大脑变懒、成绩变差：欧美高校签下百万大单，只为把学生卖给AI？|大脑|学校|教学|教师|教育|阿里巴巴全球数学|高校

去年在清华，最先接待新生的不是真人。这所高校的录取通知书中涵盖了一条邀请码，学生们可以通过该码，向专门设计的人工智能体咨询校园生活、课程、社团等相关问题。

无独有偶，在俄亥俄州立大学，人工智能课程今年正式成为必修课。这是培养方案的一部分，将确保所有学生在毕业之前培养人工智能素养（AI literacy，是指理解与人工智能相关的术语和问题的能力）。而在悉尼大学，学生将参与线下考试，证明自己真正掌握了相关技能，而不是将学习外包给AI。

现如今，高校与学生正在争相适应诸如ChatGPT的生成式AI工具，以上的例子只是校园中相关事件的沧海一粟。这些工具能在分秒之间分析复杂的信息、回答问题、生成润色好的漂亮文章——许多技能恰恰是传统意义上高校希望学生掌握的。根据某项全球调查[1]，在2024年，86%的高校学生在学习上日常使用人工智能，有的调查显示的比例更高。密西西比大学人工智能与教育研究院马克·瓦特金斯（Marc Watkins）表示，“我们正目睹学生成为这些工具强有力的用户。”

有些人认为，AI带来了机遇，能够促进教育，帮助学生更好地适应这个高速发展变化的世界。以清华大学和俄亥俄州立大学为例的高校已经在将AI结合到自己的教学方法中，也有研究表明，人工智能驱动的工具似乎可以帮助学生学习。哈佛大学在本科阶段的物理系学生中展开抽样调查，结果显示，使用了定制AI辅助工具的学生比只听人类老师讲课的学生事半功倍[2]。

尽管如此，许多教育专家对于校园中AI使用爆发式增长的现象表示极度忧虑：他们害怕AI工具会阻碍学生成长，毕竟这些工具对教师来说太新，而学生们又不一定能正确使用。教职工也担心学生将AI视作作业与考试的捷径，还有研究显示[3]，这种卸下心理负担的方式可能影响独立与批判性思考。

有学者对高校允许甚至鼓励学生使用AI工具表示不满。这些工具许多都是由企业掌控，对认知影响不明，还面临着伦理和环境问题的困扰。六月份，有学者联名放出一封公开信，反对高校盲目采纳人工智能科技，这封信很快在全球学界集起了上千个签名。这封信上有这么一句话，“我们的资金一定不能挥霍在以利益为导向的企业上，它们没有实质的回报，还会削弱学生的学习能力。”

不管怎么说，AI的支持者和怀疑者还是能在一点上达成一致，那就是未来已经到来。“纵观世界，适应各种生成式AI工具的高校与学生比例上升速度之快，规章制度、教学方法和相关伦理的更新速度很难跟上，”联合国教科文组织（UNESCO）教育科技与人工智能部部长莎菲卡·伊萨克（Shafika Isaacs）说。

AI世代

过去几十年来，高校一直在适应新技术——从电脑到互联网，再到在线网课。但研究人员认为，生成式AI工具呈现出一种根本的挑战。这种工具不仅能在短时间内直接完成院校布置给学生的核心任务，还在学生中高速传播，挑战速度。“AI不同于其他科技之处在于它的运行速度，”苏·阿特维尔（Sue Attewell）表示。阿特维尔是Jisc组织AI主管，该实体base布里斯托，是一家英国高等教育数字与信息方面的非盈利组织。

全球调研显示，AI正快速地融入学生的生活。“（AI工具）有太多年轻用户，本质上可以说是青少年，”瓦特金斯说，“我们谈论的是全球上亿的24岁以下的用户。”理科学生似乎在这方面走在前面。2025年，AI公司Anthropic分析了一百万条高校学生与其生成式AI工具Claude的匿名对话。结果显示，STEM专业学生（科学、科技、工程、数学）使用AI远超于商科、人文社科等其他领域[4]。

