2026年3月11日，斯坦福大學(xué)教育AI中心（AI Hub for Education）發(fā)布《K-12中AI的證據(jù)基礎(chǔ)：2026年綜述》（The Evidence Base on AI in K-12: A 2026 Review）報(bào)告，概述了當(dāng)前與K-12教育環(huán)境相關(guān)的AI研究特征，并總結(jié)了探究AI工具如何影響師生的強(qiáng)因果研究主要發(fā)現(xiàn)。

該報(bào)告開(kāi)篇指出，在K-12教育領(lǐng)域，教師、學(xué)校領(lǐng)導(dǎo)者及政策制定者正置身于一個(gè)迅速擴(kuò)張的AI工具生態(tài)之中，卻鮮有嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膶?shí)證依據(jù)可供其決策參考。AI工具的發(fā)展速度已超越了研究人員對(duì)其評(píng)估步伐，這使得教育工作者在面對(duì)技術(shù)采納、實(shí)施與投資等重大抉擇時(shí)，往往只能依據(jù)極其有限的證據(jù)——即尚不明確究竟何種技術(shù)有效、適用于何人、以及在何種條件下有效。

盡管確鑿的研究成果正在逐步涌現(xiàn)，但學(xué)校方面已面臨著日益高漲的社會(huì)期許：既要培養(yǎng)學(xué)生以適應(yīng)一個(gè)與AI深度融合的未來(lái)世界，又要著力應(yīng)對(duì)那些早在AI時(shí)代到來(lái)之前便已顯現(xiàn)的學(xué)生學(xué)業(yè)成績(jī)下滑問(wèn)題，同時(shí)還要順應(yīng)關(guān)于“面向未來(lái)的能力”這一概念不斷演變的內(nèi)涵。

為此，斯坦福大學(xué)教育AI中心在2025年初推出旨在幫助教育界領(lǐng)導(dǎo)查閱關(guān)于K-12教育領(lǐng)域AI應(yīng)用的最新研究成果“研究資料庫(kù)”平臺(tái)（scale.stanford.edu/ai/repository），并每月更新，同時(shí)支持按應(yīng)用場(chǎng)景、用戶、年齡、目的、設(shè)計(jì)類(lèi)型檢索。該報(bào)告即基于這一資料庫(kù)截至2025年10月收錄的逾800篇論文的數(shù)據(jù)，并重點(diǎn)對(duì)有高質(zhì)量因果證據(jù)的20篇文獻(xiàn)（這些研究嚴(yán)格研究了AI工具如何影響學(xué)生或教育工作者）進(jìn)行了分析。

該報(bào)告的研究發(fā)現(xiàn)具體如下：

一、教育AI研究論文增長(zhǎng)迅速，聚焦學(xué)生用戶，因果影響關(guān)注數(shù)學(xué)技能較多

該報(bào)告發(fā)現(xiàn)，近年來(lái)教育AI研究論文數(shù)量呈現(xiàn)較快增長(zhǎng)速度，2023年1月，僅有28篇論文符合其“研究資料庫(kù)”的收錄標(biāo)準(zhǔn)——即涉及將AI或機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用于K-12教育，或與該領(lǐng)域密切相關(guān)的研究。而在不到三年的時(shí)間里，這一數(shù)字已激增至超過(guò)800篇學(xué)術(shù)論文（涵蓋預(yù)印本及期刊文章）。過(guò)去一年間，這一增長(zhǎng)勢(shì)頭尤為迅猛，僅在2025年1月至9月期間，論文數(shù)量便實(shí)現(xiàn)了翻倍。

從研究對(duì)象來(lái)看，大多數(shù)教育AI研究論文以學(xué)生為用戶，占其“研究資料庫(kù)”的59%，在探討因果影響的論文中更是近四分之三（70%）聚焦于學(xué)生。不到一半的論文將教育工作者作為用戶進(jìn)行研究（占研究資料庫(kù)論文的48%，以及探討因果影響論文的40%）。此外，許多論文（23%）也考察了教師與學(xué)生共同使用的AI工具。針對(duì)學(xué)校領(lǐng)導(dǎo)、家長(zhǎng)及看護(hù)者使用AI的研究則相對(duì)有限，僅占研究資料庫(kù)論文總數(shù)的約3%。

從研究學(xué)科來(lái)看，因果影響論文不成比例地關(guān)注AI對(duì)數(shù)學(xué)技能的影響。盡管研究資料庫(kù)中僅有17%的論文探討數(shù)學(xué)技能，但在涉及因果影響的論文中約有35%聚焦于數(shù)學(xué)技能。相比之下，盡管研究資料庫(kù)中近50%的論文關(guān)注其他學(xué)科（如科學(xué)、編程、語(yǔ)言及社會(huì)研究），但在涉及因果影響的論文中，僅有25%關(guān)注此類(lèi)成果。關(guān)注讀寫(xiě)能力（20%）及社會(huì)情感（15%）的因果影響論文所占比例均在20%或以下。

