前言

在AI工具日益普及的今天，科学教育不得不面对这样一个关键问题：学生是在被动“获取答案”，还是在主动“建构知识”？今天分享的文章就在尝试回答这一问题。

这是一项发表于期刊《Research in Science Education》的研究，通过对31名大学新生为期两年的追踪，他们提出了一个核心观点：AI不会自动成为学生的”认知伙伴”，这完全取决于学习环境的设计。 研究者构建了“四阶段对话式伙伴模型”， 揭示了学生与AI互动时，认知参与度如何从浅层的信息检索，发展为深层的协同重构。

研究设计与核心发现

研究在一门科学论证课程中展开，学生需围绕社会性科学议题进行论证，并使用ChatGPT辅助学习。研究者分析了学生向AI提出的所有“提示词”， 并将其作为透视其认知参与深度的窗口。

01 核心分析框架：四阶段对话式伙伴模型

研究者构建了“四阶段对话式伙伴模型”（4S-DPM），将学生与AI的互动划分为四个递进阶段。从“获取信息”到“共同建构”，学生的认知层次逐级提升。 最初，学生处于阶段一（AI作为信息源） ，提问如“请告诉我食物浪费的原因”，旨在获取背景知识，属于被动接收。随后进入阶段二（AI作为组织脚手架） ，提问如“请帮我改写这段话，让它更通顺”，此时学生开始关注论证的表达形式，但焦点仍在“怎么说”而非“说得对不对”。阶段三（AI作为批判性评估者） 是一个质变节点，提问如“这个证据能支持我的主张吗？”或“我的反驳与论点匹配吗？”，表明学生已有意识地审视论证的逻辑链条。最高层次是阶段四（AI作为对话式共同建构者） ，提问如“请帮我想想如何用更强的反驳来完善我的论点”，此时学生表现出高度的认知能动性，将AI视为平等对话的思考伙伴，主动进行论证的迭代与重构。

下表清晰地展示了四个阶段的区分，特别是AI扮演的角色和提问示例，是文章最核心的精华。

分析结果显示，学生与AI的互动可分为四个递进阶段，从“获取信息”到“共同建构”，认知层次显著提升。

02 数据对比：设计优化如何改变互动质量？

下图对比了2024年与2025年（教学优化后）学生提问类型的分布变化。

这张柱状图直观对比了2024年与2025年学生提问类型的百分比变化。优化教学设计后，2025年（右）学生的高阶认知提问（蓝色与黄色部分）比例显著高于2024年（左）。处于阶段三和阶段四（高阶认知参与）的提问比例，从12.5%显著提升至47.0%。其中，代表最高水平“认知能动性”的阶段四提问，比例增长了3.6倍。

什么设计促成了这样的改变？

研究指出，三个关键的设计要素共同支撑了学生认知参与度的跃升。这三个要素并非孤立存在，而是形成了一个支撑深度学习的闭环。

这张流程图完美展示了三个设计要素（外化、社会校准、AI认知导向）如何在学习活动中协同作用。

回到一开始的问题，如何让AI从“答案机器”变成“思辨伙伴”？，这篇文章通过流程图给出了答案：一是让学生借助论证框架把自己的思考“外化”成可见的结构；二是通过同伴讨论制造认知冲突，让学生带着真问题去问AI；三是帮学生认清AI“可能出错”的概率本质，打破对它的权威迷信。当这三个条件齐备，学生向AI提问的方式便会发生转变。