探讨了课程设计、气候意识和新兴生成式人工智能工具如何帮助来自贫穷与富裕地区的学生构建应对气候挑战所需的技能与信心。

将气候融入日常学习

研究者考察了所谓的整合可持续课程，这类课程把气候与可持续性主题织入常规大学教学中。与把气候变化视为单一选修课不同，这些项目通过重塑课程内容、教学方法、学习活动和评估，将气候问题贯穿学生的学习过程。其理念是，这样的课程能帮助学生对气候风险进行批判性思考，设想新解决方案，并在不断变化的世界中管理不确定性。

将智能工具引入课堂

研究的第二个支柱是生成式人工智能，例如聊天机器人和内容创作工具，用于支持学习。经过深思熟虑地融入课程时，这些工具可以让复杂的气候概念更易理解、提供快速反馈，并支持跨地域的小组协作。作者改编了常见的技术接受模型来理解学生如何期望AI帮助他们、使用的易用性感受，以及校园的社会与技术支持如何影响这些工具的使用。

从意识到实际能力

第三个关键要素是气候变化敏感性，定义为学生对自身影响的个人觉察、对脆弱群体的关切，以及参与气候信息和活动的意愿。研究认为，这种敏感性是课堂学习与学生在现实世界中感到有能力采取行动之间的桥梁。气候变化能力包括应对气候风险时的创新能力、以系统思维看待可持续性，以及在未来工作和社区中规划与管理与气候相关风险的能力。

研究者在五国所做的工作

研究团队在埃塞俄比亚、巴基斯坦、土耳其、中国和芬兰对486名高等教育学生进行了调查。所有参与者都至少修过一门与气候相关的课程，并在学习中使用过生成式人工智能工具。通过多种分析方法，他们检验了课程设计、AI使用和气候敏感性与学生自报的气候能力之间的关系。结果发现，整合可持续课程与更高水平的气候能力有显著关联，且在学习中使用生成式AI的学生往往更有处理气候挑战的自我效能感。

各要素如何协同

更为细致的分析表明，气候敏感性起着核心作用：充满可持续性主题的课程提升了学生对气候问题的敏感性，进而促进更高的气候能力。生成式AI通过两种方式强化这些联系：它与更高的气候能力和敏感性直接相关，同时也增强了课程的影响力——当课程设计良好且学生积极使用AI工具时，气候意识和信心的提升更为显著。另一种方法显示，三者中任何一项较强——强课程、强敏感性或强AI使用——通常就足以提升能力，尽管三者协同效果最佳。

对气候教育未来的意义

对非专业读者而言，结论很清晰：具备气候准备的毕业生不是偶然出现的。它们源于大学围绕可持续性重设计课程、支持对生成式AI的审慎使用，以及培养学生的气候意识与参与感。研究表明，这些方法可以在从全球南方到全球北方的不同国家情境中奏效。若高校与政策制定者在这三方面共同投入，就能更好地装备下一代，使其理解气候风险、设想公平的解决方案，并在社区中采取知情行动。

引用: Iqbal, J., Hashmi, Z.F., Asghar, M.Z. et al. Exploring the connections between integrated sustainable curricula, generative AI tools, and perceived climate change capabilities across the global south and north using multi-analytics. Humanit Soc Sci Commun 13, 639 (2026). https://doi.org/10.1057/s41599-026-06895-9

关键词: 气候教育, 可持续课程, 生成式人工智能, 学生能力, 全球南北