近日，韩国成均馆大学人工智能融合系研究团队针对生成式人工智能在教育场景中的应用开展了实证研究。团队招募八十八名大学生，将学习过程划分为概念理解、问题解决与结果回顾三个阶段，并引入GPT-4o进行分组实验。结果表明，在解题环节使用生成式AI可大幅降低认知负荷与冗余操作，使客观测试成绩显著提升。但研究同时发现依赖悖论：高频使用者因直接采纳AI答案而跳过深度思考，导致知识内化受阻，实际分数反而下降。此外，重度依赖群体因内容呈现过于清晰，产生较强的学习幻觉，主观学习满意度与自我效能感明显虚高。成均馆大学李昌俊教授强调，生成式AI是提升学习效率的有力工具，但缺乏批判性使用的过度依赖将引发客观学业水平下降的悖论。研究团队呼吁教育领域尽快出台使用指引，着重培养学生独立质疑与交叉验证能力。该成果摒弃了非黑即白的监管逻辑，为AI在教学中的合理定位与科学赋能提供了实证依据。