用了AI作业分数飙升,一闭卷月考却跌20%:2.6万学生追踪结果让人后怕

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12. 前段时间我看到《经济学人》那个报道,心里确实咯噔了一下。两万多中学生,用了AI作业分涨了18%,但月考成绩跌了20%,这数据摆在这儿,你不能说它没道理。作业做得漂漂亮亮,一闭卷就露馅,这跟小时候抄作业确实是一个路数,只不过以前抄同桌的,现在抄AI的。 你要是顺着这个逻辑往下推,那结论就只能是“AI是洪水猛兽,用多了人就废了”。但我觉得这事不能这么看。 因为我身边就有活生生的例子。一个被裁员的朋友,以前连朋友圈都憋不出三句话,现在学着做AI漫画,天天跟各种大模型较劲,结果愣是把自己较劲成了“导演”“摄像”“编剧”。现在跟我聊天,张嘴就是“这个场景光线得从侧后方打”“这个构图要体现疏离感”,我听着都觉得陌生。 同样是AI,中学生拿来抄作业,越抄越笨。我朋友拿来当工具,越用越琢磨事儿。问题不在AI身上,在人身上,在到底怎么用这件事上。 所以那个20%的跌幅,暴露的不是AI有多可怕,而是把“解题”和“思考”混为了一谈。AI能秒出答案,但永远替代不了人在解题过程中长出来的那套拆解问题、组织逻辑、从错误里纠偏的底层能力。 那两万个跌分的孩子,不是输给了AI,是输给了没有从“找答案”切换到“提问题”,这恰恰是教育该补的那一课。 这么一想,那个报道的结论就有点片面了。它不是AI让人变笨的证据,它是AI在逼着我们把能力往更高处挪的证据。只不过有些人挪上去了,有些人还在原地抄作业。 回到我的那位朋友,以前是个纯理科生,写个百字说明都费劲。现在做AI漫画,就是用各种AI,输入一段描述,自动生成画面。他做到后面发现,这行的门槛根本不是会不会用软件,而是你有没有导演思维。 怎么说呢,比如他要画一个“英雄迟暮”的场景。他得想,光线得从哪个角度打过来才能显得悲壮,背景里该有什么意象来烘托,人物的眼神、站姿、衣服褶皱,每一个细节都得用文字精准地勾勒出来。这哪是写提示词,这分明是在写电影分镜脚本。 然后他跟我感慨,说现在才明白当年语文老师说的“画面感”是怎么回事。为了把一个人物描述清楚,他愣是天天琢磨别人的优秀作品,还翻查了大量关于摄影构图和电影语言的资料。 这事儿让我琢磨了好久。 文章里那些中学生,他们是把AI当成了答案复印机,作业一扔进去,答案出来就抄,脑子根本不过夜。而我的朋友,他是把AI当成了执行导演,自己坐上了编剧和总导演的位置。以前他需要自己动手去画,笔头功夫不行就卡住了,现在他只需要动嘴去“说”,反而把脑子里那些天马行空的想法给激活了。 这不就是进化吗? 把低级的、重复的体力活外包出去,然后腾出手来干更高级的、更需要创造力的活。以前考验的是“手会不会画”,现在考验的是“脑子会不会想”。 所以那个20%的跌幅,我倒是觉得就是一个阶段性的阵痛。就像当年计算器刚出来的时候,肯定也有一帮老会计担心算盘珠子拨不利索了,但后来大家发现,有了计算器,财务人员可以花更多时间去搞财务分析,去琢磨怎么帮公司省钱赚钱。 AI这玩意儿也一样。它确实会把一部分人的“手艺”给废掉,但同时也逼着另一部分人长出新的“本事”来。 你能用精确的语言去描述一个画面、一个场景、一个需求,这种能力在AI时代可能比你会画一笔素描或者解一道微积分更值钱。 同样,对于学生来说,AI废掉的可能只是刷题练出的“手感”,但逼着他们长出的,是更本质的东西,怎么把模糊的问题问清楚,怎么判断AI的答案靠不靠谱,怎么把零散信息组织成逻辑。 以前考试考的是“记住了多少”,以后考的是“会不会问”。那两万个跌分的孩子,不是变笨了,只是还停在“找答案”的旧赛道,没来得及切到“提问题”的新赛道。 切换的阵痛难免,但跨过去的人,才真正开始学会思考。 说到底,工具永远在变,但人类底层的那些东西,比如怎么理解世界,怎么表达情绪,怎么把一个复杂的事情讲清楚,才是真正的压舱石。 AI再厉害,它也是个放大器,你脑子里有货,它就帮你放大十倍。你脑子里空荡荡,它也就是个高级点的回声筒。 所以回到最开始那个问题,用AI会不会让人变笨?我觉得得看你怎么用。你要是把它当拐杖,那腿肯定越来越细。你要是把它当交通工具,那就能去更远的地方。

