文章推介 | 基于英文學術寫作任務的高校師生AI素養調查研究

基于英文學術寫作任務的高校師生AI素養調查研究

崔瑩 Christian D.SCHUNN

東北師范大學中國赴日本國留學生預備學校 匹茲堡大學學習與發展研究中心

摘要

生成式人工智能(Generative Artificial Intelligence,簡稱GenAI)技術在高等教育教學中的廣泛應用引發了英文學術寫作領域的深刻變革，同時也帶來新的倫理與教學挑戰。為全面了解中國高校師生在英文學術寫作任務中的AI素養現狀，本研究基于聯合國教科文組織發布的《學生人工智能能力框架》和中華人民共和國教育部發布的《教師數字素養》，構建了“技術應用—認知策略—倫理意識”三維度的AI素養框架，并在全國范圍內對不同地區、學科的高校師生開展問卷調查。結果表明：(1)在英文學術寫作中，高校師生GenAI的技術應用以及所采用的認知策略，因學科與身份的不同而存在顯著差異；(2)高校教師雖然對GenAI技術持開放態度，但對倫理風險的感知度相對較高；(3)學生群體在技術應用上表現積極，但在倫理意識方面仍有提升空間。本研究的結論為完善中國高等教育領域的人工智能素養評估體系提供了本土化的實證依據，也為后續相關研究與實踐提供有益參考。

關鍵詞：生成式人工智能;人工智能素養;高等教育;寫作教學

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引言

人工智能(Artificial Intelligence,簡稱AI)，特別是生成式人工智能(Generative Artificial Intelligence,簡稱GenAI)的快速發展為英文學術寫作教學帶來了積極影響，但同時也帶來了新的挑戰(Rodafinos 2025;Tran et al.2025)。在AI賦能英文學術寫作背景下，學習者能否有效應對挑戰，合理且充分發揮人工智能工具的作用，良好的AI素養至為關鍵。現有AI素養研究雖已在維度框架上取得一定共識(Ng et al.2024;尹開國2024)，但存在調查對象與地域單一、未考慮學科屬性等問題，尚未充分回應英文學術寫作這一高度專業化且倫理高度敏感(孫莉2015;趙冠芳、呂云鶴2019)的教育實踐。

基于此，本研究以Bloom等(1956)提出的認知能力框架為基礎，融合聯合國教科文組織發布的《學生人工智能能力框架》(UNESCO 2024)與中華人民共和國教育部頒布的《教師數字素養》(中華人民共和國教育部2022)，并結合英文學術寫作的特殊要求，構建了包含“技術應用—認知策略—倫理意識”三維度的英文學術寫作AI素養分析框架，并以此框架為基礎，在全國范圍內開展問卷調查，旨在較為全面了解高校教師與學生在英文學術寫作情境下的GenAI素養現狀，重點揭示群體差異及其背后的深層機制，力求為中國高等教育智能化轉型提供本土化的實證依據，為推動英文學術寫作教學數字化升級的理論建構提供數據支撐。

02

文獻綜述

2.1 GenAI介入英文學術寫作的工具賦能與倫理風險

以ChatGPT為代表的GenAI工具，為英文學術寫作帶來了積極影響?；诖笳Z言模型的寫作工具，能夠在選題構思、文獻檢索、語言潤色、論證展開等方面提供即時的自動化反饋與示例，大幅度提升寫作者的寫作與學習效率(Guo&Li 2024;Jacobsen&Weber 2025;Rodafinos 2025;Tran et al.2025;Wang et al.2024;Yan 2023)。具體而言，通過即時反饋和個性化指導，AI工具能夠幫助寫作者掌握學術語篇的邏輯結構與論證方式、提升寫作者的參與意識與動機，促進批判性思維的培養(Essel et al.2024;Rodafinos 2025;Wang et al.2024)。此外，GenAI工具所提供的連續對話與追問方式，使寫作者能夠圍繞寫作問題與AI進行多輪、深入的即時互動，使寫作者得以圍繞具體的寫作任務展開持續的探究與反思(Essel et al.2024)，能夠在一定程度上彌補傳統教學中指導不足的問題(Su et al.2023)，為英文學術寫作教學帶來了新的機遇。

