作业满分之后：AI 帮孩子写作业，到底伤不伤学习

导语

一位北京的小学老师，最近表扬了一个学生：作业质量突然变好了，她还在课上点名夸了他。几天后的课堂小测验，露馅了。作业是 AI 做的。

另一位妈妈和孩子约好“先自己写，再让 AI 改”。结果老师把作文最后一段圈了出来，上面原封不动写着一句：“要不要我帮你调整成更活泼的儿童视角版本？”

这两件事都来自北京日报这个月的报道。笑过之后，问题很实在：孩子用 AI 写作业，作业分数是好看了，可他到底学会没有？

这个月，一篇论文把这个问题推到了很多家长面前。它追踪了 2.6 万名中学生两年半的成绩，结论很扎心：作业分涨了 18%，中考分却掉了 24%。

但如果你只记住“AI 让孩子变笨”，就会错过这项研究里最有用的那部分。这篇文章想讲清楚三件事：数据到底怎么说；为什么有的孩子用了 AI 没事，有的吃了大亏；以及家长和老师能做点什么。

一、发生了什么：一个县、2.6 万名学生、30 个月

这篇论文叫《生成式 AI 的学习惩罚：来自中国中学的证据》，作者是斯德哥尔摩大学的 David Strömberg，香港大学的 Victor Lei 和吴延晖。今年 6 月 2 日，它以欧洲经济政策研究中心（CEPR）讨论稿的形式发布。讨论稿的意思是：还没经过期刊同行评审，这一点后面还会说到。

研究的样本来自中部一个县。全县 5 所初中、4 所高中，26811 名初一到高三学生，占全县中学生的九成。时间从 2022 年 9 月到 2025 年 6 月，正好覆盖了 AI 从几乎没人用，到人人手机里都有的过程。

数据有三类：

• 每周的作业：在一个线上平台提交和批改，系统记下了每份作业从打开到提交用了多久，也记下了分数。
• 每月的闭卷月考：老师出题、统一阅卷，不能用 AI。
• 中考和高考：全省统一的大考。

至于谁、从哪个月开始用 AI，靠的是 2025 年 6 月当地教育局发的一份问卷。老师让学生先去 AI 软件里查自己的注册日期，再填。到填问卷时，约 80% 的学生说自己用过 AI，最常用的是豆包、DeepSeek、智谱清言、文心一言和通义千问；数学（66%）和英语（55%）用得最多。

研究方法叫“双重差分”，说白了就是：拿“开始用 AI 的学生”和“一直没用的学生”比，看前者在开始用 AI 之后，成绩相比自己原来的轨迹偏离了多少。

二、数据怎么说：作业越好看，考试越难看

结果先看这张图。

作业这边，一片大好。 开始用 AI 半年后，作业分平均涨了 18%，每份作业的用时从 64 分钟降到 45 分钟。

考试那边，完全相反。 月考成绩在 6 个月内下降了 20%。到了中考、高考这种考整个知识体系的大考，下滑来得慢一些，但大约两年后，中考成绩降了 24%，高考降了 18%。

这里的百分比，是以“没用 AI 时的平均分”为基准算的。作者也提醒：如果按单科的“标准差”这个统计尺子换算，效果大约只有总分口径的一半，但仍然不小。比如数学单科下降 22%，约合 0.84 个标准差。

再看哪些孩子受影响更大。

几个结果值得家长注意：

• 用得越多，掉得越多。 每周用 AI 不到 1 小时的学生，月考只降了约 5%；每周用 5 小时以上的，降了约 30%。
• 初中生比高中生吃亏更大（−24% 对 −17%）。作者访谈当地老师时，老师们的解释是：高中作业更多在老师眼皮底下做，学校管 AI 也更严。
• 社科类掉得最狠，政治、地理等平均降 27%；理科约 22%，英语 17%，语文 9%。

还有一个反直觉的发现：原来成绩越好的学生，掉得越多。 原本排在前三分之一的学生，月考降了 24%；后三分之一的降了 16%。很多人以为 AI 会让学霸如虎添翼，至少在这个县，事实正好相反。

三、关键不在“用没用”，而在“替谁想”

如果只看到这里，结论似乎是“AI 有害，赶紧没收手机”。但论文里最有价值的，恰恰是接下来这一段。

作者把用 AI 的学生按做作业的时间分开看：

• 一类学生做一份作业只要 20 到 50 分钟，比没用 AI 的学生里最快的人还快。他们作业分很高，高得和 AI 自己做题的正确率差不多，但考试分很低。作者把这叫做“作业外包”：题是 AI 做的，脑子没动。
• 另一类学生用了 AI，但做作业的时间和没用 AI 的同学差不多，超过 65 分钟。他们的作业分略高，考试成绩和没用 AI 的同学相近。