從研究學(xué)段來(lái)看，多數(shù)教育AI研究是在中等后教育環(huán)境中開(kāi)展的，但其因果證據(jù)基礎(chǔ)卻更多地集中于高中情境（盡管研究資料庫(kù)側(cè)重于與K-12教育相關(guān)的研究成果，但也包括在中等后教育背景下開(kāi)展的可能適用于K-12教育的研究）。

從研究設(shè)計(jì)來(lái)看，K-12教育AI研究中只有一小部分是因果影響研究，大部分未評(píng)估影響。研究資料庫(kù)中的大多數(shù)研究屬于描述性研究（46%），或是技術(shù)性/計(jì)算性研究（46%）。相比之下，隨機(jī)對(duì)照試驗(yàn)（RCT）和準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)（QED）類(lèi)論文所占比例要小得多，分別為8%和5%。此外，許多論文也采用了其他定量研究方法（30%）。這表明，在現(xiàn)有的證據(jù)基礎(chǔ)中，因果研究仍僅占相對(duì)較小的份額。在這些因果研究中，90%屬于RCT，約五分之一（20%）屬于QED（部分研究同時(shí)包含RCT和QED成分）。

二、AI可提高學(xué)生學(xué)習(xí)成績(jī)，但不一定具有轉(zhuǎn)移性且可能影響深入思考

該報(bào)告通過(guò)對(duì)具有強(qiáng)因果證據(jù)的研究論文分析發(fā)現(xiàn)，AI對(duì)學(xué)生的影響主要體現(xiàn)以下方面：

1.即時(shí)成效

當(dāng)學(xué)生能夠直接使用AI工具（包括自動(dòng)反饋工具、通用和輔導(dǎo)型AI聊天機(jī)器人）時(shí)，這些工具能顯著提升他們?cè)跀?shù)學(xué)練習(xí)、編程項(xiàng)目及寫(xiě)作任務(wù)中的表現(xiàn)。

2.短期助益，遷移成疑

AI工具雖能在使用期間提升表現(xiàn)，但若在脫離AI輔助進(jìn)行獨(dú)立評(píng)估時(shí)，其成效則參差不齊。

這些發(fā)現(xiàn)表明，工具輔助的表現(xiàn)與持久學(xué)習(xí)之間存在著重要的區(qū)別。AI工具或許能幫助學(xué)生在當(dāng)下更成功地完成任務(wù)，但當(dāng)學(xué)生之后被要求獨(dú)立完成任務(wù)時(shí)，這些成效并不總是能夠持續(xù)。

一種可能的解釋是：學(xué)生可能只是學(xué)會(huì)了如何配合工具進(jìn)行操作，而非真正習(xí)得了獨(dú)立完成任務(wù)所需的底層知識(shí)和推理技能。另一種可能的解釋是：學(xué)生或許確實(shí)習(xí)得了相關(guān)內(nèi)容，但其學(xué)習(xí)方式卻無(wú)法適應(yīng)情境變化或輔助工具缺失時(shí)的需求。即便在傳統(tǒng)的教學(xué)模式下，實(shí)現(xiàn)知識(shí)遷移也絕非易事；而在當(dāng)前研究的特定情境中，AI工具的介入可能會(huì)進(jìn)一步增加復(fù)雜性，導(dǎo)致學(xué)生難以將技能內(nèi)化為一種能夠支持靈活運(yùn)用的形式。

3.省力未必更優(yōu)

AI工具雖能減輕學(xué)生的認(rèn)知負(fù)擔(dān)并營(yíng)造積極的學(xué)習(xí)體驗(yàn)，但這往往是以犧牲深度思考為代價(jià)的。

4.教學(xué)設(shè)計(jì)至關(guān)重要

相比通用型AI工具，那些內(nèi)置教學(xué)“護(hù)欄”的工具（例如，提供循序漸進(jìn)的解題思路而非直接給出答案的輔導(dǎo)型AI聊天機(jī)器人）展現(xiàn)出了更廣闊的應(yīng)用前景。

學(xué)習(xí)科學(xué)為解讀這些發(fā)現(xiàn)提供了一種方法，下表概述了一些關(guān)鍵的學(xué)習(xí)科學(xué)原理，以及與之相對(duì)應(yīng)的AI機(jī)遇與風(fēng)險(xiǎn)。

學(xué)習(xí)原則

描述

AI的機(jī)遇與風(fēng)險(xiǎn)