然而，英文學術寫作不僅需要寫作者具備良好的語言功底與論證邏輯，更需要展現較強的思辨能力、學術規范與誠信意識(趙冠芳、呂云鶴2019)。GenAI工具的介入不可避免地引發倫理思考。雖然GenAI能夠檢索信息與文獻、輔助閱讀與整合文獻，卻也可能因“模型幻覺”而生成不存在的文獻或錯誤信息，從而影響寫作內容的準確性(Amirjalili et al.2024;Essel et al.2024;Wang et al.2024)，若寫作者缺乏有效的驗證與評估能力，可能會將不準確的內容直接納入寫作文本(Amirjalili et al.2024;Escalante et al.2023;Rodafinos 2025;Tran et al.2025)。GenAI工具雖然能夠提升寫作效率，但寫作者對AI的過度依賴可能削弱其在寫作論證和推理中的主體性，進而對學術誠信與責任歸屬提出了新的挑戰，包括潛在的抄襲風險、作者身份模糊以及規范界限不清等問題(Amirjalili et al.2024;Rodafinos 2025;Tran et al.2025;Yan 2023;金艷、徐孟婕2024)，這也是促使部分教師對AI工具在教學中的應用持審慎態度的重要原因。以上風險表明，AI工具的使用需要建立在明確的教學指導與倫理規范基礎之上(Essel et al 2024;Rodafinos 2025)。

2.2 英文學術寫作中的人工智能素養模型建構

本研究之所以選擇并融合《學生人工智能能力框架》(UNESCO 2024)和《教師數字素養》(中華人民共和國教育部2022)構建分析框架，是因為二者具有較強的互補性：《學生人工智能能力框架》基于全球數字教育理念，涵蓋了學生應具備的AI通用能力，為本研究提供了跨文化、跨任務的基礎性結構；而《教師數字素養》作為我國本土的政策性文件，聚焦教師的數字化意識、能力與責任，能夠清晰地反映出我國教師在信息化教學實踐中應具備的核心能力需求?；趦烧叩木S度特征與Bloom等(1956)的認知能力框架，本研究提出“技術應用—認知策略—倫理意識”三維度的英文學術寫作AI素養框架。

具體而言，該分析框架中，技術應用維度對應《學生人工智能能力框架》中的“AI技術與應用能力”；認知策略維度源于該框架中的“以人為本的AI觀念”；倫理意識維度則直接保留，凸顯學術誠信、社會責任與價值判斷的重要性。相較之下，“AI系統設計”因偏向技術研發，并非與寫作教學直接關聯，故未納入本研究框架。同時，《教師數字素養》中的“數字技術技能”和“數字化應用”歸入技術應用維度，“數字化意識”對應認知策略，“數字社會責任”對應倫理意識，而“專業發展”因與本研究的相關性較低而予以剔除。

