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看点截至2025年12月，中国生成式AI用户规模已达6.02亿人，越来越多的学生正把AI当成学习的"第一入口"。一项覆盖七省市、8563名中小学生的大规模调查显示，超过六成的未成年人使用过AI，其中高中生比例高达69.5%。然而，在这场技术浪潮背后，一个被低估的教育命题正在浮出水面：当思考可以被外包，教育还能留下什么？
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数字比想象中更严峻
2025年6月至8月，中国青少年研究中心在东部、西部、中部及东北部7个省市，对8563名中小学生开展了系统性问卷调查，调查结果引发了教育领域的广泛关注。
数据显示，超六成学生使用过AI——小学生占60.0%，初中生占56.1%，高中生更高达69.5%；其中近两成（18.3%）属于"经常使用"。更值得注意的是，有20.5%的受访学生表示"想依赖AI思考，不想自己思考"——这一比例在农村学生中更高（22.8%），在城市学生中相对低一些（17.7%）。
从具体用途来看，超过七成（71.0%）的学生用AI辅助完成作业，三成以上（35.2%）将AI作为情感倾诉的对象，"与AI聊天或说心里话"。另有29.0%的学生认同"AI的评价会影响我对自己的看法"，21.0%的学生坦言因过度使用AI而感到焦虑。
这不仅仅是一组统计数字。它描绘的是一个结构性的变化：AI正在悄然参与一代孩子的认知养成，而我们对这一过程的关注，还远远不够。
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大脑在静悄悄地改变
这种依赖，不只是行为层面的习惯，也开始在认知层面留下印记。
2025年6月，美国麻省理工学院媒体实验室发布了一项实验性研究：在为期4个月的观察周期内，长期使用ChatGPT完成学习任务的参与者，其大脑活动水平在神经、语言和行为层面均显著低于其他组。更值得关注的是，当研究人员要求参与者在不使用ChatGPT的情况下，重写之前借助AI完成的论文时，他们不仅几乎记不得内容，还表现出α脑电波（与放松、创造性思维相关）和β脑电波（与问题解决相关）网络的参与度明显不足。
这意味着，依赖AI完成的思维活动，并没有在大脑中留下相应的认知痕迹——学习发生了，但理解没有发生。
微软与卡内基—梅隆大学的联合研究也指向相似的结论：生成式AI会削弱批判性思维能力，并可能削弱人们独立解决问题的能力，导致一种渐进式的认知依赖。
在情感层面，依赖同样在积累。人民论坛网援引的多项研究指出，青少年中出现了一种值得重视的"人机依恋"现象——处于孤独或情绪低落状态的青少年，更倾向于借助AI情感工具获取心理安全感，而非从真实的人际关系中寻求支持。长期依赖的结果是：共情能力退化，应对现实冲突的能力下降，孤独感与社交回避行为反而被强化。研究还发现，这一倾向在青少年女性群体中更为明显。
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两种态度，两种结果
面对这一问题，教育界的讨论并没有走向"一刀切"的简单结论。
全国人大代表、中国社会科学院学部委员陈众议在2026年两会期间接受媒体采访时表示，青少年过度依赖AI，除了有损视力，还会阻碍思维、创造力和想象力的发展，应尽可能避免学生过早使用AI。这代表了一种"保护性"立场。
与之形成对比的，是另一类来自实践中的声音：科技工具本身并非洪水猛兽，关键在于使用者以何种心态与目的使用它。
有两个真实案例值得对比思考。第一个，是来自上海的一位中学语文教师。去年春天，他读小学四年级的儿子在数学考试中交了一张白卷——不是态度问题，是真的不会。原来孩子此前的所有作业都由AI代劳，等到考场上才发现连最基本的四则运算也无从下手。所幸，这位父亲发现及时，用整整一个暑假陪孩子动手制作AI机器人，帮他重新理解"AI究竟是什么"。两个月后，孩子找回了独立思考的能力。
