AI 时代的学习思维转向

一、研究背景

AI 正重塑着知识的获取与生产方式。国内一项研究指出：AI 在为教育提供个性化学习方案与智能化评估工具的同时，也带来了技术门槛、数据隐私乃至教育平等等一系列挑战。AI 提供的即时反馈与海量资源，在解决传统学习困境的同时，也因其提供即时、完美答案的特性，与人类认知所需的主动探索、反复试错及意义建构过程产生根本张力。尤其在语言学习等依赖文本生成与反馈的场景中，当完美范例与现成答案唾手可得时，学习者知识内化必需的独立思考与探索过程面临被削弱乃至边缘化的风险——即“思维外包”风险。

随着AI 技术的快速迭代，这一风险愈发突出。早期大语言模型推理能力有限，用户需借助复杂提示词引导深入思考，客观上保留了认知参与。如今，以 DeepSeek-R1 为代表的模型展现出强大推理能力，用户通过简化指令即可获得高质量输出。技术进步在降低门槛的同时，强化了人类对最小阻力路径的天然倾向，使“思维外包”从技术可能固化为行为惯性。因此，本文主张 AI 时代的学习思维核心焦点需从“高效获取信息”转向“提出有价值的问题”。

二、理论框架

面对AI 提供现成答案可能削弱独立思考的风险，保障学习者核心认知素养成为关键命题。为应对此挑战，本文以英语学习为例，构建提问分层框架，其理论基础借鉴了经典教育学与认知科学的思想。

维果茨基的“最近发展区”与“脚手架”理论强调，有效辅助旨在引导学习者最终实现独立，而非包办替代。这一观点揭示了将 AI 简单视为“答案机”的局限性。本文框架中，进阶与高阶层次正是对“脚手架”理念的实践——将AI 定位为可撤除的辅助工具，提供素材与思维支持，而学习者始终承担意义建构的主体责任。

布鲁姆的认知目标分类学，涵盖从记忆到创造的六个渐进层次，为分层框架的思维深度提供了衡量标尺。其中，初级层次主要关联记忆与理解；进阶层次侧重应用、分析及初步评价；高阶层次则明确指向深度评价与创造。这种弹性的对应关系更契合认知活动的实际复杂性。

弗拉维尔提出的元认知能力，即对自身认知过程的觉察、调节与控制，是实现深度学习的核心机制。本文框架的设计，本质上是以提问策略为切入点，系统培养学习者的元认知能力。

综上，维果茨基的辅助定位理论、布鲁姆的认知深度分类以及元认知机制理论，共同构成了维护AI 环境下学习者独立思考能力的理论支柱，为本文“三个阶层”框架提供了坚实基础。

三、AI 辅助学习中的三个阶层

本文的分层模型将 AI 互动划分为三个实践层级：初级（信息索取）、进阶（建构引导）与高阶（探索思辨）。该划分聚焦于学习者提问策略的认知深度差异，本文将以英语学习为例，为学习者提供从被动接收向主动探究转型的具体操作路径。

初级层次的核心特征是学习者将 AI 定位为全知答案工具，直接向 AI索取完整的现成结果。在此模式下，学习者作为被动接收者，消解了知识内化必需的认知参与，可能限制独立思考能力发展。典型表现为要求 AI直接依据信息生成主题作文或整段翻译。

在进阶提问层次，学习者将 AI 工具用作辅助思考的“脚手架”，利用AI 获取用于后续自主建构的“原材料”，而非直接索取成品。这种互动通常是单次或少数几次的，目标相对明确，学习者可能会请求 AI：“请列出五个常用于表达因果关系的英语连接词，并各给出一个例句”；或提出“请归纳出三种学术英语中常见的论证结构，并说明其适用场景”；或“请整理与‘AI 对教育的影响’相关的三个英文关键词及其解释”。这些请求强调对结构化语言素材的获取，学习者需独立完成素材筛选、重组与意义建构。

在高阶提问层次，学习者则扮演着项目总设计师的角色，围绕复杂目标，设计并执行一套完整的、多步骤的、迭代式的提问序列。此阶段是具有，学习者既清晰认知最终目标，能够将大任务分解为子任务，并为每个环节设计高效提示词。过程大体为：学习者首先初步提问搭建整体框架；接着对AI 返回的材料进行批判性评估，追加精细提示词修正、重塑或追问不满意部分；最后将各环节生成的半成品系统性整合，形成远超单次提问的高质量成果。此阶段的核心能力表现为：战略性地规划人机协作流程，清醒界定AI 的能力阈值，并通过元认知持续优化交互策略。这已超越简单的人机协同，演进为人类智慧对AI 的精准驾驭。

三个层次呈现互动能力的成长轨迹：从依赖现成答案，到主动整合素材，最终发展为驾驭AI 辅助深度思考。对学习者而言，该框架提供了清晰的自我定位参照——初级使用者能意识到被动接收的局限，进阶者可以实践自主建构的过程，高阶实践者则能提升人机协同的策略水平，逐步将抽象的AI 应用能力转化为可培养的自身元认知能力。

四、结语

本文探讨了人工智能时代下“思维外包”风险对学习者独立思考能力构成的挑战，并以英语学习为具体分析场景，构建了一个基于认知深度的提问分层框架。该框架包含初级、进阶与高阶三个互动层次，旨在通过引导学习者在人机交互中进行有意识的元认知实践，例如反思自身提问策略、规划任务流程，促进其从被动信息接收者向主动思维探究者的角色转变。研究表明，当外部智能工具的能力日益强大时，明确界定并强化人类在认知活动中不可替代的核心角色——包括问题设计、批判性评估与意义整合—变得尤为关键。本研究提出的分层框架，尝试为理解人机协同环境下如何维护与系统性培养独立思考能力提供一种结构化的理论路径。这一路径与当前教育智能化转型中“人机协同”的趋势深度契合。

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本文系2024 年国家级大学生创新项目“AI 技术助力下儿童英文绘本的创新应用研究—— 以《颜色里的中国画·红》为例” 的研究成果(S202412303031)。