以GenAI促进批判性参与：转变少数民族预科生在提示工程任务中的协作话语

# 引导少数民族预科学生与生成式AI进行批判性互动：在提示工程任务中转变协作话语

Source: https://arxiv.org/html/2607.28630
11institutetext:教育学院，香港大学，中国香港
11email:wdeliang@connect\.hku\.hk22institutetext:教育系，中国海洋大学，中国青岛
22email:clbian@ouc\.edu\.cn###### 摘要

生成式人工智能（GenAI）在促进少数民族学生教育公平方面具有巨大潜力，因为它能拓宽学习资源的获取渠道并缓解语言障碍。然而，这些益处同时伴随着认知懒惰的风险——学生可能将GenAI视为答案引擎或捷径，而非思考的伙伴。本设计型研究探讨了教学支架如何引导学生从被动消费转向与GenAI的批判性共同创造。研究对象为中国78名少数民族预科学生，他们参加为期三周的GenAI课程，课程整合了人在回路工作流程和教师对比案例建模，以打破对GenAI的不加批判的依赖。我们采用认知网络分析考察协作话语，采用主题分析分析学生反思，并采用配对样本t检验评估提示自我效能的变化。结果显示了一种“策略性重新利用”现象：起初，学生将策略讨论工具化，以协调高效的复制行为；然而，在干预后，他们重新调整策略规划，以支撑批判性评价和同伴共同建构。质性研究结果进一步表明，教师的支架帮助学生克服了最初的权威偏见和提示瘫痪，将自身重新定位为AI生成内容的主动守门人；这些转变与学生的提示自我效能显著提升相互印证。研究表明，特别是对少数民族学生而言，仅靠技术培训是不够的；教育者应围绕人机协作设计有针对性的教学干预，以防止认知自满并培养认知能动性。

## 1 引言

在生成式AI（GenAI）出现之前，教育不平等主要体现为资源分配不均[33 (https://arxiv.org/html/2607.28630#bib.bib3)]。来自高社会经济地位（SES）家庭的学生通常享有获取高质量教育资源和个性化辅导的特权[15 (https://arxiv.org/html/2607.28630#bib.bib4)]，而低SES同伴则主要依赖有限的学校供给[26 (https://arxiv.org/html/2607.28630#bib.bib5)]。对于来自资源匮乏地区的少数民族学生而言，这种差距更为严峻。研究表明，中国这些人群面临双重不利：家庭收入显著低于汉族多数群体[6 (https://arxiv.org/html/2607.28630#bib.bib6),11 (https://arxiv.org/html/2607.28630#bib.bib7)]，并且存在严重的语言障碍[22 (https://arxiv.org/html/2607.28630#bib.bib8)]。对许多少数民族学生来说，普通话是第二语言，语言能力有限往往阻碍他们在高考等高风险考试中的表现，即使进入高等教育后，他们仍处于结构性弱势地位[27 (https://arxiv.org/html/2607.28630#bib.bib9),22 (https://arxiv.org/html/2607.28630#bib.bib8)]。

GenAI的出现被视为缓解这些不平等的一种有前景的解决方案，因为它能够使学生无论其地理、经济或民族背景如何，都能更民主地获得高质量、个性化的教育支持[16 (https://arxiv.org/html/2607.28630#bib.bib14)]。理论上，偏远地区的少数民族学生现在可以与北京或上海等高度发达地区的学生获得相同的AI导师。然而，近期研究提醒，数字鸿沟正从“获取鸿沟”转向“使用鸿沟”[14 (https://arxiv.org/html/2607.28630#bib.bib10)]。虽然获取方面的差距可能正在缩小，但使用质量和复杂程度方面的差距可能正在扩大。北京、深圳等发达地区已推出大规模举措，为学生提供系统和数字与AI素养培训[1 (https://arxiv.org/html/2607.28630#bib.bib11)]，使他们能够将GenAI用作批判性探究和知识建构的工具。相比之下，处于不利环境的学生缺乏此类教学支持，更容易产生认知依赖或认知懒惰[7 (https://arxiv.org/html/2607.28630#bib.bib12)]，主要将GenAI用作答案引擎或绕过认知工作的捷径，而非作为思考中的协作伙伴。

