最近，一項關於AI和學生學習表現的研究引起了不少討論。
研究團隊追蹤了26811名中國7至12年級學生，時間跨度達到30個月。
結果出現了一個很值得注意的反差：學生開始使用生成式AI后，日常作業成績平均提高了約18%，完成作業的時間也縮短了約30%；但到了不允許使用AI的閉卷考試中，成績卻出現明顯下降，月考成績平均下降約20%。
更值得關注的是，這種影響並不是馬上出現的。隨著使用時間拉長，負面影響會逐漸顯現，在中考、高考等重要考試中的表現也受到影響。
簡單說就是：作業看起來做得更好了，但真正需要自己動腦的時候，反而沒那麼會了。
AI真正影響的是學校過程
這項研究之所以引發關注，很重要的原因就在於，它並不是一次幾十人、幾百人的短期實驗，而是基於長期追蹤數據觀察學生在使用AI前後的變化。對於這幾年已經越來越習慣用ChatGPT、DeepSeek、豆包等工具學習的學生來說，這個結論確實值得重視。
AI真正影響的，可能不是成績，而是「學習過程」
研究進一步區分了不同的AI使用方式。
大約八成使用AI的學生，被歸入了類似「作業外包」的群體。他們的特點很明顯：把題目直接交給AI，拿到答案，再整理或者複製后提交。AI確實讓作業變得更快、更容易，成績也可能因此提高。
但另外一部分學生使用AI的方式完全不同。
他們會讓AI解釋一個概念，幫忙檢查錯誤，提供不同的解題思路，或者在自己完成之後再讓AI進行分析。換句話說，AI參与了學習，但沒有替他們完成學習。
這兩類學生最後呈現出的結果也明顯不同。研究發現，學習能力下降主要集中在那些把作業大量交給AI完成的學生身上；如果學生使用AI之後仍然保留了原本的思考、練習和完成時間，負面影響則要小得多。
這其實說明了一件很簡單的事情：問題未必是「用了AI」，而是AI到底替學生做了什麼。
如果AI只是幫學生節省查資料、整理信息的時間，它更像一個效率工具；但如果連閱讀、分析、推理、組織語言、解決問題這些過程都交給AI，學生省下來的可能不只是時間，還有本來應該通過練習慢慢形成的能力。
為什麼作業高分，反而可能掩蓋問題？
過去很多家長判斷孩子學習狀態，最直觀的依據就是作業。
作業完成得快，正確率高，成績自然應該不錯。
但AI出現以後，這套判斷方式開始變得不那麼可靠。
一個學生以前需要花一個小時閱讀資料、理解題目、組織答案，現在可能幾分鐘就能得到一份完整的內容。家長看到的是「作業效率提高了」，老師看到的可能是「作業質量不錯」，但真正的問題是：這些內容到底有多少進入了學生自己的知識體系？
這也是研究中最值得注意的地方。
當AI在場時，學生可以順利完成任務；但當AI離場，學生需要獨立回憶、分析和解決問題時，差距才會真正暴露出來。
AI對留學生影響更大
對於留學生來說，這個問題其實更加現實。
尤其是在澳洲大學，很多課程的學習方式本身就不是簡單的「找標準答案」。論文、presentation、tutorial、group project以及各種research assignment，都要求學生自己閱讀資料、形成觀點，再把自己的邏輯表達出來。
AI可以幫你整理資料，可以解釋一個概念，也可以幫你檢查語法。
但如果一篇essay從選題、找資料、結構、論證到最後成稿全部交給AI，表面上任務完成了，真正屬於自己的學習過程可能也被一起省掉了。
更麻煩的是，大學里的考試、presentation或者課堂討論，並不會因為你平時交了一篇漂亮的作業，就自動證明你真的掌握了這些內容。
這並不是中國學生獨有的問題。
