大腦變懶、成績變差：歐美高校簽下百萬大單，只為把學生賣給AI？

去年在清華，最先接待新生的不是真人。這所高校的錄取通知書中涵蓋了一條邀請碼，學生們可以通過該碼，向專門設計的人工智能體咨詢校園生活、課程、社團等相關問題。

無獨有偶，在俄亥俄州立大學，人工智能課程今年正式成為必修課。這是培養方案的一部分，將確保所有學生在畢業之前培養人工智能素養（AI literacy，是指理解與人工智能相關的術語和問題的能力）。而在悉尼大學，學生將參與線下考試，證明自己真正掌握了相關技能，而不是將學習外包給AI。

現如今，高校與學生正在爭相適應諸如ChatGPT的生成式AI工具，以上的例子只是校園中相關事件的滄海一粟。這些工具能在分秒之間分析復雜的信息、回答問題、生成潤色好的漂亮文章——許多技能恰恰是傳統意義上高校希望學生掌握的。根據某項全球調查[1]，在2024年，86%的高校學生在學習上日常使用人工智能，有的調查顯示的比例更高。密西西比大學人工智能與教育研究院馬克·瓦特金斯（Marc Watkins）表示，“我們正目睹學生成為這些工具強有力的用戶。”

有些人認為，AI帶來了機遇，能夠促進教育，幫助學生更好地適應這個高速發展變化的世界。以清華大學和俄亥俄州立大學為例的高校已經在將AI結合到自己的教學方法中，也有研究表明，人工智能驅動的工具似乎可以幫助學生學習。哈佛大學在本科階段的物理系學生中展開抽樣調查，結果顯示，使用了定制AI輔助工具的學生比只聽人類老師講課的學生事半功倍[2]。

盡管如此，許多教育專家對于校園中AI使用爆發式增長的現象表示極度憂慮：他們害怕AI工具會阻礙學生成長，畢竟這些工具對教師來說太新，而學生們又不一定能正確使用。教職工也擔心學生將AI視作作業與考試的捷徑，還有研究顯示[3]，這種卸下心理負擔的方式可能影響獨立與批判性思考。

有學者對高校允許甚至鼓勵學生使用AI工具表示不滿。這些工具許多都是由企業掌控，對認知影響不明，還面臨著倫理和環境問題的困擾。六月份，有學者聯名放出一封公開信，反對高校盲目采納人工智能科技，這封信很快在全球學界集起了上千個簽名。這封信上有這么一句話，“我們的資金一定不能揮霍在以利益為導向的企業上，它們沒有實質的回報，還會削弱學生的學習能力。”

不管怎么說，AI的支持者和懷疑者還是能在一點上達成一致，那就是未來已經到來。“縱觀世界，適應各種生成式AI工具的高校與學生比例上升速度之快，規章制度、教學方法和相關倫理的更新速度很難跟上，”聯合國教科文組織（UNESCO）教育科技與人工智能部部長莎菲卡·伊薩克（Shafika Isaacs）說。

AI世代

過去幾十年來，高校一直在適應新技術——從電腦到互聯網，再到在線網課。但研究人員認為，生成式AI工具呈現出一種根本的挑戰。這種工具不僅能在短時間內直接完成院校布置給學生的核心任務，還在學生中高速傳播，挑戰速度。“AI不同于其他科技之處在于它的運行速度，”蘇·阿特維爾（Sue Attewell）表示。阿特維爾是Jisc組織AI主管，該實體base布里斯托，是一家英國高等教育數字與信息方面的非盈利組織。

全球調研顯示，AI正快速地融入學生的生活。“（AI工具）有太多年輕用戶，本質上可以說是青少年，”瓦特金斯說，“我們談論的是全球上億的24歲以下的用戶。”理科學生似乎在這方面走在前面。2025年，AI公司Anthropic分析了一百萬條高校學生與其生成式AI工具Claude的匿名對話。結果顯示，STEM專業學生（科學、科技、工程、數學）使用AI遠超于商科、人文社科等其他領域[4]。

學生們都在用AI干什么呢？上千名英國學生參與了Base牛津的智庫高等教育政策研究所（the Higher Education Policy Institute）的問卷調查，結果不出所料。大多數人借助AI進行寫作，改進或總結文本。將近九成學生在考試或作業等評估考核中使用過生成式AI工具。過半（58%）學生用AI解釋過考核中出現的概念，25%用AI生成過文本初稿進行編輯，8%承認自己使用過完全由AI生成的文本[5]。

?圖源：J. Freeman Student Generative AI Survey 2025 (HEPI, 2025)