2.3 三維度模型的內涵界定

本研究所構建的三維分析框架中，技術應用維度側重師生在英文學術寫作中的AI操作技能，強調利用AI技術解決問題的能力(Ng et al.2024)。在GenAI賦能英文學術寫作中，這種能力具體表現為：在寫作任務驅動下，根據需要使用AI工具的頻率；合理選擇并操作AI工具完成任務和解決問題的能力，如生成文獻綜述、改寫句式、優化邏輯結構、將AI生成內容與個人學術意圖整合等。認知策略維度凸顯師生在使用AI輔助英文學術寫作過程中的主體地位，在了解技術的基礎上評估AI技術的有效性和價值(Ng et al.2024;UNESCO 2024)。具體體現為師生能否在明確寫作目標的基礎上識別AI工具的優勢與局限，判斷其在不同寫作環節中的可接受程度，并據此形成有效的策略決策。例如，師生在文獻整合、論證建構或邏輯組織的過程中，根據對工具有效性的感知或對生成內容產生的正向體驗(如效率提升、語言優化)與負向體驗(如事實性錯誤、缺乏原創性)來決定在不同任務中技術的介入程度(GenAI作為主要工具、輔助工具或完全不使用)。這些有效性的評估和策略性的選擇是認知調控的基礎，使AI技術能夠服務于學術寫作，而非替代人進行獨立思考與寫作。倫理意識維度關注風險評估與責任決策，體現英文學術寫作特有的學術誠信與倫理要求，即要求師生對生成內容的正確性負責，而不是簡單地將未經核實的信息作為學術成果使用、明確使用者在學術寫作中的責任(Singh&Kaur 2025;UNESCO 2024;Wang et al.2025)。同時應清楚理解，技術應用、認知策略與倫理意識并不是完全獨立的三個維度，而是在實際寫作過程中，三者相互作用。倫理意識是AI素養的前提條件，通過影響師生對技術邊界的理解，塑造其認知判斷與策略選擇，進而反映在具體的技術使用方式上；與此同時，技術操作的經驗也會反過來影響對技術的評估，甚至影響倫理立場(Ng et al.2024;UNESCO 2024)。此外，作為一種基本素養，AI素養也受使用者的性別、年齡、專業等因素影響而呈現明顯的個體化差異(Gezer&Karag?zo?lu 2023;Kim&Lee 2024;Qu et al.2024)。

2.4 問題的提出

既往研究已揭示，GenAI在寫作教學中的應用呈現效率提升與倫理風險并存的實踐悖論(Essel et al.2024;Yan 2023)，其賦能效果受到師生AI素養的制約。然而，當前研究存在以下局限性：現有研究多聚焦AI寫作工具功能的探討或賦能效果的評估，對高校師生在實際英文學術寫作教學中所具備的AI素養結構、群體差異及其內在邏輯缺乏深入且系統的闡釋。在中國高等教育背景下，師生對GenAI技術的實踐數據匱乏，難以有效回應“如何構建適切性的AI賦能路徑”這一核心命題。

基于上述研究現狀與問題，本研究擬從技術應用、認知策略和倫理意識三個維度開展現狀調查，旨在較為全面地揭示中國高等教育背景下，高校師生在英文學術寫作中AI素養的現狀，分析不同學科背景、身份特征(教師與學生)、年齡、性別與地域等因素對AI素養的影響，為后續構建適切性的AI賦能路徑提供實證基礎，以實現素養內涵向教育實踐的有效轉化，具體研究問題如下：

(1)中國高校師生在英文學術寫作中對GenAI的技術應用具有哪些特征？這些特征是否因學科背景、身份特征、年齡、性別與地域等因素而存在差異？

(2)中國高校師生在借助GenAI輔助英文學術寫作時，其認知策略呈現怎樣的特征?這些特征是否因學科背景、身份特征、年齡、性別與地域等因素而存在差異？

(3)中國高校師生在借助GenAI輔助英文學術寫作時，其倫理意識體現出哪些特征？這些特征是否因學科背景、身份特征、年齡、性別與地域等因素而存在差異？

03

研究方法

3. 研究方法

3.1 調查對象

高校師生構成了本研究的調查對象。學生包括本科生、碩士研究生和博士研究生，教師包括助教、講師、副教授和教授。共有521名參與者完成了調查。然而，20名參與者(4%)由于答案不完整且信息不準確，被排除在分析之外。剩余501名參與者包括285名本科生、101名研究生(碩士和博士)，以及115名大學教師。整個樣本涉及22個省、四個直轄市和四個自治區。為了便于分析，本研究將其分為七大區域，即華北地區(12.1%)、東北地區(37.1%)、華東地區(15.7%)、華中地區(11.5%)、華南地區(4.7%)、西南地區(4.4%)和西北地區(14.5%)。參與者以女性為主(65%)。年齡橫跨18～69歲，共分為五個年齡組：18～20歲(33.7%)、21～22歲(22.5%)、23～25歲(13.6%)、26～39歲(13%)、40歲以上(17.2%)。參與者來自人文社科(53%)、理學(9%)、醫學(21%)和工學(17%)等不同專業。

