## 650｜当AI让学生有“虚假的掌握感”，《自然》刊登长文介绍清华经验

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前段时间，我看到《自然》（Nature）杂志官网首页挂着一个醒目标题，当时就愣住了。标题是《大学正在拥抱AI：学生会变得更聪明还是停止思考？》。要知道，这可是全球最顶尖的学术期刊，平时刊登的都是“某某蛋白质结构被破解”这类硬核论文，现在也开始关注“大学生会不会因AI变傻”这个话题，这背后其实反映出了大家对AI越来越普遍的应用和由此产生的担忧。

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2025102614/1891353109020637196/102614.png)

这篇文章是由资深编辑海伦·皮尔森（Helen Pearson）独立撰写的万字长文，并同步刊登在《自然》杂志第646卷正刊上。而且文章里还提到了一所我们非常熟悉的大学——清华大学，文章里有四成篇幅介绍的都是咱们的清华大学在AI和大学教育上的研究和尝试。整篇文章看下来，非常有意思，也值得我们深入思考，今天我就来和你分享一下。

文章提到一个数据：2024年全球86%的大学生都在用AI学习。这个比例我一点都不意外，要知道，我们Get笔记的用户里，大学生用户占比就很高——他们常用AI整理笔记、总结文献、完成作业、记录讲座内容，使用频率非常高。

不过这篇文章里，有个数据格外有意思。清华大学在线教育中心主任王帅国带领团队开展了一项跟踪研究，结果发现了一个特别反常识的现象：用AI辅导学习的学生，在课后立即参加测试，成绩确实比不使用AI的学生更高。

听到这，你可能会疑惑：这不挺好的吗？

别急，故事还没说完。关键转折在这里：2到3周后再进行测试，这些用AI学习的学生，成绩反而掉了下来，甚至比当初没使用AI的那批学生还要低。王帅国主任给这个现象起了个名字，叫“虚假的掌握感”。说白了就是，学生自己觉得已经学会了，实际上没记住多少内容。短期测试时看似掌握了知识，但隔段时间一测试，全还回去了。

这到底是怎么回事？当学生把学习技能“外包”给AI的时候，他们的大脑到底发生了什么变化？要解答这个问题，就得提到另外一个实验。

MIT媒体实验室的研究科学家娜塔莉亚·科斯米纳（Nataliya Kosmyna），同样想搞清楚这个问题。她带领团队设计了一项实验：招募了54名大学生，让他们戴上脑电图设备，然后写20分钟的短文，短文题目是SAT考试常见的风格，比如“艺术作品有改变人们生活的力量吗？”

关键是，这54个学生被分成了三组：第一组只能用AI工具，他们用的是ChatGPT；第二组可以用Google搜索引擎；第三组啥也不能用，只能靠自己的脑子。

结果出来后，连科斯米纳教授自己都被震撼到了。于是她在2025年6月发布了一篇200多页的论文，论文标题有点绕，叫做《ChatGPT对大脑的影响：使用AI助手完成论文写作任务时认知债务的累积》。研究数据显示：使用ChatGPT写作的那组学生，大脑不同区域之间的“连接性”显著降低，最高降幅达55%。

这个“大脑连接性”到底是什么意思？你可以这么理解：大脑的各个区域，原本应该像公司里的不同部门一样，经常开会、互相沟通、协同完成任务。但现在，用了AI的学生，他们大脑的这些区域却像各干各的，彼此间的交流直接少了一大半。原本负责创造力的区域、负责记忆的区域、负责语义处理的区域，现在都不怎么“对话”了。

更夸张的是，83%使用ChatGPT写作的学生，在完成文章后，根本记不住自己写了什么内容。科斯米纳指出，这些学生的脑电波数据显示，信息压根就没有进入长期记忆网络。

与这形成鲜明对比的是，那些完全依靠自己脑子独立写作的学生，不仅大脑连接性最强，还能准确复述自己写的内容。

科斯米纳给这个现象起了个名字，叫“认知债务”（Cognitive Debt）。什么叫认知债务？就像你现在刷信用卡买买买，爽是爽了，但账单总要还的。你现在把思考外包给AI，省事儿是省事儿了，但将来要还的——批判性思维能力退化、创造力枯竭，这些都是要还的“债”。

这项研究发布后，科斯米纳收到了来自全球中小学及大学老师的4000多封邮件。她提到，很多老师在信中的语气“听起来非常绝望”——因为他们在课堂上亲眼看到的现象，和实验结果一模一样：学生们越来越依赖AI，但学习能力却在下降。

面对这一问题，清华大学的应对做法很有意思。王帅国表示，他们从2022年11月ChatGPT发布后就开始琢磨这事儿了。在随后的一年里，清华校园内陆续出现了大概100个不同的AI教学助手，各个院系的老师都在积极探索。但这样存在一个明显问题：每个AI教学助手都依赖某一个特定的大模型，比如ChatGPT或Claude，而“新模型几乎每天都在冒出来”，今天正在使用的模型，明天可能落后了。更关键的是，AI还经常会“胡说八道”，也就是出现“幻觉”，给学生灌输错误知识。

