生成式人工智慧 (Generative AI, GAI) 整合到教育環境中，在全球範圍內引發了一場辯論，既激起了熱情，也引發了擔憂。 儘管許多人提倡探索 GAI 的變革潛力，但一項開創性的研究提供了對其對學生學習影響的關鍵見解，揭示了 AI 和思辨能力之間令人著迷的相互作用。 該研究的關鍵發現強調，GAI 在提高學生表現方面的有效性，在很大程度上取決於學生的思辨能力，而不是他們已有的知識基礎。
研究揭示：實驗一覽
這項研究在中國一所成績優異的小學進行，涉及 126 名六年級學生，他們被分成三個不同的組別。 其中兩組利用了 GAI 的力量，特別是百度的 ERNIE Bot，將其用作促進想法產生的認知工具，或用作指導其推理過程的思維工具。 第三組作為對照組，接受傳統的、基於講座的教學。 然後，學生們參加了一系列測試，旨在評估他們的事實保留能力和將知識轉移到新情境的能力。 結果挑戰了關於先備知識至上的傳統假設，並表明 GAI 可能正在從根本上改變學習的動態及其可及性。
實驗圍繞一堂關於信息編碼原則的 ICT 課程展開。 學生們面臨一個真實世界的問題：設計一個有效的校服編碼方案以防止遺失。 雖然對照組在沒有外部工具的幫助下進行集體討論，但兩個實驗組獲得了 GAI 生成的材料，這些材料提出了潛在的解決方案或展示了思維策略，例如因素分析。
解碼結果：保留 vs. 轉移
該研究評估了深入學習的兩個關鍵維度：事實內容的保留和將知識轉移到新的、不熟悉的任務的能力。 有趣的是，在事實回憶方面，各組之間沒有觀察到顯著差異。 然而，在轉移部分出現了顯著的差異，學生需要應用他們的知識來編碼電子設備。 使用 GAI 的學生顯著優於他們的同齡人。 具體而言，實驗組 1（認知工具）和實驗組 2（思維工具）的得分顯著高於對照組，表明 GAI 促進了更深入、更適用的學習成果。
這一發現符合認知負荷理論的原則。 GAI 通過簡化信息檢索和組織來幫助減少外部認知負荷，從而釋放學生的認知資源，並允許他們將更多的精力分配給更高階的思維過程。 本質上，GAI 充當一個支架系統，使學生能夠專注於解決複雜的問題，而不是陷入死記硬背的細節中。
先備知識作用的減弱
該研究最出人意料的啟示之一是，傳統上被認為是有效學習基石的先備知識，在 GAI 整合到學習過程中時，並未顯著影響學生的學習成果。 在傳統的學習環境中，具有更廣泛背景知識的學生通常具有認知優勢。 然而，在 GAI 強化的環境中，這種優勢似乎會減弱，表明 GAI 可以通過為所有學生提供訪問大量信息和認知支持的途徑來公平競爭。
思辨能力：新的基石
相反，思辨能力成為決定學生在 GAI 強化的學習環境中取得成功的最有影響力的因素。 具有良好思辨能力的學生能夠更好地評估、評價和整合 GAI 生成的信息。 他們不會被動地接受 AI 的輸出結果； 而是批判性地檢查它們，綜合它們，並根據手頭任務的具體要求調整它們。 這種互動過程放大了 GAI 的有效性，並提高了深入學習任務的表現。
該研究強調，思辨能力不僅僅是一種被動的特質，而是一種動態的技能組合，包括評估信息可信度、識別偏差和整合多種觀點的能力。 當與 GAI 結合時，思辨能力充當內部監控器，引導學生調節、完善和擴展他們的理解，就像 Krashen 的語言學習監控假說一樣。
放大效應：GAI 與思辨能力
有趣的是，該研究還表明，思辨能力不僅支持 GAI 的使用，還放大了其影響。 在 GAI 和思辨能力之間觀察到顯著的交互作用。 換句話說，那些已經具備較強思辨能力的學生，從使用 GAI 中獲得的收益甚至超過了那些沒有具備的人。 這表明，GAI 本身並不能自動地使學習成果民主化。 相反，它增強了那些已經具備更高階思維工具的人的能力。