阿特維爾主持過有關AI的學生焦點訪談，她表示許多學生用這些工具是為了優化自己的學習工作流，并不是為了作弊。還有許多學生希望在用AI提高學習這方面得到更多指導。她說，學生可能“知道如何在社交媒體或社交生活中熟練使用AI，但這并不意味著他們知道AI的學術應用。”

可惜的是，這也正是許多高等院校所缺乏的。全球許多機構都在引進新政策，讓教職工與學生能以最好的方式使用AI，結果卻喜憂參半。美國校園“過去兩年半一直處于混亂狀態，而我并不覺得這種狀態近期能有所改變。”瓦特金斯表示。他還補充說，這是因為許多機構允許教職工自行決定，學生在自己的課上是否能用AI、怎么用AI，這讓一些學生陷入迷茫。“一個新生可能選了五門課，每門課對AI使用的要求都不一樣。”

澳大利亞情況相反，教育者們觀察到（對校園AI使用情況）強有力的、全國性的、有組織的回應，部分原因是澳洲高等教育品質與標準署從2023年就開始與高校合作制定綱要。而在中國，“人工智能與高校相結合不是個體的選擇，而是國家政策的一部分。”北京師范大學智慧學習研究院院長黃榮懷說道。

數據與輿論均顯示，教職工成員在接受AI的過程中比學生更加謹慎。研究人員觀察到，有些教職工會使用AI工具讓自己的工作自動化，例如借助AI起草課程作業反饋，但也有教職工完全拒絕使用AI。25年，數字教育委員會（the Digital Education Council）發布的一項問卷調查收集了來自28個國家超過1600份教職工，其中約60%在教學中使用AI工具——小于使用AI的學生比例[6]。不過，80%調查對象表示學院沒有對教學中AI工具的使用做出清晰規定。“教職工的使用情況沒有學生復雜。”南澳大學科技與教育學生喬治·西門子（George Simens）表示。

與此同時，OpenAI和Google這樣的科技大公司也在向院校和學生推銷自己的產品。俄亥俄州立大學副執行總裁拉維·貝拉蒙孔達（Ravi Bellamkonda）說，“我們被想要合作的公司淹沒。”在2024年，OpenAI推出了ChatGPT Edu，他們廣受歡迎的聊天機器人專為高校定制的版本。25年2月，據OpenAI的報道，當加州州立大學體系宣布給予五十二萬名全體教職工該工具的權限時，這一舉措成為“全球范圍內任何單一組織或企業最大規模的ChatGPT部署”。同年八月，Google宣布將自己最先進的AI工具免費提供給美國和一些其他國家18歲以上的學生。

教育專家表示，科技公司此舉背后有商業動機，也希望借此機會讓自己的工具融入到數百萬計年輕用戶的生活中。與科技企業合作的高校通常能夠全校獲取最新的AI模型權限和數據保護權益，也就是說，教職工與學生的數據和學術成果不會被用于訓練AI模型。

也有些高校面對AI選擇迎頭而上。悉尼大學專攻教育科技的生物學家丹尼·劉（Danny Liu）是第一批開發面向高等教育的生成式AI平臺的人。該平臺叫Cogniti，從23年開發，現已融入悉尼大學數字學習平臺中，允許教師們為自己的課程設計定制的AI智能體。它可以是某個科學單元的AI助教，也可以是將簡短評論擴展為詳細學生反饋的Ai工具。劉反映說，目前已有超過1000名悉尼大學的教育者使用過Cogniti平臺，且該平臺與全球范圍內超過一百所高校分享。

清華大學在線教育中心主任王帥國介紹說，自2022年11月ChatGPT對公眾開放以來，清華大學的學者們也在快速對其進行實驗。一年之內，約百種不同的AI教育助理紛紛問世，并且學校有系統性的考量。學校不希望依賴任一單一的AI模型——例如以ChatGPT及相關工具為底層邏輯的大語言模型——因為“幾乎每天都會有新的模型誕生”。

24年四月，清華牽頭開發了一種中心三層式“架構”，將AI融入教學當中。王帥國介紹說，該架構底層接口AI模型：系統可由約30種企業模型賦能，包括DeepSeek，阿里云，OpenAI和Google。中層裝載“知識引擎”，儲存不同學術領域準確、最新的信息。最上層由不同的面向學生的平臺組成，包括一個托管所有教育助理的教育平臺，以及文章開頭提到的幫助清華新生的AI聊天機器人。

