《Computers and Education Open》：Navigating the challenges of Gen-AI in Chinese higher education: Balancing technological innovation with academic integrity and intellectual engagement
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生成式人工智能（Gen-AI）迅速融入中国高等教育（HE）正重塑学术实践，引发对批判性思维、学术诚信及智力工作本质的担忧。尽管Gen-AI通过简化学术任务和提升操作效率带来了显著益处，但其对批判性投入和智力自主性的影响仍存争议。本研究探索中国高校教职工和学生如
生成式人工智能（Gen-AI）迅速融入中国高等教育（HE）正重塑学术实践，引发对批判性思维、学术诚信及智力工作本质的担忧。尽管Gen-AI通过简化学术任务和提升操作效率带来了显著益处，但其对批判性投入和智力自主性的影响仍存争议。本研究探索中国高校教职工和学生如何感知并应对Gen-AI对教学、学习及思维实践的影响。研究人员借鉴布迪厄（Bourdieu）的场域（field）与惯习（habitus）概念，以及阿伦特（Arendt）将思维视为一种内在、不可转移活动的概念化论述，采用质性研究设计，对来自中国江西省的33名参与者进行半结构化访谈。主题分析识别出两大主要张力：独立、批判性与创造性思维的侵蚀，以及对学术诚信既有理解的动摇。尽管Gen-AI工具能节省时间并提供情感支持，但它们可能助长认知被动性，并削弱高等教育（HE）中至关重要的智力过程。研究结果表明，亟需进行批判性课程改革，并重新构想以智力发展为首要任务的教育实践。在日益由人工智能（AI）中介的学术环境中，保障高等教育（HE）的人文性需要重新定义智力自主性以及与技术变革的批判性互动。
**论文解读：生成式人工智能（Gen-AI）在中国高等教育中的挑战与应对——基于布迪厄和阿伦特理论的质性研究**
**1. 研究背景、问题与目的**
随着生成式人工智能（Gen-AI）技术的快速发展，尤其是大型语言模型（LLM）如ChatGPT和DeepSeek的出现，全球高等教育（HE）正经历前所未有的变革。虽然Gen-AI在简化重复性任务、提升效率方面展现出巨大潜力，但其对学术诚信、批判性思维以及智力工作本质的冲击引发了广泛担忧。现有讨论多集中于技术效率与伦理规范，较少关注Gen-AI如何影响教育参与者的实际实践与思维过程。在中国，政府已将Gen-AI纳入教育数字化转型战略，但政策部署与日常实践之间存在脱节，尤其是对学术诚信和独立思维的具体指导尚不明确。基于此，本研究旨在探讨中国高校教职工和学生如何感知并应对Gen-AI对教学、学习和思维实践的影响，重点关注两大核心问题：（1）Gen-AI如何塑造中国高等教育（HE）中的教学与学习实践？（2）Gen-AI的使用如何影响独立思维和智力自主性的追求？该研究发表于《Computers and Education Open》。
**2. 主要关键技术与方法**
本研究采用质性研究设计，核心方法为半结构化访谈。数据收集于2024年12月至2025年1月，样本来源为中国江西省，包括21名学生和12名学术人员，涵盖多所大学与学科。参与者均具有Gen-AI使用经验。研究基于布迪厄（Bourdieu）的场域（field）和惯习（habitus）概念、阿伦特（Arendt）的思维不可转移性理论，以及弗莱雷（Freire）的批判教育学视角构建理论框架。数据分析采用Braun和Clarke的反思性主题分析法，分阶段进行个案内及跨个案编码，并通过研究人员共同编码与讨论确保解释的严谨性。