而前一类占了大多数。用 AI 超过 5 个月后，约 81% 的 AI 用户属于“作业外包”，一半属于“几乎全外包”。

换句话说，伤害学习的不是 AI 这个东西，而是让 AI 把本该自己费的那份力气省掉了。 心理学里有个很稳的结论：自己动手做题、回忆、出错再改，比看答案、看讲解记得牢得多。作业的价值，本来就在那份“费劲”里。

国外的随机对照试验，也指向同一个方向。

2025 年发表在《美国国家科学院院刊》（PNAS）上的一项试验，在土耳其给近 1000 名高中生做数学练习时提供 GPT-4。一组用的是普通聊天版，问什么答什么；另一组用的是“辅导版”，被设定成只给提示、不给答案。

结果很说明问题：练习时，普通版让成绩提高了 48%，辅导版提高了 127%；可一旦把 AI 拿走、闭卷考试，普通版那组比完全没用 AI 的同学还低了 17%，辅导版那组则和没用 AI 的同学差不多。研究者还发现，抄答案的学生自己并不觉得学得更差。

另外两项研究甚至给出了正面结果：

• 哈佛大学物理课的一项随机试验（2025 年《科学报告》），用一个按教学原理精心设计的 AI 辅导老师，学生在更短时间里学到的东西，比上一堂“互动式”的线下课还多，学习提升的中位数是对照组的两倍多。
• 世界银行在尼日利亚做的试点，让高中生放学后在老师带领下用 AI 学英语，6 周后成绩提高了约 0.3 个标准差。世界银行的说法是，这大约相当于平时将近两年的进步。

所以，同样是 AI，结果可以完全相反。分界线大致是：有没有人设计好“只帮思考、不代思考”的规则，以及有没有大人在旁边。 吴延晖他们的论文也说，中国其实不缺免费的辅导型 AI 工具，但这个县的大多数孩子没选它们，而是用通用的聊天 AI 直接要答案。

四、为什么老师和家长很难发现

这项研究还解释了一个让人后背发凉的问题：成绩掉了这么多，为什么没人早点察觉？

对单科老师来说，这个下滑不算稀奇。 论文统计，即使在没用 AI 的学生里，某一科在半年里掉这么多分，也有约 4% 的概率会发生。老师只看自己那一科，很容易当成正常波动。

对家长来说，作业反而在给假信号。 在用 AI 的学生里，作业分越高的，考试分反而越低。作业本上全是对勾，家长很自然会放心。

对孩子自己来说，他也不觉得有问题。 成绩是半年里一点点往下走的，很难和“我用了 AI”联系起来。还有研究发现，学生在真正费劲学习时，反而会觉得自己“学得不好”。

北京日报 10 月初的报道里，一位初二学生家长说得很直白：孩子每晚写作业至少拍照问 AI 五六次，“别看作业交上去都是满分，考试的时候肯定得露馅儿。”中国青少年研究中心研究员孙宏艳 2025 年在全国 7 个省市做的调查也显示：超过六成中小学生用过生成式 AI，近两成用它代写作业；20.5% 的学生说自己“想依赖 AI，不想自己思考”。

五、不同的声音：考试这把尺子，还准吗

这项研究也有人提出质疑，而且质疑有道理。

第一，它还是讨论稿。 没经过同行评审，结论可能在修改中变化。

第二，“从哪个月开始用 AI”是学生自己回忆填的。 作者做了不少检验，比如开始用 AI 之前，两组学生的成绩走势基本一样；没用 AI 的学生里，半年掉 20% 的人极少，只有 5 个。但自报的时间总归不如真实记录可靠。

第三，有学者质疑“尺子”本身。 美国缅因大学普雷斯克艾尔分校的 Jeonghwan Choi 教授撰文说：闭卷考试本来就是按“一个人、不借助工具”设计的，把 AI 拿走再考，分数下降几乎是必然的；这说明孩子在“离开 AI 时”表现变差，不完全等于“学到的东西变少”。可孩子们将来进的是有 AI 的职场。他主张，评价也要变：让学生找出 AI 答案错在哪、当面讲清思路。

不过他自己也承认：如果基础能力只能靠自己“死磕”才能长出来，那么过早把这一步外包，恰恰会让孩子失去以后驾驭 AI 的判断力。那样的话，惩罚就是真的。

还有一个偏乐观的信号：论文发现，同样是用了 5 个月 AI，2023 年初算出来的成绩降幅约 25%，到 2025 年 6 月缩小到约 16%。作者认为，学生和老师在慢慢适应。北京那位小学老师也说，AI 出现之前，抄作业的事一直都有，关键看老师怎么引导。