舉個系統應用的例子，學生可以在課后翻閱PPT，點擊“我不明白”的按鈕，然后向跳出的人工智能體詢問。系統中層將分析問題，指向合適的AI模型，同時在自己的信息庫中尋找答案；最終系統會綜合信息給出準確的解答。王帥國說，中國數以百計的高校已經采納了這個系統。

2025年，王帥國轉變策略，開始研究一個關鍵問題：使用AI工具的學生真的學得更多嗎？未發表的早期結果已經給出反對意見。王帥國團隊發現，在課后立馬進行的隨堂考試中，使用AI助教的學生通常比不使用AI的學生得分更高。但兩三周后，AI使用者得分更低。他說，“學生可能對理解有錯誤的估計。”

課堂上的憂慮

王帥國不是唯一擔心AI對學生學習影響的人。娜塔莉亞·科斯米娜（Nataliya Kosmyna）與同事在六月發表了預印本[7]，表示使用ChatGPT幫助寫作文的學生用腦不如獨立寫作的同齡人，從那以后，她們收到了四千余封來自全球各地教師的電子郵件，反映說研究結果可能與自己課堂上使用AI學生的情況相符。科斯米娜說，很多教師“語氣相當絕望”。

科斯米娜是麻省理工學院的研究科學家，她的團隊要求54名學生寫20分鐘論文，回答“藝術作品有改變人們生活的力量嗎？”等問題，并使用腦電圖研究寫作期間學生腦電活動規律。學生被分為三組：第一組可以使用一種大語言模型；第二組不能使用大語言模型，但可以接觸網絡和搜索引擎；第三組只能完全依靠自己的知識儲備。團隊用腦電圖研究大腦不同區域間的“連接性”，也就是大腦不同區域在多大程度上互相溝通。

只依靠自己大腦的學生，在活動期間顯示了最強而廣的大腦連接性，并且通常在事后能夠回想起自己寫下的內容。使用大語言模型的組大腦連接性最低——也就是大腦不同區域交流最低——并且有時候很難想起自己寫了什么。

科斯米娜承認該研究具有很多局限性：研究樣本量太小，且沒有考慮使用AI的長期影響等等。（她還指出諷刺的一點，有些評論員誤解了她的研究，因為他們借助AI對她的200頁預印本生成了錯誤的總結）但研究證實了廣泛存在的擔憂，那就是依賴AI的學生難以鍛煉關鍵的技能，例如批判性思考——對信息進行分析和質疑的能力，也難以得出經過思考的結論。根據Anthropic的數據，上百萬學生與AI在Claude上的對話結果顯示，近一半對話有用戶直接向AI尋求答案，或滿足于自己幾乎不做貢獻的情況。

奧利維亞·格斯特（Olivia Guest）是荷蘭奈梅亨拉德堡德大學的計算認知科學家，也是六月公開抗議信的發起人。她在近年來也觀察到學生出現類似的情況。“他們的技能變化巨大，”她說，有的學生甚至不會引用文章，或進行學術寫作。

阿特維爾表示，焦點訪談小組中的學生也很擔憂。“學生們知道過度使用AI會導致自己無法得到心智上的成長，”她說，還有學生出于這方面的考慮選擇了減少AI的使用。這項原因和種種事件共同推動Jisc組織在25年提出建議，希望高校在課程教學中融入相關訓練，培養學生負責任地使用AI。不過，貝拉蒙孔達提出反對聲音，認為部分擔憂是過慮了，在某些任務中使用AI可以將大腦算力用在其他有用的事情上，就好像將數學問題外包給計算器一樣無傷大雅。

目前為止，研究證據尚未在AI科技對認知和技能的影響上有所定論，這背后有多種原因，包括工具繁多、研究結論互相矛盾、相對大規模且深入的研究較少等等。梅麗莎·邦德（Melissa Bond）是倫敦大學學院的教育研究員和文獻評委，她認為AI相關科技應在教育領域得到更穩健的測試、檢驗更長的時間，并且在全球范圍研究更多樣化的學生群體。

有些研究表明，AI在正確使用時對學習有促進作用。理論物理學家、哈佛大學科教副主任格雷格·科斯汀（Greg Kestin）是學校AI物理助教隨機測試的發起人。在開發助教工具時，他與同事借鑒了“主動學習”方法，引導學生通過討論和解決問題的方式，主動與教材互動。許多研究顯示，在人類主導的教育方法中，主動學習比講座、閱讀課本等被動學習方式更有效。科斯汀的AI助教在課堂中引導學生自己去理解相關概念，而不是直接雙手奉上答案。舉個例子，一名學生可能問，當某種液體從更寬的管道流向直徑更窄的管道，受到的壓力有什么變化。科斯汀解釋：“AI助教可以這樣回答：讓我們先退一步思考，影響液體速度的公式和相關概念有哪些？”

