教師們警告：美國課堂上學生的寫作、注意力和批判性思維正在崩潰

作者：Mia Silverio · 2026年6月24日

你還記得大學時寫20頁論文的日子嗎？現在這總情況已經不復存在了。如今的大學生連750字都寫得費勁。這是美國的大學寫作教授泰勒·雅格特（Tyler Jagt）的觀察——他布置了一篇20頁的論文，結果發現沒有一個學生能完成。他們注意力撐不住，寫著寫著就忘了論文主題是什么。

雅格特并非個例。美國佩珀代因大學的一位教授指出，Z世代學生"缺乏批判性思維能力"。哥倫比亞大學的學生對一學期讀完多本書的想法"似乎大惑不解"，而弗吉尼亞大學的學生遇到看不懂的內容就"直接宕機"了。

教授們把罪責歸于智能手機和AI。

好消息是：美國已有26個州全面禁止中小學在校使用手機。壞消息是：這些禁令花了大約15年才落地，而如果在應對AI對教育的影響上也花同樣長的時間，后果將是嚴重的。

最新研究表明，AI允許學生將自己的思考外包給大語言模型，從而破壞了學習過程。他們回避深入思考，因此根本沒有真正學到東西。

AI其實可以幫助學生學習，但前提是它被設定為導師角色，而非直接給出答案。這需要極大的自制力——而前額葉皮層尚未發育成熟的學生恰恰缺乏這種能力。每天刷七個小時TikTok的孩子，大概率沒有那個定力去拒絕AI代寫論文的誘惑。

教師可以嘗試用AI檢測器甚至跟蹤Google Docs中的寫作進度來對抗作弊——但他們面對的是一個方興未艾的行業：風投資本支持的諸多美國創業公司正在努力讓AI檢測變得不可能。

很難想象還有什么比年輕人的頭腦更值得守護的資源。正如雅格特寫道："今天那些讀不懂20頁文章的學生，明天可能就無法閱讀法案，或者無法聽懂結案陳詞。"

現狀：美國學校的成績單

在進一步展開之前，有必要了解美國學校的現狀。本月早些時候發布的數據更新了學生學業成績的情況。結果令人沮喪：9歲和13歲孩子的數學和閱讀成績自2012年以來持續下降。如今美國青少年的成績水平與50年前持平，那可是計算器剛剛發明的年代。

換句話說：三分之一的12年級學生不具備基本閱讀能力，80%的招聘經理認為現在的高中畢業生與往屆相比更不適合進入職場。

正如我在之前的文章中所寫，成年人的關鍵智力指標也在下降。經合組織（OECD）對31個發達國家數萬名成年人的讀寫和數學能力進行了評估，結果發現，過去十年間，讀寫能力顯著提高的只有兩個國家（芬蘭和丹麥），14個國家保持穩定，11個國家顯著下降——其中就包括美國。

現在把矛頭指向AI還為時過早。這些糟糕的結果很可能是多因素疊加所致：摧毀注意力的智能手機、學校評估問責機制的變化，以及疫情造成的學業中斷。AI的到來恰逢認知與教育水平的低谷。

一位教師在我發起的調查中寫下了類似的看法（后文會詳述）：

"隨著社交媒體的興起和短暫的快感獎勵循環，學生的注意力廣度下降了。他們應對艱巨任務和高級思考的能力變弱了。而AI為學生在這些時刻提供了退路——與其在艱難任務中掙扎，不如直接讓AI代勞。"

我們毫無準備，而變革已經來臨。大約85%的美國高中生和大學生承認在課業中使用AI；我個人認為，剩下的15%在說謊。

AI 對學習的影響

AI允許學生繞過關鍵認知過程，從而損害學習。以下是對學習機理的一個極度簡化的解釋。

首先，來自眼睛或耳朵的信息被處理并暫存在工作記憶中，這一過程依賴你的前額葉皮層。隨后，海馬體幫助將這些信息編碼為記憶。它通過協調大腦不同區域的活動來做到這一點，形成可以在日后被重新激活的神經連接模式。

隨著你通過回憶反復調用，這張獨特的連接網絡（即記憶）會變得越來越強固。這就是為什么給朋友講解一個新概念或使用抽認卡都有效：二者都迫使你重新激活進而強化那個神經網絡。

重新激活已學概念需要腦力付出。為了讓認知工作更輕松，人類開發了各種工具來減輕部分腦力負擔，比如書寫、打字和計算器。使用這些工具被稱為"認知卸載"。

AI不屬于這類工具。與計算器甚至互聯網不同，AI給你的不是答案的其中一環，而是整個答案。在大多數學術使用場景中，如果你有AI，你就不需要動腦。你不需要重新激活那些神經網絡，因此你什么也學不到。

