講述人工智能故事的13項(xiàng)強(qiáng)有力的研究

隨著人工智能使用的增加，捷徑和腳手架之間的區(qū)別變得越來(lái)越難以辨認(rèn)。

經(jīng)過(guò) 寺田友樹(shù)

2026年3月6日

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技術(shù)總是有懷疑者。

在…里柏拉圖的菲德魯斯，蘇格拉底警告說(shuō)，書寫的出現(xiàn)——在口頭講故事的時(shí)代是一種破壞性的新技術(shù)——將“在學(xué)習(xí)者的靈魂中制造健忘，因?yàn)樗麄儾粫?huì)使用他們的記憶。他的學(xué)生，在朗讀已經(jīng)寫在羊皮紙上的答案時(shí)，會(huì)“看起來(lái)無(wú)所不知，而且通常什么都不知道……在沒(méi)有事實(shí)的情況下展示智慧。"

兩個(gè)多世紀(jì)后，隨著印刷書籍、電視、計(jì)算器和計(jì)算機(jī)的威脅被我們拋在身后，生成式人工智能成了當(dāng)時(shí)的智力災(zāi)難，準(zhǔn)備好了寫論文、解決數(shù)學(xué)問(wèn)題和“vibe code ”,而學(xué)生只需付出最少的努力。

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對(duì)于許多教師來(lái)說(shuō)，這足以證明將這項(xiàng)技術(shù)逐出課堂是合理的。

但是寫作沒(méi)有損害記憶，計(jì)算器沒(méi)有破壞數(shù)學(xué)，計(jì)算機(jī)也沒(méi)有讓書本過(guò)時(shí)。如果以歷史為鑒，現(xiàn)在學(xué)校面臨的問(wèn)題不是人工智能是好是壞，而是它在什么條件下支持——或阻礙——學(xué)習(xí)。

一些示范性研究超越了假設(shè)，讓我們一窺當(dāng)學(xué)生和教師采用不同的人工智能工具時(shí)，大學(xué)和K-12教室內(nèi)發(fā)生的事情——從無(wú)處不在的大型語(yǔ)言模型，提供閃電般的答案，到承諾減輕教學(xué)的行政和教學(xué)負(fù)擔(dān)的整個(gè)人工智能平臺(tái)。例如，來(lái)自麻省理工學(xué)院、哈佛大學(xué)和沃頓商學(xué)院等領(lǐng)先機(jī)構(gòu)的研究人員正在探索軟件的使用如何塑造記憶、動(dòng)機(jī)和高階思維技能。

一些研究指出了“認(rèn)知外包”的風(fēng)險(xiǎn)——當(dāng)學(xué)生不僅交出任務(wù)，還交出完成任務(wù)所需的腦力。其他人對(duì)我們與人工智能的未來(lái)關(guān)系顯然更加樂(lè)觀，他們發(fā)現(xiàn)人工智能是一種可以推動(dòng)學(xué)生思維并幫助教師快速制作高質(zhì)量材料的工具。

“援助”幻覺(jué)

向AI尋求一點(diǎn)幫助，它會(huì)欣然接受。一名學(xué)生向工具提示“好的論文陳述，關(guān)于蠅王或者詢問(wèn)“關(guān)于多項(xiàng)式因式分解的提示”,等待光標(biāo)閃爍一兩次，然后在屏幕上快速前進(jìn)，產(chǎn)生一段段優(yōu)美的、聽(tīng)起來(lái)像人類的文本。就像文字處理軟件中自動(dòng)完成句子所產(chǎn)生的戲法一樣，人工智能段落突然變得閃閃發(fā)光，成為成品——而且并不總是清楚機(jī)器的思維在哪里結(jié)束，學(xué)生的思維在哪里開(kāi)始。

但研究表明，這種便利和速度是以高昂的成本為代價(jià)的:不費(fèi)吹灰之力得出的答案在認(rèn)知上也很模糊，導(dǎo)致記憶力差和理解膚淺。反映過(guò)去的研究在低努力、低影響的技術(shù)(如高亮、下劃線和重讀)的悖論上，AI近乎神奇的流利度可以欺騙學(xué)生，讓他們認(rèn)為他們已經(jīng)掌握了一個(gè)主題。研究人員在一份研究報(bào)告中解釋說(shuō)，這是因?yàn)槿斯ぶ悄芸梢陨赏昝赖拇鸢?，預(yù)先阻止進(jìn)一步的詢問(wèn)，并以專家的堅(jiān)定信心進(jìn)行寫作2025研究—即使軟件是錯(cuò)誤的或猜測(cè)的。

抄近路:大規(guī)模地2024研究，研究人員要求近1000名高中生在不同條件下解決數(shù)學(xué)問(wèn)題。使用ChatGPT的青少年擊敗了競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手，得分比只使用課程材料和筆記完成工作的同齡人高48%。

