【摘要】数字教育背景下，生成式人工智能全面融入高校学业、科研与数理分析场景，虽能简化学习任务、加快作业产出，却易造成学生过度依赖 AI，持续削弱独立论证、原创推演等高阶素养，催生“短期效率提升、长期能力退化”的效率陷阱。当前针对该问题的治理实践多局限于高校单一主体，缺乏对“个体—技术—环境”系统中深层矛盾的统筹协调。本文结合国内高校数字化育人现实，解析该陷阱的生成逻辑，搭建政府、企业、高校、师生四方协同治理框架，以期化解效率悖论，构建可持续人机协同育人体系。
【关键词】数字教育；AI 依赖；“效率陷阱”；协同治理
引言
《“十五五”数字经济发展规划》深化教育数字化顶层设计，标志着高等教育加速迈向“数字教育 2.0”时代。生成式人工智能功能覆盖广泛，全面融入大学生各类学习场景，在为学生学业减负的同时，也催生了教育异化问题：大量学生过度依赖AI 规避独立思考，忽视思维训练，形成“短期效率提升、长期能力退化”的效率陷阱，与高校育人目标冲突。该陷阱的形成是数字技术迭代与高校育人模式转型速度不匹配，技术逻辑与教育逻辑存在结构性矛盾的结果。本文界定的“效率陷阱”，指学生为追求短期学业效率，过度依赖 AI 完成学习任务，导致自主思辨、原创创作等高阶认知能力长期退化的教育异化现象，核心是揭示“短期效率提升”与“长期能力退化”的悖论关系。
一、大学生 AI 依赖“效率陷阱”的现实表征
大学生群体逐步形成趋同的 AI 使用习惯，效率陷阱作为群体性教育异化问题，主要体现在学习行为、价值认知、群体差异、长期学习结果四个维度。
（一）学习行为呈现功利化替代特征
数字教育时代，“指令输入—结果输出”的算法交互模式重塑了学生学习行为，学生核心诉求转向快速完成标准化学业任务，AI 工具使用呈现明显的任务应付特征，深度自主探究行为被持续弱化。低思维层级任务是学生运用 AI 工具的主要场景，学生主动依托 AI 开展高阶学习活动深度思考的意愿相对薄弱。多数学生处理学业时会直接完整提交 AI 生成内容，仅以交付任务为目标，跳过知识内化的核心环节；少数学生调整 AI 生成内容也仅局限于词句、参数替换,不会重构整体逻辑框架，AI 工具异化为作业生成载体，学习过程呈现去过程化特征，知识内化环节被认知外包替代，自主探究学习空间被不断挤压。
（二）学生价值认知普遍存在短视片面偏差
当前在校学生对 AI 的认知普遍呈现单向性特征，仅能直观感知 AI 在各类学习环节节约时间的便捷性，难以对长期放弃独立思考引发的能力退化做出前瞻性预判。即便不少学生已感知到自身文字表达、逻辑分析等能力退化，面对繁重学业仍会高频依赖 AI，难以建立“自主思考为主、AI 工具为辅”的理性认知。总体而言，学生对 AI 功能的认知存在明显局限性：多数仅关注 AI 的完整成果生成功能，忽视其在文献检索、思路发散等方面的正向辅助价值，无法主动借助工具拓展思考维度，这种单一化效率认知持续催生工具依赖行为。
（三）AI 依赖存在清晰的群体分化规律
不同学科、学段及学习经历的学生对 AI 的依赖程度存在异质性，陷入效率陷阱的风险也有较大差异：人文社科类专业学生文字输出任务占比高，更易对生成式AI 形成重度依赖；理工科与艺术类专业文字作业占比低，通常仅将 AI 作为辅助工具。从学段维度看，低年级学生尚未构建成熟写作框架与分析逻辑，更易产生畏难心理，倾向直接套用 AI 成品；高年级学生经长期训练实践，具备自主论述能力，仅将 AI 作为辅助。此外，具备科研实践经历的学生自主探究能力更强，对生成式AI 的依赖程度显著低于缺乏科研实践、写作训练不足的学生。
