AI的双刃剑效果近年来引起了很多人的担忧，有人认为AI能启发学生的思考，也有人说AI会卸载人的思考能力。但对于老师来说，真正关心的是：课堂用了 AI 以后，学生有没有更深地思考。
最近一篇发表在《开放教育研究》上的论文对这个问题进行了研究：《生成式人工智能是否有助于提升学生的高阶思维？——基于对60节课堂实录的分析》。

这项研究看的不是某一个 AI 工具，也不是单一的 AI 对话场景，而是 60 节生成式人工智能赋能教学的课堂。其中包括 22 节使用生成式人工智能的国家级、省级示范课，以及“广东省中小学教师信息技术应用能力提升工程 2.0”平台上的 38 节案例课。这些课覆盖小学一至六年级，涉及语文、数学、英语、科学、美术、信息技术、心理健康、道德与法治、综合实践等 9 个学科，也包括部分跨学科和项目式课程。

生成式 AI 在这些课堂里的用法也不止一种，但大体分成这几类：

用AI生成互动式模拟系统、情境视频或任务情境，帮助学生在直观体验中理解抽象概念。

引导学生和 AI 对话，练习句式、训练提问，或者让学生扮演工程师、探险家等角色，用 AI 生成方案或故事初稿，再继续迭代作品。

借助 AI 采集学生课堂回答、操作步骤和作品，生成词频分析图、个性化评价或修改建议，用来支持学习改进。

研究者没有只问老师感觉好不好，也没有只看课堂展示热不热闹。他们把每节课里 AI 使用最明显的 10 到 15 分钟切出来作为分析单元，并在每节课中随机观察 5 名坐在不同位置、学习水平不同的学生。

为了看清楚不同 AI 用法和学生思维表现之间的关系，研究者把课堂里的 AI 应用整理成六类：教学资源、教学方法、教学评价、学习过程分析、支持思维发展与探究、人机合作。

学生的表现则分成低阶思维和高阶思维。这里的高阶思维，不是泛泛地说“学生很活跃”，而是看学生有没有表现出批判性、问题解决、评估、创造性和综合性这几类思考。

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也就是说，这篇研究不是只看课堂气氛，也不是只听老师课后感受，而是把 AI 在课堂里的具体用法，和学生当时有没有真的进入高阶思考，放在一起观察。

我觉得这篇研究对一线老师最有价值的地方，是把一个问题说清楚了：

生成式 AI 确实有机会促进学生高阶思维，但前提是课堂设计要让学生真的进入思考过程。

这也是这篇研究的一个重要提醒：

AI 进入课堂以后，真正起作用的，是 AI 被放进什么任务、怎样参与学生思考、有没有让学生经历提问、比较、建模、验证和修改。此时最容易先提升的是问题解决和评估能力；对批判性思维和创造性思维的支持，反而更依赖任务设计。

如果课堂只是让学生按照既定标准生成一个“合理答案”，学生可能会更快完成任务，但发散想象和独立判断不一定会变强。



01 研究先给了一个证据：AI课堂确实能触发高阶思维
这项研究里，学生高阶思维发生频次最高的是问题解决，共 118 次。

其次是评估，100 次。

再往后是综合性，90 次；批判性，52 次；创造性，34 次。

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从频次看，AI 课堂更稳定带动的是问题解决、评估和综合；创造性思维发生频次最低。

这个排序很有意思。

它说明 AI 进入课堂以后，最先被带动起来的，通常是几件原来课堂里很难被充分展开的事：提出问题、分析问题、生成方案、评价信息、修改自己的回答。

这些动作对应的正是研究里频次更高的问题解决、评估和综合。

问题解决，指学生能提出问题、分析问题、生成方案。

评估，指学生能判断信息价值、反思自己的答案。

综合，指学生能把信息、观点、知识或方法组织起来，形成更系统的理解。

所以，老师不能只问“学生有没有用 AI”。更关键的问题是：学生有没有在 AI 支持下完成比较、判断、整合和修改。

这很重要。

因为在很多真实课堂里，学生做完一道题、交完一份作业、说出一个答案以后，老师很难继续追问每一个学生：你为什么这么想？你哪里不确定？你能不能换一种方案？你怎么判断这个答案更好？

一个班几十个学生，老师不可能同时看见每个人脑子里发生了什么。

AI 进入课堂的价值，首先就在这里。它可以把学生原本一闪而过的思考过程留下来。

学生问了什么，答了什么，卡在哪里，改了几次，依据是什么，这些都可以变成老师看得见的课堂证据。

所以，AI 辅助教学的“有效”，不该被理解成 AI 替老师把课讲得更漂亮。更稳妥的理解是：它让学生有更多机会表达，也让老师有更多机会看见学生怎么想。