那位學生無法完成20頁論文的大學教授泰勒·雅格特如此解釋AI在美國學校中的問題："把掙扎的過程卸載給聊天機器人，并不會'把學生解放出來從事更高階的工作'。它剝奪了他們培養從事任何實質性認知工作所需能力的機會。"

研究者創造了一個新術語來概括這一理念：認知投降。用他們自己的話說，認知投降"意味著更深層次的批判性評估放棄，使用者交出了認知控制權，將AI的判斷視為自己的判斷……他們完全停止了審慎思考。"

科學研究支撐了這一判斷。在一項實驗中，兩組大學生完成一個研究項目，一組使用大語言模型，另一組使用傳統搜索。使用大語言模型的那組腦力付出更低，推理質量也比使用搜索引擎的同輩更弱。

在另一項研究中，學生使用ChatGPT準備數學考試。他們在練習卷上表現不錯，但一旦撤走ChatGPT，成績就大幅下滑。

斯坦福大學對800多篇關于AI在K-12教育中的學術論文進行了綜述，得出了類似結論：當學生可以使用AI工具時，成績有所提升，但一旦工具被撤除，這些提升就消失了，某些情況下甚至出現倒退。論文的結論是：AI的使用"并不必然帶來更深層次的學習"。

一線教育者的聲音

學術界對人工智能的科學研究固然重要，但它們缺乏第一人稱敘述所特有的緊迫感和情感沖擊力。這就是為什么我請教師們講述他們的故事。

近200名美國教育工作者填寫了我的調查問卷。61%在公立學校任教。大約一半教授幼兒園至12年級，一半在大學任教。

總體而言，教育工作者認為AI對學生技能的影響是巨大且以負面為主的。

受影響最嚴重的技能是寫作、批判性思維和創造力。教師們認為數學技能受AI影響較小。這可能是因為數學作業通常仍是手寫的習題集，也可能是因為大多數AI在數學方面仍然出奇地糟糕。

我還請教師描述AI正在對他們的學生產生的影響。95%的受訪者打出了文字回復，其中許多洋洋灑灑寫了好幾段。我在這里摘錄部分引言。

告別思考

頻繁使用AI已被證明與批判性思維能力下降、腦活動減弱以及"學過的"材料編碼變弱相關聯。當只需按下按鈕就能獲得答案和完整論文時，學生可以輕松選擇不動腦子。

教師們一致同意。以下回答經過編輯，以保證清晰和簡潔。

"許多學生凡事一有問題或作業就立刻轉向ChatGPT或Gemini，連課堂上的口頭討論問題也不例外。他們已經認定自己無法獨立得出正確答案，于是提前放棄了獨立思考。"
"學生幾乎從不質疑AI給出的結果。他們在最簡單的作業上就使用AI，甚至不愿嘗試自己完成。"
"AI把'學'字從學校里拿掉了。"
"AI是一個需要按年齡設限的工具。就像我們在被允許使用計算器之前必須先學會乘法表和長除法一樣，今天的學生也需要在學習過程的'未知'中苦苦求索。"
"大多數學生用它來查答案，而不是思考和寫作。他們會把批判性思考題（設計這些題目就是為了讓他們動腦，梳理證據來支撐一個觀點）喂給AI，讓大語言模型替他們思考。"

學生們自己也意識到AI在影響他們，但不知道如何停止。在一項對7000名美國高中生的調查中，近一半對"你是否感覺自己過度依賴AI學習？"這個問題表示認同。在這些學生中，超過40%的人說："我試過限制使用，但太難了，我沒做到。"

學生們開始懷疑自己為什么要費力學。

"學生們已經被訓練得讓AI替他們思考，而大多數時候AI得出的答案是完全錯誤的。學生看不到自己受教育或自己才智的價值。"
"學生們正在把學習外包給AI。他們不做課前準備（比如閱讀或觀看視頻），不買教材，AI替他們做作業、寫論文，他們還用AI生成課堂討論的回答……他們甚至不來上課。說真的，我已經不知道他們讀大學還有什么意義了。"

關于寫作

AI最常見的用途之一就是寫作。亞馬遜上發布的電子書約有一半是AI寫的，美國今年提交的訴訟中有18%是AI生成的，去年發表的科學論文中有57%包含AI生成的文本。甚至一本萬眾期待的、調查AI對真相影響的書中，也出現了AI編造的虛假引言。

AI寫作在學術界也無處不在。蓋洛普民調發現，超過一半的美國大學生每天或每周使用AI完成寫作任務，社交媒體上也有傳聞稱，學生們不相信有人能在不用AI的情況下寫出20頁論文。

