今年早些时候，清华大学教育研究人员严立翔（Lixiang Yan）在使用智能体AI搭建在线课程时发现，AI能独立完成作业、回答问题并参与讨论，导致“学生完全缺乏智力投入”。这一经历让他意识到，教授推理和独立思考能力“比以往任何时候都更为关键”。
这种担忧并非孤例。美国学院与大学协会（AAC&U）2025年对1000多名教职员工的调查显示，90%的受访者认为生成式人工智能会削弱学生的批判性思维技能。另一项涵盖8000多人的全球调查也指出，约20%的高等教育学生表示，使用AI后更难独立解决问题。
弗吉尼亚大学认知心理学家丹尼尔·威林汉姆（Daniel Willingham）指出，学习是认知加工的结果，而这一过程通常充满挑战，AI却有效消除了这种“费力”的认知环节。瑞典乌普萨拉大学的托马斯·尼格伦（Thomas Nygren）进一步警告，学生可能将提出假设、解释证据及应对不确定性等科学思维核心活动外包给大型语言模型（LLMs）。
什么是批判性思维？
批判性思维的定义在教育界和日常语境中差异巨大。威林汉姆将其形容为人类认知的“巅峰”，是一个涵盖多种高质量思考情境的综合术语。在认知科学研究中，学者们更倾向于将其拆解为记忆、推理、决策和解决问题等独立的高阶过程。
尽管存在通用策略，如权衡不同视角或假设，但批判性思维高度依赖特定领域的知识与技能。研究表明，具备某一领域批判性思维能力并不意味着能迁移至其他领域，例如神经科医生在诊断心脏病学病例时并不具备额外优势。
AI正在侵蚀这项技能吗？
对学生高阶智力技能不足的担忧由来已久。过去几十年间，批判性思维已成为全球教育体系的核心目标，被联合国教科文组织（UNESCO）列为优先事项，并纳入几乎所有经合组织（OECD）国家的学校课程。
然而，AI的普及可能正在抵消这些努力。威林汉姆悲观地表示，没有证据表明过去的批判性思维教学效果显著，而AI的介入可能毁掉现有的成就。多项 anecdotal 证据和部分研究支持这一观点：2024年的一项研究发现，中学生在允许使用类ChatGPT工具时数学解题表现更好，但在工具撤走后，其表现甚至低于从未接触过该工具的学生。
目前，关于生成式AI对学习及批判性思维影响的长期严格研究仍然匮乏，现有结果相互矛盾。严立翔评估文献后指出，AI工具既可能提供帮助，也可能产生负面影响，关键在于任务的设计方式。若AI仅提供反馈或鼓励思考而非直接给出答案，则有助于学习。但现实是，学生往往倾向于寻求快速答案，即便在被要求使用激发思维的AI工具时，仍有部分学生转而使用直接提供答案的ChatGPT。
为厘清这一影响，伦敦非营利机构教育端点基金会（EEF）于今年6月宣布，将投入高达250万英镑（340万美元）用于严格研究，调查生成式AI对学习、理解、记忆及解决问题的具体影响。
如何有效教授批判性思维？
鉴于批判性思维的领域特异性，荷兰开放大学心理学家保罗·基尔什纳（Paul Kirschner）强调，必须将其嵌入特定学科教学中。历史学中的史料核实与科学中的理论假设验证，需要不同的推理技能。
教学的另一大难点在于抽象策略的迁移。学生可能在课堂上学会区分相关性与因果关系，却在现实场景中无法识别。为此，威林汉姆建议教师确定核心推理技能，将其融入课程并提供多样化的大量练习。基尔什纳则主张建立连贯的课程体系，在不同学科和学年中逐步构建知识、技能与批判性思维。
目前，由OECD斯特凡·文森特-朗克兰（Stéphan Vincent-Lancrin）领导的项目正联合约800名中小学教师，开发并测试批判性思维教学材料。由于缺乏严格的实证证据且标准化测量困难，OECD正与伦敦教育公司Macat合作，致力于开发针对中学生和本科生的批判性思维标准化评估工具。