追踪2.7万名学生30个月，港大研究发现：AI最先「重创」的竟是尖子生…

今年以来，海外顶尖学府接连曝出新的学术诚信风波。

普林斯顿大学、布朗大学、加州大学、普渡大学的教授相继发现，不少学生借助AI工具，在考试和论文中拿到了远超真实水平的高分。

这类新闻传到国内家长圈，很多人第一反应是庆幸：“我家孩子还小，这种事离我们很远。”

但事实并非如此。

AI带来的高分幻觉，也正悄悄渗透进国内的中小学教室。

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不少一线老师最近都察觉到一种奇怪的反差：学生交上来的作业越来越漂亮，可一旦回到闭卷考试和课堂提问，同一个学生却像换了个人，成绩也没有随之提升。

这种割裂感到底从何而来？

是学生开始摸鱼，还是AI真的在悄悄改变学习这件事本身？

最近，一项由香港大学牵头、追踪近2.7万名中国学生长达30个月的研究，第一次用大规模真实数据回答了这个问题。

研究发现，AI渗透进教育领域后，看似带来了立竿见影的效率提升，实际上却在悄悄透支孩子的长期学习能力。

更值得所有家长警惕的是：受伤最深的，恰恰是那些原本成绩最好的孩子。

2.7万人的追踪实验：一半是惊喜，一半是警报

这项研究由港大与瑞典斯德哥尔摩大学的三位学者共同发起。

2022年9月起，他们对国内中部某县26811名七至十二年级的学生，展开了长达30个月的追踪调查。

研究人员将学生分为使用AI和未使用AI两组，收集每位学生每周的作业分数与完成时长、每月常规考试成绩，以及中考、高考成绩，涵盖初中7门、高中9门学科。

追踪期内，各类AI工具不断涌现，学生的AI使用率也随之飙升。

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2022年9月到2023年，样本中只有极少数学生用过AI；到2024年9月和2025年1月，使用率明显加速，这与豆包、DeepSeek等主流工具的两次重大版本升级时间高度吻合。

到2025年6月研究者完成最终分析时，约80%的学生已经用过AI，最受欢迎的工具依次是豆包、DeepSeek、ChatGLM、文心一言和通义千问。

从学科看，数学（66%）和英语（55%）的AI使用率最高，物理（38%）、史地生（均为36%）、政治（35%）、化学（31%）紧随其后。

图说：左图为2022年至2025年样本学生使用生成式AI比例的变化趋势，2024年下半年后加速攀升；右图为2025年各学科AI使用率对比，数学、英语使用率最高。

三位学者最终的发现，可以分成"上半场"和"下半场"来看，前者是惊喜，后者却是警报。

上半场：

作业效率与分数双双飙升。

学生开始使用AI六个月后，作业完成的平均时长从64分钟缩短到约45分钟，节省了近三分之一的时间。

而未使用AI的学生，作业时长始终稳定在64分钟左右。

与此同时，使用AI学生的平均作业分数上升了18%，未使用AI的学生则维持在原有水平。

作业更快、分数更高，乍看之下，这理应是一件好事。

图说：使用AI后，学生作业完成时间明显缩短、作业分数明显提升；未使用AI的学生两项指标基本保持不变。

下半场：

考试成绩断崖式下跌。

仅仅六个月后，惊喜就变成了警报：AI组学生的闭卷月考成绩平均下降了20%，相当于1.4个标准差。

这一降幅在社会科学研究中已属极端严重的损害，大致相当于一个孩子从班级中等水平，直接跌到了后10%。

相比之下，未使用AI的学生，六个月内成绩下降超过20%的情况极为罕见，绝大多数人的平均成绩仍维持在原有水平上。

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这还只是短期月考的表现，时间拉得更长后，中高考成绩下降得更加明显。

