谈人工智能生成内容在教学的正面价值｜岭航未来

更新时间：18:00 2026-03-27 HKT
发布时间：18:00 2026-03-27 HKT

人工智能生成内容（Artificial Intelligence Generated Content，AIGC）在内容生产领域快速发展，正在重塑知识获取与认知建构的途径。为提高学生的学习效率与质素，岭南大学（岭大）教学团队已将AIGC技术应用于日常教学，但AIGC在教学中的正面价值仍有待考证。笔者早前就此开展实践研究，透过收集岭大学生的真实反馈，揭示了AIGC的价值与潜在挑战。结果发现，学生对使用新技术的整体反馈倾向正面。然而，在讯息可靠性、创新性及对自主思考能力等方面仍存在局限性和争议。

提升学习工作效能

研究首先邀请149名岭大商学院学生进行书面访谈，系统性收集他们对AIGC教学应用的反馈。通过分析发现，受访者普遍认可AIGC在教学应用中的积极作用。其中最受关注的是AIGC显著提升了学生的学习工作效能。其次，AIGC在讯息处理方面展现出强大功能，能够缩短讯息搜索时间、通过快速总结减少阅读时间，并迅速地以结果导向生成答案。

在创意激发环节，AIGC可辅助学生提高思考力，产生具有启发性的新观点。在知识理解层面，AIGC能够以多元案例与通俗化表达阐释理论概念，有助学生深化认知。更有部分受访学生指出，AIGC在文本润饰、可行性分析、学业问题拆解，以及互动型概念自查等方面亦具有实用价值。

局限性和讯息安全

然而，受访者也分享了AIGC在教学应用中曝露出的诸多局限性。其中讯息可靠性的问题最为突出，表现为其生成内容存在不准确、虚假、滞后或不相关等情况，大大增加了学生在验证讯息真实性的时间成本。其次，AIGC输出内容普遍存在泛化倾向，即生成的文本往往缺乏针对特定场景，导致数据缺乏创新性与深度。学生普遍担忧长期依赖AIGC可能引致自主思考能力下降，同时抑制想像力、创造力及批判思维的发展。

此外，部分学生反映AIGC存在语义解释偏差问题，难以精准理解复杂问题，常导致回答偏离主题，且需用户提供大量背景讯息辅助理解。最后，部分学生对讯息安全和隐私方面表示担忧，主要源于对个人数据有被滥用或泄露的风险。

为深入探究学生对于AIGC的使用情况，我们又另外邀请71名岭大学生，对他们在日常学习任务中使用AIGC的情况进行问卷调查。结果显示，AIGC在学业应用中的使用频率较高，85.3%的学生在小组作业中使用AIGC，76.8%用于个人作业，而准备考试时的使用率仅为58.2%。满意度方面，学生对小组作业使用AIGC的评价最高，其次是个人作业，准备考试的满意度最低。从学历差异来看，研究生在小组作业和个人作业中使用AIGC的频率明显高于本科生，但双方在满意度及整体影响评价上无显著区别。

研究进一步探究AIGC对不同学业任务的帮助程度。将使用场景分为发散型与聚合型任务，「发散型任务」是鼓励学生生成多种创意解决方案的任务，特点是能够为没有固定答案的问题生成独特的解决方案，例如「如何增加产品生命周期」。而「聚合型任务」则要求学生整合讯息并选出最佳策略。结果表明，学生认为AIGC在两类任务中均能提供正面帮助，且两类任务无显著差异。值得注意的是，研究生认为AIGC在「聚合型任务」中的帮助明显优于本科生，而在「发散型任务」中的评价则无显著差异。