3.2 測量工具

本調查采用自編問卷，共包含34道題，按內容分為三部分：(1)知情同意和被試信息統計；(2)關于GenAI使用的多項選擇題；(3)關于GenAI使用的開放式問題。統計結果顯示，問卷的一致性信度良好(α=0.8)?；贏MOS的結構方程建模結果顯示，模型達到合理擬合水平(RMSEA=0.064)。接下來本節詳細介紹調查問卷中三個維度的考察要點和分析路徑。

GenAI的技術應用：技術應用維度涉及工具選用、使用頻率與用途。參與者需根據使用經歷從提供的10種國內外AI工具中進行選擇，并可補充其他工具。在使用頻率方面，參與者需報告曾經在學術寫作任務中使用GenAI的次數，并從以下范圍中選擇：0次、1次、2～3次、4～5次、6～10次、11次及以上。參與者需根據自身經驗，回答嘗試使用的相關問題(例如“您嘗試過GenAI的哪些用途？”)。問卷提供以下七種可能的用途：信息搜索、構思生成、草稿撰寫、段落擴展、結構優化、語法檢查和語言潤色，參與者可多選。根據寫作反饋類型(Cui&Schunn 2024)，本研究區分高層次用途(意義層面用途包括信息搜索、構思生成、草稿撰寫、段落擴展)和低層次用途(表層層面用途包括結構優化、語法檢查、語言潤色)。

GenAI的認知策略：認知策略維度涵蓋了使用者是否有AI使用的意識、可接受的使用功能以及對其有效性的判斷。在問卷中，參與者需首先回答是否有意識使用GenAI工具進行寫作(“是”或“否”)。隨后，參與者需回答以下兩類問題：可接受的使用用途(可多選，例如“在寫作任務中，您認為哪些GenAI的使用是可接受的？”)和使用效果(例如“您如何評價GenAI對寫作效果的提升？”)。針對每類問題，問卷同樣提供七種可能的用途：信息搜索、構思生成、草稿撰寫、段落擴展、結構優化、語法檢查和語言潤色，并分為高層次用途和低層次用途。關于使用效果，參與者需以七點李克特量表(從“非常無效”到“非常有效”，含“不知道”選項)對每項用途進行評分。問卷采集了參與者在學術寫作中對GenAI整合方式的偏好：作為主要工具、輔助工具或完全不整合。此外，本研究還設置了開放式問題，用于收集參與者對改進人工智能工具整合方案的具體建議，并要求參與者詳細回憶和描述使用人工智能的積極或消極經歷。

GenAI的倫理意識：倫理意識維度包括價值判斷與責任決策、風險評估與倫理擔憂。參與者被要求回答在使用GenAI生成內容時，對生成內容可靠性的驗證意識?？晒┻x擇的驗證方式包括：自行通過已知信息進行驗證或通過朋友同事進行驗證、與其他來源進行交叉核對、使用其他人工智能工具進行驗證、完全不進行檢查，以及其他(需填寫具體內容，3%的參與者選擇了此項)。此外，參與者還需從列表中勾選出在使用GenAI進行寫作時的具體擔憂(可多選)：過度依賴技術、被指控抄襲、生成內容缺乏原創性、被指控違反學術倫理、生成結果質量低或存在錯誤、學習使用工具耗費過多精力、需反復檢查內容導致無法節省時間。

3.3 調查實施與數據采集

本研究通過問卷星平臺開展數據收集工作，所有問卷均以中文呈現且采取匿名制。具體實施路徑包括：借助受訪教師的社交媒體實現跨省傳播，要求教師群體在填寫問卷的同時，向其執教學生發放調查問卷。

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研究發現

4.1 生成式人工智能的技術應用特征

研究結果顯示，在GenAI工具的選擇上，DeepSeek、Kimi、豆包、文心一言的使用率占比最高(65%)。就使用頻率而言，在一次英文學術寫作任務中，使用4~5次的參與者占比最高。各群體多呈現差異化雙峰分布特征：高校教師群體中“從未使用”與“使用頻次達11次及以上”占比最高(25%與23%)，本科生與研究生群體的使用占比趨同，“從未使用”在碩士研究生群體中占比最低(7%)。