澳洲教育界這幾年同樣在快速討論AI進入課堂之後的影響。一方面，越來越多學校和教育機構開始研究如何利用AI輔助教學；另一方面，關於學生過度依賴AI的擔憂也越來越明顯。
此前澳洲數字能力相關調查就曾引發討論：一些學生每天都在使用手機、平板和各種數字平台，但這並不意味著他們真正具備良好的數字素養。
會刷視頻、使用社交媒體，並不等於會搜索可靠信息；會讓AI生成一篇文章，也不代表真正掌握了研究、寫作和分析能力。
這其實是兩個完全不同的概念。
現在澳洲學校面對的難題也越來越清楚：簡單禁止科技使用，並不能解決問題；但完全放開，也可能讓學生越來越依賴工具。
昆州等地正在探索把AI進一步引入學校教育，就是一個很典型的例子。AI未來大概率會成為學生學習的一部分，真正需要解決的是如何使用，而不是能不能使用。
對於正在澳洲讀書的學生，這件事其實可以用一個很簡單的原則來判斷：AI可以幫助你完成學習，但不能替你完成學習。
比如，遇到看不懂的知識點，可以讓AI換一種方式解釋；寫完一段essay，可以讓AI指出邏輯漏洞；閱讀一篇比較難的論文，可以讓AI幫助梳理概念；準備presentation時，也可以讓AI幫你檢查結構。
這些使用方式，本質上還是在幫助自己學習。
但如果打開電腦第一件事就是把assignment題目扔給AI，最後直接拿一篇完整答案，再稍微修改一下交上去，情況就完全不同了。
尤其需要注意的是，「AI寫得比我好」並不意味著「我已經學會了」。
這也是為什麼現在越來越多學校開始重新調整assessment方式。相比單純依賴一篇可以被AI快速生成的書面作業，課堂討論、口頭解釋、現場寫作、項目過程以及對AI使用情況的披露，都可能成為未來更加重要的考核方式。
對學生而言，這意味著一個變化：以前可能只需要證明「我交出了答案」，以後越來越需要證明「這個答案為什麼是我的」。
真正需要保護的，是那些看起來最沒效率的學習過程。
如何使用AI將是問題
AI最大的誘惑，就是讓很多事情變得更快。
查資料快了，寫文章快了，整理筆記快了，甚至連不會做的題目也可以立刻得到答案。
但學習這件事有一個比較特殊的地方：有些「低效率」其實就是學習本身。
一道題想半天還沒做出來，重新讀一遍教材，推翻自己原來的答案，寫完一篇文章再反覆修改，這些過程看起來都很慢，卻恰恰是在訓練記憶、邏輯、判斷和表達。
如果所有困難都被AI提前解決了，學生當然會感覺輕鬆很多，但能力未必會同步增長。
所以，比起問孩子「你今天有沒有用AI」，可能更值得關注的是：沒有AI的時候，他還能不能把事情做好。
能不能獨立完成一篇文章，能不能解釋自己的觀點，能不能發現AI答案里的錯誤，能不能在考試、面試或者課堂討論中把自己的想法講清楚。
這些能力，才是真正跟著學生走得更久的東西。
AI並不是教育的敵人，也沒有必要把它妖魔化。對於今天的學生來說，學會使用AI本身就是一種新的能力。
但工具越強，越需要知道哪些事情不能交出去。
如果AI幫你節省的是重複勞動，它是在提高效率；如果AI替你省掉了思考、練習和試錯，那省下來的，很可能就是你本來應該獲得的能力。
對於正在澳洲讀書的留學生來說，這一點尤其值得記住。
畢竟到了真正需要考試、答辯、面試或者進入職場的時候，AI可以暫時不在身邊，而你自己的能力必須一直在。
*以上內容系網友指點山河自行轉載自墨爾本留學圈，該文僅代表原作者觀點和態度。yeeyi號系信息發布平台，僅提供信息存儲空間服務，不代表贊同其觀點和對其真實性負責。如果對文章或圖片/視頻版權有異議，請郵件至我們反饋，平台將會及時處理。