但人工智能看似明顯的勝利是短暫的。當(dāng)被要求獨(dú)立解決另一組類似的數(shù)學(xué)問(wèn)題時(shí)，之前使用ChatGPT的學(xué)生表現(xiàn)很差。

“當(dāng)技術(shù)自動(dòng)化一項(xiàng)任務(wù)時(shí)，人類可能會(huì)錯(cuò)過(guò)執(zhí)行這項(xiàng)任務(wù)的寶貴經(jīng)驗(yàn)，”研究人員解釋說(shuō)。對(duì)ChatGPT日志的檢查顯示，大多數(shù)學(xué)生與該軟件的互動(dòng)都是粗略的，其中三分之一是學(xué)生問(wèn)各種各樣的“答案是什么？”通過(guò)外包最困難的認(rèn)知工作——分析問(wèn)題以確定要采取的正確步驟，找出要應(yīng)用的公式，然后有條不紊地一步一步解決問(wèn)題——學(xué)生們剝奪了自己提高數(shù)學(xué)技能的機(jī)會(huì)。

誤入歧途:最近，一個(gè)2025研究由麻省理工學(xué)院研究人員領(lǐng)導(dǎo)的在另一個(gè)知識(shí)領(lǐng)域也得出了類似的結(jié)論。當(dāng)大學(xué)生被要求就諸如“一個(gè)完美的社會(huì)是可能的，甚至是可取的嗎？那些可以訪問(wèn)ChatGPT的人傾向于盲目地“跟隨”該工具的思維，產(chǎn)生聽(tīng)起來(lái)千篇一律的“統(tǒng)計(jì)同質(zhì)”論文。在將學(xué)生連接到腦電圖機(jī)器后，研究人員瞥見(jiàn)了為什么“大腦連通性系統(tǒng)地縮小”學(xué)生越依賴ChatGPT來(lái)形成他們的答案。

至關(guān)重要的是，只有17%的人工智能用戶能夠回憶起他們聲稱是自己的文章中的一個(gè)句子。使用搜索引擎來(lái)表達(dá)自己想法的學(xué)生，或者自己寫文章的學(xué)生，分別有83%和89%的回憶率。

范圍蔓延:隨著人工智能工具變得越來(lái)越復(fù)雜，越來(lái)越多地集成到網(wǎng)絡(luò)瀏覽器、搜索引擎和課堂平臺(tái)中，幫助和直接替代之間的界限變得越來(lái)越模糊。在另一個(gè)2025研究，通過(guò)人工智能生成的摘要學(xué)習(xí)某個(gè)主題的學(xué)生有“比通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)網(wǎng)絡(luò)搜索學(xué)習(xí)時(shí)發(fā)展更淺知識(shí)的風(fēng)險(xiǎn)，即使結(jié)果中的核心事實(shí)是相同的?！?/p>

最大的危險(xiǎn)，也許是隱藏在所有相關(guān)研究背后的危險(xiǎn)，是研究人員最近配音“元認(rèn)知懶惰”——通過(guò)不僅卸載任務(wù)本身，而且卸載對(duì)學(xué)術(shù)進(jìn)步的監(jiān)控和管理，“習(xí)慣性地避免故意的認(rèn)知努力”。

研究人員認(rèn)為，與困惑搏斗是學(xué)習(xí)的一個(gè)自然部分，檢查自己的工作和糾正錯(cuò)誤觀念的元認(rèn)知練習(xí)對(duì)強(qiáng)大的長(zhǎng)期理解至關(guān)重要。在這項(xiàng)研究中，在課堂上使用人工智能學(xué)習(xí)新語(yǔ)言的學(xué)生作文分?jǐn)?shù)更高——主要是因?yàn)樗麄儠?huì)復(fù)制和粘貼ChatGPT的答案——但也容易變得“過(guò)度依賴人工智能”，限制了他們監(jiān)控和反思學(xué)習(xí)的能力。當(dāng)被要求修改他們的論文時(shí)，人工智能用戶“在修改階段主要依賴于咨詢ChatGPT來(lái)完善和評(píng)估他們的論文”，不像他們的同齡人那樣自行質(zhì)疑他們的寫作。

(富有挑戰(zhàn)性的)學(xué)習(xí)伙伴

正如人類導(dǎo)師被訓(xùn)練成避免將答案交給學(xué)生一樣，設(shè)計(jì)良好的人工智能導(dǎo)師被設(shè)計(jì)成扼殺自己，拒絕提供答案，在不為學(xué)生做腦力工作的情況下指導(dǎo)學(xué)生。

