OECD 报告称学生使用 AI 通常成绩更差
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AI 摘要依据下方信源原文自动整理，非原文转载用AI的学生成绩更差
一份覆盖全球的教育调查给出了一个反直觉的结论：把人工智能用于学习的学生，学业表现往往不如完全不使用的人。这项调查由经合组织开展，属于国际学生评估项目的一部分，测试对象为十五岁学生，科目包括科学、数学与阅读，样本来自九十多个国家、超过七十六万名学生。本轮数据采集于二〇二五年，是该调查在人工智能真正普及之后进行的首次测评。在排除家庭社会经济条件的影响后，从不使用人工智能的学生在科学科目上的平均表现整体优于使用者。不过研究同时指出，实际情况比这一句话复杂得多，使用方式与使用频率都会改变结果的方向。
用途不同结果分化
差异的幅度取决于学生拿人工智能做什么。把它用于替代性任务的群体表现相对更弱，例如让工具概括本该自己阅读的文本，或者直接生成写作作业。相比之下，把人工智能用于前期资料搜集，或者笼统地让它帮助自己学习的群体，成绩下滑的幅度要小一些。使用频率同样呈现非线性的关系：一年只用一两次的学生和每天都用的学生，表现都偏向最差的一端；而按月或按周使用的学生，结果相对更好。这说明工具本身并不自动带来收益或损失，介入的深浅与节奏在其中起了作用。
评估训练带来反转
研究还发现了一类出现正向效果的情形。表示自己每周使用人工智能来辅助学习的受访者，成绩超过了完全不使用的人，尽管领先幅度有限。当学生经常被要求判断人工智能生成信息的质量时，这一差距会扩大：在具备这种评估训练的前提下，所有为一般性学习目的而规律使用人工智能的学生，表现都优于非使用者。研究者由此提出，适度且有明确意图地把人工智能用于课业与学习，可能产生积极影响。他们用了一个类比来说明其中的区别：看体育比赛不会让人变得强壮，真正起作用的是亲自去运动；学习也是同样的道理，仅靠消费内容并不能带来掌握。
对学习者的含义
这组数据把讨论的焦点从用不用转向怎么用。对读者而言，值得注意的有两点。其一，把人工智能当作省去思考步骤的捷径，与把它当作检索和理解的辅助，落在成绩上的结果并不相同，前者对应的是更明显的落后。其二，判断生成内容是否可靠的能力，似乎是让使用行为转为正收益的关键条件，而这种能力需要通过训练获得，并非随工具自带。研究给出的信号是，使用频率处于中间区间、目的明确、并配合质量评估练习的学习者，更可能从人工智能中获益；而完全不用与高频依赖两端，都没有表现出优势。
为什么值得看
首次大规模数据揭示了 AI 对教育成绩的具体影响与使用方式的关系。
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