在GenAI的高層次用途嘗試使用(例如信息搜索、構思生成等)和低層次用途嘗試使用(例如語言潤色)方面，身份與專業[F(2,498)=7.93，p < 0.01，η2p = 0.031；F (3,497) = 2.67，p <0.05，η2p = 0.016]是與嘗試使用范圍顯著相關的潛在預測變量(效應量在0.01至0.06范圍內為小效應，在0.06至0.14范圍內為中效應，0.14及以上為大效應)。本科生和研究生在高層次和低層次用途的嘗試使用中的比例較高，大學教師的嘗試使用比例相對較低。專業對高層次嘗試使用范圍具有顯著預測作用[F(4,848)=4.1，p<0.01，η2p=0.017]，而對低層次嘗試使用范圍無顯著影響。理學與工學專業參與者對高層次嘗試使用的比例較高，其中理學專業參與者顯著高于其他三類專業。

4.2 生成式人工智能的認知策略特征

研究發現，90%參與者對GenAI工具有使用意識，但其使用意識水平因身份[F(2,498)=2.92, p = 0.05, η2p = 0.012]、專業[F (3,497) = 2.69, p < 0.05，η2p = 0.016]、年齡[F (4,496) = 2.76,p < 0.05, η2p = 0.022]和地域[F (6,494) = 2.91, p < 0.01 η2p = 0.034]的不同而呈現顯著差異。具體而言，研究生的使用意識最高(96%)，而大學教師最低(85%)；理學與工學專業顯著高于醫學專業；25歲左右群體最高(100%)，而40歲以上群體最低(83%)；華南與華東地區高于東北和西北地區。

在GenAI的高層次可接受使用方面，在身份、年齡、性別、專業和地域等潛在預測變量中，只有專業呈現統計學顯著性[F(3,497)=2.8，p<0.05，η2p = 0.017]。其中，理學專業的參與者賦分最高，而人文社科專業的參與者最低。就低層次可接受使用而言，身份、年齡、性別、專業和地域等潛在預測變量均未達到統計顯著性。然而，比較發現，人文社科專業的參與者在低層次可接受使用上的比例最高。

就GenAI的有效性而言，預測變量中只有專業[F(3,470)=3.65，p<0.01，η2p = 0.023]與地域[F(6,467) = 2.04，p = 0.05，η2p = 0.026]呈現統計學顯著性。具體而言：工學與醫學專業的參與者對GenAI有效性評估分值顯著高于理學與人文社科專業；華南、華東、西南地區的參與者對GenAI有效性評估分值顯著高于其他地區。在工具整合方面，91%的參與者認為GenAI應作為輔助工具，而非主要工具或完全不使用。為進一步探討不同因素是否會影響參與者對GenAI在寫作中整合方式(即主要工具、輔助工具、完全不使用)的偏好，研究采用了邏輯回歸分析。然而結果顯示，沒有任何變量能夠顯著預測不同的整合形式。

為探究使用GenAI工具進行寫作時的正負向體驗，本研究采用DeepSeekR1對開放式問題的回答進行兩步分類。首先，我們綜合所有回答生成初始類別；然后，在初步結果的基礎上進一步修訂和完善描述，最終識別出三類負向體驗：不準確與錯誤信息、缺乏創造力與獨創性、過度依賴；以及三類正向體驗：效率與節省時間、創意生成、語言潤色。隨后，我們對不同群體所提及的正負向體驗的頻率進行了編碼與統計(見表1)。結果顯示，本科生和大學教師最常提及的負向體驗是不準確與錯誤信息，研究生最常提及的正面體驗是節省時間，而過度依賴僅在研究生群體中被視為潛在擔憂。