（四）能力退化具有隐蔽性与不可逆性
过度依赖 AI 带来的能力退化并不局限于文本写作，在多元学习场景中普遍存在，且具有较强隐蔽性。AI 生成内容流畅完备，容易使学生产生知识已经掌握的认知错觉，掩盖思维逻辑漏洞与知识盲区，致使效率陷阱在萌芽阶段不易被发现。更为严峻的是，技术依赖诱发的思维惰性一旦形成路径依赖，通常不可逆。不同于浅层知识点遗忘，深度思考、复杂问题拆解、独立创作等高阶能力衰减，属于认知层面的结构性损伤。脱离 AI 工具辅助后，学生往往难以独立处理复杂学业任务这种认知过程持续外包带来的主体性迷失，正是效率陷阱的核心危害：以短期课业交付效率提升为代价，透支学生长期发展潜能与独立思考的能力根基。
二、大学生AI依赖“效率陷阱”的多维生成逻辑
大学生AI依赖催收的效率悖论，是个体认知，AI技学术特征、高校育人环境多重因素交织形成的教育异化现象，总体而言，大学生 AI 依赖“效率陷阱”的多维生成逻辑如图所示。
（一）个体认知行为：功利化学习是内在根源
大学生的自我认知与行为特征是催生 AI 依赖、陷入效率陷阱的核心内在动因。其一，大学生学习目标偏向短期功利化。多数学生以完成作业、通过考核为目标，在学业压力下将 AI 作为规避独立思考的捷径，追求快速交付，舍弃知识内化必需的深度思维环节。其二，大学生存在明显认知偏差。仅能直观感知 AI 缩减学业时长的显性优势，难以预判长期依赖会造成文字创作、逻辑思辨能力持续衰退，无法理性权衡短期便利与长期能力发展的关系。其三，大学生学习自主性偏弱。部分学生专业基础薄弱，面对复杂学业易产生畏难情绪，更倾向依托 AI 完成任务；缺少实践积累的学生尚未形成规范研究思维，既无法甄别 AI内容的逻辑缺陷，也不能独立重构研究成果，多重因素叠加加剧了 AI 依赖行为。
（二）AI 固有技术特征：外部助推条件
生成式 AI 底层设计的固有属性会放大学习者的依赖行为，是构成效率陷阱的核心技术诱因。其一，该类工具使用门槛低，面向大众全面开放，可在多平台随时随地免费访问；输入简单指令即可获取各类标准化成果，降低了学业完成成本，客观上放大了大学生应付式学习的动机。其二，AI 采用一键生成的运行逻辑，输出内容模板化、标准化特征显著，可满足高校多数常规学业要求，快速产出成果，契合学习者追求快速交付的诉求。其三，AI 的算法逻辑倾向于迎合用户即时满足心理，功能重心聚焦完整任务交付，较少引导学习者开展渐进式思考，难以推动自主逻辑推演，催生跳过核心思考环节的浅层学习模式，消解学生自主钻研的内生动力。
（三）高校数字教育环境：结构性外部诱因
高校现有教学、评价与素养培育体系存在结构性短板，为效率导向偏差下的 AI 依赖提供了外部条件：第一，评价模式固化。高校课程考核普遍重结果、轻过程，以最终成果为核心评判依据，对过程性内容关注不足；同质化任务与单一化评价导向叠加，催生学生快速完成任务的诉求，倒逼学生借助生成式 AI 完成学业减负。第二，数字素养培育缺位。多数高校未系统性构建 AI 规范使用、学术诚信相关教学内容体系，导致学生对 AI 合理使用边界、潜在认知损耗缺乏认知，难以建立自主思考优先的人机协同观念，形成效率导向偏差，加剧对 AI 的依赖。第三，学术诚信监管滞后。针对 AI 生成内容的甄别技术与约束机制尚不健全，常态化筛查仅集中于毕业论文阶段，日常学业缺乏有效管控，难以对学生投机性照搬 AI 内容形成前置约束，为 AI 依赖保留了生长空间。
