2025年10月1日，微軟發(fā)布《GenAI對課堂學(xué)習(xí)成效的影響：實證研究述評》（Learning outcomes with GenAI in the classroom: A review of empirical evidence）報告。

該報告綜述了GenAI對正規(guī)教育學(xué)習(xí)成效影響的最新實證證據(jù)，旨在為教育工作者提供關(guān)于使用基于大語言模型（LLM）學(xué)習(xí)工具時確保學(xué)生獲得學(xué)習(xí)成效的核心關(guān)切概覽，并以研究為依據(jù)給出課堂應(yīng)用決策指南。

該報告分為四部分，首先，厘清教育界與產(chǎn)業(yè)界在采納AI目標(biāo)上的根本不同；接著，深入剖析生成式AI如何影響學(xué)習(xí)條件中的關(guān)鍵變量；進而，系統(tǒng)評估其使用如何關(guān)聯(lián)并影響布魯姆分類法中的各層學(xué)習(xí)目標(biāo)；最終，指向未來，探討生成式AI工具為何及如何增加教學(xué)復(fù)雜性以實現(xiàn)更優(yōu)的學(xué)習(xí)成效。

各部分主要觀點如下：

1.教育范式與產(chǎn)業(yè)需求的差異

報告指出，"為就業(yè)做準(zhǔn)備"常被視為當(dāng)前教育的目的。然而，盡管正規(guī)教育對健康的產(chǎn)業(yè)發(fā)展至關(guān)重要，但這兩者的直接目標(biāo)并不相同。

在產(chǎn)業(yè)界，生產(chǎn)力是核心目標(biāo)——這是一個可量化的標(biāo)準(zhǔn)，而新型自動化技術(shù)能夠提升這一指標(biāo)。

正規(guī)教育的目標(biāo)則在于"讓學(xué)習(xí)者掌握兼具持久性與適應(yīng)性的知識與技能"。

因此，任務(wù)完成的速度、數(shù)量和便捷性在工作場所中比在課堂中更為重要，在教學(xué)場景中，學(xué)習(xí)本身需要經(jīng)歷某種必要的磨礪過程。

這意味著，如何在課堂上部署GenAI以支持學(xué)習(xí)目標(biāo)，與產(chǎn)業(yè)如何利用該技術(shù)實現(xiàn)自動化效益截然不同。產(chǎn)業(yè)界主要著眼于提升生產(chǎn)效率。而教育工作者的優(yōu)先考量截然不同：教學(xué)層面的關(guān)切包括教育公平性問題、培養(yǎng)學(xué)生批判性思維能力的必要性，以及GenAI可能對社會性發(fā)展造成的抑制作用。這些考量超越了技術(shù)專家關(guān)注的范疇（后者主要聚焦于緩解技術(shù)性危害，如系統(tǒng)輸出中的有害內(nèi)容、偏見或準(zhǔn)確性等問題）。

2.影響學(xué)習(xí)的關(guān)鍵變量

報告指出，GenAI有望大規(guī)模促進教育，這是一個充滿希望的愿望。然而，其實際效果受到多種因素的制約。從實證證據(jù)來看，存在幾個關(guān)鍵變量。

一是AI素養(yǎng)。理解AI系統(tǒng)的能力與局限已成為學(xué)生運用GenAI取得成功的關(guān)鍵新變量。

二是教育公平性。GenAI為邊緣化群體帶來矛盾體驗。研究表明，GenAI可成為殘障學(xué)生的有效學(xué)習(xí)資源；但在其他情境中，它會固化學(xué)業(yè)表現(xiàn)最弱學(xué)生的既有模式，并可能加劇經(jīng)濟弱勢學(xué)生的教育不平等。

三是GenAI會影響長期公認促進學(xué)習(xí)的心理與社會條件：自我效能感、個體學(xué)習(xí)節(jié)奏及人際交往。關(guān)于自我效能感，有研究顯示學(xué)生使用GenAI時可能對自身技能掌握過度自信，需要幫助調(diào)整其學(xué)習(xí)成效的認知模型。就自主節(jié)奏學(xué)習(xí)而言，GenAI既帶來效率提升也存在潛在陷阱，具體取決于學(xué)習(xí)領(lǐng)域、使用場景（AI工具是通用聊天機器人還是結(jié)構(gòu)化輔導(dǎo)系統(tǒng)）。有研究還強調(diào)GenAI對人際交往的影響——這種交往正是培養(yǎng)批判性思維與創(chuàng)造力等高階技能的基礎(chǔ)。

GenAI的按需可用特性，但缺乏社交臨場感，既可能帶來機遇，也可能帶來不利影響，例如，它提供了一個不帶評判性的話題探索環(huán)境，也減少了小組項目中同伴之間的合作。然而，有研究表明，人類導(dǎo)師仍然是學(xué)生獲取可靠信息的更受青睞來源。

3.學(xué)習(xí)目標(biāo)如何受影響

報告指出，實證證據(jù)顯示，GenAI可能損害學(xué)生的思維能力——從基礎(chǔ)的記憶與理解能力，到高階的分析與創(chuàng)造技能皆會受到影響。

