講述人工智能故事的13項強有力的研究

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別變得越來越難以辨認。

經過 寺田友樹

2026年3月6日

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技術總是有懷疑者。

在…里柏拉圖的菲德魯斯，蘇格拉底警告說，書寫的出現——在口頭講故事的時代是一種破壞性的新技術——將“在學習者的靈魂中制造健忘，因為他們不會使用他們的記憶。他的學生，在朗讀已經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時的智力災難，準備好了寫論文、解決數學問題和“vibe code ”,而學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，計算器沒有破壞數學，計算機也沒有讓書本過時。如果以歷史為鑒，現在學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——學習。

一些示范性研究超越了假設，讓我們一窺當學生和教師采用不同的人工智能工具時，大學和K-12教室內發生的事情——從無處不在的大型語言模型，提供閃電般的答案，到承諾減輕教學的行政和教學負擔的整個人工智能平臺。例如，來自麻省理工學院、哈佛大學和沃頓商學院等領先機構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“認知外包”的風險——當學生不僅交出任務，還交出完成任務所需的腦力。其他人對我們與人工智能的未來關系顯然更加樂觀，他們發現人工智能是一種可以推動學生思維并幫助教師快速制作高質量材料的工具。

“援助”幻覺

向AI尋求一點幫助，它會欣然接受。一名學生向工具提示“好的論文陳述，關于蠅王或者詢問“關于多項式因式分解的提示”,等待光標閃爍一兩次，然后在屏幕上快速前進，產生一段段優美的、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生的戲法一樣，人工智能段落突然變得閃閃發光，成為成品——而且并不總是清楚機器的思維在哪里結束，學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知上也很模糊，導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(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生，讓他們認為他們已經掌握了一個主題。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，預先阻止進一步的詢問，并以專家的堅定信心進行寫作2025研究—即使軟件是錯誤的或猜測的。

抄近路:大規模地2024研究，研究人員要求近1000名高中生在不同條件下解決數學問題。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。當被要求獨立解決另一組類似的數學問題時，之前使用ChatGPT的學生表現很差。

“當技術自動化一項任務時，人類可能會錯過執行這項任務的寶貴經驗，”研究人員解釋說。對ChatGPT日志的檢查顯示，大多數學生與該軟件的互動都是粗略的，其中三分之一是學生問各種各樣的“答案是什么？”通過外包最困難的認知工作——分析問題以確定要采取的正確步驟，找出要應用的公式，然后有條不紊地一步一步解決問題——學生們剝奪了自己提高數學技能的機會。

誤入歧途:最近，一個2025研究由麻省理工學院研究人員領導的在另一個知識領域也得出了類似的結論。當大學生被要求就諸如“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，產生聽起來千篇一律的“統計同質”論文。在將學生連接到腦電圖機器后，研究人員瞥見了為什么“大腦連通性系統地縮小”學生越依賴ChatGPT來形成他們的答案。

至關重要的是，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自己想法的學生，或者自己寫文章的學生，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雜，越來越多地集成到網絡瀏覽器、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習某個主題的學生有“比通過標準網絡搜索學習時發展更淺知識的風險，即使結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研究背后的危險，是研究人員最近配音“元認知懶惰”——通過不僅卸載任務本身，而且卸載對學術進步的監控和管理，“習慣性地避免故意的認知努力”。

研究人員認為，與困惑搏斗是學習的一個自然部分，檢查自己的工作和糾正錯誤觀念的元認知練習對強大的長期理解至關重要。在這項研究中，在課堂上使用人工智能學習新語言的學生作文分數更高——主要是因為他們會復制和粘貼ChatGPT的答案——但也容易變得“過度依賴人工智能”，限制了他們監控和反思學習的能力。當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疑他們的寫作。

(富有挑戰性的)學習伙伴

正如人類導師被訓練成避免將答案交給學生一樣，設計良好的人工智能導師被設計成扼殺自己，拒絕提供答案，在不為學生做腦力工作的情況下指導學生。

還給你:在一個去年發表的研究哈佛大學的研究人員測試了他們精心設計的人工智能導師的影響，以采用“教育學和教育心理學的最佳實踐來促進學習?！庇辛苏_的護欄——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——人工智能輔導組的學習收益比參與課堂教學的學生高出一倍以上。

“人工智能導師不應該取代面對面的教學——相反，它應該用來讓所有學生達到一個水平，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年數學學習研究中采取的方法相呼應，研究人員還讓學生接觸GPT的一名導師，他的回答受到“詳細說明的控制，要求GPT-4避免給出完整的解決方案，而是提供漸進的提示來幫助學生解決問題。”在知識測驗中，與使用傳統紙筆的學生相比，與人工智能導師一起工作的學生表現一樣好，盡管沒有明顯更好。

元認知提示:人工智能還可以幫助規劃支持學術工作的活動——而不用做工作本身。通過將大項目分成更小的任務，在幾天和幾周內安排審查會議，并設置中間截止日期以防止最后一刻的混亂，AI可以幫助學生管理他們的工作量。

在一個2025研究肯特州立大學的研究人員發現，組織和規劃工具幾乎和人工智能導師一樣受歡迎，29%的大學生報告說經常使用人工智能學習和調度應用程序，導致“學習時間大幅減少，GPA增加。”因此，人工智能工具可以幫助學生培養更強的學習習慣，除了“更好地組織學習材料”之外，還可以導致“更有效的研究和信息收集”。

提升你的教學水平

不久前，老師們對人工智能持懷疑態度，根據一項蘭德報告。一年后，這個數字增加了一倍多，到2025年蓋洛普/沃爾頓家庭基金會民意調查顯示60%的教師在一學年中至少使用一次人工智能，標志著從猶豫到動手實驗的快速轉變。

哈佛商學院反映了勞動力市場的大趨勢研究我發現，使用人工智能處理常見工作場所任務的員工速度提高了25%——教師越來越多地使用人工智能處理時間密集型任務。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, 為不同的學習者改編材料, 生成測驗和退出票，并分析學生數據，估計每周可以節省大約六個小時，相當于在一個學年中節省整整六周的時間。

“當使用任何人工智能工具來創建材料時，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，總的來說節省的時間使快速的準確性檢查變得容易."

這是個好問題:人工智能創造的學術材料的質量經常超出預期。大規模地2025研究哈佛大學領導的一個研究小組涉及近1700名大學生，使用ChatGPT生成了91門課程的多項選擇練習題，范圍從入門統計學到高級生物化學。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。