使用AI的学生，学业成绩普遍更差

事件核心：发生了什么

The Verge报道，OECD旗下国际学生评估项目（PISA）发布了基于2025年数据的最新研究报告，覆盖91个国家超过76万名15岁学生，测试科目涵盖科学、数学和阅读。这是PISA首次在大模型广泛应用后进行大规模评估。

在调整家庭社会经济背景后，数据显示从不使用AI的学生在科学科目上的表现普遍优于使用AI的学生。其中，用AI总结阅读材料或起草写作作业的学生成绩下滑最为明显；而将AI用于前期资料搜集或泛化“辅助学习”的学生，成绩下降幅度较小。使用频次同样影响结果：每周或每月偶尔使用AI的学生表现优于每天重度依赖或一年仅用一两次的学生。

唯一表现亮眼的群体是那些接受过评估AI输出质量训练、并每周规律使用AI辅助学习的学生——他们的成绩超过了不使用AI的学生。OECD教育技能总监Andreas Schleicher将学习比作健身：“看体育比赛不会让你变得强壮，真正的进步来自认知上的艰苦努力；AI若打断了这种努力，就会削弱学生的发展。”此外，报告还发现AI使用率与好奇心正相关，且家庭条件优越、硬件和网络资源更好的学生使用AI的比例更高。地域差异也很大：越南超95%的学生使用过AI工具，日本仅为60%。

为什么重要

这是全球范围内首份基于标准化考试的大样本实证研究，直接挑战了“AI工具普及必然带来学习效率提升”的乐观假设。它传递出两个核心信号：其一，依赖大模型直接生成内容，会削弱用户在信息处理与认知加工过程中的关键练习，类似效果可能在办公自动化、编程辅助等成人场景中同样存在；其二，AI应用的绩效不仅取决于模型推理能力，更取决于用户是否接受过“如何判断模型输出可靠性”的训练。对于教育科技公司和面向课堂场景的大模型应用开发者，这意味着需要从单纯提供“答案生成”转向提供“过程辅助+结果校验”的组合工具。

对用户/开发者/创作者的影响

对学生与职场用户：将AI当成“抄作业”式的内容生成器，长期看收益有限；将AI当作提供候选答案、自己再验证和批判的工具，更容易形成正向学习与工作循环，建立校验AI输出的习惯比选择哪个模型更关键。

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对教育科技开发者：产品设计应内置明确的“质疑引导”机制，例如附带答案推导步骤、提示用户检查事实引用，而不是只做一键生成包装成解题器。API层可增加可解释性接口，降低用户判断模型输出可靠性的成本。

对内容平台与创作者：报告中“概括阅读材料导致成绩下降”的结论提醒从业者，“AI摘要”类产品适合快速筛选，但若用其替代完整的内容消费，容易让用户失去深度信息处理能力，这可能影响知识类内容平台的长期留存策略。

值得关注的后续

1. 多个国家已陆续将AI素养纳入中小学课程，后续PISA评估能否追踪到“接受批判性校验训练的学生”比例上升，将成为检验政策是否见效的指标。

2. 免费ChatGPT、Claude等消费级AI工具是否会根据此类报告，增加面向青少年或轻量学习场景的特定交互模式，值得各家大模型厂商观察。

3. 报告中AI使用率与家庭经济背景的相关性说明硬件与网络接入仍是主要门槛，公立教育体系与边缘计算、离线推理方案的结合是否因此提速，是一个值得关注的落地方向。

来源：The Verge