学生们都在用AI干什么呢？上千名英国学生参与了Base牛津的智库高等教育政策研究所（the Higher Education Policy Institute）的问卷调查，结果不出所料。大多数人借助AI进行写作，改进或总结文本。将近九成学生在考试或作业等评估考核中使用过生成式AI工具。过半（58%）学生用AI解释过考核中出现的概念，25%用AI生成过文本初稿进行编辑，8%承认自己使用过完全由AI生成的文本[5]。

▷图源：J. Freeman Student Generative AI Survey 2025 (HEPI, 2025)

阿特维尔主持过有关AI的学生焦点访谈，她表示许多学生用这些工具是为了优化自己的学习工作流，并不是为了作弊。还有许多学生希望在用AI提高学习这方面得到更多指导。她说，学生可能“知道如何在社交媒体或社交生活中熟练使用AI，但这并不意味着他们知道AI的学术应用。”

可惜的是，这也正是许多高等院校所缺乏的。全球许多机构都在引进新政策，让教职工与学生能以最好的方式使用AI，结果却喜忧参半。美国校园“过去两年半一直处于混乱状态，而我并不觉得这种状态近期能有所改变。”瓦特金斯表示。他还补充说，这是因为许多机构允许教职工自行决定，学生在自己的课上是否能用AI、怎么用AI，这让一些学生陷入迷茫。“一个新生可能选了五门课，每门课对AI使用的要求都不一样。”

澳大利亚情况相反，教育者们观察到（对校园AI使用情况）强有力的、全国性的、有组织的回应，部分原因是澳洲高等教育品质与标准署从2023年就开始与高校合作制定纲要。而在中国，“人工智能与高校相结合不是个体的选择，而是国家政策的一部分。”北京师范大学智慧学习研究院院长黄荣怀说道。

数据与舆论均显示，教职工成员在接受AI的过程中比学生更加谨慎。研究人员观察到，有些教职工会使用AI工具让自己的工作自动化，例如借助AI起草课程作业反馈，但也有教职工完全拒绝使用AI。25年，数字教育委员会（the Digital Education Council）发布的一项问卷调查收集了来自28个国家超过1600份教职工，其中约60%在教学中使用AI工具——小于使用AI的学生比例[6]。不过，80%调查对象表示学院没有对教学中AI工具的使用做出清晰规定。“教职工的使用情况没有学生复杂。”南澳大学科技与教育学生乔治·西门子（George Simens）表示。

与此同时，OpenAI和Google这样的科技大公司也在向院校和学生推销自己的产品。俄亥俄州立大学副执行总裁拉维·贝拉蒙孔达（Ravi Bellamkonda）说，“我们被想要合作的公司淹没。”在2024年，OpenAI推出了ChatGPT Edu，他们广受欢迎的聊天机器人专为高校定制的版本。25年2月，据OpenAI的报道，当加州州立大学体系宣布给予五十二万名全体教职工该工具的权限时，这一举措成为“全球范围内任何单一组织或企业最大规模的ChatGPT部署”。同年八月，Google宣布将自己最先进的AI工具免费提供给美国和一些其他国家18岁以上的学生。

教育专家表示，科技公司此举背后有商业动机，也希望借此机会让自己的工具融入到数百万计年轻用户的生活中。与科技企业合作的高校通常能够全校获取最新的AI模型权限和数据保护权益，也就是说，教职工与学生的数据和学术成果不会被用于训练AI模型。

也有些高校面对AI选择迎头而上。悉尼大学专攻教育科技的生物学家丹尼·刘（Danny Liu）是第一批开发面向高等教育的生成式AI平台的人。该平台叫Cogniti，从23年开发，现已融入悉尼大学数字学习平台中，允许教师们为自己的课程设计定制的AI智能体。它可以是某个科学单元的AI助教，也可以是将简短评论扩展为详细学生反馈的Ai工具。刘反映说，目前已有超过1000名悉尼大学的教育者使用过Cogniti平台，且该平台与全球范围内超过一百所高校分享。

清华大学在线教育中心主任王帅国介绍说，自2022年11月ChatGPT对公众开放以来，清华大学的学者们也在快速对其进行实验。一年之内，约百种不同的AI教育助理纷纷问世，并且学校有系统性的考量。学校不希望依赖任一单一的AI模型——例如以ChatGPT及相关工具为底层逻辑的大语言模型——因为“几乎每天都会有新的模型诞生”。