記憶與理解能力是學(xué)術(shù)領(lǐng)域取得成功的基礎(chǔ)，它們位于布魯姆分類學(xué)中最基礎(chǔ)的學(xué)習(xí)目標(biāo)層級——識記與領(lǐng)會。有證據(jù)表明，使用大語言模型聊天機器人時，過度依賴和缺乏參與可能會導(dǎo)致記憶形成受損。如果GenAI的使用方式繞過了獲得技能所必需的努力，那么高階思維（分析、推理和創(chuàng)造力）的發(fā)展也可能會受到影響。

還有研究表明，在沒有支架式輔導(dǎo)或其他教學(xué)護欄的情況下使用ChatGPT等通用GenAI工具可能會對批判性思維產(chǎn)生不利影響。GenAI還會影響創(chuàng)造力。使用GenAI進行創(chuàng)造性解決問題的學(xué)生可以從快速的原型迭代和更高的項目完整性或細節(jié)中受益，但也可能傾向于固守于AI生成的想法，作品的原創(chuàng)性和復(fù)雜性降低。

4.教學(xué)復(fù)雜性的必要回歸

報告指出，將通用聊天機器人改造為AI導(dǎo)師可能過于簡單化，無法滿足教學(xué)成功所需的多樣化教育考量。迄今為止，最先進的工具通常仍是ChatGPT或類似系統(tǒng)，通過提示工程讓模型扮演教師角色，并用其他基礎(chǔ)指令約束生成內(nèi)容——例如限定討論主題與教學(xué)策略、禁止直接提供答案，或要求生成測驗題目來檢測知識掌握情況。

新型實驗性AI導(dǎo)師展現(xiàn)出發(fā)展前景——這類系統(tǒng)內(nèi)置了經(jīng)過驗證的教學(xué)策略（例如能夠檢測并有效應(yīng)對學(xué)生多種認知狀態(tài)）。在系統(tǒng)設(shè)計過程中咨詢教育工作者，對于此類即將問世系統(tǒng)的成功至關(guān)重要。

5.結(jié)論

通過對實證證據(jù)的綜合分析，報告最后提出四項在教育環(huán)境中整合GenAI的指導(dǎo)原則：

一是使用GenAI要確保學(xué)生做好充分準(zhǔn)備。

報告認為，學(xué)生準(zhǔn)備度是提升GenAI工具學(xué)習(xí)成效的關(guān)鍵考量因素，能減少因依賴GenAI而產(chǎn)生盲目自信的風(fēng)險。這種準(zhǔn)備度還包括學(xué)生批判性評估GenAI輸出結(jié)果的能力，這是學(xué)生AI素養(yǎng)中的核心能力。

不要過早引入GenAI。過早引入會損害理解力和基礎(chǔ)記憶能力，對初學(xué)者不利，并造成虛假的學(xué)習(xí)成效。研究表明，在學(xué)習(xí)初期階段暫緩使用GenAI有助于記憶形成，并建議保留傳統(tǒng)學(xué)習(xí)策略以鞏固理解與記憶。"必要難度"的價值——這種學(xué)習(xí)過程中不可或缺的認知掙扎——不應(yīng)被AI工具削弱。

領(lǐng)域新手首先需要掌握新領(lǐng)域的基礎(chǔ)知識，否則可能面臨淺層參與和理解不足的風(fēng)險，甚至對自身技能產(chǎn)生虛假信心。例如，若未扎實掌握領(lǐng)域基礎(chǔ)，編程新手往往誤解初始指導(dǎo)并急于推進步驟，錯誤地將GenAI的使用視為技能提升。

二是培養(yǎng)AI素養(yǎng)是受益于GenAI的基石。

AI素養(yǎng)是實現(xiàn)教育培養(yǎng)高階思維能力目標(biāo)的關(guān)鍵要素。AI素養(yǎng)包含多重維度和學(xué)生必須掌握的核心能力。

建立對GenAI能力與局限性的認知，是培養(yǎng)學(xué)生批判性評估AI輸出的基礎(chǔ)。學(xué)生需要理解GenAI可能存在的虛構(gòu)傾向與偏見，把握其在摘要生成方面的優(yōu)勢與不足，并認識到驗證輸出結(jié)果、與其他信息來源交叉比對的重要性。

掌握特定領(lǐng)域的實踐操作技巧以獲得最優(yōu)結(jié)果，是AI素養(yǎng)的核心能力之一。當(dāng)學(xué)生具備有效提示設(shè)計和與大語言模型（LLM）迭代交互的策略時，其表現(xiàn)顯著提升。針對特定領(lǐng)域的操作示范能夠有效優(yōu)化學(xué)生與LLM的互動效果。

在設(shè)計AI素養(yǎng)教育時需了解受眾群體。有效的學(xué)習(xí)材料應(yīng)當(dāng)反映學(xué)生群體的實際體驗，而非單純"灌輸知識"。當(dāng)學(xué)生通過親手構(gòu)建自己的AI模型等活動來探索技術(shù)能力、局限性、錯誤和偏見時，與目標(biāo)學(xué)生群體共同設(shè)計AI教育材料能取得顯著成效。