研究者进一步分析了12年级学生2022年的中考成绩与2025年的高考成绩，以及9年级学生2025年的中考成绩。

结果显示：与未使用AI的学生相比，AI组学生的中考成绩下降了24%（1.5个标准差），高考成绩下降了18%（1.3个标准差）。

这些下滑并非一次性发生：月考成绩在六个月内就已跌到位，而对中高考的负面影响，则要整整两年后才完全显现。

图说：中考、高考成绩分布直方图。使用AI的学生（红色）整体分数分布明显左移，成绩偏低。

这种伤害还呈现出明显的年级和学科差异。

初中生比高中生受影响更大，两个学段在月考和中高考上的降幅相差约40%。

研究者访谈老师后发现，高中生课业安排更紧凑、监管更严格，使用AI的机会相对更少；而初中生自律能力较弱，更容易在作业中依赖AI。

学科差异同样显著：

社会科学类（政治、历史、地理）受冲击最大，平均下降27%；

STEM学科（数学、物理、化学、生物）平均下降22%；

语言类受影响最小，英语下降17%，语文仅下降9%。

图说：不同学科AI使用对常规考试与升学考试成绩的影响幅度对比，社会科学类受冲击最严重，语文受影响最小。

一个自然的疑问随之而来：成绩下滑得这么明显，为什么没人及时发现？

报告给出的答案是：AI悄悄破坏了作业原本传递的信号价值。

在AI出现之前，学生作业分数高，通常意味着考试分数也不会太差，老师和家长可以通过作业判断孩子学得怎么样，进而有针对性地帮孩子查缺补漏。

但AI制造了一种“进步假象”：学生用AI写出来的作业，质量往往比自己独立完成的更高，作业分数随之上升，老师和家长很容易误以为孩子学习效果不错。

现实却是，这些孩子正在被悄悄掏空。

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他们表面上看起来更强了，实际的学习能力却在变弱。

这也是AI时代最隐蔽的陷阱——AI替学生完成了作业，学生却误以为自己学会了。

尖子生，为何成了AI时代最受伤的人

除了作业与考试之间的落差，研究中还有一个发现更让人揪心：AI伤害最深的，恰恰是原本成绩最好的学生。

研究者按学生在2022年9月（AI尚未普及时）的初始成绩，把所有人分成低分段、中分段、高分段三组，分别估算AI对每组的影响。

结果显示：高分段学生的月考成绩下降了24%，低分段学生只下降了16%；

中高考的情况类似，高分段学生下降18%，低分段学生仅下降11%。

也就是说，原本成绩越好的学生，付出的代价反而越惨重。

图说：按初始成绩分组后，高分段学生在AI使用后的成绩降幅明显大于低分段学生。

那么，导致这种"学习惩罚"的，究竟是AI本身的问题，还是学生使用AI的方式出了问题？

为了追根溯源，三位学者提出了两种AI使用模式：

• 一种是作业外包，学生直接让AI完成作业，自己只负责复制粘贴；

• 另一种是辅导学习，学生用AI帮助理解、检查、拓展知识，但仍然自己承担思考的过程。

研究者据此追踪了作业完成时间、作业分数与考试分数三项数据，发现两组学生走出了完全不同的曲线。

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未使用AI的学生，三项数据是同步递增的：花的时间越多，学得越扎实，分数也随之上涨，这也符合我们对学习最朴素的认知——投入越多，收获越多。

AI组学生的轨迹却截然相反。

超过半数的AI使用者，作业完成时间只有20到50分钟，比不用AI的学生里最快的还要快；作业分数却高得惊人，准确率几乎与AI工具的回答一致。

可一旦进入闭卷考场，他们的分数就迅速崩塌。

时间极短、作业分极高、考试分低，这几乎是作业外包的典型信号。

按作业完成时间划分，使用AI的学生（红色）作业分数虚高，但考试分数明显低于未使用AI的学生（蓝色）。

研究者为“作业外包”设定了一条标准线：作业完成时长在50分钟以内算参与外包，低于45分钟则算全部外包。

按此标准，AI组学生中有58%参与了外包，34%属于全部外包；使用AI超过5个月后，这两个比例分别飙升到81%和50%。

也就是说，学生刚开始用AI时，还会自己动一动脑子；一旦熟悉了如何精准下达指令，很快就会滑向“让AI干活、自己悄悄偷懒”的模式。

尤其是原本成绩优异的学霸，他们的思考训练强度本就更高，没有AI时要自己一步步推导、验证，如今反而更擅长精准“投喂”指令，让AI整合出天衣无缝的答案。

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殊不知，越是聪明地偷懒，代价也越高。

值得一提的是，研究中还有一群“幸运的少数”，大约20%没有参与外包的学生。

他们的作业时长维持在50到65分钟，与未使用AI的学生高度接近。更关键的是，他们花了差不多的时间，学到的东西没有减少，却拿到了更高的分数，学习效率没有受到任何损害。

这说明他们确实用了AI，但没有把思考也一并外包出去。

AI在这里更像一根拐杖，辅助而非替代了学习。

被AI偷走的，不只是时间，更是学习本身

为什么“作业外包”造成的伤害如此之大？三位研究者专门算了一笔账。

AI帮学生节省了约三分之一的作业时间，折算下来，每周大约少花2.2到2.8小时。

而据研究估算，样本学生每周总学习时长约42到44小时，其中35小时用于上课，7到9小时用于完成主科作业。

也就是说，AI省下来的时间，只占学生每周总学习时间的5%到6%。

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可正是这看似微不足道的5%到6%，却让学生的考试成绩下降了20%。

