理论前沿 | AI不会让你变聪明或愚蠢,但会让你更像你自己

本周导读|AI介入教与学

当AI真正介入教与学，人究竟在做什么？研究者们发现，学生一边认可AI的价值，一边活在被误判为作弊的恐惧里；教师学会了用AI出题，却未必真正具备审视它、追问它的专业判断力；即便是经验丰富的数学教师，面对一个会犯错的“AI学生”，也可能止步于纠正事实而忽略了更深层的推理漏洞。与此同时，当AI以具身反馈的形式进入课堂，它能做的事情和它做不到的事情同样清晰：AI可以即时追踪、实时响应，但将一个孩子的身体动作与数学意义真正连接起来，仍然需要一个真实的人站在旁边。

这些发现结合在一起，轮廓逐渐清晰：AI介入教与学，从来不是一个技术问题，而是一个关于人的问题：教师的判断力、学生的能动性、制度的善意，共同决定了这场介入最终走向深度还是表面。

AI不会让你变聪明或愚蠢，但会让你更像你自己

——Pallant et al.——

文献来源：Pallant, J. L., Blijlevens, J., Campbell, A., & Jopp, R. (2026). Mastering knowledge: The impact of generative AI on student learning outcomes. Studies in Higher Education, 51(4), 714–735.

导读

研究透过成就目标框架的理论视角，通过对192份学生反思文本的内容分析，揭示了学习动机对生成式人工智能使用方式的决定性作用，并用实证数据表明：AI对学习结果的影响，取决于学生的目标导向而非工具本身。

研究背景与问题

高校对ChatGPT的第一反应，几乎是集体性的焦虑：如何怎么检测？是否应该禁止？如何制定诚信政策？这些问题并没有触及到学生学习的根本性问题，更重的要是需要回答：学生都在用AI，但他们究竟有没有在学习？

Pallant等人（2026）注意到，现有文献大多停留在“AI能否完成作业”或“学生如何看待AI”的层面，真正从教育理论出发、追问AI介入对学习过程与结果的影响研究仍然不足。为此，作者采用成就目标框架来探究学生学习的问题，换言之，有些学生学习是为了真正弄懂（掌握），有些学生学习是为了看起来弄懂（表现）。当AI出现之后，这两类学生会做出截然不同的选择，相应地也会产生截然不同的结果。

由此，研究的核心问题在于：学生学习目标导向的差异，如何影响学生使用GenAI的方式，并最终作用于学习结果？

研究设计

研究以澳大利亚两所高校的三门市场营销课程为“田野”，收集192份学生反思文本。研究任务设计将AI的介入嵌入完整的学习周期：学期第一周，学生用ChatGPT生成一个核心概念的定义；学期末，写出自己的定义，并提交反思报告比较两者的不同。这一设计使研究者得以追踪经过十二周的学习，学生究竟发生了什么变化，或者，什么都没有变化。

分析层面采用定量内容分析，将学生的AI使用方式编码为四类：

建构型与进益型（对应掌握导向）：主动以AI为起点重建知识，或在AI输出基础上补充新视角；
程序型与复述型（对应表现导向）：按步骤完成任务却不超出要求，或直接沿用AI内容而缺乏独立理解。
最终通过t检验与逻辑回归，将编码结果与学生成绩及高阶思维能力关联起来。

研究发现

成绩差距：6分，但不是小数字

建构型学生的平均分为比未采用该方式的学生高6分（p<0.01）；程序型学生的成绩则显著偏低。这组数字背后的逻辑并不复杂：主动建构知识的学生，学得更扎实，考得也更好。AI在这里扮演的角色，是脚手架，而非替代品。

思维能力差距：近三倍的概率鸿沟

差距在高阶思维层面尤为悬殊。建构型学生展现出批判性思维的概率是其他学生的3.6倍，学习自主性高出2.8倍，知识应用能力高出2.6倍；程序型学生，在这三项能力上均呈现显著的负相关。换言之，AI能够放大掌握导向学生的学习潜力，也能够放大表现导向学生的认知惰性。工具是中性的，但使用工具的人不是。

启示

对研究者和教育者而言，这项研究最直接的提醒或许是自我反思：当我们用AI辅助文献综述、生成研究框架、修改甚至论文时，我们究竟是在用它打开思维，还是在用它关闭思考？“用了AI”与“学了东西”之间，相隔甚远。

在理论层面，将成就目标框架引入AI使用行为的分析，提醒我们AI使用行为的差异，根本上是动机差异的外显，而非技术素养的高低。在实践层面，研究建议将“过程透明度”纳入评估体系，要求学生展示提示词的迭代过程、记录与AI的对话轨迹、反思AI输出的局限。换句话说，与其耗费精力检测学生有没有用AI，不如重新设计任务，让“如何用AI学习”变得可见、可评价。

这篇文献引发的不仅是对用AI学习的反思，更深刻的是教育领域的老问题：你/我/我们/为谁、为何而学？掌握导向的学习到底是天生的，还是可以被环境塑造？学生的动机结构在一定程度上与长期的培养方式和评估文化相关。每天一篇文献研读，是为了完成任务还是增长见识？坐在教室里上课是为了获取新知还是追求排名与绩点？AI兼容万物的时代，真正需要被重构的，获取不是教育与AI的关系，而是对教育体系与学习动机的深刻反思。往更深层次看，掌握导向的学生可能因AI而获益更多，表现导向的学生可能因AI而变得更加不知道如何学、为何学。AI的普及是缩小学习差距还是拉大鸿沟？

——郑丽娜

【AI使用声明】：本文写作过程中使用了AI辅助结构梳理和语言打磨。援引本文的核心观点：AI使用行为的差异，根本上是动机结构的外显。本文有意将AI作为思维的延伸而非替代，作者对此保持警觉和自觉。

摘编 | 郑丽娜

排版 | 路媛媛

审核 | 嵩天、郑丽娜