三是作為補充用途：通過解釋和示例學(xué)習(xí)。

GenAI應(yīng)作為傳統(tǒng)學(xué)習(xí)方式的補充而非替代。通用工具如ChatGPT可能干擾從知識記憶到批判性思維的學(xué)習(xí)過程。然而，盡管存在缺陷，GenAI能夠清晰有效地解釋復(fù)雜概念，這一能力受到學(xué)生重視。研究顯示，編程學(xué)習(xí)者將大語言模型（LLMs）作為解釋工具而非答案提供者時，能夠深化理解；當(dāng)以記憶和保持為目標(biāo)時，推薦采用以下學(xué)習(xí)順序：學(xué)生應(yīng)先自主閱讀并做筆記，再通過LLMs拓展相關(guān)知識。

AI的解釋需要教師指導(dǎo)保駕護航。有研究針對高中生的實驗中發(fā)現(xiàn)，生成簡單的類比——如用“多米諾骨牌”解釋鏈?zhǔn)椒磻?yīng)，或?qū)⑸眢w想象成一座城市、將免疫系統(tǒng)比作城市警察以解釋免疫反應(yīng)——能有效提升學(xué)生對于領(lǐng)域術(shù)語的理解。然而，關(guān)鍵在于，教師必須對這些類比的準(zhǔn)確性與完整性進行調(diào)整，才能達到最佳教學(xué)效果，同時還需引導(dǎo)學(xué)生避免過度依賴這類解釋。

四是設(shè)計促進參與的干預(yù)措施。

學(xué)生如何運用GenAI——無論是用于獲取解釋還是直接獲得答案——將對學(xué)習(xí)效果產(chǎn)生決定性影響。細微的工具設(shè)計調(diào)整可能帶來顯著改變。

應(yīng)限制復(fù)制粘貼功能。提高操作成本有助于記憶形成并創(chuàng)造批判性評估的機會。

需支持元認知校準(zhǔn)。學(xué)生高估自身學(xué)習(xí)進度是GenAI應(yīng)用中的常見問題，通過定期干預(yù)措施（如間歇性測驗）可幫助學(xué)生清晰掌握知識領(lǐng)域及需加強環(huán)節(jié)。

推動批判性思維。應(yīng)當(dāng)促使學(xué)習(xí)者停下來思考，考慮不同觀點，評估對GenAI輸出的理解程度。在GenAI交互關(guān)鍵節(jié)點設(shè)置元認知提示，有望培養(yǎng)學(xué)生對自身思維過程的覺察能力。

評估GenAI工具的教學(xué)是否成熟。需認識到，僅通過提示詞改造通用聊天機器人（如ChatGPT）無法適應(yīng)學(xué)習(xí)過程中的復(fù)雜因素，例如學(xué)生動機與參與度。部分研究者建議在早期領(lǐng)域?qū)W習(xí)階段避免使用此類AI導(dǎo)師，同時主張精心設(shè)計符合教學(xué)最佳實踐的AI系統(tǒng)。關(guān)鍵是要讓教育工作者參與系統(tǒng)設(shè)計，而現(xiàn)實中少有系統(tǒng)供應(yīng)商這樣做。與教育工作者協(xié)同開發(fā)的精密系統(tǒng)能整合多元教學(xué)策略，更真實反映學(xué)生學(xué)習(xí)現(xiàn)狀。例如，一個能根據(jù)學(xué)生參與狀態(tài)和理解水平自動匹配教學(xué)響應(yīng)策略的AI導(dǎo)師，其效果顯著優(yōu)于僅依賴提示詞工程的生成式AI系統(tǒng)。

報告最后指出，盡管許多設(shè)計精良的AI導(dǎo)師即將問世，但將GenAI融入課堂仍需要權(quán)衡多重因素。教育工作者必須綜合考慮GenAI對思維能力的影響、其在自主學(xué)習(xí)中的效率與缺陷，以及領(lǐng)域新手或?qū)W習(xí)困難學(xué)生面臨的風(fēng)險。隨著GenAI在課堂中的應(yīng)用不斷推進，兩項條件對成功至關(guān)重要：AI素養(yǎng)與人際交往。正如學(xué)生所言，在評估信息和培養(yǎng)高階思維方面，沒有什么比師生關(guān)系更值得信賴——而這恰恰是課外世界的終極技能。

資料來源：

Kathy Walker, Mihaela Vorvoreanu. Learning outcomes with GenAI in the classroom: A review of empirical evidence. https://www.microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2025/10/GenAILearningOutcomes-Report-published-10-07-2025.pdf

[本文為教育部國別和區(qū)域研究基地中國教育科學(xué)研究院國際教育研究中心成果]

本文由中國教育科學(xué)研究院“教育國際前沿”課題組整理，課題組負責(zé)人張永軍，編輯劉強。點擊左下角閱讀原文可下載該文獻。