講述人工智能故事的13項強有力的研究

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

經(jīng)過 寺田友樹

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，書寫的出現(xiàn)——在口頭講故事的時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，因為他們不會使用他們的記憶。他的學(xué)生，在朗讀已經(jīng)寫在羊皮紙上的答案時，會“看起來無所不知，而且通常什么都不知道……在沒有事實的情況下展示智慧。"

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

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對于許多教師來說，這足以證明將這項技術(shù)逐出課堂是合理的。

但是寫作沒有損害記憶，計算器沒有破壞數(shù)學(xué)，計算機也沒有讓書本過時。如果以歷史為鑒，現(xiàn)在學(xué)校面臨的問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，大學(xué)和K-12教室內(nèi)發(fā)生的事情——從無處不在的大型語言模型，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)的整個人工智能平臺。例如，來自麻省理工學(xué)院、哈佛大學(xué)和沃頓商學(xué)院等領(lǐng)先機構(gòu)的研究人員正在探索軟件的使用如何塑造記憶、動機和高階思維技能。

一些研究指出了“認(rèn)知外包”的風(fēng)險——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。其他人對我們與人工智能的未來關(guān)系顯然更加樂觀，他們發(fā)現(xiàn)人工智能是一種可以推動學(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

向AI尋求一點幫助，它會欣然接受。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“關(guān)于多項式因式分解的提示”,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、聽起來像人類的文本。就像文字處理軟件中自動完成句子所產(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器的思維在哪里結(jié)束，學(xué)生的思維在哪里開始。

但研究表明，這種便利和速度是以高昂的成本為代價的:不費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)掌握了一個主題。研究人員在一份研究報告中解釋說，這是因為人工智能可以生成完美的答案，預(yù)先阻止進(jìn)一步的詢問，并以專家的堅定信心進(jìn)行寫作2025研究—即使軟件是錯誤的或猜測的。

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)問題。使用ChatGPT的青少年擊敗了競爭對手，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)被要求獨立解決另一組類似的數(shù)學(xué)問題時，之前使用ChatGPT的學(xué)生表現(xiàn)很差。

“當(dāng)技術(shù)自動化一項任務(wù)時，人類可能會錯過執(zhí)行這項任務(wù)的寶貴經(jīng)驗，”研究人員解釋說。對ChatGPT日志的檢查顯示，大多數(shù)學(xué)生與該軟件的互動都是粗略的，其中三分之一是學(xué)生問各種各樣的“答案是什么？”通過外包最困難的認(rèn)知工作——分析問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題——學(xué)生們剝奪了自己提高數(shù)學(xué)技能的機會。

誤入歧途:最近，一個2025研究由麻省理工學(xué)院研究人員領(lǐng)導(dǎo)的在另一個知識領(lǐng)域也得出了類似的結(jié)論。當(dāng)大學(xué)生被要求就諸如“一個完美的社會是可能的，甚至是可取的嗎？那些可以訪問ChatGPT的人傾向于盲目地“跟隨”該工具的思維，產(chǎn)生聽起來千篇一律的“統(tǒng)計同質(zhì)”論文。在將學(xué)生連接到腦電圖機器后，研究人員瞥見了為什么“大腦連通性系統(tǒng)地縮小”學(xué)生越依賴ChatGPT來形成他們的答案。

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句子。使用搜索引擎來表達(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越復(fù)雜，越來越多地集成到網(wǎng)絡(luò)瀏覽器、搜索引擎和課堂平臺中，幫助和直接替代之間的界限變得越來越模糊。在另一個2025研究，通過人工智能生成的摘要學(xué)習(xí)某個主題的學(xué)生有“比通過標(biāo)準(zhǔn)網(wǎng)絡(luò)搜索學(xué)習(xí)時發(fā)展更淺知識的風(fēng)險，即使結(jié)果中的核心事實是相同的。”

最大的危險，也許是隱藏在所有相關(guān)研究背后的危險，是研究人員最近配音“元認(rèn)知懶惰”——通過不僅卸載任務(wù)本身，而且卸載對學(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)的一個自然部分，檢查自己的工作和糾正錯誤觀念的元認(rèn)知練習(xí)對強大的長期理解至關(guān)重要。在這項研究中，在課堂上使用人工智能學(xué)習(xí)新語言的學(xué)生作文分?jǐn)?shù)更高——主要是因為他們會復(fù)制和粘貼ChatGPT的答案——但也容易變得“過度依賴人工智能”，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，人工智能用戶“在修改階段主要依賴于咨詢ChatGPT來完善和評估他們的論文”，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)計良好的人工智能導(dǎo)師被設(shè)計成扼殺自己，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:在一個去年發(fā)表的研究哈佛大學(xué)的研究人員測試了他們精心設(shè)計的人工智能導(dǎo)師的影響，以采用“教育學(xué)和教育心理學(xué)的最佳實踐來促進(jìn)學(xué)習(xí)。”有了正確的護(hù)欄——該工具提供了提示而不是答案，將困難的問題分解為更容易管理的塊，并隨后提出探索性問題——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)該取代面對面的教學(xué)——相反，它應(yīng)該用來讓所有學(xué)生達(dá)到一個水平，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)的提示來幫助學(xué)生解決問題?！痹谥R測驗中，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——而不用做工作本身。通過將大項目分成更小的任務(wù)，在幾天和幾周內(nèi)安排審查會議，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)生報告說經(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)時間大幅減少，GPA增加。”因此，人工智能工具可以幫助學(xué)生培養(yǎng)更強的學(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，老師們對人工智能持懷疑態(tài)度，根據(jù)一項蘭德報告。一年后，這個數(shù)字增加了一倍多，到2025年蓋洛普/沃爾頓家庭基金會民意調(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)志著從猶豫到動手實驗的快速轉(zhuǎn)變。

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

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

這是個好問題: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門課程的多項選擇練習(xí)題，范圍從入門統(tǒng)計學(xué)到高級生物化學(xué)。每一組都混合了專家撰寫的問題，讓研究人員比較兩者之間的任何差異。