生成式人工智能的迅猛发展，正以前所未有的速度融入教育场景。从撰写作文到解答数学题，从整理文献到生成代码，AI工具让学习任务变得高效而便捷。然而，效率提升的背后，一个更深层的问题逐渐浮现：当学生将阅读、思考、表达、推理等核心学习环节全面“外包”给大模型，他们是否还在真正意义上“学习”？教育的本质，正在经历一场关于“过程”与“结果”的重新定义。
完成≠掌握
自2022年底ChatGPT上线以来，学生成为其最活跃用户。每逢开学季，AI使用量激增。截至2024年底，超七成美国青少年曾用生成式AI辅助学业，国内学生也广泛借助本土大模型完成作业。表面看，论文更规范、解题更快、成绩更好；但宾夕法尼亚大学实验显示：自由使用AI的学生在无辅助考试中平均分比未使用者低17%。AI如同“认知拐杖”，制造了“已学会”的错觉，实则跳过了理解过程。
思维在退化
多项研究指出，频繁使用AI与批判性思维下降显著相关，尤其在青少年中更为明显。“认知卸载”让学生跳过分析、组织与反思等关键步骤。有教师发现，能交出高分论文的学生，却在课堂上答不出基本概念；学生自述：“十秒离不开AI，但什么都没学到。”过度依赖不仅削弱动力，还导致元技能缺失——如无法判断AI输出的可靠性或写出有效提示词。
从未学会，比遗忘更糟
技术作家Nicholas Carr警示：若技能在掌握前就被AI接管，人可能永远学不会。教育正处此险境——小学生未学会阅读，AI代写读后感；中学生刚学论证，AI生成议论文；大学生初涉科研，AI包办综述。结果不是“忘了怎么做”，而是“从未学过怎么做”。一旦AI出错，缺乏基础能力的学生无法识别或修正，如同只懂自动驾驶的飞行员，遇紧急情况便束手无策。
面对挑战，全球教育界正从“封堵”转向“引导”。中国教育部限制低龄学生使用开放式生成功能；高校明确禁止AI参与论文核心创作，但允许辅助检索与调试。欧美则试点“教育版AI”，通过现场写作、纸笔考试等方式，确保评估的是学生本身。教育的目标不是完美答案，而是思考能力。唯有将AI视为工具而非替代者，学生才能在人机协作中真正成长——因为会提问、会验证、会批判，才是AI时代最不可替代的核心素养。
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