從編程到論文,AI 無(wú)處不在!一項(xiàng)針對(duì)百萬(wàn)條學(xué)生對(duì)話(huà)的分析顯示,AI 不僅能調(diào)試代碼,還能潤(rùn)色文章,甚至生成學(xué)習(xí)資料。但這背后,學(xué)術(shù)誠(chéng)信的邊界在哪里?
如今,AI 不再只是專(zhuān)業(yè)的研究工具,它已成為大學(xué)生日常學(xué)習(xí)的好幫手。
隨著 AI 越來(lái)越深入地融入教育環(huán)境,需要思考一系列關(guān)于學(xué)習(xí)、評(píng)估和技能培養(yǎng)的重要問(wèn)題。
目前,大多數(shù)相關(guān)討論都基于調(diào)查和對(duì)照實(shí)驗(yàn),卻缺乏學(xué)生在真實(shí)學(xué)習(xí)場(chǎng)景中自然融入 AI 的直接證據(jù)。
為了填補(bǔ)這一空白,Anthropic 開(kāi)展了一項(xiàng)針對(duì)高等教育中 AI 實(shí)際使用的大規(guī)模研究,分析了 Claude.ai 平臺(tái)上 100 萬(wàn)條匿名學(xué)生對(duì)話(huà)記錄。

報(bào)告的主要發(fā)現(xiàn)如下:
理工科學(xué)生是 Claude 等 AI 工具的早期使用者,其中計(jì)算機(jī)專(zhuān)業(yè)尤為突出。計(jì)算機(jī)專(zhuān)業(yè)僅占美國(guó)學(xué)位的 5.4%,但在 Claude.ai 的對(duì)話(huà)中,占比卻高達(dá) 36.8%。相比之下,商科、健康科學(xué)和人文學(xué)科的學(xué)生,Claude 的使用率相對(duì)較低。
總結(jié)了學(xué)生與 AI 交互的四種模式,每種模式在數(shù)據(jù)中的占比大致相同(各占對(duì)話(huà)總數(shù)的 23-29%),分別是直接解決問(wèn)題、直接生成內(nèi)容、協(xié)作解決問(wèn)題和協(xié)作生成內(nèi)容。
學(xué)生使用 AI 主要是為了創(chuàng)造新知識(shí)和進(jìn)行分析,如創(chuàng)建編程項(xiàng)目或分析法律概念。這與布魯姆分類(lèi)法中的高階認(rèn)知功能相契合。不過(guò),這也引發(fā)了人們的擔(dān)憂(yōu):如何防止學(xué)生過(guò)度依賴(lài) AI,而放棄自身關(guān)鍵認(rèn)知能力的鍛煉?
教育領(lǐng)域的 AI 使用情況
研究人們?nèi)绾问褂?AI 模型時(shí),保護(hù)用戶(hù)隱私是重中之重。
Claude Insights and Observations(簡(jiǎn)稱(chēng) Clio)是一款自動(dòng)分析工具,能幫助了解人們使用 Claude 的具體情況。
Clio 能深入挖掘用戶(hù)與 Claude 的對(duì)話(huà)內(nèi)容,將其提煉成諸如「調(diào)試代碼」「解釋經(jīng)濟(jì)概念」等高層次的總結(jié),從而發(fā)現(xiàn) AI 的使用模式。
研究中,Clio 分析了來(lái)自 Claude.ai 免費(fèi)和專(zhuān)業(yè)賬戶(hù)約 100 萬(wàn)條匿名對(duì)話(huà)。
然后,進(jìn)一步篩選出與學(xué)生學(xué)業(yè)緊密相關(guān)的對(duì)話(huà),如課程作業(yè)、學(xué)術(shù)研究,最終得到 574,740 條有效對(duì)話(huà)。
接著,Clio 對(duì)這些對(duì)話(huà)進(jìn)行分類(lèi)匯總,從不同角度得出有價(jià)值的見(jiàn)解,包括不同學(xué)科在對(duì)話(huà)中的占比、學(xué)生與 AI 交互方式的差異,以及學(xué)生交給 AI 完成的任務(wù)類(lèi)型等。
學(xué)生用 AI 做什么?
研究發(fā)現(xiàn),學(xué)生使用 Claude 的主要目的,是跨學(xué)科地創(chuàng)建和優(yōu)化教育內(nèi)容,這類(lèi)對(duì)話(huà)占比達(dá)到 39.3%。
具體為設(shè)計(jì)練習(xí)題、潤(rùn)色論文、總結(jié)學(xué)術(shù)資料等。
33.5% 的對(duì)話(huà)是讓 Claude 為作業(yè)提供技術(shù)解答,如幫學(xué)生調(diào)試代碼、修復(fù)編程錯(cuò)誤、實(shí)現(xiàn)算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),或解答數(shù)學(xué)難題。
其中部分行為可能存在作弊嫌疑,后面會(huì)詳細(xì)討論。
另外,還有一部分學(xué)生用來(lái)分析和可視化數(shù)據(jù)(11.0%)、輔助研究設(shè)計(jì)和工具開(kāi)發(fā)(6.5%)、繪制技術(shù)圖表(3.2%),以及進(jìn)行翻譯和校對(duì)(2.4%)。
下圖是各學(xué)科常見(jiàn)請(qǐng)求的詳細(xì)分類(lèi)。