六、对家长和老师：能做些什么

政策层面，方向其实已经明确了。教育部基础教育教学指导委员会 2025 年 5 月发布的《中小学生成式人工智能使用指南（2025年版）》，写明小学阶段禁止学生独自使用开放式内容生成功能，禁止学生直接复制 AI 生成内容作为作业或考试答案。北京今年发布的 2026 版教育领域 AI 应用指南也说，小学生不建议独自使用 AI 工具，初中生可在老师或家长陪伴下适度使用，老师布置作业时要提前讲清楚哪些可以用 AI、哪些不行。

落到每个家庭、每间教室，可以试试这几条：

给家长：

1. 看过程，别只看分数。 这是论文作者给出的建议之一：盯投入，比如做作业花了多久、草稿纸上有没有演算，而不是只看作业本上的对勾。作业突然全对、时间突然变短，就值得问一句。

1. 让孩子讲给你听。 随手挑一道题：“你是怎么想的？”能讲清楚，就是真会了。这比没收手机更管用。

1. 定好家庭规则。 北京日报报道里一位家长和初一的女儿约定：一周最多用 3 次，每次不超过 20 分钟，只用来查资料、整理错题。规则不必照搬，但要事先讲清楚。

1. 教孩子“要提示，不要答案”。 北京十八中的学生给学弟学妹写信建议：先请 AI 给第一步思路，自己试完再请它核对。先想后问，先写后改。

给老师：

1. 把作业设计成 AI 不好代劳的样子：开放式问题、结合自己的观察和体会，再配合课堂提问。

1. 适当增加当堂、闭卷的练习和小测，让“自己会”重新被看见、被奖励。

1. 允许用 AI 的地方，要求留痕：注明“我用了什么，哪部分是自己想的”。

七、还有哪些不确定

最后，把还没定论的地方摆出来：

• 这是一个县的数据，换到大城市、换到管得更严的学校，结果可能不同。
• 研究期间的 AI 工具一直在变，现在的孩子用的 AI 更强，也有了更多“学习模式”，影响会变大还是变小，没人知道。
• 支持 AI 的那几项好结果，大多来自精心设计的工具和短期试验；反过来，这项“学习惩罚”研究是现实里孩子自己选工具。两者并不矛盾，但也提醒我们：实验室里的好 AI，不等于孩子手机里的 AI。

结语

AI 写作业这件事，最危险的地方不是孩子偷懒，而是它让所有人都看不见孩子到底会不会。作业本是满分，老师在表扬，孩子也觉得自己没问题，直到一场闭卷考试。

所以，与其问“该不该让孩子用 AI”，不如今晚就问孩子一句：“这道题，你自己是怎么想的？”

你家孩子或你的学生，用 AI 写作业吗？你们是怎么约定的？欢迎在留言区聊聊。

参考来源

1. Strömberg, Lei, Wu：The Generative AI Learning Penalty: Evidence from Chinese Secondary Education（CEPR 讨论稿 DP21577，2026-06-02） https://www.yanhuiwu.com/documents/AI_learning_penalty.pdf
2. SSRN 论文页（同一篇论文） https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=6868618
3. Bastani 等：Generative AI without guardrails can harm learning: Evidence from high school mathematics（PNAS，2025） https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.2422633122
4. Kestin 等：AI tutoring outperforms in-class active learning（Scientific Reports，2025） https://www.nature.com/articles/s41598-025-97652-6
5. 世界银行博客：From chalkboards to chatbots: Transforming learning in Nigeria, one prompt at a time（2025-01-09） https://blogs.worldbank.org/en/education/From-chalkboards-to-chatbots-Transforming-learning-in-Nigeria
6. 中国教育和科研计算机网：《中小学生成式人工智能使用指南（2025年版）》全文 https://www.edu.cn/xxh/focus/zc/202505/t20250513_2667992.shtml
7. 央广网：防范学生过度依赖生成式人工智能（2025-05-14） https://edu.cnr.cn/sy/sytjB/20250514/t20250514_527168698.shtml
8. 北京日报（首都之窗转载）：中小学生该不该有“AI学习搭子”（2026-10-02） https://www.beijing.gov.cn/fuwu/bmfw/sy/jrts/202610/t20261002_4889236.html
9. 北京日报（中新网转载）：作业让AI代劳？思维训练不能“让渡”（2026-10-27） https://www.chinanews.com.cn/sh/2026/10-27/10721579.shtml
10. 北京日报（中新网转载）：大模型辅导作业？孩子用工具须有度（2026-10-28） https://www.chinanews.com.cn/sh/2026/10-28/10722037.shtml
11. Jeonghwan Choi：The Yardstick Problem: What We Measure When We Measure the AI Learning Penalty（K-GSP Forum，2026-08-21） https://www.k-gsp.org/p/the-yardstick-problem-what-we-measure