4.3 生成式人工智能的倫理意識特征

研究發現，自主驗證(由本人、朋友或同事基于既有知識進行核查)與交叉驗證是最常見的兩種方式，但研究生更傾向于通過多源信息進行交叉驗證，而教師則更多依賴學術經驗與專業判斷(自主驗證)。其中，自主驗證在26~39歲年齡組中最常見，而交叉驗證則主要出現在研究生群體和23~25歲年齡組。相較之下，利用其他AI工具進行驗證的比例整體較低，但在研究生和21~22歲年齡組中使用率相對較高。完全不進行驗證的情況最少見，且其比例隨年齡增長呈現逐漸下降趨勢。在參與者對GenAI的擔憂中，最突出的因素是過度依賴，其次為生成內容的質量問題；相比之下，對道德風險和精力浪費的擔憂程度相對較低。在所有群體中，對質量的擔憂始終高于對道德的擔憂。在所有預測變量中，僅身份因素在道德風險的擔憂上呈現統計學顯著性[F (2,498) = 5.74，p < 0.01，η2p = 0.023]，其中教師的擔憂程度最高，本科生最低。

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5.1 人工智能在高等教育英文學術寫作中的技術應用

本研究探討了GenAI在英文學術寫作中的技術應用特征及其群體差異。研究數據表明，教師與學生在GenAI的實際使用行為上存在顯著差異：高校教師的使用頻率所呈現的雙峰分布特征最為明顯，即零使用者與高頻使用者的占比均最高，形成了兩極分化。相比之下，研究生的零使用與高頻使用占比相對偏低。這一結果反映了學術規范與技術應用共同作用的內在機制，與學術規范塑造技術信任進而影響技術使用的觀點相呼應(Ngetal.2024;UNESCO2024)。教師往往承擔較重的科研任務，對提升寫作效率、輔助文獻整合與語言潤色等方面都有使用需求，在對學術規范有較為清晰的認知的基礎上，這類教師傾向于將GenAI視為一種高效的學術工具來使用；而另一部分教師則可能因對GenAI技術的倫理風險和學術誠信的不確定性保持高度警惕，或出于對現有學術規范的維護，而采取謹慎、回避的使用策略。研究生群體的使用現狀，則體現出他們在提高寫作效率與學術規范之間的權衡與搖擺。這提示我們，英文學術寫作教學中，技術的應用有必要依托“倫理意識”與“策略性使用”的引導(Singh &Kaur 2025)。

AI使用行為的差異還與學科屬性密切相關，如理學與工學群體在高層次功能的嘗試使用方面表現更為積極，此現狀與認知策略中可接受的使用功能的結果相一致，進一步佐證了技術應用與認知策略相互作用的觀點。理學與工學在學術研究中通常以問題解決、模型驗證、技術效率與可復制性為導向，傾向于接受工具在解決復雜任務中的功能價值(Becher&Trowle 2001; Biglan 1973)，在保證結果可驗證的前提下，更傾向于嘗試將GenAI融入學術寫作的環節。從技術擴散規律視角看，這種使用差異恰好印證了創新擴散理論(Rogersetal.2008)，理學與工學專業的師生基于專業知識判斷，更有可能作為技術的創新者與早期采用者，于是更傾向使用GenAI作為寫作工具；人文社科專業的師生則可能因為對AI持懷疑態度，不敢使用或認為用不上而成為技術落后者。這一結果為探究GenAI在學術寫作中的擴散路徑提供了實證支持。