各學(xué)科使用 AI 的情況
通過(guò)對(duì)比 Claude.ai 的使用模式和美國(guó)各學(xué)科頒發(fā)學(xué)士學(xué)位的數(shù)量,發(fā)現(xiàn)計(jì)算機(jī)專(zhuān)業(yè)使用 Claude 的比例極高。
雖然計(jì)算機(jī)專(zhuān)業(yè)在學(xué)士學(xué)位中僅占 5.4%,但在 Claude.ai 的對(duì)話(huà)中卻占了 38.6%。這可能是因?yàn)?Claude 在編程方面的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。
自然科學(xué)和數(shù)學(xué)專(zhuān)業(yè) Claude.ai 的使用占比,也高于這兩個(gè)專(zhuān)業(yè)的學(xué)生人數(shù)的占比(分別為 15.2% 和 9.2%)。
理工科學(xué)生,特別是計(jì)算機(jī)專(zhuān)業(yè)的學(xué)生,可能更早地將 Claude 用于學(xué)習(xí)。
這可能是因?yàn)橛?jì)算機(jī)學(xué)生對(duì) Claude 更熟悉,同時(shí) AI 系統(tǒng)在處理 STEM 任務(wù)時(shí),也更出色。
商科相關(guān)的對(duì)話(huà)在 Claude.ai 上僅占 8.9%,而商科學(xué)位在美國(guó)學(xué)士學(xué)位中占比高達(dá) 18.6%,可見(jiàn) Claude 在商科領(lǐng)域的使用率較低。

學(xué)生如何與 AI 互動(dòng)
分析學(xué)生與 AI 的交互時(shí),識(shí)別出了四種不同的交互模式,按照兩個(gè)不同維度分類(lèi),具體如下圖。

