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悉尼科技大学（University of Technology Sydney, UTS）高级讲师兼研究员Joshua Pate博士为大家解读了学生如何运用人工智能辅助学习、使用这类工具学习时需注意的事项，以及让AI为自己高效服务的实用方法。
无论是备考还是深入钻研复杂概念，人工智能在高等教育领域的学习支持场景中应用正愈发广泛。学生们正以多种颇具价值的方式使用AI，从整合课堂笔记到充当私人导师，其用途十分多样。生成式人工智能早已不再局限于简单的问答工具，如今已成为可全天候待命的交互式学习伙伴。
Joshua Pate博士正与学院同事牵头开展教育领域的AI相关研究。他亲眼见证了AI如何改变学习格局，并就如何充分发挥这些强大工具的效用、同时规避潜在陷阱，给出了诸多重要见解。
从搜索引擎到学习伙伴
AI曾被视为一种高端搜索引擎的时代早已一去不返。研究表明，如今的学生将AI应用于各类学术任务，包括总结笔记、厘清概念以及定制符合自身需求的学习资料。从这个角度来说，AI就像一位不知疲倦、全天候在线且无需额外付费的学习伙伴。
“即便在最新一代生成式人工智能技术问世之前，学生们就已不再满足于用AI获取快速答案，而是借助它来挑战自身思维、整合自己的笔记。”Pate博士解释道。
这种从被动收集信息到主动参与学习的转变，正帮助学生以全新方式与学习内容展开互动。
例如，生成式人工智能聊天机器人能根据你的理解程度调整讲解方式。
遇到复杂概念难以理解？可以让它用更浅显的语言拆解内容。
想寻求挑战？可以要求它给出更难的问题或反驳观点，来检验自己的思维深度。
这种分层引导的学习模式，能让你按照自己的节奏和风格开展学习。
“当学生已具备某一学科的基础时，AI就能起到强化学习的作用。结合具体语境，它可以检验知识掌握程度、挑战固有假设，并帮助学生在不同场景下运用所学技能。”
生成式人工智能系统在头脑风暴和探索多元视角方面也能发挥实效。试想你正在做一个关于健康政策的项目，AI可以模拟不同利益相关者之间的讨论——从学校校长到医疗专业人士，甚至是世界卫生组织，让你深入了解不同群体面对同一复杂问题时可能采取的应对思路。
为何“巧干”不代表“少干”
但问题也随之而来。尽管AI能带来诸多可观益处，却也存在一些不容忽视的风险。
正如Pate博士所指出的：“学习新知识本就需要付出努力，倘若人们丝毫不愿投入精力，那么他们或许根本无法真正学有所获。”
过度依赖AI还可能让人产生虚假的自信。这一点如今愈发值得警惕，因为尽管 AI 聊天机器人模型的“幻觉”发生率已有所降低，但此类问题仍未彻底消除。
你可能会因为AI看似清晰的讲解，就误以为自己已经理解了某个知识点，可到了需要实际应用的关键时刻，你真的能熟练运用这些知识吗？
此外，还存在丧失批判性思维能力、或是过度依赖AI来识别信息错误的风险。单是这些风险，就会对各类评估任务产生重要影响。
生成式人工智能还存在一种“迎合倾向”，往往会倾向于认可你的观点、对你说想听的话。
“学生有可能被（不准确地）告知自己永远是对的，这种风险虽已大幅降低，但依然是一个重大隐患。”这可能会削弱学生的抗挫折能力、批判性思维能力，以及从错误中学习的能力。”
Pate博士提醒道。
即便是最先进的AI系统也并非完美无缺。一方面，如今的聊天机器人能在数学奥林匹克竞赛中斩获金牌；但另一方面，它们有时连一些小学水平的题目都难以解答。
AI可能会出错、提供带有偏见的信息，而且正如Pate博士所言，它遵循“垃圾输入，垃圾输出”的原则，如果AI的训练数据本身不准确，那么其输出的结果也必然存在谬误。
为何仍需夯实基础知识
有一点至关重要：想要充分利用AI，你必须具备扎实的基础知识。倘若不理解所学学科的核心内容，你就无法准确判断AI给出的回答是否准确、完整且具有针对性。
这一点在健康等领域尤为关键，因为误解AI的建议可能会引发严重后果。但实际上，这一原则适用于所有学科，毕竟只有具备了基础知识，你才能对AI提供的信息进行批判性思考。
夯实基础知识还有助于提升专家所说的“元认知能力”，也就是学会如何学习的能力。这类能力不仅对大脑健康有益，还能为终身学习提供支撑，帮助你适应所在领域的发展变化。
明智的方法
成功运用AI的关键，是始终让自己处于主导地位。不妨将AI视为学习伙伴或高效（但不完美）的顾问，而非自身思维的替代品。
Pate博士的亲身经历也印证了这一点：“我在工作中使用AI后，作为教师，我从未比现在更努力过，也从未学到过这么多东西。因此我认为，如果一个工具让你感觉自己学到的东西变少了，那这绝对是一个重大警示信号。”
以下是一些让 AI 为你高效服务的实用方法：
借助AI生成的练习题检验自身理解程度
遇到疑难概念时，向AI索要更浅显易懂或跳出常规思维的解释
要求AI对自己的观点提出反驳，以此挑战自身思维
借助AI探索所在领域复杂问题的多元视角
让AI找出那些缺乏论据支撑的观点，以便进一步思考和查阅资料
围绕作业或项目开展头脑风暴，激发创作灵感
整合课堂笔记和阅读材料，简化学习资料（请注意遵守悉尼科技大学学术诚信政策，并及时了解悉尼科技大学图书馆认可的AI平台）
未来展望
AI系统正变得日益复杂且个性化。新的AI系统正以前所未有的速度学习用户的个人偏好，并适应学生的学习需求。这项技术正从需要精心设计提示词，向更具直觉性的互动模式转变。如今的生成式人工智能系统，甚至能在你尚未直接提出需求时，就预判到你的所需。
Pate博士鼓励学生在伦理准则范围内负责任地尝试AI技术。
“要敢于向AI技术提出具有挑战性的问题，或许这样能让你洞悉其知识边界所在。随着AI技术愈发复杂，学生们需要去测试AI的局限性、找出其不足之处，并培养批判性评估能力。”
鉴于AI技术在功能和多模态性方面发展迅猛，理解其优势与局限性至关重要。持续适应并批判性地评估新技术，本身就需要付出诸多努力。
AI确实有潜力强化学习效果、加深理解，但这一目标的实现，离不开师生双方的积极参与，以及扎实的批判性思维能力。
正如Pate博士所言：“我们的目标是在这个全新的教育时代中高效开展教学与学习，既要夯实基础知识，又要聚焦于人类独有的能力。”
那些能从生成式人工智能系统中收获最多的学生，往往是带着好奇心、批判性思维，且愿意付出切实努力去使用它的人。而这，也正是AI有望重塑高等教育的关键所在。
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