AI讓學生寫作業越來越快，答案越來越漂亮，但一個令人不安的問題也隨之出現：如果答案越來越好，真正屬于學生自己的能力，卻在下降呢？

　　今年8月，麻省理工學院(MIT)發布了一份關于AI用于教學、學習和科研訓練的研究報告。報告提出了一個極具警示性的概念——“認知投降”(cognitive surrender)。

　　MIT認為，當學生從聊天機器人那里輕易得到正確答案時，很容易產生一種“已經學會了”的錯覺。一旦遇到困難，就立即轉向AI，把原本應該由自己完成的思考交出去。報告警告，過度依賴聊天機器人已經出現一些值得警惕的信號，包括批判性思維下降、記憶減弱、自信受損以及對知識掌握程度下降。

△MIT報告封面

　　MIT擔心的并不只是“學生用AI作弊”。報告指出，很多傳統的作業和考核，現在AI已經可以完成。真正需要警惕的是，當學生把越來越多的“思考任務”交給AI之后，那些看起來低效、痛苦甚至令人挫敗的學習過程，也可能一起消失。而恰恰是這些過程，構成了學習本身。

　　MIT在報告里特別強調，教育本來就是一種“productive struggle”——建設性困境，即學習者在挑戰中遭遇阻礙、持續思考，這份費力的過程本身就能催生認知成長。一個人反復嘗試一道題，組織一篇文章，記住一個概念，犯錯再糾正，看起來效率不高，卻是在這些過程中形成記憶、判斷和解決問題的能力。MIT因此提出，AI在教育中的基本原則應該是“增強，而不是自動化”(augmentation not automation)：幫助學生思考，而不是替學生思考。

　　如果說MIT的報告更多是一種警告，那么一項來自中國中學生的大規模實證研究，則給出了更加直觀的數據。

　　今年6月，斯德哥爾摩大學與香港大學學者共同發布了重磅論文《生成式AI的學習懲罰：來自中國中等教育的證據》。研究追蹤了我國中部一個縣26811名七至十二年級學生，時間長達30個月，覆蓋語文、數學、英語、物理、化學、政治、地理等9門課程。

　　研究者不僅知道這些學生什么時候開始使用AI，還拿到了學生每周的作業成績、作業完成時間、月度閉卷考試成績，以及中考和高考成績。到2025年6月，樣本中大約80%的學生已經使用生成式AI。

　　使用AI六個月后，學生的作業成績平均提高了18%，完成作業的時間減少了30%。表面上看，這似乎正是AI進入教育最令人期待的一幕：更少的時間、更高的成績、更高的效率。然而，當學生離開AI，真正坐到閉卷考場里，結果完全反了過來。

　　學生的月度閉卷考試成績下降了約20%。研究認為，這種影響并沒有停留在平時考試。隨著時間推移，中考和高考等高風險考試也出現明顯的學習損失，而且完整影響大約需要兩年才逐漸顯現。

△樣本中，AI輔助下學生的家庭作業成績提升，作業時間減少，但閉卷考試成績下降

　　為什么會出現這種看起來矛盾的結果？關鍵可能不在于“使用AI”本身，而在于學生怎樣使用AI。研究發現，大約81%的AI使用者呈現出一種非常典型的“作業外包”特征：完成作業的時間異常短，作業成績卻很高。這部分學生的閉卷考試成績下降最明顯。

　　相反，還有一部分學生雖然使用AI，但做作業投入的時間與沒有使用AI的學生差不多，他們的考試成績損失要小得多。也就是說，真正危險的可能不是AI幫助學習，而是AI替代了學習。

△作業完成時間、作業成績和考試成績之間的關系，解釋了為什么“作業越來越漂亮，真正的學習卻可能越來越差”

　　更值得注意的是，這種影響并不是平均分布的。論文發現，社會科學科目的學習損失最大，平均約為27%；STEM學科約為22%；英語約17%，語文約9%。低年級學生受到的影響也比高中高年級學生更明顯，此外，男生和原本成績較好的學生出現的學習損失更大。

　　這項研究當然不能簡單解釋為“只要孩子使用AI，成績就一定下降”。同時它研究的是一個中國中部縣域的學生，不能直接代表所有中國學生。作者同樣指出，已有研究并非全部得出負面結果：如果AI被設計成真正的教學工具，而不是答案生成器，它也可能提高學習效率。

　　但MIT的警告與這項中國學生研究，恰好指向了同一個問題。過去我們擔心學生“不會用AI”，今天越來越需要擔心的，可能是另一件事：學生太會用AI，以至于不再需要自己完成那些困難的認知勞動。

　　寫作文時不再經歷組織語言的痛苦，做數學題時跳過反復試錯，閱讀長文時讓AI直接總結，遇到陌生概念時先讓AI告訴自己答案。每一次看起來都只是節省幾分鐘，但如果一個人成長過程中大量本應親自完成的認知訓練都被外包出去，長期積累起來，失去的可能不只是一道題、一篇作文的訓練機會。

　　這也是為什么MIT沒有提出簡單“封殺AI”。報告認為，不同教育階段、不同課程、不同學習任務，不應該采用完全相同的規則。一個正在建立基礎能力的一年級大學生，與已經掌握專業知識、利用AI加速文獻分析的博士生，本來就不應該用同一種方式對待AI。MIT甚至明確指出，在某些課程中，讓AI直接生成作品或解決問題，本身就會破壞這項練習的目的；而在另一些課程中，不學習使用AI，又可能讓學生無法適應未來的專業實踐。

　　因此，真正值得討論的，已經不是教育要不要接受AI，而是哪些能力絕不能外包給AI，哪些學習階段必須保留“不使用AI”的空間。

　　計算器沒有讓學校取消口算，搜索引擎沒有讓學生停止閱讀。AI能力越強，教育或許越需要刻意保留一些“低效率”的學習：獨立寫一篇文章，自己推導一道題，在沒有提示詞和聊天機器人的情況下完成一次考試，甚至只是耐心地讀完一本書。

　　因為教育最終需要培養的，從來不是一份看起來完美的答案。而是那個即使關掉AI，依然能夠獨立思考、判斷和解決問題的人。

　　作者：陽陽

　　轉載請注明“轉載自：EOL教育在線”

　　參考資料：

　　1. Massachusetts Institute of Technology. Report of MIT’s Ad Hoc Committee on AI Use in Teaching, Learning, and Research Training，2026年8月13日。

　　2. David Str?mberg, Victor Lei, Yanhui Wu. The Generative AI Learning Penalty: Evidence from Chinese Secondary Education，2026年6月。

　　3. The New York Times. An M.I.T. Report Warns A.I. Is Causing ‘Cognitive Surrender.’ Universities Are in a Bind.，2026年9月15日。

　　4. 《環球時報》：麻省理工預警AI催生“認知投降”，學界擔憂首個“智力退步的世代”，2026年9月。