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Evaluation indicator system for AI certificate programs
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AI
DOI：10.1186/s41239-026-00604-x.png)
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摘要
En 中文
尽管人工智能（AI）证书项目在高等教育中迅速普及，但对其教学转型潜力的系统性评估框架仍付之阙如——这与关于AI工具采纳的丰富文献形成对比，后者很少探讨证书如何重塑课程层面的教学——且现有评估依赖单向方法，忽视了专家判断和文化差异。基于技术—教学—内容知识（TPACK）框架，我们采用混合层次分析法（AHP）和模糊层次分析法（FAHP）方法，辅以蒙特卡罗（MC）模拟（N=10,000）进行稳健性验证，并借鉴来自中国18所大学18位领域专家的结构化成对评分和模糊评估。我们识别并优先排序五个维度——课程设计、教学实施、师资专长、技术支持和文化适应性——并量化其相对权重和感知表现。我们发现专家优先级存在明显层级：学生AI能力达成（权重=0.1438，排序稳定性=99.8%）和课程与AI前沿的契合度（权重=0.1056，排序稳定性=98.5%）是首要战略杠杆，而文化适应性权重最低（0.0735），表明早期证书开发存在技术优先偏见。值得注意的是，师资专业能力在感知重要性（权重=0.1976）与当前满意度（得分=3.2171）之间存在最大差距——这一发现挑战了技术基础设施是AI教育主要障碍的普遍假设。通过揭示内容知识（CK）优于整合教学能力的非对称发展特征，这些研究将TPACK理论扩展至证书评估领域，并提供一个稳健、专家主导的战略路线图，包含明确的国际化适应指导。
Keyword:
Artificial Intelligence certificate programs
Higher education transformation
AHP-FAHP hybrid model
TPACK framework
Monte Carlo simulation
Strategic evaluation
China
AI总结
对已上传原文的论文进行重点信息的提取，主要内容包括：简要概述、研究摘要、背景介绍、关键亮点、图文解析、展望与总结。
期刊
IF:
16.7
论文数:
632
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