科学网—AI时代如何保持独立思考——从《自然》的讨论谈批判性思维培养
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2026-11-7 22:40
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生成式人工智能正在改变人们获取知识、解决问题和开展学习的方式。当AI能够迅速提供答案、生成论证，甚至代替人们完成复杂的认知任务时，我们是否会因为越来越依赖AI，而逐渐减少独立思考，甚至削弱自身的认知能力？在人工智能深度融入学习与生活的今天，如何保持独立思考能力、培养批判性思维，已经成为教育需要面对的重要问题。
2026 年9月24日，《自然》发表专题文章《How to Stay Smart in the Age of AI: The Science of Critical Thinking》，讨论人工智能对记忆、推理和批判性思维的潜在影响，介绍相关研究证据与专家观点，并梳理批判性思维的科学内涵及其培养方法。本文结合该文相关讨论、华中科技大学的批判性思维教学实践及笔者团队的研究探索，探讨AI时代批判性思维面临的挑战及其培养路径。
一、AI提高了任务表现，也促进了思维能力发展吗？
生成式AI广泛进入教育领域，人们对学生独立思考能力的担忧也在增加。美国大学与学院协会2025年对1000多名高校教师开展的一项调查显示，90%的受访者认为，生成式AI将削弱学生的批判性思维能力。另一项覆盖全球8000多名受访者的调查显示，约20%使用AI的高等教育学生表示，离开AI后，自己解决问题变得更加困难。这些调查反映了教育界的担忧，但要判断AI是否真正影响学习和思维能力，还需要考察学生的实际表现。
Bastani 等人（2025）在中学生数学学习研究中发现，使用类似ChatGPT的生成式AI工具可以提高学生完成数学任务的表现。然而，当AI工具被撤除后，使用直接提供解题帮助的AI工具的学生，独立测验表现反而低于没有使用AI的学生。借助AI获得更好的任务成绩，未必意味着学生自身的知识和能力得到相应发展。
这一现象与学习过程中的认知加工密切相关。认知心理学家Daniel Willingham指出，学习是认知加工的结果，而认知加工通常需要付出努力。AI能够有效减少这种努力，但如果学生因此省去了理解问题、分析证据和形成判断等活动，相应能力的发展就可能受到影响。瑞典乌普萨拉大学研究者Thomas Nygren也指出，科学思维正是在提出假设、解释证据、考虑替代性解释和应对不确定性的过程中逐步发展的。如果将这些活动交给AI完成，学生便可能失去重要的思维训练机会。
现有研究对生成式AI的影响尚未形成一致结论。不同AI工具的功能和使用方式存在较大差异，严格设计的长期研究仍然有限。一些研究发现，当AI通过提示、反馈或任务引导促进学习者自主思考时，也可能对学习产生积极作用。
二、批判性思维为什么离不开知识与主动思考？
批判性思维已经成为全球教育的重要培养目标，但学界对其内涵仍存在不同理解。Willingham认为，批判性思维可以看作人类高水平认知活动的概括性概念，涉及人们如何进行高质量的思考。认知科学研究则更多关注记忆、推理、决策和问题解决等具体过程，这些过程涉及不同但相互关联的认知机制。
批判性思维要求个体能够审视已有观点，考虑不同的可能性和替代性解释，并根据证据和推理形成判断。例如，科学家在研究某种现象时，需要提出和比较不同假设，考察证据是否支持相应解释，并对已有判断进行必要修正。这些思维活动离不开相应的领域知识。研究发现，一个人在某个领域具有较强的推理和判断能力，并不意味着他能够轻易将这些能力迁移到其他领域。例如，具有丰富专业知识的神经科医生，并不一定擅长诊断心脏病学病例。
教育心理学家Paul Kirschner强调，批判性思维需要在具体学科中培养，因为不同领域对知识、证据和推理方式的要求各不相同。在历史研究中，批判性思维可能涉及对不同史料进行相互印证；在科学研究中，则需要理解理论、假设、方法与证据之间的关系。
