大學生生成式人工智能應用現狀與思考
——基于浙江大學的調查

李 艷 許 潔 賈程媛 翟雪松

（浙江大學 教育學院，浙江杭州 310058）

一、研究背景

自2022 年底ChatGPT 問世以來，生成式人工智能在世界范圍內受到了關注（朱永新等，2023）。區別于之前的人工智能技術，生成式人工智能可以根據使用者的個性化需求自動創建內容（如圖像、文本和視頻）（Ma & Huo, 2023）。以ChatGPT 為代表的生成式人工智能不僅對人工智能領域產生了極大沖擊，也給各級各類教育系統帶來諸多挑戰。

2023 年初，出于對大學生使用生成式人工智能可能會產生不良后果的擔心，全球多所高校出臺政策禁止學生使用生成式人工智能。例如，法國巴黎政治學院嚴格限制ChatGPT 的使用；印度將ChatGPT 列入考試禁止使用項目名單等（唐科莉等，2023）。單純的禁止不是解決問題的辦法。如果高等教育機構一味采用禁止態度，未來專業人士的職業技能終將不完整（吳青等，2023）。經過數月的探索和討論，全球越來越多高校意識到生成式人工智能的使用勢不可擋，開始積極探索通過安全、可靠的方式將生成式人工智能融合到教育教學中。多所高校發布了生成式人工智能使用指南。例如，中國香港大學、新加坡南洋理工大學等為師生提供生成式人工智能工具訪問權限（Yu，2023；NTU，2023）。截至2023 年底，中國很多高校尚未明確發布師生使用生成式人工智能的相關指南或規范。

基于以上認識，本研究開展大學生生成式人工智能使用現狀調研，探討不同性別、年級、專業大類的學生使用生成式人工智能的行為有無差異，并收集使用建議，以期為生成式人工智能融入高等教育以及制定高校教育改革政策提供建議。具體而言，本研究旨在回應：1）大學生使用生成式人工智能的基本狀況如何？2）大學生在四大典型場景使用生成式人工智能 的現狀如何？3）不同性別、年齡、專業大類的學生使用生成式人工智能有無差異？4）大學生對使用生成式人工智能有哪些建議？

二、研究方法

（一）研究對象

本研究選取浙江大學部分本科生作為研究對象。浙江大學學科門類齊全，設有哲學、經濟學、法學、教育學等13 個學科門類和39 個專業學院（系），這些學科門類和專業分別歸屬在七個學部（人文學部、社會科學學部、理學部、工學部、信息學部、農業生命環境學部和醫學部）。2023 學年，在校本科生2.9 萬余人。

（二）問卷工具

基于已有文獻，本研究編制了“大學生生成式人工智能使用現狀調查問卷”（見表1）。問卷分四部分。第一部分為學生基本信息，包括性別、年級、專業大類等，共5 題。第二部分旨在了解大學生使用生成式人工智能的狀況，共7 題。第三部分用于了解大學生在四大典型場景使用生成式人工智能的狀況，共17 題。典型場景和具體內容的確定源自文獻梳理及針對十余名本科生的半結構化訪談結果，涉及課程學習、科研活動、日常生活和升學求職四大典型場景。第四部分為開放性問題，目的是了解大學生希望高校有哪些作為，助力他們更好地使用生成式人工智能。

表1 調查問卷基本構成

（三）數據收集

本研究通過公共在線問卷平臺——問卷星發放，調查問卷回收時間為2023 年11 月15—25 日，共回收在線問卷1380 份。刪除相同答案占比較高的問卷（Rafique et al., 2020），本研究最終收回1190份有效問卷，有效率達86%。結果顯示，參與調研的1190 位本科生中，男生占50.25%，女生占49.75%。年級分布為大一學生占25.04%，大二學生占25.29%，大三學生占22.02%，大四學生占27.65%。專業分布依次是醫藥學部學生占27.82%、社科學部占16.81%、工學部占14.20%、理學部占12.86%、農業生命環境學部占10.67%、人文學部占9.92%和信息學部占7.73%。本研究采用SPSS25.0 軟件，通過描述統計呈現大學生使用生成式人工智能的現狀，運用單因素方差分析方法呈現使用生成式人工智能在不同調節因素上的差異。