这一风险对于就读少数民族预科班的学生尤为突出。这是中国一项专门的倾斜政策：该计划招收来自资源匮乏地区的少数民族学生，以较低入学分数进入精英大学，条件是他们必须先完成一年过渡课程，然后才能开始本科专业学习[17 (https://arxiv.org/html/2607.28630#bib.bib13)]。虽然GenAI原则上可以为这些语言上处于不利地位的学生提供前所未有的学习资源获取渠道[16 (https://arxiv.org/html/2607.28630#bib.bib14)]，但同时也会带来认知懒惰的风险。如果没有精心设计的教学引导，学生可能会依赖GenAI作为捷径，而不是将其作为探索和探究的工具[7 (https://arxiv.org/html/2607.28630#bib.bib12)]。因此，为这一特定群体弥合数字鸿沟，不仅需要提供技术接入，还需要实证证据来表明如何通过有针对性的教学干预，将学生与GenAI的互动从被动消费转变为批判性共同创造。

为应对这一迫切需求，首先有必要了解学生在没有明确指导的情况下如何与GenAI互动，然后考察支架如何重塑这些互动模式。因此，本研究跟踪了少数民族预科学生在为期三周的GenAI强化课程中协作话语的演变。具体而言，我们首先考察他们在自然的、极少指导的条件下与GenAI的初期接触，以识别真实挑战。然后，我们引入旨在促进更具反思性和批判性的GenAI参与的教师支架。通过分析学生话语在这些不同阶段的轨迹，本研究试图阐明从依赖转向更主动认知能动性的机制。指导本研究的研究问题（RQs）如下：

- •RQ1：学生的协作话语从初始无指导阶段到支架后阶段如何演变？
- •RQ2：学生如何看待初始协作的挑战，以及教师支架在转变其GenAI参与中的作用？
- •RQ3：向批判性协作的转变是否与学生提示自我效能的提升相关？

## 2 相关工作

### 2.1 中国少数民族学生的教育困境

中国是一个统一的多民族国家，汉族占人口约91.1%，另有55个官方承认的少数民族群体，如维吾尔族、藏族和回族，主要居住在西部和边境等边远地区[20 (https://arxiv.org/html/2607.28630#bib.bib15)]。这些群体拥有丰富而独特的文化和语言遗产，但在主流教育体系中常常面临结构性不利。正如引言中所强调的，许多少数民族学生来自资源匮乏的地区，经济资本相对稀缺[13 (https://arxiv.org/html/2607.28630#bib.bib16)]。然而，困境不仅限于资源获取，还涉及深层的语言和教学脱节。

一方面，对许多少数民族学生来说，普通话是第二语言。从母语学习过渡到K-12和高等教育中以普通话为媒介的教学，给这些学生带来了巨大的外部认知负荷[23 (https://arxiv.org/html/2607.28630#bib.bib17),34 (https://arxiv.org/html/2607.28630#bib.bib18)]。研究表明，语言转码所需的持续努力会与高阶思维所需的认知资源竞争，使这些学习者在深度理解和批判性论证方面比汉族同伴面临更大的困难[27 (https://arxiv.org/html/2607.28630#bib.bib9)]。

另一方面，研究表明，许多少数民族地区的中学教育往往以传统的、以教师为中心的教学为主，优先考虑教材记忆和为高风险考试（如高考）做准备，而非以学生为中心、培养批判性思维和探究式学习的方法[22 (https://arxiv.org/html/2607.28630#bib.bib8)]。因此，这些学生可能形成被动的认知信念，将学习主要视为接受静态事实，而非主动建构知识[4 (https://arxiv.org/html/2607.28630#bib.bib19)]。这种根深蒂固的被动习惯在他们进入大学环境[27 (https://arxiv.org/html/2607.28630#bib.bib9)]以及后来进入强调21世纪技能（如批判性思维和真实问题解决能力）的工作场所时，可能构成重大挑战。