知识积累与思维训练需要相互结合。学生即使了解某项推理原则，也可能难以在现实问题中正确运用。要使这些知识和方法转化为实际的判断能力，还需要在具体问题情境中反复练习。
三、哪些认知活动有助于保持和发展批判性思维？
批判性思维涉及多种认知活动，其中元认知监控、信息核查、主动解释和必要的认知努力，对于保持独立思考具有重要意义。相关研究从不同角度揭示了这些活动在学习和判断中的作用。
1. 培养元认知，认识自己知道什么、不知道什么
元认知是指个体对自身认知过程进行监测、评价和调节的能力。它使人们能够觉察自己是否真正理解了某个问题、当前判断是否可靠，以及是否需要进一步检查和修正已有认识。
笔者团队从行为、认知神经和干预三个层面考察了元认知在批判性思维中的作用。研究发现，元认知水平较高的个体在批判性思考任务中总体表现更好，能够更有效地处理逻辑与已有信念之间的冲突，并在判断不同立场的观点时减少自身观点的干扰。脑电研究发现，元认知水平的差异与冲突监测、认知控制及注意资源分配等认知加工过程有关。我们还通过元认知提示干预，考察主动提醒个体监控和调整自身思考过程的作用。研究发现，元认知提示显著改善了元认知监控，并影响与认知控制相关的脑电活动。这些发现为理解元认知在批判性思维中的作用，以及探索相关培养方法提供了进一步的研究依据。
在AI辅助学习中，学习者同样需要判断自己是否真正理解了AI提供的答案，能否独立解释其中的理由，以及是否需要对AI的建议进行核查和修正。对自身理解和判断过程保持监控，有助于避免因答案获取过于便利而高估自己的能力。
2. 学会核查信息，不要高估自己的辨别能力
网络信息的真实性判断，是批判性思维的重要应用领域。一项涉及菲律宾近24000名高等教育学生的研究发现，63%的受访者相信自己能够识别假新闻，但实际上只有26%的人能够可靠地完成这一任务。
为提高信息辨别能力，研究者们已开发了多种教学方法。其中一种是“接种法”（inoculation），通过展示虚假信息的常见形式和误导策略，帮助学习者提前认识信息操纵的手段。另一种是“横向阅读”（lateral reading），即在遇到不熟悉的网站或可疑信息时，主动查找其他可靠来源，核实信息发布者的身份、背景及相关主张。
教育研究者Sarah McGrew强调，人们容易高估自己识别虚假信息或AI生成内容的能力。借助其他可信来源进行核查，通常更加有效。
3. 主动解释，避免产生理解的错觉
AI 能够快速提供结构清晰、表达流畅的答案。阅读这些答案时，人们很容易觉得自己已经掌握了相关知识，但真正解释一个概念时，却可能发现理解并不充分。
2023 年的一项研究发现，使用网络搜索获取信息的人，对自己解释问题的能力更加自信；但当研究者要求他们实际解释相关概念时，其回答反而不如没有进行搜索的对照组准确。
心理学家Tania Lombrozo建议，人们可以尝试用自己的语言口头解释或书面表达所学内容，从中发现理解上的不足。她还强调，有意识地考虑其他可能的解释和不同观点，有助于避免过早形成判断。例如，朋友没有及时回复消息，可能因为正在忙碌或手机没电，未必是对自己有所不满。
4. 保留认知努力，学习需要适当的“阻力”
Lombrozo 提出了一个值得关注的观点：“阻力有利于学习”。主动回忆、自我测验、间隔学习和深入思考，往往需要投入更多努力，也会让学习过程显得缓慢，但通常比被动阅读、快速搜索或直接向AI寻求答案更有利于知识的记忆和理解。
这些方法要求学习者主动提取知识、组织信息和检查自己的理解。学习中的某些困难，恰恰为认知加工提供了机会。另一方面，过高的任务难度和不必要的认知负担也可能妨碍学习。教学需要根据学习目标和学生的知识基础，合理安排认知挑战与外部支持。
四、批判性思维如何通过教学得到培养？
批判性思维的培养需要明确的教学目标、系统的课程安排和持续的学习实践。学生需要理解证据评价、推理分析等基本方法，并在不同问题情境中反复运用，逐步形成自主分析和判断的能力。
