「写作即思考」——依赖ChatGPT的学生会失去学习能力吗？

「写作即思考」——依赖ChatGPT的学生会失去学习能力吗？

2025年07月02日 15:31

目录

  1. 前言

  2. MIT研究的概要和背景

  3. 主要结果的解读

  4. 研究的局限性和批判性视角

  5. 日本生成AI指南和教育现场的动向

  6. 教师和学生的真实声音

  7. 从学习科学看“写作=思考”

  8. 海外政策和平台应对

  9. 学习设计重构——循环模型

  10. 学术诚信与评价革新

  11. 总结与建议



1. 前言

“Writing is Thinking（写作即思考）”这一命题展示了通过写作整理和内化概念的人类特有的学习过程。然而，自2022年底ChatGPT发布以来，**“无需思考即可写作”**的环境在学生中普及，大学面临是否允许使用的混乱局面。美国伊利诺伊大学芝加哥分校的Leitzinger副教授透露“180人中有一半不当使用了ChatGPT”，警告AI依赖可能侵蚀批判性思维。ibtimes.com.au




2. MIT研究的概要和背景

2.1 实验设计

Nataliya Kosmyna等将18至39岁的54名成年学习者分为①ChatGPT组②搜索引擎组③仅用大脑组。各组进行三次20分钟的论文写作，通过脑电波（EEG）测量网络连接性，并由两名教师进行盲评。此外，第四次更换条件，验证AI使用的短期和累积影响。研究于2025年6月以预印本形式发布。media.mit.edu



2.2 研究的目的

目的是在神经、行为和语言三个层面定量化“工具依赖是否过度减轻思维负荷”和“是否阻碍学习迁移（记忆和创造力）”。




3. 主要结果的解读

  1. 论文评价：ChatGPT组在创造性、洞察力和独特性方面得分最低。

  2. 脑活动：该组的前额-后额连接最弱，注意和记忆区域的互动变得稀薄。

  3. 再现记忆：能立即回答所写内容的ChatGPT组为19%，其他组约为90%。

  4. 行为观察：从第三次开始，复制粘贴率急增，打字时间减半。

  5. 更换会话：即使从仅用大脑→ChatGPT转移的被试者也出现连接性下降，暗示短期依赖的风险。media.mit.edu




4. 研究的局限性和批判性视角

  • 样本规模：54名样本限制了统计检测力。

  • 任务的单调性：20分钟的论文与实际学期任务脱节。

  • 提示控制：未统一指令质量，可能导致生成精度不一。

  • 未经过同行评审：由于未经过同行评审，方法验证不充分。


    美国加州大学圣地亚哥分校的Juavinett博士指出“谈论神经影响为时尚早”，并批评媒体的耸人听闻报道。ibtimes.com.au




5. 日本生成AI指南和教育现场的动向

2024年12月，文部科学省发布了**“生成AI利用指南Ver.2.0”**。


  1. 提示和输出的提交义务

  2. AI生成部分的明确标示

  3. 引用规则的严格化

  4. 建议可视化思考过程的指导
    进行了明确化。指南重视与“主动、互动和深入的学习”的一致性，并在试点学校进行验证。mext.go.jp



私立高中引入了“使用ChatGPT进行总结→学生进行批判性再编辑→提交出处确认报告”的分阶段任务。大学则相继采用设有AI使用栏的新评分标准，**“AI是辅助，评价是过程”**逐渐成为口号。




6. 教师和学生的真实声音

  • 支持者（大学一年级）：“作为英文构成的提示使用能加快理解”

  • 担忧者（高中教师）：“以抄写为主会阻碍词汇习得。需要从草稿到修改的伴随指导”

  • 中立者（教育ICT负责人）：“AI检测器也有误判。应优先培养元认知而非惩罚”


    这些声音表明，AI使用可否的“黑白”划分时代已经过去，正向竞争利用素养的时代转变。




7. 从学习科学看“写作=思考”

研究者Flower & Hayes的过程模型将“生成想法→语言化→再构成”这一循环视为写作的本质。ChatGPT代替初稿时，“语言化阶段”被跳过，知识构建变得浅薄——这就是**“思维外化风险”**。


另一方面，批判性验证→再写作的加入可能会增加元认知负荷，反而提高学习效果。




8. 海外政策和平台应对

  • 英国Ofqual：从2025学年起明确AI在考试和作业中的使用标准。

  • OECD：在AI素养框架中增加“创造性和负责任的使用”。

  • 学习管理系统（LMS）：Canvas和Moodle向教师提供AI检测日志，并为学生提供伦理教育模块的扩展功能。




9. 学习设计重构——循环模型

  1. 主动问题的设定：学生用自己的语言重新定义任务

  2. AI应用（搜索和生成）：信息收集和假设生成

  3. 批判性再检讨：矛盾点的检测和补充调查

  4. 输出：区分AI输出和自写部分，并撰写反思


通过重复这四个阶段，AI将不再是“捷径”，而是“思维支持工具”。




10. 学术诚信与评价革新

Turnitin和GPTZero等检测器的真正阳性率仅约70%，误判和规避提示是问题。评价方重视“过程”而非“完成品”，


  • 日志提交（版本历史和提示）

  • 口头考试

  • 同侪评审


    正转向结合多层次评价。




11. 总结与建议

ChatGPT既可以成为“学习缩短装置”，也可以成为“思维扩展工具”。



  • 教育者应将任务设计转向过程重视型，并指导AI使用的透明化。

  • 学生应将AI的草稿作为“基础”，通过重构和批判性验证升华为自己的语言。

  • 政策制定者应支持灵活的指南和持续的实证研究。


在保护“写作=思考”这一人类特有活动的同时，构建与AI共同进化的学习生态系统，将成为下一代教育的核心。


参考文章列表

  • Daniel Lawler“‘Writing Is Thinking’: Do Students Who Use ChatGPT Learn Less?” International Business Times Australia（2025年7月2日）##HTML

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