24年四月，清华牵头开发了一种中心三层式“架构”，将AI融入教学当中。王帅国介绍说，该架构底层接口AI模型：系统可由约30种企业模型赋能，包括DeepSeek，阿里云，OpenAI和Google。中层装载“知识引擎”，储存不同学术领域准确、最新的信息。最上层由不同的面向学生的平台组成，包括一个托管所有教育助理的教育平台，以及文章开头提到的帮助清华新生的AI聊天机器人。

举个系统应用的例子，学生可以在课后翻阅PPT，点击“我不明白”的按钮，然后向跳出的人工智能体询问。系统中层将分析问题，指向合适的AI模型，同时在自己的信息库中寻找答案；最终系统会综合信息给出准确的解答。王帅国说，中国数以百计的高校已经采纳了这个系统。

2025年，王帅国转变策略，开始研究一个关键问题：使用AI工具的学生真的学得更多吗？未发表的早期结果已经给出反对意见。王帅国团队发现，在课后立马进行的随堂考试中，使用AI助教的学生通常比不使用AI的学生得分更高。但两三周后，AI使用者得分更低。他说，“学生可能对理解有错误的估计。”

课堂上的忧虑

王帅国不是唯一担心AI对学生学习影响的人。娜塔莉亚·科斯米娜（Nataliya Kosmyna）与同事在六月发表了预印本[7]，表示使用ChatGPT帮助写作文的学生用脑不如独立写作的同龄人，从那以后，她们收到了四千余封来自全球各地教师的电子邮件，反映说研究结果可能与自己课堂上使用AI学生的情况相符。科斯米娜说，很多教师“语气相当绝望”。

科斯米娜是麻省理工学院的研究科学家，她的团队要求54名学生写20分钟论文，回答“艺术作品有改变人们生活的力量吗？”等问题，并使用脑电图研究写作期间学生脑电活动规律。学生被分为三组：第一组可以使用一种大语言模型；第二组不能使用大语言模型，但可以接触网络和搜索引擎；第三组只能完全依靠自己的知识储备。团队用脑电图研究大脑不同区域间的“连接性”，也就是大脑不同区域在多大程度上互相沟通。

只依靠自己大脑的学生，在活动期间显示了最强而广的大脑连接性，并且通常在事后能够回想起自己写下的内容。使用大语言模型的组大脑连接性最低——也就是大脑不同区域交流最低——并且有时候很难想起自己写了什么。

科斯米娜承认该研究具有很多局限性：研究样本量太小，且没有考虑使用AI的长期影响等等。（她还指出讽刺的一点，有些评论员误解了她的研究，因为他们借助AI对她的200页预印本生成了错误的总结）但研究证实了广泛存在的担忧，那就是依赖AI的学生难以锻炼关键的技能，例如批判性思考——对信息进行分析和质疑的能力，也难以得出经过思考的结论。根据Anthropic的数据，上百万学生与AI在Claude上的对话结果显示，近一半对话有用户直接向AI寻求答案，或满足于自己几乎不做贡献的情况。

奥利维亚·格斯特（Olivia Guest）是荷兰奈梅亨拉德堡德大学的计算认知科学家，也是六月公开抗议信的发起人。她在近年来也观察到学生出现类似的情况。“他们的技能变化巨大，”她说，有的学生甚至不会引用文章，或进行学术写作。

阿特维尔表示，焦点访谈小组中的学生也很担忧。“学生们知道过度使用AI会导致自己无法得到心智上的成长，”她说，还有学生出于这方面的考虑选择了减少AI的使用。这项原因和种种事件共同推动Jisc组织在25年提出建议，希望高校在课程教学中融入相关训练，培养学生负责任地使用AI。不过，贝拉蒙孔达提出反对声音，认为部分担忧是过虑了，在某些任务中使用AI可以将大脑算力用在其他有用的事情上，就好像将数学问题外包给计算器一样无伤大雅。

目前为止，研究证据尚未在AI科技对认知和技能的影响上有所定论，这背后有多种原因，包括工具繁多、研究结论互相矛盾、相对大规模且深入的研究较少等等。梅丽莎·邦德（Melissa Bond）是伦敦大学学院的教育研究员和文献评委，她认为AI相关科技应在教育领域得到更稳健的测试、检验更长的时间，并且在全球范围研究更多样化的学生群体。