### 2.2 GenAI在教育中的益处与认知风险

近期的实证研究和元分析为GenAI对学生学习成果的积极影响提供了有力证据。综合综述表明，GenAI干预对学业表现产生中等至较大的效应量，显著提升了各学科的学习效率和成就[10 (https://arxiv.org/html/2607.28630#bib.bib20),9 (https://arxiv.org/html/2607.28630#bib.bib21)]。例如，已发现GenAI对学生低阶认知技能（如基本理解）产生积极影响，并被确定为培养学生高阶认知技能的一种有前景的方法[32 (https://arxiv.org/html/2607.28630#bib.bib22)]。在协作情境中，例如数字叙事，GenAI工具已被证明能有效提升团队创造力表现，作为创意伙伴帮助学生克服创作障碍并生成高质量内容[31 (https://arxiv.org/html/2607.28630#bib.bib23)]。

然而，这些表现上的提升可能伴随着意想不到的认知代价。学者们提醒，虽然GenAI可以提高学生作品的质量，但可能不经意地鼓励认知懒惰或认知依赖[7 (https://arxiv.org/html/2607.28630#bib.bib12)]。Fan等人[7 (https://arxiv.org/html/2607.28630#bib.bib12)]发现，与使用传统工具的学生相比，使用GenAI的学生报告的心理努力显著降低，元认知监控减少，这表明他们倾向于将认知工作卸载给AI。同样，Han等人[12 (https://arxiv.org/html/2607.28630#bib.bib24)]观察到，学生——尤其是那些对认知闭合需求高的学生——倾向于过早接受AI生成的答案以避免不确定性，而不是进行批判性评价。这些发现指向一个悖论：学生可能产出表面上更好的成果，但对潜在内容的参与却更浅，因为GenAI取代而非有效地支撑了深度理解所需的严谨认知过程[7 (https://arxiv.org/html/2607.28630#bib.bib12),2 (https://arxiv.org/html/2607.28630#bib.bib25)]。

这种认知卸载风险对少数民族预科学生尤为令人担忧。考虑到他们现有的语言障碍和可能根深蒂固的被动认知信念，这些学习者可能特别容易将GenAI视为权威答案引擎，而非探究中的对话伙伴。如果主流大学生在GenAI支持的学习中已经面临认知懒惰问题[7 (https://arxiv.org/html/2607.28630#bib.bib12)]，那么少数民族学生经历的“双重不利”很可能会放大这种脆弱性。因此，仅仅提供GenAI接入是不够的；迫切需要精心设计的教学支架，以培养批判性AI素养，并有意识地支持从被动接受AI输出转向反思性、批判性共同创造[10 (https://arxiv.org/html/2607.28630#bib.bib20),21 (https://arxiv.org/html/2607.28630#bib.bib26)]。

## 3 方法

### 3.1 背景与参与者

本研究以中国北方一所精英大学少数民族预科班的完整班级（N=78）为对象。作为一项重要的倾斜政策举措，该计划招收来自资源匮乏的少数民族地区的学生，旨在促进教育公平和民族团结。被录取的学生需要完成一年过渡课程，以加强学术基础，然后才能进入本科专业学习。

该班全体学生被邀请参加为期三周的GenAI课程，课程介绍了GenAI的基本概念和提示工程。学生需要完成协作性提示工程任务。为此，他们被分成13个小组，每组由6名少数民族学生组成。

参见图注图1：实验流程。
### 3.2 实验流程与干预

如图1 (https://arxiv.org/html/2607.28630#S3.F1)所示，本研究采用设计型研究方法，历时三周，分为三个阶段：准备阶段、初始无指导探索阶段和支架协作阶段。每个阶段通过每周两小时的工作坊实施。

第1周的主要目标是在参与者中建立对GenAI的基础理解。为了解学生的初始特征，首先进行了前测问卷调查，收集人口统计学信息、先前的GenAI经验以及初始的提示工程自我效能。随后，讲师进行了讲座，涵盖大语言模型的定义、提示工程的核心策略、幻觉等潜在技术局限性、伦理考量以及大语言模型的示例用例。这一阶段确保所有学生都具备在后续协作任务中操作DeepSeek所需的理论基础。

在第2周，学生在没有任何关于协作策略的明确教学干预的情况下进行了第一次协作任务。每个小组的任务是使用DeepSeek为小学生制作一个提示工程教程。这种“以教促学”的任务旨在从认知上挑战学生，使其外化和组织对提示策略的理解。同时，这一阶段作为诊断窗口，捕捉学生与GenAI及同伴的真实、无指导互动。第2周结束后，研究团队立即审查了协作d