在實驗中，將近200名本科生被分為三組，按人類教師正常教授/人類教師引導主動學習/AI助教輔助在家自學三種方式之一上了堂課。研究人員測試了學生課前課后掌握的知識。在人類教授的組中，測試中位數從2.75的基線上升到3.5（滿分為5），而AI助教組上升到4.5。科斯汀說，在此研究后他將AI助教放到整個學期的使用，雖然新的研究尚未發表，但結果顯示AI助教也對學生的學習有利。他認為，我們可以吸取的經驗教訓是“AI固然可以直接幫你寫作業，主張惰性；但它也可以促進思考。那么真正的問題就是，你在教育中使用AI的方式是否鼓勵批判性思考，進而促進學習呢？”

測試難題

有了AI工具，現在教育學者目前最大的難題之一在于測試學生是否真正掌握知識（研究表明AI生成文本檢測工具可能不準確）。如果高校無法有效測試，那么大學認證的文憑或將“無法有效向社會證明學生的能力”。

有些教育者認為悉尼大學在重塑測試領域走在前沿。25年7月，悉尼大學為新學年設置了一種雙向系統。所有學生都要進行面對面、有真人監考的考試（口試、線下筆試等）。學生也會進行獨立完成、不經監管的測試，通常老師們不會限制這種測試中AI的使用。劉表示，這種設置的初衷是希望學生在無監考的測試中培養技能，例如鍛煉自己寫實驗報告，然后將這些技能施展到監考考試中，比如在監督下完成實驗并分析數據。劉參與設計了這套系統，并表示澳大利亞與新西蘭其他高校也在逐漸采納這套體系。

不過，劉屬于懷疑者的一員，認為AI對高等教育的沖擊沒那么容易化解。“AI的出現需要我們進行全新的思考，不僅反思我們傳授的知識，還要反思我們自身，”他這么說，并且預測未來“重心將由教學內容本身轉移到對人的培養”。

在實踐中，這意味著讓學生把更少的時間花在背誦、記憶和寫作上（與飛速生成的AI相比，這些技能在工作中價值降低），而花更多時間引導學生溝通，學會在AI時代茁壯成長。“假如高校轉型，專注教育學生的判斷力、解釋能力、批判性思考，以及設計并與AI合作，那么教育將變得更不可或缺。”麥克·格里奇（Michael Gerlich），研究過AI工具的瑞士商學院管理研究員這樣說。

部分研究員與教育者向Nature反映，他們希望高校能夠擔起責任，在科技公司面前展現出更強的領導力。例如，許多公司因其產品問題飽受詬病：AI工具鞏固偏見與不實信息，剽竊他人成果作為模型訓練數據、環保問題等等。格斯特說：“我們不希望學校不加思考，就與這些公司展開合作。”

西門子認為高校在社會上應肩負起重要責任，在AI融入社會與教育的方式方法上提出反對的聲音。總的來說，學校應該向AI企業的工具提出相關要求，例如“要有效維護匿名性，并且盡可能減少偏見，要能代表大多數人群”，或者應反映出某種價值觀、保護學生不受傷害等等。

但這種做法并沒有發生，西門子遺憾地表示，高校目前坐視不管，就等著錢包鼓鼓的企業組織上門，然后跟他們簽協議，簽價值百萬的合同。“他們完全缺乏領導力。”

原文鏈接：https://www.nature.com/articles/d41586-025-03340-w

1.Digital Education Council. AI or Not AI: What Students Want (DEC, 2024).

2.Kestin, G., Miller, K., Klales, A., Milbourne, T. & Ponti, G. Sci. Rep. 15, 17458 (2025).

3.Gerlich, M. Societies 15, 6 (2025).

4.Handa, K. et al. Anthropic Education Report: How University Students Use Claude (Anthropic, 2025)

5.Freeman, J. Student Generative AI Survey 2025 (Higher Education Policy Institute, 2025).

6.Digital Education Council. Global AI Faculty Survey (DEC, 2025).

7.Kosmyna, N. et al. Preprint at arXiv https://doi.org/10.48550/arXiv.2506.08872 (2025).

8.Freeman, S. et al. Proc. Natl Acad. Sci. USA 111, 8410–8415 (2014).

9.Weber-Wulff, D. et al. Int. J. Educ. Integr. 19, 26 (2023).

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