- 92%的学生现在以某种形式使用人工智能,而在2024年这一比例为66%。
- 与女性学生相比，男性学生对与人工智能相关的风险关注较少。
- 高等教育政策研究所（HEPI）报告称，学生在中学教育阶段就开始使用人工智能。
高等教育政策研究所（HEPI）2025年的一项调查发现，使用 AI 的学生人数从2024年的66%急剧上升到今年的92%。人工智能在教育中使用的快速增加促使大学重新评估其教学和学习策略。
本科生也以各种方式采用了人工智能工具，例如生成文本、增强写作、总结文本、解释复杂概念等等。
随着教育中 AI 使用的增加，HEPI 建议大学提高教职员工的 AI 素养，并设计平衡体系，而不是惩罚使用 AI 工具的学生。
学生中的 AI 采用情况
HEPI 进行的 2025 年调查 结果显示，在接受调查的1041名全日制本科生中，88% 的人曾在评估中使用生成式人工智能（Gen AI）工具。与去年同一调查中观察到的53%相比，这一数字有显著增长。
高等教育咨询公司 Higher Futures 的总监 Janice Kay 为 HEPI 报告撰写了前言，她表示，虽然学生学习使用 AI 总体上是“积极信号”，但这也给学术机构带来了挑战。她说：“这里几乎没有证据表明 AI 工具被滥用以作弊和操纵系统。[但是] 有很多迹象表明这将对学习者、教师和机构构成严重挑战，随着高等教育的转型，这些问题需要得到解决。”
调查显示，学习科学学科的学生比社会科学和人文学科的同龄人更有可能使用 AI。
只有29% 学习人文学科课程的学生认为 AI 生成的内容“在我的学科中会获得好成绩”。与此同时，45% 学习科学、工程或医学相关学位的学生持相反观点。
学生使用 AI 完成各种任务，包括解释复杂概念、总结文章和生成研究想法。然而，18% 的受访学生直接将 AI 生成的文本纳入他们的作业中。一些学生认为，在编辑后，将 AI 生成的文本纳入评估是可以接受的。此类学生的比例已从17%上升到25%。
学生主要使用 AI 工具来节省时间并提高工作质量，这些并非该技术的不当应用。然而，人们担心的是这些工具的可靠性。虽然很方便，但 AI 技术并不完美，经常出错。这些工具还可能向使用它们进行评估的学生提供虚假或有偏见的信息。
值得注意的是，女学生对这些问题的担忧比男学生更大。被指控学术不端行为的可能性也阻止了一些学生使用 AI。
AI 的使用存在性别差异。男学生有14% 更有可能在学校使用 AI 的经验。富裕的学生以及就读于 STEM 课程的学生也对使用 AI 工具表现出更高的热情，并更有可能利用它们进行评估。
一些学生不确定学校作业中 AI 使用的规则。“关于何时可以使用以及为什么使用，这一切仍然非常模糊，”一名学生说。“他们回避这个话题。它没有被禁止，但也不建议；如果你使用它，那就是学术不端，但讲师告诉我们他们使用它。信息非常混乱，”另一位学生补充道。
这种 AI 采用的趋势并不局限于高等教育，近一半（45%）的受访学生报告称他们在中等教育期间使用过 AI。对人工智能的依赖部分源于这种早期的技术接触，高等教育工作人员担心这种依赖正在“挤出批判性思维”。
机构规范 AI 使用的措施
面对 AI 的广泛采用，教育机构正在探索针对评估和其他学校相关任务使用人工智能工具的政策。
80% 的学生承认他们的机构已建立明确的 AI 政策，而去年这一比例为64%。
2024年，在接受调查的1,250名学生中，只有32% 承认他们的学校改变了评估方式。今年，同意评估方法发生变化的学生人数上升至59%。
尽管大多数 AI 检测工具不可靠且经常产生误报，但76% 的学生认为他们的大学能够检测评估中的 AI 使用情况。
67% 的受访学生认为，考虑到技术在日常生活中被快速采用，能够有效地使用 AI 至关重要，但只有36% 的学生从他们的机构获得了任何支持来发展 AI 相关技能。
另一方面，教职员工使用 AI 工具的技能显示出相当大的进步。42% 的学生同意教职员工具备协助 AI 的能力。2024年，只有18% 的学生认为教职员工具备任何 AI 工具技能。
2024年，HEPI 对1,250名学生进行了民意调查，发现生成式 AI 的使用已在高等教育中常态化，且学术机构迄今为止已防止了基于 AI 的学术不端行为的流行。对于今年的调查，HEPI 的政策经理 Josh Freeman 确信，学生在 AI 方面的快速普及将迫使大学改变与学生打交道的方式。
他说：“这对机构来说有紧迫的教训。必须审查每项评估，以防其可以轻易使用 AI 完成。这将需要大胆的培训举措，让教职员工了解生成式 AI 的力量和潜力。”
HEPI 报告建议机构保持对评估实践的警惕并提高其 AI 素养，特别是随着 AI 技术的不断发展以及学生对 AI 工具熟练程度的提高。
然而，报告还鼓励大学认识到学生使用 AI 是“不可避免的且通常有益的”，并使他们的政策反映这一点。报告还提到，机构应共同努力设计“有效的教学和学习策略”。
一项题为“生成式 AI 工具时代的高等教育评估实践”的 研究 也强调，教育工作者有必要重新评估现有的评估流程，因为 生成式 AI 工具已经超越了传统的评估方法。
该研究还建议高等教育机构制定更严格的 AI 使用政策，重新评估学习目标，并调整课程以与时俱进。
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Hannah Collymore
汉娜是一位作家兼编辑，在加密货币领域拥有近十年的博客写作和活动报道经验。在Cryptopolitan，汉娜负责新闻板块，报道和分析DeFi、RWA、加密货币监管、AI和前沿科技行业的最新发展。她毕业于阿卡迪亚大学，获得工商管理学位。