5.2 人工智能在高等教育英文學術寫作中的認知策略

在認知策略層面，本研究揭示了高校師生在英文學術寫作中對GenAI的使用意識、工具定位與評價的認知差異。數據顯示，雖然90%的參與者具備AI使用意識，但在專業、年齡與區域維度上存在顯著差異(如理學與工學>醫學，25歲群體>40歲群體，華南與華東地區>東北與西北地區)，即技術認知與學科范式、年齡差異與地域發展水平密切相關。年齡變量的顯著差異揭示了數字原生代(從出生起就成長在互聯網、計算機、智能手機、社交媒體環境中的人)與數字移民(在生命某個階段才接觸并采納了新技術的人)之間的技術認知分化。這與技術慣習理論(Ignatow&Robinson 2017) 形成互文，年輕學者更早接觸并頻繁使用數字技術，對GenAI的功能具有更強的接受與適應能力；而年長群體在學術寫作中已形成相對穩定的寫作行為與工具慣習，對新技術持有更加謹慎的態度。因此，教學干預研究應多以年輕學生為樣本，以提升其AI素養。此外，地域認知差異表明，數字資源供給的不均衡可能進一步加劇不同地區師生在AI素養發展路徑上的分化。因此，有必要通過資源共享、在線培訓與開放課程等方式，縮小地域在使用意識層面的差距(如北京郵電大學的AI魔鏡)。

在可接受的使用方面，本研究結果與Gezer和Karag?zo?lu(2023)的發現一致，即與數字技術和應用緊密相關的學科，以及更頻繁使用數字工具和資源的學科更傾向接受GenAI技術。此外，本研究還說明了不同學科所關注的不同層面：理學群體更傾向接受GenAI的高層次應用，而人文社科群體則偏向低層次應用。這種工具的認知差異與學術部落理論(Becher&Trowle 2001)高度契合，GenAI在信息檢索、問題解決、模型驗證等方面的功能與實證主義研究的需求相契合，而軟科學領域則更可能將其視為修辭優化工具。此外，有效性評估的結果與嘗試使用和可接受的使用的判斷在結果中所呈現的矛盾表明，GenAI雖然因其能夠為英文學術寫作提供全面的支持而被師生所接受，但其在內容創新、準確性與論證深度等方面的局限尤為顯著(Esseletal. 2024; Rodafinos 2025; Tran et al. 2025)，進而降低了使用者對工具有效性的評價，隨著使用頻率的增加，寫作者所判斷的低效性可能是一種更準確、更負責任的評估。由此可見，GenAI的有效性評估并非單純依據技術本身的性能，而是與學科要求、使用者的經驗感受密切相關。這一結果對英文學術寫作教學具有啟示意義。在教學設計中，注意避免將GenAI的技術簡化為統一技能訓練，需要依據學科特點設計不同的認知策略培養方案：在理工類寫作課程中，可引導學生反思高層次應用如何服務論證質量與學術規范；在人文社科寫作中，則可在明確使用邊界、評價標準與保持學術主體性的前提下，逐步探索更深入的技術整合方式。

91%的參與者將GenAI定位為“次要工具”，這與Tran等(2025)的觀點一致。在一定程度上反映了高校師生在學術規范的約束下，對技術價值的認知較為保守。這種集體性的技術保守現狀詮釋了學術寫作中以人類為中心的技術賦能(UNESCO2024)。將GenAI視為輔助性工具，意味著其功能可能被限定在語言潤色、結構建議或初步構思生成等支持性環節，而核心論證、知識整合與學術判斷仍由寫作者自身完成，保持寫作者的批判性思維。這既體現了使用者對GenAI在高效與便利等優勢的認可，也表明其對生成內容可靠性、原創性及學術責任歸屬等問題的警覺。值得注意的是，高校教師的使用意識水平較低，這與倫理意識中教師對倫理的高擔憂度形成參照，展現出教師群體的防御性認知策略。以上結果共同印證了AI素養的三個維度之間存在顯著的相互作用關系(Ngetal.2024;UNESCO2024)。

5.3 人工智能在高等教育英文學術寫作中的倫理意識

GenAI生成內容的準確性的驗證路徑并非單純的技術選擇，也體現了使用者的價值判斷與風險評估(Wangetal.2025)。在使用者看來，AI生成的內容的來源是不透明的、可能伴有事實性錯誤、虛構文獻或者論證邏輯偏差等問題(Esseletal.2024)，需要采取有效的措施進行確認。在英文學術寫作任務中，如果生成內容的準確性無法被確認，便可能轉化為學術不端或責任歸屬不清的倫理問題。不同群體在選擇驗證路徑時表現出差異，研究生更偏好交叉驗證和利用其他AI工具驗證，這可能源于其對技術工具的信任。而教師更傾向于使用專業知識和經驗來驗證內容的準確性和可靠性，這可能與其長期形成的學術知識結構與專業自信密切相關。驗證偏好的差異也與結果中對過度依賴的擔憂程度最高相呼應，因此在教學中，教師需要教會學生批判性地看待AI生成內容，避免過度依賴AI工具(Esseletal.2024)。