Willingham 建议，教师应明确课程需要培养的关键推理技能，将其融入教学内容，并通过不同类型的问题提供充分的练习机会。Kirschner则强调课程体系的连贯性，主张将批判性思维培养与知识学习相结合，在不同学科和学习阶段持续推进。经济合作与发展组织（OECD）曾开展一项涉及约800名中小学教师的批判性思维教育项目，开发和检验相关教学方案与课程材料。不过，该项目的负责人也指出，目前关于哪些教学方法最有效，仍然缺乏足够严格的研究证据。批判性思维的标准化测量比数学和阅读能力更加困难，也增加了教学效果评价的难度。
国内高校也在开展相关教学探索。华中科技大学在面向本科生的批判性思维课程中注重案例教学和小组合作学习，通过真实问题引导学生分析证据、审查推理、交流观点，并在讨论和反馈中修正判断。笔者团队进一步探索了以项目式教学培养本科生的批判性思维，让学生围绕自主提出的问题持续开展探究，将问题提出、批判性阅读、论证分析、证据评价和反思修正等训练贯穿于项目实施过程。开展的相关教学评估也发现，有针对性的批判性思维教学与认知训练能够改善学生的批判性思维表现。
这些探索为批判性思维教学提供了实践经验。不过，从掌握思维方法到能够在不同情境中自主运用，仍然需要长期的训练与积累。
五、AI时代，批判性思维教学需要怎样调整？
AI 能够帮助学生获取知识、分析问题和完成任务，也使教师需要重新考虑哪些认知活动应由学生自主完成，以及如何评价AI辅助学习的效果。
1. 先独立思考，再与AI交互
Nygren 建议，学生在向AI提问之前，应先独立思考问题，形成自己的解释和论证，以免过早受到AI答案的影响。当学生已经形成初步观点时，可以进一步比较和评价AI提供的不同解释与证据，并根据需要修正自己的判断。
这一思路与华中科技大学批判性思维课程的部分教学安排具有相通之处。学校部分教师采用“独立思考—小组讨论—集体修订”的方式，让学生先形成个人判断，再通过交流比较不同理由。笔者团队的师生访谈研究发现，小组讨论能够帮助学生接触不同观点，但如果缺乏独立准备，也可能使部分学生过早接受他人意见。这一发现对AI辅助教学同样具有启发：学生需要有机会形成自己的初步认识，并对外部提供的观点进行独立评价。
2. 通过反馈和提示促进思考
AI 可以提出问题、提示证据缺口、提供替代性解释，或者帮助学生发现论证中的不足。与直接生成完整答案相比，这些支持方式能够为学习者继续思考提供更多机会。相关研究也发现，当AI通过反馈和任务引导促进学生自主分析和解决问题时，可能对学习产生积极作用。
笔者团队也在探索生成式AI反馈如何促进大学生批判性思维的发展。在本科生批判性思维课程中，我们将AI反馈引入问题提出和批判性阅读等学习活动，考察其对学生问题质量、阅读分析和论证表现的影响。相关研究获得了初步结果，也使我们进一步关注AI反馈如何影响学生自身的分析和判断过程。
AI 提供什么帮助、何时提供帮助，以及学生如何评价和运用这些帮助，都需要与教学目标相联系。在涉及问题分析、证据评价和推理判断的学习任务中，应为学生保留必要的独立思考机会。
3. 关注AI撤除后的独立表现
AI 辅助下的任务表现能否转化为学生自身的能力发展，是评价AI辅助教学效果需要关注的重要问题。对于批判性思维教学，笔者认为，除了考察学生利用AI完成任务的质量，还应关注他们在没有AI帮助的情况下，能否独立分析问题、评价证据、审查推理并形成合理判断。
学生如何回应AI反馈，为什么采纳或拒绝某项建议，以及能否在新的问题中运用所学方法，也值得纳入学习过程评价。结合AI辅助表现、独立表现和学习过程，可以更全面地认识AI对批判性思维发展的影响。
生成式AI对批判性思维长期发展的影响，仍有待更多严格的实证研究检验。如何利用AI提供的学习支持，同时使学生持续参与问题分析、证据评价和独立判断，是AI时代批判性思维教学需要继续探索的重要问题。
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