知負(fù)荷理論（Sweller，1988）

通過(guò)平衡內(nèi)在的、外在的和相關(guān)的（生產(chǎn)性的）負(fù)荷來(lái)管理有限的工作記憶容量。

AI能夠通過(guò)高效地檢索和整理信息來(lái)減輕不必要負(fù)荷，從而有可能釋放認(rèn)知資源以進(jìn)行更深入的學(xué)習(xí)，但它也可能減少必要負(fù)荷——即學(xué)習(xí)所必需的積極努力過(guò)程。

維果茨基的最近發(fā)展區(qū)（Vygotsky,1978）

最佳學(xué)習(xí)區(qū)即學(xué)習(xí)者能夠獨(dú)立完成的任務(wù)與在適當(dāng)支持下能夠達(dá)成目標(biāo)之間的區(qū)域（Vygotsky,1978）。

最有效的AI工具將在這個(gè)領(lǐng)域內(nèi)提供腳手架，并逐步將責(zé)任移交給學(xué)習(xí)者，以防止學(xué)生產(chǎn)生依賴性。

學(xué)習(xí)遷移

將某一個(gè)情境中獲得的知識(shí)應(yīng)用到新的情境中，這通常需要明確的教學(xué)支持來(lái)連接不同的情境（Barnett & Ceci，2002）。

一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題在于：利用AI工具進(jìn)行學(xué)習(xí)，究竟是能培養(yǎng)出學(xué)生可在新情境中加以運(yùn)用的持久性知識(shí)與技能，還是僅僅造就出一種對(duì)工具的依賴性表現(xiàn)。

元認(rèn)知

學(xué)生能夠監(jiān)控自己的理解情況，發(fā)現(xiàn)知識(shí)漏洞，選擇合適的學(xué)習(xí)策略，并根據(jù)反饋調(diào)整學(xué)習(xí)方法。

元認(rèn)知難以衡量，而AI可以對(duì)其大規(guī)模地測(cè)量。但與此同時(shí)，當(dāng)AI工具替學(xué)生完成所有任務(wù)時(shí)，學(xué)生發(fā)展元認(rèn)知技能的機(jī)會(huì)可能會(huì)減少。

專業(yè)知識(shí)逆轉(zhuǎn)效應(yīng)（Kalyuga，2007）

這種現(xiàn)象指的是，對(duì)初學(xué)者有效的教學(xué)技巧（例如示例教學(xué)法）對(duì)更進(jìn)階的學(xué)習(xí)者而言可能無(wú)效甚至適得其反（他們可能從獨(dú)立解決問(wèn)題中受益更多）。

有效的AI工具會(huì)根據(jù)學(xué)習(xí)者的知識(shí)水平調(diào)整其支持級(jí)別。

理想困難（Bjork，1994；Bjork & Bjork，2011）

學(xué)習(xí)中的某些挑戰(zhàn)雖然感覺(jué)效果較差且即時(shí)表現(xiàn)較低，但卻能帶來(lái)更好的長(zhǎng)期保持和遷移效果（Bjork，1994；Bjork & Bjork，2011）。

理想情況下，AI工具應(yīng)該引入適當(dāng)?shù)暮侠黼y度，即便用戶更喜歡進(jìn)行較為輕松的練習(xí)。

支撐推理的工具可能有助于支持學(xué)習(xí)，而僅僅生成答案的工具可能會(huì)減少支持持久技能發(fā)展的認(rèn)知努力。

三、AI對(duì)學(xué)生教育公平和社交情感的影響證據(jù)有限

該報(bào)告指出，目前的證據(jù)基礎(chǔ)對(duì)于AI工具如何影響教育公平所提供的見(jiàn)解十分有限。AI工具具備大規(guī)模提供個(gè)性化學(xué)術(shù)支持的潛力，這有望惠及那些無(wú)法獲得私人家教或其他補(bǔ)充資源的學(xué)生。

除是否擁有工具本身之外，機(jī)會(huì)和使用公平性取決于多種因素。學(xué)生能否從AI工具中獲益，可能會(huì)因技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)字素養(yǎng)以及能否在校內(nèi)校外均使用到這些工具而有所差異。語(yǔ)言無(wú)障礙性也是一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題，因?yàn)樵S多工具都是針對(duì)英語(yǔ)優(yōu)化的，可能會(huì)為英語(yǔ)學(xué)習(xí)者提供質(zhì)量較低或有偏見(jiàn)的支持。同樣，AI工具雖有望為殘障學(xué)生提供新的輔助支持，但當(dāng)前的研究尚未深入探究其對(duì)這些學(xué)生所產(chǎn)生的影響。