所以清华在2024年4月搭建了“三层架构”系统。你可以把这个系统想象成一个三明治：最下面那层面包，是全球约30个AI模型，DeepSeek、阿里云、OpenAI、Google的都有，不把鸡蛋放在一个篮子里。中间那层夹心，是各学科领域准确的、最新的知识，专门用于纠正AI的“幻觉”问题。最上面那层面包，是学生直接接触的各类应用，比如AI助教、智能学伴等。

这个设计的巧妙之处在哪儿？学生在课后复习PPT，看到某页不懂，点一下“我很困惑”，就会弹出一个AI助手。这个助手收到问题后，中间层的知识引擎会先分析问题，然后从底层30个模型里挑最合适的那个来回答，同时还会从自己的知识库里搜索准确信息，最后把这些整合起来给学生一个靠谱的答案。

这套系统现在用得怎么样？数据还挺惊人的。清华有个“微积分答疑助手”，上线三周就服务了2700多人次，整合了7000多个知识片段，覆盖将近7万道经典习题的解析。当然，这个数据也说明了，哪怕是上了清华，数学依然是一些人摆脱不了的噩梦，数学不会，那是真不会，答案编都编不出来。还有个叫“清小搭”的AI助手，上线238天，注册用户接近8000人，回答了超过17万个问题，准确率达到95%。2024年，清华开了100门AI赋能的试点课程，其中72门都配了AI助教系统。更关键的是，这套架构已经被国内几百所高校采用了。

不过文章里也介绍了，现在全球大学面对AI的选择，路径完全不一样。美国那边，OpenAI、Google这些科技巨头正在疯狂进校园。2025年2月，加州州立大学系统宣布给全系统52万师生配上ChatGPT Edu——这是OpenAI专门给高校定制的教育版。好家伙，这可是52万人，OpenAI自己说这是“全世界任何单一组织或公司中ChatGPT最大规模的部署”。

那么这笔买卖怎么算的？加州州立大学要付1690万美元，相当于给每个师生免费开通每月20美元的ChatGPT Plus会员。听起来挺划算，但你想想，这意味着什么？52万师生的学习数据、使用习惯，全都在OpenAI的系统里。说实话，这就是一场豪赌。OpenAI赌的是这52万师生将来都成为付费用户，而加州州立大学赌的是AI能真正提升教学质量。

更有意思的是，这是一场科技巨头的“圈地运动”。Google在2025年8月宣布，18岁以上的美国学生可以免费用它最先进的AI工具。马斯克的xAI也在考试季给大学生免费开放服务。这些公司都明白一个道理：今天的大学生，就是明天的付费用户。先让他们在学校里用习惯了，毕业后自然就成了忠实客户。

值得注意的是，这篇文章里还提到，美国高校这两年半“一直很混乱”。因为很多学校把决定权交给了各个老师，一个大一新生选五门课，可能会遇到五种完全不同的AI使用政策——有的老师完全禁止，有的鼓励使用，有的模棱两可。所以，学生都搞糊涂了。

说到这儿，我们再回到最开始那个问题：AI到底是让学生变聪明了，还是让他们停止思考了？

MIT那个脑电波实验里，其实有一个特别重要、却很容易被忽略的发现。科斯米纳提到，那些一开始完全依靠自己大脑写作的学生，在第一次引入AI辅助时，脑电活动反而显著增强了。这说明，问题并不在AI本身，而在于使用AI的顺序——先思考，再用AI，效果最好；一上来就依赖AI，大脑就偷懒了。

王帅国老师发现的“虚假的掌握感”也是同一个道理。学生用AI辅导后立刻测试分数高，是因为AI帮他们快速找到了答案，但这些答案没有经过大脑的深度加工，没有真正变成自己的知识，所以隔了段时间，这些“借来的理解”就还回去了。

这让我想起一个很朴素的道理：学习从来都不是获取答案，而是训练思考的过程。就像健身，你不能指望穿上外骨骼装备就练出肌肉，肌肉得是自己一次次举铁练出来的。AI可以是个好教练，却没法替你举铁。

说到这里，我并不是要危言耸听地劝大学生不用AI，而是希望他们别“无脑”使用。AI能帮你快速完成初步的接触和学习，但是应该有更多的个人思考，甚至主动和AI辩论——这样获得的提升，远比单纯依赖AI要多。

在《自然》的这篇文章最后，引用了一位荷兰认知科学家的观察。她说过去两年，学生的能力“发生了戏剧性的变化”——有些学生连引用文献、写一篇完整的文章都变得困难了。这不是危言耸听，而是正在发生的现实。

AI时代，学习能力的定义确实在改变。但有一点不会变：真正的理解，永远需要大脑的深度参与。AI可以是放大器，但前提是你得先有东西可以被放大。别让AI成为你思考的替代品，而要让它成为你思考的工具。

好，今天广播就到这里。如果你觉得有帮助，欢迎分享转发给你的朋友。明天咱们接着聊AI。

> 相关链接：
> 1. 《自然》文章：
> https://www.nature.com/articles/d41586-025-03340-w
> 2. MIT论文：
> https://arxiv.org/pdf/2506.08872

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