人工智慧時代的批判性思考：基於問卷調查與機器學習洞察的研究
arXiv - Computers and SocietyM Murshidul Bari, Akif Islam, Mohd Ruhul Ameen, Abu Saleh Musa Miah, Jungpil Shin
研究發現 AI 對批判性思考的影響取決於使用方式，過度依賴與耐心降低與推理能力下降有關。
AI 幫你先抓重點
AI 重點 1
AI 的影響並非單向的負面或正面，關鍵在於「使用模式」而非工具本身。
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這改變了我們對 AI 威脅論的認知。教育者不應僅僅擔心 AI 會削弱思考，而應將重點轉向如何引導學生從「替代思考」轉向「支持思考」的行為模式。
AI 重點 2
認知卸載（Cognitive Offloading）可能導致「生產性掙扎」的缺失。
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在學習科學中，掙扎是深度學習的必要過程。若教學設計未能預防學生過度依賴 AI 來規避困難，將會直接削弱其自主學習與解決問題的核心能力。
核心研究發現
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參與者將 AI 視為提升效率與學習支持的工具，但同時也反映出對於持續性思考努力的耐心有所下降。
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研究顯示，比起背景特徵，降低的耐心與強烈的依賴傾向與較低的邏輯推理表現有更強的關聯性。
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透過分群分析發現使用者並非單一族群，而是呈現過度依賴型、混合策略型與平衡支持尋求型三種行為特徵。
對教育工作者的啟發
教育者應從「結果導向」轉向「過程導向」的評量。在課程設計中，應刻意保留需要「生產性掙扎」的環節，並教導學生如何將 AI 作為反思與驗證的工具，而非直接獲取答案的捷徑。建議開發引導式指令（Prompting）教學，訓練學生進行批判性檢驗，並在教學設計中加入對「認知努力」的評估，以防止學生陷入過度依賴的行為模式。
原始文獻資訊
- 英文標題：
- Critical Thinking in the Age of Artificial Intelligence: A Survey-Based Study with Machine Learning Insights
- 作者：
- M Murshidul Bari, Akif Islam, Mohd Ruhul Ameen, Abu Saleh Musa Miah, Jungpil Shin
- 來源：
- arXiv - Computers and Society
- AI 摘要模型：
- /models/gemma-4-26B-A4B-it
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