AI会削弱学生批判性思维？

据《自然》杂志报道，中国清华大学教育研究者严栗翔今年早些时候发现，学生可以把他的大学课程作业全部外包给人工智能（AI）。严栗翔用智能体AI搭建在线课程，结果这个AI能独立完成所有作业、回答问题、参与讨论，“学习者根本不需要动脑”。这让他意识到，教学生自己推理和思考，“比以往任何时候都更加关键”。

与此同时，美国学院与大学协会2025年对1000多名高校教师的调查显示，90%的人认为生成式AI会削弱学生的批判性思维。今年一项覆盖8000多名受高等教育学生的全球调查中，约20%使用AI的学生承认，离开AI后自己更难独立解决问题。

“学习是认知加工的产物。认知加工通常是费力的，而AI恰恰把这种‘费力’去掉了。”美国弗吉尼亚大学认知心理学家丹尼尔·威林厄姆说。

提出假设、看懂证据说明什么、想想有没有别的可能、在拿不准的时候还能往下想，这些恰恰能够“长出”科学思维的地方，如今却面临被外包的风险。但专家们也指出，人们仍有办法在AI时代保持头脑敏锐。

到底什么是批判性思维？《自然》报道指出，一千个读者就有一千个哈姆雷特，这并没有一个简单统一的答案。有人强调分析和推理，有人强调辨别证据可不可靠，有人关注发现问题和比较不同观点，还有人看重能不能回头想想自己哪里可能错了。更重要的是，批判性思维离不开具体领域的知识与技能。正如荷兰开放大学教育心理学家保罗·基尔希纳所言，它不是放之四海而皆准，必须在具体学科中具体分析。

打个比方，神经科医生并不一定擅长处理心脏科病例。一个人在熟悉的领域里能够很好地辨别证据，并不意味着换到陌生领域后仍然拥有同样的判断能力。原因并不难理解，判断本身需要知识作为基础。科学家分析一项实验，需要知道相关理论、研究方法，以及什么样的证据能证明一个假设成立还是不成立。历史学家判断一段材料，则需要把不同的历史记录、实物证据放在一起相互印证。离开这些知识，所谓“批判性思维”很容易变成一个空泛的概念。

这也解释了为什么“学会一种思维方法”并不意味着能够在所有场景中都可以使用它。学生可能在课堂上知道相关性和因果关系的区别，却未必能在现实世界中识别出二者被混淆的情况。真正的判断，需要把已有知识调动起来，与眼前的问题结合起来。

AI是否正在削弱批判性思维，目前还没有一个确定答案。《自然》文章指出，生成式AI出现时间还不长，不同工具之间差异很大，现有研究结果也并不一致，严格、长期的研究仍然太少。

不过，一些研究已经提示了一个值得注意的问题：人们可能把外部信息产生的理解感，误认为是自己的知识。2021年发表在《自然·通讯》上的研究发现，人们在使用谷歌搜索后，容易把互联网提供的知识误认为是自己已经掌握的知识，并高估自己在没有互联网帮助时能够回答问题的能力。2023年的后续研究同样发现，搜索网络解释的人，对自己的解释能力会产生更高信心。

生成式AI进一步放大了这种可能。普通搜索还需要使用者筛选网页、比较信息，AI却可以直接完成整理、归纳甚至推理。2024年的一项研究发现，中学生使用类似ChatGPT的AI后，数学题完成表现有所提高，但当工具被拿走后，他们的表现反而比从未用过的学生更差。研究者也强调，这一结果不能简单理解为生成式AI一定会损害学习，目前相关研究数量有限，结论并不一致。

严栗翔在课程实验中也遇到了类似情况。一些学生并不愿意使用那些不断要求他们解释推理、比较答案的AI工具，因为这个过程更费时间，他们更倾向于使用能够直接给出答案的ChatGPT。

据《华盛顿邮报》报道，美国一些高校教师近期也观察到类似现象。有的学生提交的论文语言流畅、结构完整，却无法解释其中的观点；也有学生能够让AI生成可以运行的代码，却说不清楚代码为什么这样写。一些教师开始调整考核方式，把课堂写作、口头回答和学习过程记录纳入评价。

在信息泛滥的时代，识别误导性信息是批判性思维的重要能力之一。《自然》报道提到，一项针对菲律宾青年学生的研究发现，63%的人对自己识别假新闻的能力有信心，但实际能够准确识别的人只有26%。研究者正在探索一些方法帮助人们提高信息辨别能力。

其中一种是“信息免疫”，即提前向人们展示常见的欺骗手法，让他们熟悉误导信息的套路；另一种是“横向阅读”，教人们像事实核查人员一样，离开陌生网站，再通过其他可靠来源查找发布者和相关信息。比如，看到一个宣称某种健康疗法有效的网站时，不只是继续阅读它提供的内容，还可以去其他来源了解发布这一说法的机构及其背景。

编辑：HN008