省级大创项目纪实：AI赋能教育，探索大学生自主学习新范式

　　近日，南京晓庄学院省级大学生创新创业训练计划项目研究取得阶段性进展。该项目由文学院与信息工程学院跨学科团队协作推进，以“AI+教育”场景下大学生辅助作业行为为切入点，通过实证研究探索自主学习模式重构路径，目前已完成核心调研与初步分析工作。
　　
　　项目团队采用混合研究方法开展系统调研，为研究结论提供了扎实的数据支撑。团队通过问卷星平台多渠道发放问卷，面向不同学科、年级大学生广泛收集信息，最终回收有效样本262份；同时针对性选取14名典型学生进行深度访谈，进一步挖掘行为背后的深层逻辑。调研覆盖公共基础课、专业必修课等多类学习场景，数据显示79.01%的学生常用AI工具为豆包，69.85%倾向于在公共基础课中使用AI辅助学习。研究过程中，文学院成员提供教育理论支撑，信息工程学院成员负责技术维度解读，共同构建“使用行为-学科特征-能力变化”关联模型，确保研究兼具科学性与实用性。
　　
　　通过问卷数据与访谈内容交叉分析发现，学生对AI的使用策略呈现显著分化，且与学科特性密切相关。超八成学生未全盘依赖AI输出，而是保持自主判断与整合能力：46.56%的学生选择“修改后提交”AI生成内容，会结合专业案例优化逻辑框架；43.51%的学生将其作为思路参考，如借助AI拆解数学难题解题步骤后自主完成作答。这种策略差异在学科间表现尤为明显：理工科学生多利用AI检验计算结果、拓展解题方法，而文科学生在情感表达、创意写作类作业中则保持审慎，避免思维被AI局限，这一现象在深度访谈中得到多名不同专业学生的印证。
　　
　　结合调研数据与个案反馈可见，外部环境中的教师态度与校园规范，也是影响学生AI使用行为的关键因素。部分课程教师明确鼓励学生结合AI完成专项作业，甚至在期末项目中引导学生融合AI工具与个人思维；反之，态度保守的教师则让学生减少甚至避免使用。学生层面的困惑同样突出：56.87%的受访学生因缺乏明确规范，担心使用AI被认定为“作弊”，60.31%的学生迫切期待学校出台“禁止直接搜索答案”等清晰规则，并设计需“人机协同”完成的作业任务，以明确使用边界。
　　
　　通过对“AI使用痛点”相关调研数据的梳理，以及典型访谈案例的分析发现，面对AI工具的固有局限性，学生主动探索出多元应对策略，同时提出明确的优化期待。在应对方面，不少学生养成验证习惯，会通过查阅书籍核实AI观点准确性，部分学生还将AI错误答案作为反向思考素材；为提升使用效率，学生们还学会“精细化提问”，如要求AI用“大白话解释逻辑”助力复杂概念理解。在期待层面，63.74%的学生希望AI提供“步骤引导”而非直接给答案，60.69%期待新增“溯源验证”功能以提供文献依据，74.05%渴望获得“思维过程可视化反馈”。而当前AI辅助作业仍存在明显短板：内容同质化、情感表达缺失、专业术语理解偏差等问题突出，57.63%的学生曾遭遇“指令输入词不达意”的操作困境。
　　
　　截至目前，项目团队已形成量化数据报告、质性数据库及《AI辅助作业行为分析及优化建议初稿》等阶段性成果。针对现存的数据采集深度不足、分学科适配性待优化等问题，团队后续将开展6个月纵向追踪调研，扩大样本至更多高校；同时制定大学生AI使用规范，开展教师赋能培训，开发“AI+自主学习”工具模型，最终构建“AI-学生共生”的自主学习新模式，为高校教育数字化转型提供实践参考。