第一個(gè)維度是「交互模式」,包括:
(1)直接對(duì)話(huà),指的是用戶(hù)期望盡快得到問(wèn)題的答案,解決自己的疑問(wèn)。
(2)協(xié)作對(duì)話(huà),即用戶(hù)主動(dòng)與模型展開(kāi)交流,通過(guò)對(duì)話(huà)來(lái)實(shí)現(xiàn)自己的目標(biāo)。
第二個(gè)維度是交互的「期望結(jié)果」,分為:
(1)解決問(wèn)題,也就是用戶(hù)尋求問(wèn)題的解決辦法或解釋。
(2)生成輸出,意味著用戶(hù)想要生成像演示文稿、論文這類(lèi)較長(zhǎng)的內(nèi)容。
這 4 種交互在對(duì)話(huà)中的占比相近(均在 23%-29% 之間),體現(xiàn)了學(xué)生對(duì) AI 的多元應(yīng)用。
傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)搜索通常只能提供直接答案,而 AI 支持更為豐富的交互方式,為教育帶來(lái)了新的機(jī)遇。
以下是一些用于學(xué)習(xí)的案例:
闡釋哲學(xué)概念與理論,幫助理解其內(nèi)涵。
打造全面的化學(xué)學(xué)習(xí)資料,助力化學(xué)知識(shí)的學(xué)習(xí)。
為作業(yè)講解肌肉的解剖結(jié)構(gòu)、生理機(jī)能和功能概念。
與此同時(shí),AI 也帶來(lái)了新的難題。
一個(gè)備受關(guān)注的問(wèn)題是:「學(xué)生在多大程度上利用 AI 作弊?」
這個(gè)問(wèn)題很難給出確切答案,因?yàn)椴⒉磺宄?Claude 的每一個(gè)回復(fù)在具體學(xué)習(xí)場(chǎng)景中的實(shí)際用途。
比如「直接解決問(wèn)題」的對(duì)話(huà),既可能是學(xué)生在居家考試中作弊,也可能只是在檢查練習(xí)題答案。
「直接生成成果」的對(duì)話(huà),也許是學(xué)生想直接生成一篇論文,也可能是為進(jìn)一步研究總結(jié)知識(shí)要點(diǎn)。
至于協(xié)作對(duì)話(huà)是否屬于作弊,也取決于具體的課程規(guī)定。
實(shí)際上,近一半(約 47%)學(xué)生與 AI 的對(duì)話(huà)屬于直接對(duì)話(huà),即參與度較低,只是單純尋求答案或內(nèi)容。
雖然很多對(duì)話(huà)是出于合理的學(xué)習(xí)目的(如詢(xún)問(wèn)概念性問(wèn)題、生成學(xué)習(xí)指南),但還是發(fā)現(xiàn)了一些令人擔(dān)憂(yōu)的情況:
讓 AI 提供機(jī)器學(xué)習(xí)選擇題的答案。
直接獲取英語(yǔ)測(cè)試題的答案。
借助 AI 改寫(xiě)營(yíng)銷(xiāo)和商業(yè)文本,以躲避抄襲檢測(cè)。
這些現(xiàn)象引發(fā)了關(guān)于學(xué)術(shù)誠(chéng)信、批判性思維能力培養(yǎng),以及如何有效評(píng)估學(xué)生學(xué)習(xí)效果的思考和討論。
即使是協(xié)作對(duì)話(huà),學(xué)習(xí)成果也可能存在爭(zhēng)議。
比如「求解概率和統(tǒng)計(jì)作業(yè)問(wèn)題并給出解釋」,雖然涉及學(xué)生與 AI 的多次交流,但大部分思考過(guò)程是由 AI 完成的。
Anthropic 會(huì)持續(xù)關(guān)注這些交互情況,努力甄別哪些真正有助于學(xué)習(xí)和批判性思維的養(yǎng)成。
特定學(xué)科的 AI 使用模式
不同學(xué)科的學(xué)生與 AI 的互動(dòng)方式存在差異。
在自然科學(xué)與數(shù)學(xué)領(lǐng)域,學(xué)生的對(duì)話(huà)多圍繞解決問(wèn)題展開(kāi),常見(jiàn)的如「通過(guò)逐步計(jì)算求解特定概率問(wèn)題」「為學(xué)術(shù)作業(yè)或考試題目提供詳細(xì)解答」。
計(jì)算機(jī)科學(xué)、工程以及自然科學(xué)與數(shù)學(xué)專(zhuān)業(yè)的學(xué)生,更傾向于選擇協(xié)作對(duì)話(huà)。而人文、商業(yè)和健康領(lǐng)域的學(xué)生,在協(xié)作對(duì)話(huà)和直接對(duì)話(huà)之間的選擇相對(duì)均衡。
教育領(lǐng)域的對(duì)話(huà)中,生成輸出的需求最為突出,占比達(dá)到 74.4%。不過(guò),這可能是由于篩選方法不夠完善。
這表明,針對(duì)不同學(xué)科制定專(zhuān)門(mén)的 AI 教育策略,或許能取得更好的效果。

學(xué)生交給 AI 的認(rèn)知任務(wù)
團(tuán)隊(duì)還研究了學(xué)生將哪些認(rèn)知任務(wù)交給 AI 處理。
研究采用了布魯姆分類(lèi)法,這是一種在教育領(lǐng)域用于將認(rèn)知過(guò)程從簡(jiǎn)單到復(fù)雜進(jìn)行分類(lèi)的框架。
雖然該框架最初是針對(duì)學(xué)生思維設(shè)計(jì)的,對(duì)其進(jìn)行調(diào)整,用來(lái)分析 Claude 與學(xué)生對(duì)話(huà)時(shí)的回復(fù)。
研究結(jié)果顯示,Claude 主要承擔(dān)高階認(rèn)知功能,創(chuàng)造(39.8%)和分析(30.2%)是最常見(jiàn)的操作。
低階認(rèn)知任務(wù)的占比相對(duì)較低,應(yīng)用(10.9%)、理解(10.0%)和記憶(1.8%)。

生成學(xué)術(shù)文本摘要、撰寫(xiě)論文反饋等生成任務(wù),更多涉及創(chuàng)造。而解決微積分問(wèn)題、解釋編程基礎(chǔ)知識(shí)等任務(wù),則更多運(yùn)用分析功能。
雖然 AI 具備這些能力,但這并不意味著學(xué)生不能自己運(yùn)用這些技能。
比如,學(xué)生可以和 AI 共同完成項(xiàng)目,或者在其他場(chǎng)景中利用 AI 生成的代碼來(lái)分析數(shù)據(jù)集。
不過(guò),這確實(shí)引發(fā)了人們的擔(dān)憂(yōu),學(xué)生是否會(huì)過(guò)度依賴(lài) AI,導(dǎo)致自身認(rèn)知能力發(fā)展受阻。
畢竟,如果基礎(chǔ)技能得不到鍛煉,就如同倒金字塔一樣,難以穩(wěn)固支撐高階思維的發(fā)展。
參考資料:
https://www.anthropic.com/news/anthropic-education-report-how-university-students-use-claude
https://x.com/AnthropicAI/status/1909626720476365171
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