還給你:在一個(gè)去年發(fā)表的研究哈佛大學(xué)的研究人員測(cè)試了他們精心設(shè)計(jì)的人工智能導(dǎo)師的影響，以采用“教育學(xué)和教育心理學(xué)的最佳實(shí)踐來(lái)促進(jìn)學(xué)習(xí)?！庇辛苏_的護(hù)欄——該工具提供了提示而不是答案，將困難的問(wèn)題分解為更容易管理的塊，并隨后提出探索性問(wèn)題——人工智能輔導(dǎo)組的學(xué)習(xí)收益比參與課堂教學(xué)的學(xué)生高出一倍以上。

“人工智能導(dǎo)師不應(yīng)該取代面對(duì)面的教學(xué)——相反，它應(yīng)該用來(lái)讓所有學(xué)生達(dá)到一個(gè)水平，使他們能夠從課堂上獲得最大收益，”研究人員建議。

這種方法與研究人員在上文提到的2024年數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)研究中采取的方法相呼應(yīng)，研究人員還讓學(xué)生接觸GPT的一名導(dǎo)師，他的回答受到“詳細(xì)說(shuō)明的控制，要求GPT-4避免給出完整的解決方案，而是提供漸進(jìn)的提示來(lái)幫助學(xué)生解決問(wèn)題?！痹谥R(shí)測(cè)驗(yàn)中，與使用傳統(tǒng)紙筆的學(xué)生相比，與人工智能導(dǎo)師一起工作的學(xué)生表現(xiàn)一樣好，盡管沒(méi)有明顯更好。

元認(rèn)知提示:人工智能還可以幫助規(guī)劃支持學(xué)術(shù)工作的活動(dòng)——而不用做工作本身。通過(guò)將大項(xiàng)目分成更小的任務(wù)，在幾天和幾周內(nèi)安排審查會(huì)議，并設(shè)置中間截止日期以防止最后一刻的混亂，AI可以幫助學(xué)生管理他們的工作量。

在一個(gè)2025研究肯特州立大學(xué)的研究人員發(fā)現(xiàn)，組織和規(guī)劃工具幾乎和人工智能導(dǎo)師一樣受歡迎，29%的大學(xué)生報(bào)告說(shuō)經(jīng)常使用人工智能學(xué)習(xí)和調(diào)度應(yīng)用程序，導(dǎo)致“學(xué)習(xí)時(shí)間大幅減少，GPA增加?！币虼?，人工智能工具可以幫助學(xué)生培養(yǎng)更強(qiáng)的學(xué)習(xí)習(xí)慣，除了“更好地組織學(xué)習(xí)材料”之外，還可以導(dǎo)致“更有效的研究和信息收集”。

提升你的教學(xué)水平

不久前，老師們對(duì)人工智能持懷疑態(tài)度，根據(jù)一項(xiàng)蘭德報(bào)告。一年后，這個(gè)數(shù)字增加了一倍多，到2025年蓋洛普/沃爾頓家庭基金會(huì)民意調(diào)查顯示60%的教師在一學(xué)年中至少使用一次人工智能，標(biāo)志著從猶豫到動(dòng)手實(shí)驗(yàn)的快速轉(zhuǎn)變。

哈佛商學(xué)院反映了勞動(dòng)力市場(chǎng)的大趨勢(shì)研究我發(fā)現(xiàn)，使用人工智能處理常見(jiàn)工作場(chǎng)所任務(wù)的員工速度提高了25%——教師越來(lái)越多地使用人工智能處理時(shí)間密集型任務(wù)。今天，近三分之一的教師報(bào)告每周使用人工智能來(lái)起草教案, 為不同的學(xué)習(xí)者改編材料, 生成測(cè)驗(yàn)和退出票，并分析學(xué)生數(shù)據(jù)，估計(jì)每周可以節(jié)省大約六個(gè)小時(shí)，相當(dāng)于在一個(gè)學(xué)年中節(jié)省整整六周的時(shí)間。

“當(dāng)使用任何人工智能工具來(lái)創(chuàng)建材料時(shí)，你自己檢查材料以檢查任何錯(cuò)誤是很重要的，”寫高中老師泰勒.吉斯和克里斯汀.彼得羅斯克。"盡管如此，總的來(lái)說(shuō)節(jié)省的時(shí)間使快速的準(zhǔn)確性檢查變得容易."

這是個(gè)好問(wèn)題:人工智能創(chuàng)造的學(xué)術(shù)材料的質(zhì)量經(jīng)常超出預(yù)期。大規(guī)模地2025研究哈佛大學(xué)領(lǐng)導(dǎo)的一個(gè)研究小組涉及近1700名大學(xué)生，使用ChatGPT生成了91門課程的多項(xiàng)選擇練習(xí)題，范圍從入門統(tǒng)計(jì)學(xué)到高級(jí)生物化學(xué)。每一組都混合了專家撰寫的問(wèn)題，讓研究人員比較兩者之間的任何差異。