为什么同一个AI工具能让一个学生思考，却让另一个学生停止思考
差异似乎不在于工具本身，而在于使用工具时所处的环境。一项关于生成式AI在教育中应用的范围综述报告称，当ChatGPT等工具被嵌入结构化学习活动，而不是仅仅被当作答案机器交到学生手中时，它们能够支持批判性思维[3]。这种区分很重要：同一个聊天机器人，在引导性任务中可以是思考伙伴，也可以是一条在思考开始前就将其终结的捷径。
AI依赖本身并不会产生单一、统一的影响。一项研究考察了AI依赖与学生批判性思维倾向之间的联系，发现依赖与该倾向的不同模式相关，并指出认知疲劳和投入程度是这一关系中的因素[1]。通俗地说，重度依赖可能耗尽批判性思维所需的心力，也可能让学生对学习任务失去投入——但该研究的摘要将此表述为一种关联，而非已证实的因果关系。
制度性指导究竟改变了什么
一项针对AI饱和课堂的研究认为，认知依赖同时是教学法、神经认知、伦理和制度层面的问题，且AI依赖的责任不能只由学生承担[2]。这意味着指导的作用在于改变课堂条件——如何设置任务、学生拥有怎样的使用权限、以及教授什么样的提示词使用习惯——而不是警告学生要更努力。
教师指导在相关研究中作为一个具体的着力点出现。关于AI辅助学习的研究指出，AI的普及速度已超过许多机构的跟进能力，并强调教师指导和学生核实AI生成内容的能力是核心关切[5]。核实才是关键的实际技能：核对AI答案的学生与照抄答案的学生所做之事不同，而指导正是让这种核对成为习惯的关键。
依赖只是更大图景中的一条线索
除依赖外，其他因素也在塑造批判性思维。一项针对印度尼西亚高校本科生的研究考察了AI依赖、伦理意识和算法偏见意识，并指出全球各地机构都已有整合AI的官方指南[4]。这一组合表明，指导可能不仅关系到学生依赖AI的程度，还关系到他们是否认识到AI的偏见和伦理局限——尽管摘要并未确定哪个因素驱动了结果。
综合来看，这些研究与一个有条件限制的答案相一致：结构化训练和制度性指导看起来是使AI使用偏向批判性思维的条件，而无结构的依赖则使其偏向疲劳、脱离投入或不加批判的照抄[2][3][5]。这一结论的强度有限，因为证据来自摘要和综述，而非比较受过训练与未受训练学生的直接实验。
本文引用的文献
9 AI依赖对学生批判性思维的明暗两面：认知疲劳与投入的作用
AI依赖与学生批判性思维倾向的不同模式相关，研究将认知疲劳和投入作为相关因素加以考察。
AI饱和课堂中的认知依赖与教学韧性：AI时代的批判性思维
AI饱和课堂中的认知依赖被界定为教学法、神经认知、伦理和制度层面的问题，其责任不能只由学生承担。
教育中的生成式AI：培养批判性思维还是助长依赖？
一项范围综述报告称，ChatGPT等生成式AI在结构化学习活动中使用时能够支持批判性思维。
高等教育中的AI依赖与批判性思维：伦理意识与算法偏见的生命历程视角
研究考察了AI依赖、伦理意识和算法偏见意识对印度尼西亚本科生批判性思维的影响，其背景是各机构已有官方的AI整合指南。
人工智能辅助学习及其对学生批判性思维技能的影响
AI辅助学习引发了对学生依赖的担忧，教师指导和学生核实AI生成内容的能力被确定为关键问题。