摘要:随着人工智能技术在教育领域的快速发展，AI 辅助教学成为提升高等教育教学质量的重要手段之 。批判性思维作为大学生综合素养的核心能力，其培养过程需要思维训练、知识迁移与反思机制的有机结合。传统教学在促进学生批判性思维方面存在教师主导性强、互动深度不足、个性化指导缺失等问题。AI 技术的引入为教学模式带来新的可能性，特别是在认知分析、动态反馈、个性化学习路径规划等方面展现出积极潜力。本文基于实证研究视角，分析大学生批判性思维培养的内在需求，探讨 AI 辅助教学的应用机制、策略设计与成效评估，通过问卷调查与教学实践对比验证其教学效果，为高等教育中融合智能技术促进思维能力发展的路径提供理论支持与实践参考。

关键词:批判性思维；人工智能；辅助教学；大学教育；实证研究

引言

在知识结构快速更新与信息传播高度泛化的背景下，大学生所处的学习环境日益复杂化、多元化，传统接受式教学已难以满足其发展需求。批判性思维作为理性分析、逻辑判断与问题解决能力的集中体现，成为大学教育亟需强化的核心目标之一。然而在实际教学中，受限于教师精力与课程资源，学生缺乏系统的思维训练，导致批判性认知与表达能力提升缓慢。人工智能作为新兴教育技术工具，具备处理数据、分析行为与提供即时反馈的优势，为教学模式带来新可能。AI 系统可根据学习行为与认知特征，动态调整内容，提供个性化学习支持，为思维训练持续赋能。本文基于教育技术融合视角，结合教学实验与数据分析，实证检验AI 辅助教学策略对大学生批判性思维培养的有效性，探索智能介入下教育目标实现的新路径。

一、大学生批判性思维能力培养的现实困境与需求特征

批判性思维是一种以推理、分析、质疑与评估为核心的高级认知活动，要求学习者具备对信息的辨别能力、对论点的逻辑把握能力以及对观点的独立判断能力。在高校课堂中，尽管教学目标普遍强调“思维能力提升”，但实际执行中常陷入知识灌输与标准答案导向的局限，缺乏对学生发散性思考与多维分析能力的引导。学生普遍存在对观点不加质疑、论证结构松散、表达缺乏逻辑等问题，表现出批判性思维能力的结构性缺失。

造成这一现象的原因较为复杂：一方面，教师在教学设计中缺乏对思维能力的系统训练路径，课堂讨论时间有限，教学节奏多围绕知识目标展开；另一方面，学生在长期应试教育影响下，习惯性依赖权威论断，缺乏独立思考与质疑的勇气与习惯。此外，个体思维能力存在差异，传统集体教学难以针对性引导。基于此背景，教育技术介入的价值日益显现，特别是AI 在学习行为分析、认知模型建构与过程性评估方面的能力，为个性化思维能力发展提供了技术支持与实践空间。批判性思维的培养亟需从单一知识传授转向过程性认知训练，AI 辅助教学正可填补传统教学中反馈滞后、识别困难与策略单一的不足。

二、AI 辅助教学系统在批判性思维训练中的功能优势

人工智能在教学中的应用核心在于其对学习过程的动态感知与智能干预能力。相比传统教学手段AI 可通过自然语言处理、机器学习与知识图谱等技术手段，分析学生在文本生成、问题回答、观点辨析等环节中的认知表现，精准定位思维瓶颈并提供针对性指导。在批判性思维训练中，这种智能识别与反馈机制表现为多个层面的优势：其一，AI 系统可分析学生的逻辑结构、论据支持与推理连贯性，识别逻辑跳跃与论证缺失，进而提供修正建议；其二，通过生成性问答技术，系统可不断引导学生深挖论题、思考对立观点，推动思维层次向深度拓展；其三，借助学习者模型，AI 能动态调整训练任务难度，提升学习路径的个性化与适配性。

此外，AI 的即时反馈功能弥补了教师因时间精力所限难以开展一对一指导的缺陷，保障了教学的持续性与密度。在具体教学实践中，AI 系统不仅承担了认知训练工具的角色，也在教学评价中体现出辅助效能，通过多维数据采集形成过程性评价体系，为教师提供教学改进的依据。基于人工智能的教学策略已逐步从“技术补充”向“认知引导”转变，成为推动学生深度学习与批判性思维提升的关键引擎。