在我的調查中，被教師提及最多的AI受害領域就是寫作能力。

"寫一篇文章需要持續的努力和接受錯誤的意愿，而現在我的學生在這條捷徑面前，已經看不到這個過程的價值了。"
"我的學生中只有大約四分之一定期提交用自己的語言寫成的作業……出于種種原因，我很難嚴格執行這一紅線，但最主要的原因是：如果我堅持執行我的AI與學術誠信政策，我班上超過一半的人會不及格。"
"我在紐約大學斯特恩商學院教傳播學課。所有學生都在用AI完成期末寫作作業……他們不知道自己在提交的是些什么垃圾貨色。"
"每一篇結構都一樣，每一段軼事都毫無個性，每一個結論都以'overall'開頭。我寧愿讀讀學生輸入大語言模型的提示詞，也不愿看它的回復；我學生原文中的不完美之處是可愛的、有沖擊力的，最重要的是——它們是人的痕跡。"

所有人都在寫蘋果派

AI也在影響學生的創造力。

"批判性思維、投入程度和創造力都顯著下降了。我曾在所大學教烹飪課程。我布置了一項作業，讓學生們思考食物。要他們詳細寫一段食物記憶，然后創作一道代表這段記憶的食譜。我的班上大約一半是來自印度的第一代移民學生，另一半來自菲律賓。結果班上絕大多數人寫的是蘋果派，講的都是自己走過一扇窗時奶奶在里面做蘋果派，列出來的食譜也都類似。"

這一點也有大規模研究的支持。喬治城大學神經科學家亞當·格林分析了數千篇大學申請文書，發現被判定為人類撰寫的文書所包含的新穎創意，是AI生成文書的八倍。盡管AI生成的文書包含了更多描述性和華麗辭藻，但主題更趨同質化。

現在要看清AI對學生學業成就的全面影響可能為時過早，但我們可以從教師的第一手敘述中推斷出大致輪廓。

"真正的理解力和回憶能力正在消失。"
"經常使用AI的學生在分析和識別模式方面的能力明顯減弱，尤其是在定性數據方面。"
"我在一所公立大學和一所私立大學同時教大一寫作，簡直是一場災難——無論是在批判性思維的練習上，還是在培養清晰寫作的能力上。"
"這是一場深刻的范式轉移，也是新現實的黎明。而美國學校體系完全措手不及。"

AI 政策：一盤散沙

教育工作者不具備在AI時代進行教學所需的資源，政策制定者的行動也遠不夠迅速。美國各州通過的為數不多的AI相關教育法案幾乎都沒有規范性效力。例如，伊利諾伊州規定AI機器人不得取代人類講師教授社區大學課程，而俄亥俄州、俄克拉荷馬州和馬里蘭州則要求學區——你猜怎么著——自己拿出AI政策來。

有了AI政策也不等于就能有實質進展。在我調查的教師中，60%表示自己學校有AI政策——但這其中近三分之二的人認為這些政策形同虛設。

學校難以監管AI的原因之一是檢測手段本身漏洞百出。學校在AI檢測軟件上花費了數千美元，但研究表明市面上的檢測工具根本不起作用。只有6%的教師表示使用了AI檢測器；絕大多數人說不用是因為它們沒有效果。

教師們還分享了家長在覺得自家孩子被冤枉使用AI作弊時介入的故事。

"這個學生使用了超出其理解水平的語言……學生否認使用了AI。家長咨詢了律師，一起準備了一份PPT演示文稿。學校管理層妥協了。"

這是一個可以解決的問題——但頂級AI公司不想解決它。事實上，OpenAI早在幾年前就發明了一項能99.9%準確檢測AI生成內容的技術，但決定不對外發布，因為他們擔心這會勸退一部分用戶。

并非全無是處

特朗普政府解散了美國教育部，削減了近9億美元的教育研究撥款。現在削減教育研究是最糟糕的時機，因為我們既需要更深入了解AI如何破壞學習，也需要了解它如何能夠促進學習。

研究表明，當學生使用的是定制版大語言模型——即不會替學生完成作業，而是像導師一樣提問——學習成果會得到改善。

我調查中的教師解釋了AI如何可以被用于促進學習。

"如果被負責任地使用，AI可以讓學習者走得更快更遠。這也許是普通教師能夠有效對25到30名學生的班級實行因材施教的唯一可行途徑。想象一下，不僅能照顧到需要額外支持的學生，還能真正服務那些領先全班的學生。"

但缺乏有效培訓的話，AI就只是一件威力強大的武器。

"AI對教師來說太新了，大多數人不知道怎么用它來教學，而學生只懂得用它來讓生活更輕松、用來作弊。家長一無所知，所以在幫助自己孩子方面毫無用處。"

P.S. 感謝參與我調查的195位教育工作者。感謝你們抽出時間。

本文編譯自substack，原文作者Mia Silverio

https://substack.com/home/post/p-203341900