新闻网讯 近日，我校材料科学与工程学院朱晓萌教师团队与华中师范大学合作完成的研究成果《超越工具使用：在个体准备阶段设计认知支架以支持生成式人工智能融合学习中的批判性思维》（Beyond tool adoption:designing cognitive scaffolds in individual preparation to support critical thinking in generative AI integrated learning）在教育学国际顶级期刊《Thinking Skills and Creativity》发表。该刊聚焦思维技能教学与创造力培养，被SSCI、Scopus、PsycINFO等国际主流数据库收录，最新影响因子5.3，JCR学科排名前5%，入选中科院新锐分区2026教育学一区TOP期刊。该成果立足课程教学实践，聚焦生成式人工智能与专业教育深度融合，体现了我校在人工智能赋能教育教学改革方面的积极探索。

随着生成式人工智能在高校教学中的加速应用，如何既发挥人工智能辅助学习的优势，又避免学生将本应自主完成的认知过程“外包”给人工智能，成为当前高校教育教学改革面临的新课题。特别是在强调复杂问题分析、工程判断和创新能力培养的高等工程教育中，如果学生倾向于直接接受AI生成的答案，可能弱化主动分析、评价反思和自主判断等高阶认知活动。如何引导学生从“使用AI获取答案”转向“借助AI深化思考”，是生成式人工智能真正赋能人才培养需要解决的重要教学问题。

针对上述问题，研究团队创新性地将“面向未来协作的准备”（Preparation for Future Collaboration,PFC）范式与“目标—标准—来源—类比”（TCSA）认知策略相融合，构建了生成式人工智能支持学习的结构化教学框架。该框架将学生个体独立准备作为人机协作的前置环节，通过认知支架管理学生的认知负荷，引导学生在与AI互动前先形成自己的分析与判断，从而避免“自动化偏差”，即学生过度依赖AI输出、放弃独立批判性思考。

研究团队依托湖北省新工科研究与实践项目《计算机在MSE中应用》，在理工智课平台上开展教学实验，将教学改革、课程实践与教育教学研究有机结合，并采用认知网络分析（ENA）方法对学生学习过程进行量化建模。研究结果显示，高绩效学生呈现出以“分析—评价—自我调节”紧密联结为特征的“三角验证循环”认知模式，而低绩效学生则更多停留在“描述性循环”模式，对AI生成信息的依赖程度明显更高。研究表明，PFC-TCSA教学设计能够显著增强学生在评价与自我调节维度上的认知联结，为设计“以人为本”的人机协作学习提供了可行路径。

该研究从真实教学场景出发，对“AI如何规范而有效地用于教学”进行了实践探索，为人工智能赋能专业课程教学、促进学生高阶思维发展提供了可借鉴的示范案例。研究成果在国际高水平期刊发表，也是学校持续深化新工科建设、推进人工智能赋能本科教育教学改革的阶段性成果。

下一步，学校将持续推动人工智能技术与教育教学深度融合，促进相关研究成果向课程建设和课堂教学实践转化，引导教师围绕人才培养目标科学设计人工智能应用场景，进一步发挥人工智能在促进学生自主学习、批判性思维和创新能力培养等方面的积极作用，以高质量教育教学研究反哺人才培养，不断促进本科教育教学内涵式提升。

文：梁爽、陶一菡；编辑：朱可馨；审核：沈杰、王梦简