三、大学生 AI 依赖“效率陷阱”的协同治理路径
本文依托多元协同治理理论，围绕政府、企业、高校、师生四方主体分层设计配套治理举措，从多维度同步消解大学生 AI 依赖“效率陷阱”的滋生条件。
（一）政府层面：完善顶层设计，划定规范边界
教育主管部门需搭建适配高校场景的生成式 AI 统一管理框架，划定人机协同学习的合理边界。一方面，出台覆盖全场景的标准化 AI 使用规范，配套分层分类的学术诚信与数字伦理管理细则，明确三类 AI 使用行为的判定标准，为高校提供统一执行依据，引导教育数字化转型有序推进；另一方面，建立教育类 AI 产品校园准入审核机制，明确三项产品准入硬性指标，优先遴选适配育人核心目标的AI 工具，防范结果导向型产品大规模涌入校园。同时依据学段差异编制人机协同学习指南，制定差异化使用规范，以顶层制度平衡技术赋能与独立思考能力培育目标。
（二）企业层面：优化技术供给，弱化替代效应
人工智能企业作为技术供给主体，需围绕高校人才培养目标重构产品开发逻辑，从源头降低 AI 对自主思考的替代诱导。面向高校推出轻量化校园专属版本，弱化一键生成完整成果功能，推动产品由“结果交付导向”转向“思维培育导向”，增设思路拆解、逻辑纠错、文献溯源、观点拓展等启发性模块；结合学科特征优化模型功能，兼顾辅助效率与思辨能力培育。同时在工具界面嵌入 AI 依赖风险提示，留存生成内容溯源数据，为高校甄别 AI 代写提供技术支撑，推动产品功能契合人才培养要求。
（三）高校层面：重构育人体系，消解功利化育人动机
高校作为数字化育人的核心载体，应对课程、考核、素养培育、作业管理开展全链条优化：第一，重构学业内容与考核评价体系，缩减标准化重复任务，增设调研、建模、原创探究等高阶任务，落实过程性多元评价，将草稿、推导过程、课堂表现纳入考核，扭转唯最终成果的评价导向。
第二，搭建分层数字素养培育体系，开设 AI 与数字伦理通识课程，针对学业薄弱学生开展专项能力辅导，补齐学习能力短板。第三，完善作业管控流程，依托 AI 内容筛查系统，对照搬 AI 内容的学生做好前置预警与伦理教育，在教学环节压缩工具替代思考的空间。
（四）师生层面：协同重塑认知，巩固主体地位
师生作为一线实践主体，可从教学引导、自我规范双向发力防范 AI 深度依赖。教师应当提升数字胜任力，优化考核设计，多设置凸显独立思考的探究性任务，减少可由 AI 直接输出答案的习题，同步明确 AI 使用规范，引导学生仅将工具用于资料搜集与思路梳理，杜绝直接照搬生成成果。学生需培育批判性数字素养，主动构建对AI 工具的理性认知，主动参与科研实践活动，锤炼独立思考与原创产出能力；面对学业任务优先自主构思推导，合理使用工具，摒弃功利化学习取向，坚守自主思考的学习主体性。
参考文献
[1] 刘德寰，程馨仪 . 工具依赖的认知风险——ChatGPT 工具性与创造性迷思 [J]. 青年记者，2024，（3）：17-22.
[2] 张韬略，陈沪楠 . 何以透明，以何透明：高等教育的 AIGC 剽窃与技术之治 [J]. 中国远程教育，2025，45（1）：113-130.
[3] 杜晶晶，李娜，郝喜玲 . 从“黑箱困境”到“人机协同”：可解释性 AI 对科研创造力的影响研究 [J]. 贵州师范学院学报，2026，42（6）：49-59.
沪公网安备（备案办理中）号