三、AI 辅助教学策略设计与实证研究路径分析

在开展AI 辅助批判性思维教学研究时，需构建科学的教学模型与评估机制。本文以某高校通识课程为平台，设计为期八周的教学实验，将学生随机分为实验组与对照组，实验组在课程中引入 AI辅助系统（包括语义分析、个性反馈、观点挑战模块），对照组使用传统课堂讲授与教师提问互动方式。教学内容涵盖论点辨析、论据评价、逻辑推理与观点反思四个维度，围绕社会议题设置任务。

实施过程中，通过学生文本分析、互动行为记录、系统反馈数据与前后测评分等方式采集认知表现。研究结果显示，实验组在逻辑清晰度、观点独立性与结构严谨性方面的综合表现优于对照组，尤其在观点生成与证据匹配方面展现出更高水准。学生普遍反馈 AI 系统的即时反馈与任务推送增强了参与意愿与思维投入，认为系统提出的问题具有挑战性，利于拓展思维。同时，教师也认为AI 的引导显著减轻了组织讨论与纠错负担，提高了教学效率与密度。

数据分析进一步显示，学生对 AI 反馈的依赖存在阶段性，初期依赖系统提示较多，中后期逐渐形成自主提问与反思能力，表明 AI 辅助教学具有引导思维过渡、促进自主建构的教育价值。这一过程验证了 AI 技术在批判性思维教学中的作用不仅是信息推送工具，更是认知成长的辅助力量。

四、教学成效与AI 策略优化的现实思考

尽管 AI 辅助教学在提升批判性思维方面取得初步实效，但其在应用过程中亦存在值得关注的问题。首先，AI 系统的设计质量直接决定教学效果，若反馈机制缺乏深度或逻辑识别精度不足，可能误导学生认知，甚至导致思维模式固化。其次，部分学生在高频反馈与任务压力下出现认知负担感，认为系统过度干预限制了思维自由与表达个性，说明AI 策略需在引导与自由之间把握度的平衡。此外，教师与AI 之间的配合机制尚不成熟，教学策略融合缺乏统一标准，导致AI 辅助仅停留在表层交互，未能充分发挥其思维训练潜力。

因此，需从技术与教学双层面优化AI 策略的实施路径。一方面，在系统设计中引入情境感知与认知曲线匹配模型，增强反馈的个性化与精准性；另一方面，在教学结构中融入 AI 使用规则的明确指导，使其既能参与教学，又不替代教师的价值引导。同时，应加强学生元认知能力的训练，帮助其理解 AI 反馈的目的与方式，建立健康的技术依赖关系，提升其对智能反馈的辨析与选择能力。在制度层面，高校应制定 AI 辅助教学的使用规范与伦理准则，保障技术介入的教育本质不偏离，以实现技术服务育人的最终目标。

五、结论

人工智能辅助教学为大学生批判性思维培养提供了新的发展路径，其在认知识别、个性引导与过程反馈等方面展现出显著优势。本文通过实证研究验证了 AI 辅助策略在提高学生逻辑分析、独立思考与论证能力等方面的正向作用，显示出其在高校思维教育中具有广泛的应用前景。然而，要实现AI 技术的教育价值最大化，还需在教学设计、技术开发与学习支持系统中不断优化，构建人机协同、思维驱动的教学新生态。未来高校应以学生认知成长为核心，推动智能教育工具与课程内容深度融合，使技术成为批判性思维培养的有效助力，实现教育质量与学习能力的双重提升。

参考文献

[1]何军,姚雯皓. 人工智能对大学生批判性思维培养的价值及策略研究[J]. 中国医学教育技术,2024,38(6):746-750. DOI:10.13566/j.cnki.cmet.cn61-1317/g4.202406009.

[2]戚佳,徐艳茹,刘继安,等. 生成式人工智能工具使用对高校学生批判性思维与自主学习能力的影响[J]. 电化教育研究,2024,45(12):67-74. DOI:10.13811/j.cnki.eer.2024.12.009.

[3]李佳.面向大学生的人工智能素养评价工具开发研究[D].北京邮电大学,2023.DOI:10.26969/d.cnki.gbydu.2023.001497.