Hierarchical differences in generative AI impacts and tiered educational support needs among health professions students: A descriptive qualitative study
这项描述性定性研究表明，生成式人工智能对中国护理专业和医学专业学生的影响在不同学年阶段存在差异，因此有必要建立一个从基础使用指导向高级批判性反思过渡的分层教育支持框架，以促进其适当的能力培养。
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想象一下，学习的世界就像一座巨大且繁忙的图书馆，书本在不断地自我重写。几个世纪以来，学生们必须爬上梯子去寻找事实，并将其背诵下来，从零开始构建自己的理解。但现在，一位新型的图书管理员来到了这里：生成式人工智能（GAI）。请不要把 GAI 仅仅看作是一个解决一切问题的魔杖，而要把它看作一个超快速、知识渊勃的助手，它可以在一秒钟内总结千本书籍，起草一篇论文，或者用通俗易懂的语言解释一个复杂的概念。然而，就像任何强大的工具一样，它也有一个陷阱。如果你让这个助手替你完成所有的思考，你自己的大脑可能会变得懒惰，就像一块因为从不使用而停止工作的肌肉。这就是科学家们目前正在提出的重大问题：这位新助手是帮助我们更好地学习，还是让我们忘记了如何独立思考？为了回答这个问题，研究人员观察了处于不同教育阶段的学生——从初出茅庐的初学者到经验丰富的专家——是如何使用这一工具以及他们需要什么来保持敏锐。
这项研究深入探讨了来自中国西部一所医科大学的 44 名学生的思想，以了解他们是如何使用这些 AI 工具的。研究人员采访了 16 名本科生、16 名硕士生和 12 名博士生。他们想找出“AI 体验”是否会随着你在专业领域内的年龄增长和智慧提升而发生变化。结果显示，学生们将 AI 视作一把梯子，每一级横档都代表着不同的技能水平和需求。
对于本科生（初学者）来说，AI 就像是一个用于完成作业的高速家教。他们主要利用它来完成作业、查找不理解的词汇或制作 PowerPoint 幻灯片。他们处于“简单模式”阶段。研究表明，对他们而言，主要的吸引力在于该工具使用的便捷性。他们要求 AI 寻找事实，并检查这些事实是否真实。然而，这里存在一个陷阱：一些学生承认，他们只是因为这样更快而直接复制答案，这阻碍了他们真正学习材料。这就像是在森林中抄近路；你虽然到达了目的地，却从未领略过路径。
当学生升至硕士阶段时，这个工具从家教转变为研究伙伴。这些学生正深陷于撰写论文、设计实验和分析数据的过程中。对他们而言，AI 之所以有用，是因为它在处理复杂任务时表现出色。他们利用它来激发灵感、检查其研究方法是否合理，甚至协助处理棘手的统计问题。他们不再仅仅询问“这是什么？”，而是在问“这如何融入我的宏大项目？”他们更加具有批判精神，会根据自身的知识储备来核实 AI 的工作，以确保它没有捏造事实。
到了博士阶段（专家），这种关系再次发生了转变。这些学生将 AI 视为大脑的“陪练”。他们不仅仅是用它来获取答案，还用它来测试自己的思维。他们让 AI 生成想法，以便他们可以拆解这些想法、质疑答案背后的假设，并寻找隐藏的偏见。他们处于“批判模式”。他们担心使用 AI 的伦理问题，以及是否在冒用并非自己原创的工作。他们将这一工具视为深度思考的起点，而非终点。
研究还发现，虽然 AI 在学习事实和撰写论文方面表现出色，但在学习如何在真实患者身上进行实际的医疗或护理操作方面，它几乎毫无用处。无论 AI 有多聪明，它都无法取代握住患者双手的感觉，也无法取代医生通过多年经验获得的直觉。研究人员发现，过度依赖 AI 会让学生对自己的能力感到信心不足，有点像一名习惯了“自动瞄准”功能的视频游戏玩家，最终忘记了如何手动瞄准。
最后，所有学生都达成了一个共识：他们需要帮助。他们并不希望被禁止使用 AI，而是希望老师能教导他们如何负责任地使用它。研究人员建议，学校不应该采用一刀切的教学方式。初学者需要学习如何提出好问题并核实事实；中级学生需要学习如何在不作弊的情况下将 AI 用于研究；专家则需要学习如何管理 AI 的使用，并保持自身的批判性思维。论文结论指出，我们需要一种“分层”的方法，让教育与学生的水平相匹配，从而确保 AI 始终是一个有益的工具，而不是一条折断我们学习之腿的拐杖。
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