一项混合方法研究：评估中国高校学生对人工智能生成内容用于可持续个性化学习的接受度

为何这波新型学习工具很重要

人工智能不再仅仅用于批改测验或推荐视频。新一类工具如今可以即时生成练习题、解释甚至学习计划。本研究考察了中国大学生对将此类人工智能生成内容用于个性化学习的态度，以及这些工具是否真正与更宏大的目标相连，如为所有人提供公平获得的优质教育。

为学习服务的智能助手，而非花哨的小玩意

论文聚焦于人工智能生成内容（AIGC），这种技术利用大规模语言模型实时创建新的学习材料。这类系统不仅仅把学生指向现有资源，而是可以根据学习者的水平、节奏和兴趣定制示例、阅读材料或反馈。作者将这一潜力与联合国提出的包容性、均衡且高质量教育目标联系起来。理论上，这类工具能够为不同背景、语言和地域的学生提供灵活、按需的帮助，是单个教师难以独自提供的。

兼顾数据与叙述的观察

为了解学生对AIGC的实际反应，研究者采用了混合方法设计。首先，他们对928名中国高校学生进行了问卷调查，了解他们的看法和使用意向。模型借鉴了一个广为人知的技术采纳框架，关注四个驱动因素：工具是否能提升效果、使用的易用性、重要他人的看法，以及是否具备足够的支持与资源。随后，为了超越问卷的表面，团队对18名学生进行了深入访谈。这些对话探讨了人工智能工具如何融入日常学习、在哪些方面提供帮助以及在哪些方面带来新的问题或担忧。

促使学生接受AI学习伙伴的因素

问卷结果显示，该模型可以解释学生继续使用AIGC意向的大部分差异。最强的驱动因素是绩效：当学生认为AI能提高效率、成绩或产出时，更倾向于使用。良好的支持条件，如稳定的网络、设备和指导，也很关键，此外同龄人和教师的影响亦不可忽视。当朋友或教师鼓励审慎使用AI时，学生更愿意依赖它。重要的是，那些更倾向于使用AIGC的学生，也倾向于更积极地评价其对教育包容性、公平性和质量的影响，暗示日常采纳与系统可持续性感知之间存在关联。

有益表象下的隐含紧张

访谈为这些发现补充了细微之处。许多学生称赞AIGC是节省时间、解释复杂概念并使繁重工作更易处理的强大帮手。但与此同时，他们也描述了若干悖论。有些人认为AI对资源较少地区的学生是一种很好的均衡器，而另一些人则遇到了带有偏见或文化浅薄的答案，这些答案反而强化了全球不平衡。学生看重AI带来的自由和支持，但也担心会产生依赖性并削弱自身的批判性思维。他们还指出培训不足、高级功能被付费墙阻隔以及不明确的数据隐私规则，这些因素可能将简单的可用性转变为不平等的可及性。

对未来课堂的意义

作者总结认为，AIGC可以支持更具包容性且更有效的高等教育，但前提是其使用需受到审慎引导。学生的信任依赖于明确的收益、公平的可及性以及对偏见和隐私等问题的关注。研究主张我们应超越将技术接受视为简单的“接受或不接受”问题，而应把它视为包含伦理、政策和教师角色在内的更广泛学习环境的一部分。对普通读者而言，核心讯息是：AI学习助手既非纯粹的速成捷径，也非万能良方。若在机构和教育者的支持下加以批判性使用，它们可以帮助更多学生以适合自己的方式学习，同时维护教育的人文侧面。

引用: Xiong, Z., Huang, Q. A mixed-methods study evaluating student acceptance of artificial intelligence-generated content for sustainable personalized learning in Chinese higher education. Sci Rep 16, 15020 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-46043-6

关键词: 教育中的人工智能, 个性化学习, 中国高校, 学生接受度, 教育公平