朱逸、朱雯妍、林莉：人机协作：生成式AI对高校课堂教学效果的探微

人机协作：生成式AI对高校课堂教学效果的探微

朱 逸1,2 朱雯妍3

林 莉1

(1上海杉达学院; 2 复旦大学网络空间国际治理研究基地; 3 上海电机学院)

本研究旨在深入探讨生成式人工智能（Generative AI）在高校课堂学习中的应用效果及其内在影响机制。随着ChatGPT、Kimi、文心一言等大语言模型工具的迅速普及，生成式AI已逐步嵌入高等教育环境，成为“教师-AI-学生”三元互动关系中的重要一环。然而，当前学界对其实际教学效果的研究仍较多停留在理论推演与政策建议层面，缺乏系统的实证支持与机制挖掘。因此，本研究通过混合研究方法，聚焦于生成式AI是否以及如何影响大学生的课堂学习效果？开展相关的实证研究。

研究围绕三个核心问题展开：一是生成式AI的使用是否对高校学生的课堂学习效果产生实质性影响？二是如果存在影响，其发生路径如何，是否存在关键中介变量？三是学生在使用生成式AI过程中的体验与认知具有哪些特征？这些特征又如何促进其技术接纳与学习参与？为回答这些问题，本研究以某高校298名大三学生为研究对象，以《市场营销》课程为实验情境，采用准自然实验设计，将学生分为实验组（使用生成式AI辅助学习）与控制组（传统教学），从课程信任度、课程难易感知和课程掌握度三个维度评估学习效果。

研究方法上，本研究创新性地融合了定量与质性研究策略。首先，通过准实验设计验证AI使用的直接效应。其次，基于技术接受模型（TAM）构建结构方程模型，检验“感知易用性-感知有用性-课程参与意愿-学习效果”的中介路径。最后，采用解释现象学分析方法（IPA），对18名学生进行深度访谈，从主体经验出发揭示AI使用的内在心理与认知机制。

研究结果表明，生成式AI在高校课堂环境中具有显著的正向影响。实验数据显示，使用AI辅助的实验组在“课程难易感知”和“课程掌握度”上均显著优于控制组，说明AI能够有效降低学生的学习认知负荷，提升知识理解与记忆效果。然而，在“课程信任度”方面，两组未呈现显著差异，表明学生对于教师的信任仍占据主导地位，AI更多作为辅助工具而非替代角色。结构方程模型进一步揭示，技术接受（感知易用性与有用性）并不能直接推动学习效果提升，而是通过“课程参与意愿”这一中介变量发挥作用。也就是说，学生是否愿意在课堂中主动使用AI、参与互动，才是影响学习效果的关键。

质性分析部分提炼出三个核心主题，深刻反映了学生使用生成式AI的体验与认知机制。一是“认知负荷的缓解”，AI帮助学生分解复杂知识，降低学习压力；二是“零基启动的探索冲动”，AI帮助无背景学生快速入门，打破学科壁垒；三是“主控性与自信心的强化”，学生感到对学习过程更有掌控力，更愿意参与课堂互动。这些机制共同作用，推动了学生对AI技术的接受与实际使用。

本研究的理论意义在于拓展了技术接受模型在教育情境中的应用，明确了“课程参与意愿”的中介角色，为理解“技术-行为-效果”链提供了实证依据。同时，通过混合方法的设计，既验证了宏观效应，也挖掘了微观机制，实现了“因果推断”与“意义阐释”的结合。实践上，研究结果提示教育工作与研究者在引入AI工具时，不应仅关注技术本身，更应注重激发学生的使用意愿与参与行为。轻量级、低门槛的AI应用可能比大型系统更易推广。教师与AI的协同教学模式（如“教师+AI”）更受学生欢迎，反映出人机协作而非替代的基本趋势。

本研究的创新点主要体现在四个方面：一是在工具选择上聚焦于国内主流生成式AI（如豆包、Kimi等），弥补了以往研究以ChatGPT为主的局限；二是在研究设计上结合实验、问卷与访谈，实现了方法上的三角验证；三是明确了“课程参与意愿”的中介作用，深化了对AI影响路径的理解；四是从学生体验出发，提出“认知负荷缓解、零基启动、主控性与自信心的强化”这一心理接受机制，为后续研究提供了新的理论视角。总体而言，本研究不仅证实了生成式AI在高校课堂中的积极价值，也为其科学应用与系统集成提供了理论支撑与实践指引。生成式AI并非万能，其效用的发挥仍依赖于教学设计、学生参与与教师引导的多元协同，这一认识对未来智慧教育的发展具有重要的启示意义。

作者简介

朱逸，上海杉达学院教授，复旦大学网络空间国际治理研究基地特聘研究员。研究方向为 AI 教育、研究方法。

朱雯妍，上海电机学院本科生。研究方向为财务管理。

林莉，上海杉达学院副研究员。研究方向为教育技术、计算机辅助教育、科研管理。

通信作者

林莉，邮箱地址：linli_198288@163.com。

项目资助

国家社科基金一般项目“增权理论视角下互联网‘零工群体’劳动权益保障研究”（23BSH057）。

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