三、研究結果

（一）大學生使用生成式人工智能的基本情況

調研發現，超過七成的大學生（72.77%）表示熟悉生成式人工智能。三分之二的大學生開始使用生成式人工智能的時間在2022 年12 月—2023 年6 月間（67.05%），四分之一的大學生開始使用生成式人工智能的時間是2023 年7—11 月（26.47%），小部分大學生表示沒有使用過（6.47%）。大學生使用最多的生成式人工智能工具是ChatGTP（83.45%），其次是文心一言（36.72%）、New Bing（30.50%）和訊飛星火（9.75%）；最常使用的生成式人工智能技術是文本生成（90.50%），其次是圖像生成（35.21%）、語音生成（9.08%）和視頻生成（5.71%）。在使用頻率方面，超七成大學生（71.76%）偶爾使用，經常使用的占21.51%，從未使用過的占6.72%。大學生最常用的功能是文本生成（43.19%）和信息搜索（36.89%），少數大學生使用生成式人工智能進行語言翻譯（4.87%）、對話互動（4.29%）、語法檢查（2.18%）、調試代碼（2.52%）等。6.89%的大學生經常學習生成式人工智能的知識或技能，超過一半的大學生（53.87%）偶爾學習生成式人工智能的知識或技能，近四成大學生（39.24%）從未學過（見表2）。

表2 大學生使用生成式人工智能狀況

（二）大學生在四大典型場景使用生成式人工智能的狀況

本研究調研了大學生在課程學習、科研活動、日常生活、升學求職四大典型場使用生成式人工智能的狀況（見表3）。平均而言，科研活動場景得分最高（M=3.03，SD=1.08），之后依次為課程學習（M=2.85，SD=1.06）、日常生活（M=2.20，SD=1.01）和升學求職（M=1.39，SD=0.69）。本研究通過統計分析選擇“基本符合、符合以及完全符合”（以下簡稱“符合”）和“完全不符合和不太符合”（以下簡稱“不符合”）的大學生人數和比例，發現大學生在四大典型場景使用生成式人工智能的內容及頻率差異明顯。

表3 大學生在四大典型場景使用生成式人工智能的狀況 （n=1190）

科研活動場景中， 72.5%的大學生使用生成式人工智能輔助選擇研究問題， 67.4%的大學生使用生成式人工智能輔助題目、段落或全文寫作；64.2%的大學生使用生成式人工智能翻譯外文學術文章或資料；62.8%的大學生使用生成式人工智能提取文獻的關鍵信息；55.3%的大學生會使用生成式人工智能修改論文或報告文本。五個題項中選擇“符合”的人數都超過一半，說明生成式人工智能已成為大學生科研活動的重要幫手。

課程學習場景中，74.6%的大學生使用生成式人工智能查閱課程內容， 68.1%的大學生使用生成式人工智能輔助完成課程作業，49.1%大學生使用生成式人工智能回答老師的提問， 42.8%大學生會讓生成式人工智能評價作業和給予反饋。利用生成式人工智能查閱信息和輔助完成作業的比例最高，其次是輔助回答教師的問題以及評價作業和給予反饋，說明生成式人工智能在大學生課程學習中發揮著重要作用。

日常生活場景中， 54.1%的大學生會問生成式人工智能有關生活常識、社會、歷史、地理、文化等問題； 38.1%的大學生無聊時會和生成式人工智能互動聊天；35%的大學生遇到困難（如飲食、理財、社交）會求助生成式人工智能；29.2%的大學生會讓生成式人工智能設計多樣化的娛樂內容（如猜謎、游戲等）放松自己；24.9%的大學生會讓生成式人工智能提供心理輔導。由此可知，生成式人工智能在大學生日常生活中扮演著一定的角色。