這些研究空白導(dǎo)致若干關(guān)于公平性的問(wèn)題仍未得到解答：AI工具究竟是更有利于使那些本身就擁有更強(qiáng)學(xué)業(yè)基礎(chǔ)和校外支持的學(xué)生，還是能夠幫助資源匱乏的學(xué)生實(shí)現(xiàn)“公平競(jìng)爭(zhēng)”？成本與許可模式又將如何決定哪些學(xué)校能夠獲取更高質(zhì)量的AI工具？在當(dāng)前關(guān)于因果關(guān)系的學(xué)術(shù)文獻(xiàn)中，鮮有研究探討這些公平性影響。

此外，該報(bào)告指出，關(guān)目前于AI對(duì)認(rèn)知發(fā)展以及學(xué)生情感或社會(huì)福祉所產(chǎn)生影響的因果證據(jù)有限。這一研究空白凸顯了K-12教育從業(yè)者及政策制定者亟待解答的一系列重要問(wèn)題：當(dāng)學(xué)生與AI進(jìn)行互動(dòng)時(shí)，哪些條件有利于其親社會(huì)性行為的發(fā)展？AI“社交伙伴”會(huì)對(duì)兒童及青少年產(chǎn)生怎樣的影響？此外，無(wú)論是個(gè)人設(shè)備還是學(xué)校配發(fā)設(shè)備，哪些做法能最有效地促進(jìn)學(xué)生在課外安全地使用AI？

四、AI可以為教育工作者提供有意義的支持

該報(bào)告通過(guò)對(duì)具有強(qiáng)因果證據(jù)的研究論文分析發(fā)現(xiàn)，AI對(duì)教育工作者的影響體現(xiàn)在以下方面：

1.AI能夠減少教師在日常工作上花費(fèi)的時(shí)間，或轉(zhuǎn)移教師的工作重心，且沒(méi)有證據(jù)表明會(huì)造成教學(xué)質(zhì)量下降。

2.AI可以對(duì)教學(xué)和學(xué)生進(jìn)步情況提供自動(dòng)反饋，從而提高教學(xué)質(zhì)質(zhì)量和學(xué)生成績(jī)。

3.AI能夠提供實(shí)時(shí)的教學(xué)建議，從而提升教師的教學(xué)實(shí)踐和學(xué)生的學(xué)習(xí)成果，尤其是在基于信息交流的環(huán)境中。

4.AI教學(xué)輔助工具似乎對(duì)評(píng)級(jí)較低和經(jīng)驗(yàn)較少的教師最為有益。

另外，該報(bào)告指出，目前的研究尚未明確AI工具究竟是能幫助教育者培養(yǎng)持久的教學(xué)技能，還是會(huì)讓他們更加依賴自動(dòng)化指導(dǎo)。進(jìn)一步的證據(jù)有望闡明AI在不同學(xué)校情境下如何影響教師的教學(xué)實(shí)踐與學(xué)生的學(xué)習(xí)成效，以及這些工具究竟是縮小了還是加劇了既有的教學(xué)質(zhì)量差異。

該報(bào)告最后指出，AI的發(fā)展速度和類(lèi)型可能會(huì)影響證據(jù)隨時(shí)間積累的方式。研究AI對(duì)社會(huì)學(xué)習(xí)、動(dòng)機(jī)以及人類(lèi)能力增強(qiáng)所產(chǎn)生的影響依然是一項(xiàng)重要的優(yōu)先事項(xiàng)。

理解AI的長(zhǎng)期影響（如技能發(fā)展、畢業(yè)、中等后教育階段的持續(xù)深造，或勞動(dòng)力市場(chǎng)表現(xiàn)）可能需要多年的縱向研究。同樣，評(píng)估AI工具是否會(huì)改變學(xué)生的認(rèn)知發(fā)展或獨(dú)立解決問(wèn)題的能力需要更長(zhǎng)的時(shí)間跨度。

然而，AI系統(tǒng)的快速發(fā)展意味著研究結(jié)果可能與特定的工具版本及實(shí)施環(huán)境密切相關(guān)。這就造成了長(zhǎng)期研究（評(píng)估持續(xù)影響）和短期研究（提供當(dāng)前使用工具的及時(shí)證據(jù)）之間固有的矛盾。隨著時(shí)間的推移，對(duì)AI教育作用的更清晰理解，不僅取決于工具是否平均有效，還取決于它們何時(shí)、如何以及對(duì)哪些人群最重要。

回答這些問(wèn)題將是從早期的混雜研究結(jié)果轉(zhuǎn)向更清晰的影響結(jié)論的核心。

資料來(lái)源：

Lily Fesler，etc. The Evidence Base on AI in K-12: A 2026 Review. The existing research on the impacts of AI on students and teachers. https://scale.stanford.edu/sites/default/files/The%20Evidence%20Base%20on%20AI%20in%20K-12%20Report.pdf