生成式人工智能素养是个体在与人工智能对话、交互、协作过程中具备的将客观事实、理论知识、实践技能、反思辩证、道德意识结合起来的综合素养（Bartolomé & Garaizar, 2022）。它能促进大学生发展创新思维、加强深度学习和适应智能社会（Chiu et al., 2024），学会与生成式人工智能协同共生，充分挖掘自身的创造潜力，在乌卡时代实现自我超越和价值创造（Lim et al., 2023）。提升生成式人工智能素养已成为大学生适应智慧场景，融入“人工智能+”，实现人机协同的必然要求。生成式人工智能素养水平较高的大学生能把各种大模型视为“合作者”而非“规训者”，注重灵活对话的知识获取方式，自觉抵制生成式人工智能技术的风险与“幻觉”，负责任地参与智能时代的教育变革与知识变化。然而，实证研究表明，高校类型影响大学生生成式人工智能素养水平，并导致数字不平等（Vázquez-Madrigal et al., 2024）。生成式人工智能素养不足的大学生可能会对相关技术陌生疏离、一知半解或过度依赖，成为数字赤贫者或弱势者。

生成式人工智能素养量表旨在测量高校学生生成式人工智能相关知识、使用技能和伦理意识等。量表改编自生成式人工智能素养量表（Lee & Park，2024），包括技术熟练度、批判性评估、沟通能力、创造性应用和道德能力五个维度（25题）。量表的Cronbach系数 α值在0.808～0.893之间，信度较好。

生成式人工智能素养量表（Generative AI Literacy Scale，GALS）

说明：本量表共分５个维度、25个测验项目。请根据您对每个陈述符合程度的理解，选择相应的选项。选项范围从1（非常不符合）到5（非常符合）。

1 = 非常不符合
2 = 不符合
3 = 中立
4 = 符合
5 = 非常符合

1.我可以为特定目的或应用训练和微调生成式人工智能。
2.我有能力识别和解决生成式人工智能的技术问题。
3.我有能力将生成式人工智能与其他工具或技术结合使用。
4.我可以比较和评估不同生成式人工智能模型的功能。
5.我能理解生成式人工智能如何生成响应。
6.我能理解生成式人工智能的运作原理。
7.我能评估生成式人工智能响应的准确性。
8.我能确定生成式人工智能的响应是否真实。
9.我能评估生成式人工智能响应的可靠性。
10.我能识别生成式人工智能响应中的错误。
11.我能评估生成式人工智能响应的完整性。
12.我能识别并解释生成式人工智能响应中的偏见。
13.我能与生成式人工智能有效地沟通。
14.我能向生成式人工智能提出适当且有效的问题。
15.我能在与生成式人工智能的对话中使用技术术语。
16.我能用丰富的词汇向生成式人工智能提出准确的问题。
17.我能根据特定情况从生成式人工智能那里引导出所需的响应。
18.我可以使用生成式人工智能生成新想法或解决方案。
19.我可以使用生成式人工智能进行创意写作或讲故事。
20.我可以使用生成式人工智能生成关于大数据集的见解和趋势。
21.我可以通过使用生成式人工智能提高我的创造力或创新技能。
22.我能识别与使用生成式人工智能相关的潜在道德问题。
23.我能探讨与使用生成式人工智能相关的法律或道德考虑。
24.我能识别与使用生成式人工智能相关的潜在隐私问题。
25.我能道德地使用生成式人工智能。