第二个案例来自大洋彼岸。一位美国母亲，为帮助患有阅读障碍的儿子，自学编程，开发了AI辅助学习平台"托比的家教"。这套系统不替孩子完成任务，而是根据孩子的兴趣生成个性化题目——如果孩子迷恋《火翼飞龙》，数学题就在龙族世界的背景下展开。平台还内置情绪识别算法，当检测到孩子情绪沮丧时，会引导他做开合跳或正念练习。数月后，孩子重拾自信，阅读与表达能力明显提升。
两个故事，都走向了积极的结局，但路径不同。前者是"戒断式引导"——先切断依赖，再重建认知；后者是"赋能式设计"——让技术在人的主导下服务于真实的成长需求。二者的共同之处在于：主动权始终掌握在教育者手中，而不是让工具自动运转。
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政策已在行动
但问题仍是现在进行时
政策层面，相关部门的回应已相当密集。
2025年4月，教育部等九部门联合印发《关于加快推进教育数字化的意见》，明确提出要将人工智能技术融入教育教学全要素、全过程，同时推动科技教育与人文教育的融合。同年5月，教育部基础教育教学指导委员会发布《中小学人工智能通识教育指南（2025年版）》和《中小学生成式人工智能使用指南（2025年版）》，分别提出提升AI素养、推动生成式AI与教育深度融合的方向。2025年也因此被称为"智慧教育元年"。
2025年11月，教育部等七部门联合发布《关于加强中小学科技教育的意见》，进一步区分了"科学教育"与"科技教育"的不同职能——前者侧重基础素养的奠基，回答"有没有"的问题；后者聚焦技术应用与工程实践，回答"好不好"的追问。政策表态是清晰的，目标是到2035年形成开放融合的科技教育生态系统，让跨学科、项目式教学成为常态。
然而，从顶层设计到课堂实践，仍有漫长的路要走。目前，教育系统在AI使用的边界划定、评价体系的调整、教师培训的系统化推进等方面，尚存在明显的滞后性。正如科技教育领域研究者在中国青少年科技教育工作者协会会议上指出的：当前科技教育面临两个核心"痛点"——标准碎片化导致资源难以整合，技术迭代加速而课程体系滞后。这两个问题，并非一两份文件能够解决的。
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科普教育能提供什么？
在这场围绕AI与教育的讨论中，一个维度常被忽视：科普教育。
清华大学科学传播研究学者刘兵在其近著《我看科学传播：一些非正统的观察》中提出：科学传播的根本目的，不是让所有人都成为科学家，而是帮助公众形成对科学如何运作、科学家如何思考的真实理解。他强调，当前大量科普内容倾向于"神化科学"——呈现科学的胜利叙事，而回避其不确定性、争议性与试错过程。这种叙事长期积累的结果，是公众对科学形成盲从，一旦现实中出现专家意见分歧，这种绝对信任就会迅速崩塌为不信任。
这一分析同样适用于AI时代的教育场景。当孩子习惯于接受AI给出的"唯一正确答案"时，他们所建立的，是一种对权威答案的依赖，而非对问题本身的好奇与追究。
科普教育所能提供的，恰恰是与之相反的认知姿态——鼓励提问而非记忆答案，重视过程而非结果，培养在不确定性中前行的勇气。这种能力，既是应对AI时代信息泛滥的认知底气，也是在工具更迭中保持自主性的核心基础。
结语
AI不是问题的起点，也不是终点。在AI普及之前，中国教育中"重答案、轻过程"的倾向早已存在；AI的到来，只是让这个问题以更具体、更可量化的方式暴露出来。
或许真正值得思考的，不是"孩子应不应该用AI"，而是：在一个答案越来越廉价的时代，我们是否还在认真地保护孩子提问的冲动？
这个问题没有标准答案。但它值得每一个教育工作者、家长和政策制定者认真对待。
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