在群體差異中，學生更傾向于將AI視為提升寫作效率的工具，而教師則對AI可能帶來的學術誠信風險與責任模糊問題更加敏感(Esseletal.2024)。這一差異可從學術中責任角色的不同得到解釋。教師不僅是學術規范的執行者，更是學術規則的維護者，他們對潛在的抄襲、責任模糊等問題更為敏感。師生的立場不同，可能在寫作教學情境中引發潛在的教學沖突(Moorhouse et al. 2025)，學生的抄襲和責任不清等學術誠信風險，也將進一步導致教師的倫理擔憂(Essel et al. 2024)。因此，在英文學術寫作教學中，有必要通過明確規范制度和示范性指導將教師的倫理判斷轉化為可被學生理解和內化的學術實踐準則。從教學管理視角看，這一結果提示高校在推進GenAI融入英文學術寫作教學時，亟須回應教師群體對倫理的關切，通過制定明確的使用規范、責任劃分與評價標準，緩解教師群體的擔憂；同時，也有必要通過全面的倫理教育，引導學生從“工具使用者”轉向“責任主體”，助力師生群體在倫理認知層面的共同發展(Singh&Kaur2025;Wangetal.2025)。

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結論與啟示

本研究通過對高校師生的調查，系統揭示了GenAI在高等教育英文學術寫作中的技術應用、認知策略和倫理意識三個維度的現狀。結果顯示：(1)高校師生對GenAI的技術應用和認知策略，因學科與身份的不同而存在顯著差異；(2)高校教師雖對GenAI技術持開放態度，但在倫理風險感知上顯著高于學生；(3)學生群體雖然在技術應用上表現積極，但在倫理意識方面仍有提升空間。上述發現不僅為中國高等教育智能化轉型提供了本土化的實證依據，也為推動英文學術寫作教學數字化升級的理論建構提供了數據支撐。

本研究為GenAI在高等教育英文學術寫作中的教學應用提供了實證依據，揭示了教師與不同教育階段學生在技術應用、認知策略和倫理意識上的差異。研究結果對英文學術寫作的教學實踐與研究發展具有以下啟示：

(1) 重視學科間差異。研究發現，學科背景顯著影響AI在學術寫作中的使用方式。教師應據此制定學科化的AI輔助教學策略，幫助學生在各自學科范式內合理利用AI，以提升英文學術寫作的質量。

(2) 支持教師AI素養發展。高校應該助力教師AI素養培訓和發展，教師的AI素養會通過任務設計、使用示范與寫作評價等方式影響學生AI素養的發展。

(3) 強化倫理教育與學術誠信。高校應將AI倫理教育系統融入英文學術寫作課程，強化引用規范、責任意識、數據溯源與內容驗證等訓練，培養學生在AI協同中保持批判性意識與學術責任感。

本研究也存在一定局限性。首先，研究主要基于問卷數據，難以揭示師生真實的AI使用行為。未來可通過課堂觀察與學習日志等方法，追蹤教師與學生的AI技術應用與認知策略。其次，倫理意識的測評仍依賴自陳數據，難以反映學習者在真實寫作中的價值判斷。未來可開發結合質性與量化的多模態工具，更全面地揭示AI使用的倫理機制。因此，現有框架尚缺乏成熟的標準化評估體系，相關測評工具仍處于探索階段。無論是技術應用的操作性指標、認知策略中批判性思維的內隱過程，還是倫理意識的價值判斷維度，都依賴于測評工具的進一步開發，這對研究方法提出了更高要求。

文章來源：外語與外語教學