随着生成式人工智能技术的迅猛发展，英国高校的学习环境正在经历前所未有的变革。当前几乎九成的英国大学生在学术作业中都不同程度地借助大型语言模型（LLM）如ChatGPT、Claude等工具，使得教育界不得不重新审视人工智能对高等教育的影响和作用。学生们不再是被动的知识接受者，而是与人工智能协同的“认知共创者”，这既带来了机遇，也引发了对学术诚信的担忧。 生成式人工智能的介入，打破了传统的学习范式。学生们借助这些智能助手，可以更高效地理解复杂的学术内容，快速获取所需信息，实现从知识获取到应用的无缝连接。人工智能不仅帮助学生们理清思路，还有助于突破原本瓶颈，激发创造力，从而推动更深层次的学习体验。
这种帮助尤为体现在“理解”和“应用”两个认知层面。正如教育心理学中的布鲁姆认知领域分类，生成式人工智能极大地支持了学生在“应用”阶段的认知外包，赋予他们更主动的学习能力, 很多英国学生将生成式AI视为提升学习效率的利器。他们利用AI生成论文大纲、辅助构思、快速整理资料甚至草拟部分内容，使得学习过程更加高效便捷。特别是在当今信息爆炸的时代，AI能帮助他们筛选精准的学术资源，避免时间浪费。然而，这种便利也让教育者警觉：倘若学生过度依赖AI完成创造性和评判性思维任务，可能导致认知能力的发展受阻，长远看对个人学术素养产生负面影响。 因此，英国高校在应对生成式AI带来的冲击时，更多地强调引导学生掌握和培养“认知主体性”（epistemic agency）。
也就是说，不应简单禁止学生使用人工智能，而是要帮助他们学会如何合理有效地将AI纳入学习过程。比如，在设计课程和考核环节时，鼓励学生主动思考如何向AI提出高质量问题，借助AI进行知识分析与评判，从而实现知识的内化和创新。通过这种方式，人工智能变成助力而非替代，使学生认知能力得到成长。 关于学术诚信，最新调查显示，超过半数学生对被误判作弊表示担忧，约有一半人担心AI生成内容存在事实错误乃至“幻觉”。这些隐忧反映了学生对AI使用风险的清醒认识。令人欣慰的是，大多数学生认为所在院校已经出台了较为明确的AI使用政策，且具备发现AI违规使用的能力。
高等教育机构正在努力提升教师AI素养，从去年不足两成人工智能教学能力提升至今年超过四成，表明整体应对能力正不断增强。 不过，学生对学校识别和处理AI违规行为的信心可能有所过高。若未来学生发现学校识别能力有限，‘作弊’恐惧可能减弱，AI的使用场景和规范将随之更加开放和复杂。对此，高校不仅要加强技术监管，更需注重培养师生的AI素养和伦理理解。唯有如此，才能在守护学术诚信的同时，推动教育创新实现共赢。 从学习层面看，生成式AI对“评估”和“创造”认知层级的挑战尤为突出。
AI可以帮助加快报告撰写、提高内容质量，甚至提供反思建议，形成类似“橡皮鸭调试”（rubber ducking）式的辅助创新机制。但如果学生从未独立完成过这类任务，而是习惯依赖AI，就可能导致能力的嵌入式依赖，形成“软锁定”，抵御未来无AI辅助情境的挑战。教学设计因此亟需关注培养学生批判性思维及自我评估能力，确保他们在使用AI时能够保持创造力的自主权。 英国的生成式人工智能现状揭示了一个更为深刻的教育趋势：技术并非单纯威胁，也非万能解药，而是学习互动的媒介。正如早前教学中出现的学习管理系统（LMS）和多媒体辅助工具一样，人工智能催生了新的认知互动模式，挑战着传统教育观念。教育者应跳出“禁止或放任”的二元框架，转向“设计和引导”策略，打造支持多元认知路径的学习环境。
此外，面对AI引发的认知和伦理变革，教育界也开始重新定义“创造”的内涵。传统上，创造强调个体独立完成知识产出，但生成式AI让“创造”成为人与机器的复杂互动结果。学生与 AI 共同塑造文本、观点、结构，展现出协同创新的新形态。对此，高校需要根据交互模式，区别对待不同层次的创造行为，注重过程而非单一成果，推动培养具备数字时代适应力的人才。 环境和社会责任方面，虽然只有少部分学生因AI带来的环境影响而避免使用，但这同样值得关注。生成式AI背后庞大的计算资源和能耗问题呼吁全社会反思科技发展和可持续性之间的平衡。
高校可将生态伦理纳入AI教育内容，帮助学生抵御技术盲目乐观，践行负责任的数字公民意识。 总结来看，生成式人工智能正深刻改变英国大学生的学习态度和方法。学生们正在经历一个认知转型期，从传统查找信息到与智能系统共同构建知识。这要求高校加快教学反应速度，优化课程，提升师资AI能力，同时建立合理监管与支持体系。未来的高等教育将不再是单向知识传递，而是多元智能交织的动态互动网络。只有真正理解并拥抱这一趋势，教育才能实现从量变到质变的飞跃，为新时代培养具备创新力、批判力和社会责任感的复合型人才。
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