有些研究表明，AI在正确使用时对学习有促进作用。理论物理学家、哈佛大学科教副主任格雷格·科斯汀（Greg Kestin）是学校AI物理助教随机测试的发起人。在开发助教工具时，他与同事借鉴了“主动学习”方法，引导学生通过讨论和解决问题的方式，主动与教材互动。许多研究显示，在人类主导的教育方法中，主动学习比讲座、阅读课本等被动学习方式更有效。科斯汀的AI助教在课堂中引导学生自己去理解相关概念，而不是直接双手奉上答案。举个例子，一名学生可能问，当某种液体从更宽的管道流向直径更窄的管道，受到的压力有什么变化。科斯汀解释：“AI助教可以这样回答：让我们先退一步思考，影响液体速度的公式和相关概念有哪些？”

在实验中，将近200名本科生被分为三组，按人类教师正常教授/人类教师引导主动学习/AI助教辅助在家自学三种方式之一上了堂课。研究人员测试了学生课前课后掌握的知识。在人类教授的组中，测试中位数从2.75的基线上升到3.5（满分为5），而AI助教组上升到4.5。科斯汀说，在此研究后他将AI助教放到整个学期的使用，虽然新的研究尚未发表，但结果显示AI助教也对学生的学习有利。他认为，我们可以吸取的经验教训是“AI固然可以直接帮你写作业，主张惰性；但它也可以促进思考。那么真正的问题就是，你在教育中使用AI的方式是否鼓励批判性思考，进而促进学习呢？”

测试难题

有了AI工具，现在教育学者目前最大的难题之一在于测试学生是否真正掌握知识（研究表明AI生成文本检测工具可能不准确）。如果高校无法有效测试，那么大学认证的文凭或将“无法有效向社会证明学生的能力”。

有些教育者认为悉尼大学在重塑测试领域走在前沿。25年7月，悉尼大学为新学年设置了一种双向系统。所有学生都要进行面对面、有真人监考的考试（口试、线下笔试等）。学生也会进行独立完成、不经监管的测试，通常老师们不会限制这种测试中AI的使用。刘表示，这种设置的初衷是希望学生在无监考的测试中培养技能，例如锻炼自己写实验报告，然后将这些技能施展到监考考试中，比如在监督下完成实验并分析数据。刘参与设计了这套系统，并表示澳大利亚与新西兰其他高校也在逐渐采纳这套体系。

不过，刘属于怀疑者的一员，认为AI对高等教育的冲击没那么容易化解。“AI的出现需要我们进行全新的思考，不仅反思我们传授的知识，还要反思我们自身，”他这么说，并且预测未来“重心将由教学内容本身转移到对人的培养”。

在实践中，这意味着让学生把更少的时间花在背诵、记忆和写作上（与飞速生成的AI相比，这些技能在工作中价值降低），而花更多时间引导学生沟通，学会在AI时代茁壮成长。“假如高校转型，专注教育学生的判断力、解释能力、批判性思考，以及设计并与AI合作，那么教育将变得更不可或缺。”麦克·格里奇（Michael Gerlich），研究过AI工具的瑞士商学院管理研究员这样说。

部分研究员与教育者向Nature反映，他们希望高校能够担起责任，在科技公司面前展现出更强的领导力。例如，许多公司因其产品问题饱受诟病：AI工具巩固偏见与不实信息，剽窃他人成果作为模型训练数据、环保问题等等。格斯特说：“我们不希望学校不加思考，就与这些公司展开合作。”

西门子认为高校在社会上应肩负起重要责任，在AI融入社会与教育的方式方法上提出反对的声音。总的来说，学校应该向AI企业的工具提出相关要求，例如“要有效维护匿名性，并且尽可能减少偏见，要能代表大多数人群”，或者应反映出某种价值观、保护学生不受伤害等等。

但这种做法并没有发生，西门子遗憾地表示，高校目前坐视不管，就等着钱包鼓鼓的企业组织上门，然后跟他们签协议，签价值百万的合同。“他们完全缺乏领导力。”

原文链接：https://www.nature.com/articles/d41586-025-03340-w