AI悄悄拿走的，恰好是学习中最珍贵的"黄金时间"。

为了验证这一点，研究者引用了大量认知心理学的证据。

一项2013年的经典研究早已证实：像写作业这样的练习测试（retrieval practice），是效果最好的学习方式之一。

原因在于，想要让知识真正变成长期记忆，大脑必须主动把信息从记忆中提取出来。

当学生自己推导一道数学题时，大脑会不断强化神经连接，把零散的信息转化为真正属于自己的能力。

而AI看似替学生节省了时间，实际上却让他们错过了收获最大的那一步。

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研究还发现，坚持独立完成练习的学生，在课堂上学习新知识时理解得更快，也更容易把新旧知识融会贯通。

当然，三位研究者也特别提醒：不能因此就简单粗暴地要求孩子“多花时间做作业”。

那20%保持正常作业时长的学生，很可能是因为内在动力更强、家长引导更到位，或者本身就在科学地使用AI。

如果只是机械地要求孩子坐得更久、写得更多，思考的过程却依然全部交给AI，结果只会适得其反。

归根结底，问题的核心从来不是用不用AI，而是一个人有没有真正自己动脑子。

宾夕法尼亚大学（宾大）沃顿商学院教授Ethan Mollick看完这项研究后，给出了相似的解释：AI一旦削弱了人的心智努力，就会反过来伤害学习，这种现象在学界被称为认知卸载（cognitive offloading）。

适度的认知卸载可以帮大脑腾出空间处理更复杂的问题，但如果把思考全部外包给AI，大脑最终只会获得信息、完成任务，却得不到真正的能力。

这种“思考外包”的陷阱，并不只存在于校园。

麻省理工学院（MIT）斯隆管理学院的研究者，把职场中类似的现象称为增强陷阱（Augmentation Trap）。

AI工具确实能在短期内提升生产力，让人工作得更快、更轻松，但长期依赖它，会让人自身的专业技能、判断力和批判性思维逐渐退化。

图说：MIT斯隆管理学院关于“增强陷阱”的研究摘要，揭示AI工具带来的短期效率提升与长期技能流失之间的权衡 图源：arxiv。

独立思考，才是真正稀缺的能力

AI进入教育领域后，几乎每个家庭都或多或少有些焦虑。

最初，大家担心的是AI会不会抢走孩子未来的饭碗，让他们“毕业即失业”。

但这项研究提醒我们：AI这只无形的手，伸出得比想象中更早，也触及得比想象中更深，它可能在孩子还没毕业时，就已经悄悄改变了他们学习的方式。

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越是这种时候，作为孩子成长路上的引航员，家长越需要稳住心态，而不是简单粗暴地一禁了之。

第一，不要一刀切地禁用AI，而要教孩子分清"替代思考"和"辅助思考"。

这项研究调查的只是国内中部一个县城的学生，就已经有80%在使用AI。

在经济更发达、AI工具更普及的城市里，孩子接触AI的比例只会更高。

现实是，禁用AI已经不太现实了。

更何况，无论未来升入大学还是走上职场，AI都会是最基础的工具之一。

今天完全不让孩子接触，明天他反而可能因为缺乏AI素养而失去竞争力。

真正需要改变的，从来不是用不用AI，而是怎么用AI。

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用AI辅助学习没有问题，用AI取代思考才是真正的问题所在。

孩子如果只是偷懒，让AI直接写出答案，或许能骗过老师一时，却骗不过日后的考试，更留不住真本事。

理想的状态是，让AI成为陪伴思考的伙伴：遇到问题时，先让孩子自己想一想，再把自己的思路拿去和AI讨论，让AI不断追问、挑战、引导孩子把问题想清楚。

古希腊哲学家苏格拉底早就提出，真正的学习是主动的追问与探究，教师最好的角色是“产婆”，引导学生自己找到答案。

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第二，把关注的重心，从作业分数转移到写作业的过程。

AI的出现，让作业分数不再能真实反映孩子的学习效果，此时纠结孩子考了多少分意义已经不大，高分并不等于真正学会了知识。

家长更应该关心的是：孩子平时花多少时间写作业？遇到难题时，是先自己琢磨，还是习惯性地打开AI求助？

如果孩子写作业的时长长期低于正常水平，分数却居高不下，这就是一个值得警惕的信号。

它可能只是效率高，但也有可能是在悄悄“开挂”。

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与此同时，也要重新重视学习过程本身。尤其是在需要分析、推理和组织表达的学科上，不妨允许孩子“慢一点”，不必事事追求速度，把动脑子的时间留给孩子自己。

AI最大的优势是快，但教育最珍贵的地方恰恰是慢。

很多真正的成长，都藏在那些看起来不够高效的时间里。

参考资料：

https://cepr.org/publications/dp21577

https://arxiv.org/abs/2604.03501

https://www.oneusefulthing.org/p/choosing-to-stay-human

编辑：萝拉

排版：汤包

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