擔心 AI 讓學生懶？一篇 Nature 子刊的元分析匯總了 51 項研究，揭示 ChatGPT 顯著提升中小學生學業(yè)表現(xiàn)和高階思維能力。從語言到 STEM，從短期突破到長期成長，AI 正以科學的方式走向教育未來！

現(xiàn)在的學生，已經(jīng)離不開各種 AIGC 工具了，不論是寫作業(yè)，還是生成筆記，或者通過閱讀 AI 生成的摘要來讀文獻。

面對這些離不開 AI 的學生，老師和家長都開始擔憂了，這樣下去，孩子會不會越變越笨啊。

然而，最近一項發(fā)表在 Nature 子刊的研究，基于對 59 項研究對匯總（元分析）指出，ChatGPT 的使用對提高 K12（中小學生）的學習表現(xiàn)有顯著的正向影響，對于培養(yǎng)學生解決復雜問題的能力也有所幫助。

這下家長們老師們可以稍微放心一些了。

https://www.nature.com/articles/s41599-025-04787-y

為何說這項研究的結(jié)論足夠靠譜，是因為不是進行了一兩次實驗，而是將近年來所有涉及大模型對教學效果影響的研究進行匯總后，得到的集眾家之所長的集體智慧。

成績和思維能力顯著提升

最初該研究通過關(guān)鍵詞檢索，找到了 6621 篇研究，經(jīng)過一次次篩選，最終找到 51 篇研究。

這些研究都在考察 ChatGPT 的使用對教學效果的影響，都采取了隨機雙盲實驗，并將實驗數(shù)據(jù)進行了完整公開。

之后研究者將所有 51 項研究的實驗數(shù)據(jù)匯總，重新分析，最終得到 ChatGPT 的使用對教學效果的影響。

研究中匯總論文的篩選情況

被選入的研究，其涉及面相當廣泛。

既包括考察大模型對語言機寫作教學的影響，也包括對數(shù)學，物理等 STEM 課程，還有一些研究關(guān)注大模型對諸如編程等專業(yè)技能教學的影響。

從各研究涉及的實驗時長來看，不止有關(guān)注 1 周內(nèi)短期影響的，也有一些會觀測大模型適應(yīng)對學生造成的長期（8 周以上）后果。

研究中對 ChatGPT 的使用方法，也可分為個性化推薦，評價（打分），讓 ChatGPT 充當導師，以及混合四種。

研究進行的地點，最多是在亞洲，包括了所有五大洲，因此其結(jié)論具有跨文化性。

不過，這些元分析所涉及的研究大多考察中學階段，只有一項涉及小學生，因此該研究得到的結(jié)論，可適用于中學階段。

在最受大家關(guān)注的教學效果上（成績），該研究得到的結(jié)論是使用了 ChatGPT 之后，學生的成績有顯著提升，下面的每一點是一項研究，豎線代表匯總后的均值。

可以看到大部分研究都顯示學生在使用 ChatGPT 之后的學習成績有所提升，平均來看，使用 ChatGPT 后，教學效果提升了 0.867 個標準差。這一提升不限特定學科，也不管如何使用 ChatGPT。

對學生使用 ChatGPT 后，學習成績顯著提升

此外，該研究研究還發(fā)現(xiàn)，使用 ChatGPT 之后，有助于學生培養(yǎng)高階思維（平均提升 0.457 個標準差），即不是簡單的記憶特定的知識點，而是推理，匯總及創(chuàng)新性使用學到知識解決復雜問題的能力。

學生使用 ChatGPT 后，高階思維能力有所提升

無獨有偶，另一項今年 4 月發(fā)表的關(guān)于大模型在教學活動中的元分析，匯總了總計 69 篇關(guān)于大學本科及 K12 階段在教學過程中使用大模型造成的影響的研究，得到了相同的結(jié)論，即 ChatGPT 提高學業(yè)表現(xiàn)，改進了高階思維。

減輕精神負擔

除此之外，該研究還發(fā)現(xiàn)，ChatGPT 減輕了學生的精神負擔，提升了學習積極性，并且不會影響學生對自己能力進行評估的準確性。

對比大模型在各類課程教學中的影響，可發(fā)現(xiàn)其對技能相關(guān)課程的成績提升最為顯著。

這可能是因為這類課程通常涉及明確的任務(wù)目標和程序步驟；ChatGPT 提供即時反饋、針對性指導和問題解決支持。

同時，研究還發(fā)現(xiàn)，ChatGPT 使用帶來的更明顯的是短期提升，即相比對照組，使用 ChatGPT 的學生 1 周內(nèi)的成績提升最明顯。

而如果是對比使用 2 月后的長期影響，則提升的效果就沒那么顯著，這反過來說明，即使不使用大模型，對學生來說負面影響也只是暫時的，而非持久性的。

至于大模型的引入，為何能提升學習成績，有兩種可能的解釋。

第一是由于這些研究進行的 23-24 年，大模型作為一項新出現(xiàn)的技術(shù)，其體驗是全新的。參與實驗的學生由于要嘗試一項新技術(shù)而產(chǎn)生了好奇心，因此更為專注，學習積極性更高，因此成績有所提升。

而另一種解釋，是認為學習的過程是對學到對知識進行信息壓縮，在此過程中學生需要與環(huán)境互動，并在心理上構(gòu)建對知識的理解，而大模型同樣是對訓練數(shù)據(jù)進行了壓縮，并能據(jù)此在學習過程中給出更為及時的反饋，因此能幫助學生更好地掌握新知識。

不過，這些研究中，實驗者對大模型對使用，都是受到監(jiān)管的。

實驗者設(shè)定了大模型將被如何使用，而家長老師們擔心的，是學生使用大模型去完成作業(yè)，而在此過程中，自己什么都不做，只是復制粘貼大模型的輸出。而這并不是這些研究要關(guān)注的。

在上述兩項研究中，大模型多被用于對學生對回答給出反饋和指導，這說明要想利用好大模型提升教學效果，需要注意使用方法，家長和老師要對學生如何使用大模型給予適當?shù)闹笇?，切勿放任不管?/p>

參考資料：

• https://www.nature.com/articles/s41599-025-04787-y

• https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0360131524002380#sec4

本文來自微信公眾號：新智元（ID：AI_era）

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