AI让学生写作业越来越快，答案越来越漂亮，但一个令人不安的问题也随之出现：如果答案越来越好，真正属于学生自己的能力，却在下降呢？

　　今年8月，麻省理工学院(MIT)发布了一份关于AI用于教学、学习和科研训练的研究报告。报告提出了一个极具警示性的概念——“认知投降”(cognitive surrender)。

　　MIT认为，当学生从聊天机器人那里轻易得到正确答案时，很容易产生一种“已经学会了”的错觉。一旦遇到困难，就立即转向AI，把原本应该由自己完成的思考交出去。报告警告，过度依赖聊天机器人已经出现一些值得警惕的信号，包括批判性思维下降、记忆减弱、自信受损以及对知识掌握程度下降。

△MIT报告封面

　　MIT担心的并不只是“学生用AI作弊”。报告指出，很多传统的作业和考核，现在AI已经可以完成。真正需要警惕的是，当学生把越来越多的“思考任务”交给AI之后，那些看起来低效、痛苦甚至令人挫败的学习过程，也可能一起消失。而恰恰是这些过程，构成了学习本身。

　　MIT在报告里特别强调，教育本来就是一种“productive struggle”——建设性困境，即学习者在挑战中遭遇阻碍、持续思考，这份费力的过程本身就能催生认知成长。一个人反复尝试一道题，组织一篇文章，记住一个概念，犯错再纠正，看起来效率不高，却是在这些过程中形成记忆、判断和解决问题的能力。MIT因此提出，AI在教育中的基本原则应该是“增强，而不是自动化”(augmentation not automation)：帮助学生思考，而不是替学生思考。

　　如果说MIT的报告更多是一种警告，那么一项来自中国中学生的大规模实证研究，则给出了更加直观的数据。

　　今年6月，斯德哥尔摩大学与香港大学学者共同发布了重磅论文《生成式AI的学习惩罚：来自中国中等教育的证据》。研究追踪了我国中部一个县26811名七至十二年级学生，时间长达30个月，覆盖语文、数学、英语、物理、化学、政治、地理等9门课程。

　　研究者不仅知道这些学生什么时候开始使用AI，还拿到了学生每周的作业成绩、作业完成时间、月度闭卷考试成绩，以及中考和高考成绩。到2025年6月，样本中大约80%的学生已经使用生成式AI。

　　使用AI六个月后，学生的作业成绩平均提高了18%，完成作业的时间减少了30%。表面上看，这似乎正是AI进入教育最令人期待的一幕：更少的时间、更高的成绩、更高的效率。然而，当学生离开AI，真正坐到闭卷考场里，结果完全反了过来。

　　学生的月度闭卷考试成绩下降了约20%。研究认为，这种影响并没有停留在平时考试。随着时间推移，中考和高考等高风险考试也出现明显的学习损失，而且完整影响大约需要两年才逐渐显现。

△样本中，AI辅助下学生的家庭作业成绩提升，作业时间减少，但闭卷考试成绩下降

　　为什么会出现这种看起来矛盾的结果？关键可能不在于“使用AI”本身，而在于学生怎样使用AI。研究发现，大约81%的AI使用者呈现出一种非常典型的“作业外包”特征：完成作业的时间异常短，作业成绩却很高。这部分学生的闭卷考试成绩下降最明显。

　　相反，还有一部分学生虽然使用AI，但做作业投入的时间与没有使用AI的学生差不多，他们的考试成绩损失要小得多。也就是说，真正危险的可能不是AI帮助学习，而是AI替代了学习。

△作业完成时间、作业成绩和考试成绩之间的关系，解释了为什么“作业越来越漂亮，真正的学习却可能越来越差”

　　更值得注意的是，这种影响并不是平均分布的。论文发现，社会科学科目的学习损失最大，平均约为27%；STEM学科约为22%；英语约17%，语文约9%。低年级学生受到的影响也比高中高年级学生更明显，此外，男生和原本成绩较好的学生出现的学习损失更大。

　　这项研究当然不能简单解释为“只要孩子使用AI，成绩就一定下降”。同时它研究的是一个中国中部县域的学生，不能直接代表所有中国学生。作者同样指出，已有研究并非全部得出负面结果：如果AI被设计成真正的教学工具，而不是答案生成器，它也可能提高学习效率。

　　但MIT的警告与这项中国学生研究，恰好指向了同一个问题。过去我们担心学生“不会用AI”，今天越来越需要担心的，可能是另一件事：学生太会用AI，以至于不再需要自己完成那些困难的认知劳动。

　　写作文时不再经历组织语言的痛苦，做数学题时跳过反复试错，阅读长文时让AI直接总结，遇到陌生概念时先让AI告诉自己答案。每一次看起来都只是节省几分钟，但如果一个人成长过程中大量本应亲自完成的认知训练都被外包出去，长期积累起来，失去的可能不只是一道题、一篇作文的训练机会。

　　这也是为什么MIT没有提出简单“封杀AI”。报告认为，不同教育阶段、不同课程、不同学习任务，不应该采用完全相同的规则。一个正在建立基础能力的一年级大学生，与已经掌握专业知识、利用AI加速文献分析的博士生，本来就不应该用同一种方式对待AI。MIT甚至明确指出，在某些课程中，让AI直接生成作品或解决问题，本身就会破坏这项练习的目的；而在另一些课程中，不学习使用AI，又可能让学生无法适应未来的专业实践。

　　因此，真正值得讨论的，已经不是教育要不要接受AI，而是哪些能力绝不能外包给AI，哪些学习阶段必须保留“不使用AI”的空间。

　　计算器没有让学校取消口算，搜索引擎没有让学生停止阅读。AI能力越强，教育或许越需要刻意保留一些“低效率”的学习：独立写一篇文章，自己推导一道题，在没有提示词和聊天机器人的情况下完成一次考试，甚至只是耐心地读完一本书。

　　因为教育最终需要培养的，从来不是一份看起来完美的答案。而是那个即使关掉AI，依然能够独立思考、判断和解决问题的人。

　　作者：阳阳

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　　参考资料：

　　1. Massachusetts Institute of Technology. Report of MIT’s Ad Hoc Committee on AI Use in Teaching, Learning, and Research Training，2026年8月13日。

　　2. David Strömberg, Victor Lei, Yanhui Wu. The Generative AI Learning Penalty: Evidence from Chinese Secondary Education，2026年6月。

　　3. The New York Times. An M.I.T. Report Warns A.I. Is Causing ‘Cognitive Surrender.’ Universities Are in a Bind.，2026年9月15日。

　　4. 《环球时报》：麻省理工预警AI催生“认知投降”，学界担忧首个“智力退步的世代”，2026年9月。