**3. 研究结果**
**主题1：对独立、批判性与创造性思维的担忧**
通过访谈发现，教职工和学生普遍担忧Gen-AI工具可能助长认知惰性，削弱独立思维能力。例如，教职工Miya指出，学生使用Gen-AI获取相似答案，导致课堂讨论难以组织，影响思维训练。学生Tiantian也表示，依赖Gen-AI会使创新能力下降，思维被生成内容框定。参与者Wangbaoqiang进一步强调，过度依赖Gen-AI会降低独立分析能力。尽管Gen-AI能快速提供答案，但往往无法激发深层批判性思维，尤其对不愿主动思考的个体，反而抑制创造力。学生Zeze和Zhangzhi补充道，若不加批判地全盘接受Gen-AI内容，将陷入信息茧房，限制批判性思考。
**主题2：Gen-AI对教育及学习实践的影响**
尽管存在依赖风险，参与者普遍承认Gen-AI在提升效率方面的实用价值。教职工Miya提到，她常用Gen-AI生成试题、分析学情、撰写工作材料以减轻工作负担。学生Zeze则指出，Gen-AI能及时辅助课堂问答，节省课后收集信息的时间。此外，学生报告了Gen-AI提供的情感支持，如Zhazha将ChatGPT视为好友并投射情感，Fenfang形容其为“忠诚的朋友”，在情绪低落时提供陪伴。这种情感连接揭示了学生对教育体验中疏离感的弥补需求。同时，参与者谨慎使用Gen-AI，如学生Wanglili仅在缺乏写作思路时尝试生成框架，但仍需进一步批判分析。
**主题3：学术诚信与伦理问题**
参与者对Gen-AI的学术诚信影响表现出显著焦虑。教职工Konghua强调，Gen-AI生成内容（尤其是论文）的可使用性、使用程度与方式均涉及学术伦理，对学者诚信构成重大考验。学生Weilin表示，由于不清楚与AI合作是否构成学术不端，可能无意中复制不理解的知识。此外，学生Wangchuan指出，中国企业管理的Gen-AI工具不涉及政治敏感议题，这限制了其多元视角。在学术职业竞争日益激烈的背景下，参与者对原创性、学术行为的界定感到困惑，亟需明确指导。
**4. 总结讨论与结论**
**讨论部分总结：**
本研究通过布迪厄的场域-惯习动力学分析，揭示中国高等教育（HE）正处于传统与创新的张力之中。教职工和学生对Gen-AI既非完全抗拒也非全然接受，而是在政策模糊的背景下自行摸索伦理与有效的使用方式，这使得核心学术价值（如批判性思维、学术诚信）面临重新定义。阿伦特关于思维与理解的对立观点进一步阐释了Gen-AI的吸引力：高等教育（HE）的绩效导向文化偏爱可见成果，而Gen-AI能快速生成信息产品，规避了耗时的思维过程，但这也可能导致认知被动性，侵蚀智力投入。同时，学生寻求情感支持的现象表明，教育需重新审视“学习团结”（learning solidarity）与人际连接。结论指出，若不进行批判性课程改革，Gen-AI可能加剧学术疏离，因此需优先恢复思维过程而非产品输出，重构学术体验。
**研究结论翻译：**
中国机构已迅速接纳生成式人工智能（Gen-AI），但政策与日常学术实践之间的脱节仍然令人担忧。这些担忧在全球范围内普遍存在，给实际工作者在采纳和适应这些技术时带来挑战，尤其是在学术实践基本未变的情况下。本研究中，教职工和学生均对如何从伦理角度解读Gen-AI表示不确定，并对其对学术实践的影响（而非变革）表示担忧。担忧超出了伦理范畴，涉及认知投入，双方都强调了智力投入减少的恐惧。同时，参与者认可了减轻工作负担、节省时间及提供情感支持等益处，这也凸显了学术界内更广泛的挑战，包括时间匮乏的工作条件（Horta and Tang, 2023）以及学生的权利丧失感。这些发现呼应了关于学生疏离感（Hall, 2019）的更广泛讨论，以及重新思考学术体验的必要性。基于此，Gen-AI提供了一个重新构想课程（Costa et al., 2023）和培养超越交易性知识方法与绩效驱动评估的学习关系的机会。根据本研究结果，可以得出结论：学术界迫切需要深思熟虑地应对Gen-AI带来的变革。需要批判性地审视Gen-AI技术如何重塑学术实践，特别是围绕诚信与智力投入的规范。随着既有传统受到质疑，需考虑核心学术价值以指导Gen-AI的伦理与反思性使用。这也为课程重新设计提供了契机，不仅要纳入这些工具，还要防范其潜在弊端，确保学生积极参与意义建构的智力过程。通过优先考虑思维过程而非产品驱动输出，并重新审视知识生产的方式，学术界可以在不削弱智力工作本质的前提下整合Gen-AI。
