AI依赖对学生学习影响的量化评估研究框架

AI依赖对学生学习影响的量化评估研究框架

AI依赖对学生学习影响的量化评估研究框架
- 摘要
- [1. 研究背景与问题提出](#1. 研究背景与问题提出)
- [2. 理论基础](#2. 理论基础)
- [3. 量化评估指标体系](#3. 量化评估指标体系)
- - [3.1 认知能力维度（衡量思维深度）](#3.1 认知能力维度（衡量思维深度）)
  - [3.2 学习行为维度（衡量使用模式）](#3.2 学习行为维度（衡量使用模式）)
  - [3.3 学业表现维度（衡量学习成效）](#3.3 学业表现维度（衡量学习成效）)
  - [3.4 心理态度维度（衡量主观体验）](#3.4 心理态度维度（衡量主观体验）)
- [4. 数据采集与分析建议](#4. 数据采集与分析建议)
- - [4.1 混合研究方法](#4.1 混合研究方法)
  - [4.2 样本与控制变量](#4.2 样本与控制变量)
  - [4.3 分析策略](#4.3 分析策略)
- [5. 实施建议与应用场景](#5. 实施建议与应用场景)
- - [5.1 对高校管理者](#5.1 对高校管理者)
  - [5.2 对任课教师](#5.2 对任课教师)
  - [5.3 对学生个体](#5.3 对学生个体)
- [6. 研究局限与未来方向](#6. 研究局限与未来方向)
- [7. 结论](#7. 结论)

AI依赖对学生学习影响的量化评估研究框架

摘要

随着生成式人工智能在高校的普及，学生对AI工具的依赖现象日益普遍。然而，其对学生认知能力、学习行为与学业发展的具体影响尚缺乏系统性量化评估。本报告基于教育心理学与学习科学理论，构建一个涵盖认知能力、学习行为、学业表现、心理态度四大维度的多指标评估框架，并提出可操作的测量工具与实施路径，旨在为高校开展AI使用效果监测、制定教育干预策略提供实证依据。

关键词：AI依赖；生成式人工智能；学习评估；量化指标；大学生；教育技术

1. 研究背景与问题提出

截至2025年，超过80%的中国高校本科生在日常学习中使用过AI工具（教育部，2024）。尽管AI显著提升了任务完成效率，但教育工作者普遍担忧其可能引发"认知卸载"（Cognitive Offloading）------即学生将高阶思维任务外包给AI，导致独立思考、问题解决与知识内化能力退化。

当前研究多聚焦于AI的使用频率或态度调查，缺乏对"依赖程度"及其"实际影响"的精细化、可量化测量。因此，亟需建立一套科学、可推广的评估体系，回答核心问题：

如何客观、系统地量化AI依赖对学生学习的真实影响？

2. 理论基础

本研究框架整合以下三大理论：

认知负荷理论（Sweller, 1988）：过度依赖AI可能减少必要认知加工，阻碍图式建构；
自我决定理论（Deci & Ryan, 1985）：AI若削弱学生的自主性、胜任感与归属感，将损害内在动机；
技术接受模型（Davis, 1989）：感知有用性与易用性驱动使用行为，但过度使用可能导致"习惯性依赖"。

基于此，我们将"AI依赖"定义为：个体在具备独立完成能力的前提下，仍持续、优先选择AI替代自身认知努力的行为倾向。

3. 量化评估指标体系

本研究提出四维十二项核心指标，形成可量化的评估矩阵：

3.1 认知能力维度（衡量思维深度）

指标	操作化定义	测量方法
C1. 独立问题解决能力	在无AI环境下完成复杂任务的质量	对照实验：同一任务分"禁用AI"与"自由使用AI"两组，由双盲评分员按 rubric 打分（0--10分）
C2. 批判性思维水平	识别并修正AI输出中逻辑/事实错误的能力	提供含3处错误的AI生成文本，记录学生发现率与修正准确率
C3. 知识迁移能力	将所学应用于新情境的能力	设计变式题（如改变参数的算法题），比较解题成功率

3.2 学习行为维度（衡量使用模式）

指标	操作化定义	测量方法
B1. AI使用频率	单位时间内调用AI的次数	通过插件日志（如Trae、Copilot）自动采集（需伦理审批）
B2. 使用阶段分布	AI介入的学习环节（预习/作业/复习等）	自陈问卷 + 学习日志编码分析
B3. 自主尝试比例	首次求助AI前的独立思考时长或尝试次数	屏幕录制分析或学习平台行为追踪（如LeetCode提交记录）

3.3 学业表现维度（衡量学习成效）

指标	操作化定义	测量方法
A1. 闭卷考试成绩	无AI环境下的标准化测试得分	期末笔试成绩（控制前期水平）
A2. 开放项目质量	综合性任务的创新性与深度	专家评审 rubric（含原创性、技术深度、反思深度等子项）
A3. 长期知识留存	延迟测试中的回忆准确率	课程结束后4周进行突击小测，对比AI高频/低频使用者

3.4 心理态度维度（衡量主观体验）

指标	操作化定义	测量方法
P1. 自我效能感	对自身能力的信心	采用《学业自我效能量表》（ASES）中文版
P2. AI依赖倾向	主观上认为"离开AI无法学习"的程度	自编《AI依赖量表》（示例题项："如果不能用AI，我会感到焦虑"；Likert 5点计分）
P3. 学习动机类型	内在动机 vs. 外在动机	《学习动机量表》（MSLQ）子维度

4. 数据采集与分析建议

4.1 混合研究方法

定量为主：通过上述指标收集结构化数据；
定性补充：对高/低依赖组学生进行半结构化访谈，探究行为背后的心理机制。

4.2 样本与控制变量

建议以同一门课程的学生为样本，控制学科、教师、考核标准等干扰因素；
收集前测成绩、GPA、专业背景等协变量，用于统计控制。

4.3 分析策略

相关分析：检验AI使用频率与各指标的相关性；
回归模型：预测AI依赖对学业表现的影响（控制先验能力）；
聚类分析：识别典型使用模式群体（如"高效协作者""被动依赖者"）。

5. 实施建议与应用场景

5.1 对高校管理者

将本框架嵌入教学质量评估系统，定期监测AI使用生态；
基于数据识别高风险群体，定向推送"AI素养"工作坊。

5.2 对任课教师

在课程中设置对照任务（如一次作业禁用AI），作为形成性评价依据；
利用"AI使用日志"开展个性化反馈，引导学生反思使用策略。

5.3 对学生个体

通过简易自评表（见附录）定期诊断自身依赖水平；
设定"无AI学习时段"，主动锻炼核心能力。

附录：学生AI依赖自评简表（示例）

我是否经常在未尝试解答前就使用AI？（是=1）

我能否不看AI提示手写一段课程相关代码？（否=1）

如果AI不可用，我会感到学习效率大幅下降？（是=1）
总分≥2，建议警惕依赖风险。

6. 研究局限与未来方向

本框架存在以下局限：

行为数据采集涉及隐私，需严格伦理审查；
不同学科对"依赖"的界定存在差异，需本地化调整指标；
因果推断受限于观察性设计，未来可开展干预实验（如随机分配AI使用规则）。

未来研究可结合眼动追踪、脑电（EEG）等神经教育技术，进一步揭示AI依赖的认知神经机制。

7. 结论

AI依赖的影响不能仅凭直觉判断，而需依靠科学量化。本报告提出的四维评估框架，为高校、教师与学生提供了可操作的"诊断工具箱"。唯有建立基于证据的认知，我们才能在拥抱技术的同时，守护教育的本质------培养独立、深刻、不可替代的人。