對教育的影響：範式轉變
這些發現對教學法、課程設計和教育公平產生了深遠的影響。 首先，它們標誌著教學重點的轉變。 如果思辨能力現在比先備知識在推動學習成果方面發揮更核心的作用，尤其是在技術增強的環境中，那麼學校必須相應地調整他們的教學策略。 培養學生的思辨能力不應再被視為一種可選的補充，而應被視為 AI 時代有效學習的基石。
此外，GAI 的使用方式至關重要。 該研究表明，認知工具和思維工具都可以支持學習，但並非所有 AI 整合都是一樣的。 教育工作者必須指導學生使用 GAI 不是作為獲得答案的捷徑，而是作為推理的合作夥伴。 這需要製作結構化的提示，設計需要批判性評估的任務，以及構建學生與 AI 的互動，以培養自主性而不是依賴性。
解決教育公平問題：彌合差距
對教育公平也有重大影響。 雖然 GAI 可能有助於彌合先備知識的差距，但除非有意識地培養這些技能，否則它可能會同時擴大思辨能力方面的差距。 這突顯了教師培訓的重要性。 教育工作者不僅需要具備 AI 素養，還需要具備培養學生批判性推理能力的策略。
教育工作者的角色正在從成為唯一的資訊來源演變為成為思辨能力的促進者。 教師必須指導學生如何有效地與 GAI 工具互動，促使他們質疑所提供的資訊，分析不同的觀點，並得出自己明智的結論。 課程設計應優先考慮鼓勵批判性分析、解決問題和創造性思維的活動，確保所有學生都有機會發展這些基本技能。
重新思考評估： 主要關注事實回憶的傳統評估方法可能需要重新評估。 評估應旨在衡量學生應用知識、分析資訊以及結合 AI 工具使用思辨能力解決問題的能力。
促進數位公民意識： 隨著對 AI 的依賴日益增加，教育學生關於數位公民意識至關重要，包括負責任的 AI 使用、道德考量以及錯誤資訊和偏見的潛在風險。
培養協作： 鼓勵協作學習環境，學生可以在其中分享他們的見解、挑戰彼此的觀點，並在 GAI 工具的幫助下集體構建知識。
未來研究：未解之謎
該研究還為未來的研究提出了新的問題。 不同年齡組如何應對 GAI？ 對思辨能力發展的長期影響是什麼？ GAI 本身能否被設計成適應學生的思辨能力特徵？ 這些是學校、政策制定者和開發人員在考慮如何最好地將 AI 整合到學習系統中時，需要迫切探討的領域。
縱向研究： 進行縱向研究，以追蹤 GAI 對學生思辨能力、學業成就和職業準備的長期影響。
跨文化比較： 比較 GAI 在不同文化背景下的有效性，考慮教育系統、教學風格和文化價值觀的差異。
個人化的 AI 工具： 探索開發個人化 GAI 工具的潛力，這些工具可以適應個別學生的學習風格、思辨能力和知識差距。
GAI 在教育中的整合既帶來了機遇，也帶來了挑戰。 通過優先考慮思辨能力和培養負責任的 AI 使用，我們可以利用 AI 的變革力量，為所有學生創造一個更公平、更具吸引力和更有效的學習環境。 GAI 與思辨能力之間的共生關係是釋放數位時代教育全部潛力的關鍵。
開發 AI 素養計畫： 為教師和學生實施全面的 AI 素養計畫，使他們具備理解和有效地在教育中使用 AI 工具的知識和技能。
建立道德準則： 建立明確的 AI 在教育中使用中的道德準則，解決數據隱私、演算法偏見以及負責任的 AI 工具開發和部署等問題。
投資研發： 投資於持續的研發，以探索 AI 在教育中的潛力，確定最佳實踐，並應對新出現的挑戰。
教育的未來在於擁抱人類智慧和人工智慧之間的協同作用。 通過培養思辨能力和促進負責任的 AI 使用，我們可以賦予學生終身學習者、批判性思考者和創新的問題解決者，讓他們在快速發展的世界中茁壯成長。 將 GAI 整合到教育中的旅程是一個持續的發現和完善的過程，需要協作、創新和致力於確保所有學生都有機會充分發揮他們的潛力。