13. 【#AI让满分学生不敢进考场#,#哈佛普林斯顿向AI代写作业开炮#】过去人们总觉得,作业写得好的学生,考试成绩一定不差。但在AI时代,这个判断可要打个问号了。最近,香港大学一项涉及近27000名12至18岁学生的追踪研究,揭开了令人担忧的新趋势:平时作业优秀,未必意味着考试能拿高分。 科学家发现,平时学生使用DeepSeek、豆包等AI工具做作业,各科作业的平均分都提升了18%,也缩短了作业时间。但问题是,他们真的在用AI学习吗?期中考试成绩暴露了真相:AI用户的月考成绩,比非用户低了20%。而一旦把试卷带回家做,他们的平均分竟能飙到90多,半数人拿满分。为查明原因,老师决定把期末考试改在教室现场、老师监考下进行。结果平均分骤降48%,甚至有几十个期中满分的学生,连考场都不敢进。 这一现象已引发教育界广泛关注。普林斯顿大学正式终结了持续一个多世纪的无监督考试,于2026年7月1日首次恢复了现场监考,以应对AI带来的挑战;哈佛大学则开始聚焦“成绩膨胀”问题,将限制获得A和A+的学生比例原则上不超过班级总人数的20%。AI可以提速,但无法替代思考。当分数变得容易,真正的学习,才更值得警惕。#热搜AI创作激励大赛#

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17. 学生应该如何正确使用AI? 生成式 AI 学习惩罚:一项追踪 26811 名学生的研究 一、研究概况 香港大学吴延晖教授团队开展了一项长期研究,追踪调查了中国中部县城 9 所中学、26811 名初高中学生,历时长达 30 个月,重点关注生成式 AI 对学习的影响。 研究发现:使用生成式 AI 学习,反而导致了学生成绩的下滑。 二、核心发现:"生成式 AI 学习惩罚" 数据显示出一个矛盾的现象: - 短期来看,约 30% 的学生使用 AI 后,作业完成时间缩短、正确率提高; - 但大约 6 个月后,学生的月考成绩开始出现下降; - 长期来看,高考成绩下降约 20%,中考成绩下降约 18%。 基于这一结果,研究团队将这种现象正式命名为 "生成式 AI 学习惩罚"(Generative AI Learning Penalty)。 三、原因剖析 吴延晖教授解释,成绩下滑的核心原因在于:AI 介入后,学生的思考过程被极度压缩。 其后果是,学生原本最具优势的 创造力、探究精神和解决问题的能力,不但没有得到培养,反而被"反讽式地"削弱——而这些能力,在过去的学习中恰恰因为被视为"作业外包"或陷入"题海战术"而被忽视、弱化。 吴教授进一步指出,AI 技术虽然在短期内提高了作业分数,但这本质上是一种 "新型军备竞赛":它会让整个社会卷入一场新的竞争,却可能让学生在探索中逐渐失去学习的乐趣,而这显然不是教育的初衷。 四、给校长的两点建议 针对这一现象,吴教授向校长们提出了两点建议: 第一,正视问题。 要认识到"人机协作之后"可能面临的三个困境:智能被压缩、快乐被压缩、探索被取代。 第二,正确引导。 要思考如何引导学生和家长合理使用 AI,让它真正服务于学习本身,而不是沦为"作业外包"的泛滥。

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