arXiv cs.AI· Qing Xiao, Ruiwei Xiao, Hanqi Jane Li, Phenyo Phemelo Moletsane, Xinying Hou, John Stamper, Hong Shen·· 12 小时前AI 评分26
K-12 教师如何让生成式 AI 适配本地课堂：GenAI 默认文化与日常教学实践的文化距离
How K-12 Teachers Adapt Generative AI to Local Classroom Demands: Cultural Distance Between GenAI Defaults and Everyday Teaching Practices
AI 导读
一项访谈研究提出"文化距离"框架，衡量生成式 AI 默认文化供给与教师本地教学需求之间的落差。研究者访谈了南非、台湾、美国各 10 名共 30 名高频使用 GenAI 的 K-12 教师，按教师投入的努力及能否产出可用结果划分出低（小幅修改）、中（持续提示与修订）、高（语言不支持、知识未数字化或政策过滤导致的结构性缺口）三个层级。
正文 · AI 翻译
摘要：生成式 AI（GenAI）正在进入 K-12 课堂，但其默认文化并不总能契合本地教学。现有研究要么将这种不匹配视为宏观层面的结构性偏见，要么通过单案例研究来考察；两者都未能揭示教师需要付出多少努力才能使输出在不同任务中可用。这项探索性、理论构建的定性研究引入了文化距离这一概念，即 GenAI 的默认文化库与教师实践的情境化需求之间的差距。通过对 30 位频繁使用 GenAI 的 K-12 教师（南非、台湾和美国各 10 位）进行访谈，我们识别出三个层级，依据是教师投入的努力程度以及是否产生了可用的输出：低（小幅编辑）、中（持续提示与修改）和高（根植于不受支持的语言、未数字化的知识或政策过滤器的结构性差距，任何教师努力都无法弥合）。我们将文化距离作为一个值得进一步研究的有前景的框架提出，并为设计者、政策制定者和教育工作者提出了启示。
| 评论： | 39 页，2 张图 |
| 主题： | 人机交互（cs.HC）；人工智能（cs.AI） |
| 引用为： | arXiv:2509.10780 [cs.HC] |
| （或 arXiv:2509.10780v2 [cs.HC] 为此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2509.10780 arXiv 颁发的 DOI 通过 DataCite |
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2025 年 9 月 13 日星期六 01:57:48 UTC（898 KB）
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2026 年 10 月 27 日星期二 02:24:15 UTC（1,173 KB）
来源：arXiv cs.AI · arxiv.org