升學求職場景中，50.7%的大學生會讓生成式人工智能策劃活動；43.3%的大學生會讓生成式人工智能制作或改寫簡歷；29%的大學生會和生成式人工智能互動模擬面試。這說明大學生在升學求職中會尋求生成式人工智能的幫助。

（三）大學生使用生成式人工智能的差異

本研究采用差異檢驗和事后多重比較等方法，探究性別、年級、專業大類等因素對大學生使用生成式人工智能的影響。

1. 性別

獨立樣本t 檢驗結果顯示，性別對大學生使用生成式人工智能有顯著影響：1）男生熟悉生成式人工智能的程度（p=0.000＜0.05）顯著高于女生；2）男生開始使用生成式人工智能的時間（p=0.004＜0.05）顯著早于女生；3）男生使用生成式人工智能的頻率（p=0.004＜0.05），高于女生；4）男生學習生成式人工智能知識或技能的頻率（p=0.004＜0.05），高于女生。

性別對大學生在三大典型場景使用生成式人工智能也存在重要影響：1）課程學習（p=0.004＜0.05），2）科研活動（p=0.001＜0.05），3）日常生活（p=0.079＜0.05）。其中，男生使用生成式人工智能明顯多于女生。男女生在升學求職場景中使用生成式人工智能的行為沒有顯著差異（見表4）。

表4 不同性別大學生使用生成式人工智能的差異

2. 年級

方差齊性檢驗結果表明，不同年級大學生使用生成式人工智能的現狀滿足方差齊性條件（sig＞0.05），故本研究采用單因素方差進行差異分析：1）不同年級大學生對生成式人工智能的熟悉程度存在顯著差異（p=0.035＜0.05）。大三學生最熟悉，大二和大一學生次之，最后是大四學生。2）不同年級大學生開始使用生成式人工智能的時間存在顯著差異（p=0.000＜0.05）。大二學生最早使用，大三和大四學生次之，大一學生使用最晚。3）不同年級大學生使用生成式人工智能的頻率沒有顯著差異。4）不同年級大學生學習生成式人工智能知識或技能的頻率沒有顯著差異。

年級對大學生在三大典型場景使用生成式人工智能也存在重要影響：1）課程學習（p=0.000＜0.05），大三＞大四＞大二＞大一；2）科研活動（p=0.000＜0.05），大四＞大三＞大二＞大一；3）升學求職（p=0.016＜0.05），大三＞大四＞大二＞大一。不過，不同年級大學生日常生活場景使用生成式人工智能的行為沒有顯著差異（見表5）。

3. 專業

方差齊性檢驗分析結果表明，不同專業大類的學生使用生成式人工智能的現狀不滿足方差齊性條件（sig＜0.05），故本研究采用Welch’s ANONA 方法進行差異分析：1）不同專業大類大學生熟悉生成式人工智能的程度存在顯著差異（p=0.000＜0.05）。熟悉程度依次為：信息學部＞工學部＞社科學部＞農業生命環境學部＞理學部＞醫藥學部＞人文學部。2）不同專業大類大學生開始使用生成式人工智能的時間存在顯著差異（p=0.000＜0.05）。使用時間先后依次為：信息學部＞工學部＞社科學部＞人文學部＞醫藥學部＞農業生命環境學部＞理學部。3）不同專業大類大學生使用生成式人工智能的頻率存在顯著差異（p=0.000＜0.05）。使用頻率從高到低依次為：信息學部＞工學部＞社科學部＞農業生命環境學部＞理學部＞人文學部＞醫藥學部。4）不同專業大類大學生學習生成式人工智能知識或技能的頻率存在顯著差異（p=0.000＜0.05）。學習頻率從高到低依次為：信息學部＞工學部＞人文學部＞理學部＞社科學部＞農業生命環境學部＞醫藥學部。

專業大類大學生在四大典型場景使用生成式人工智能也存在差異：1）課程學習（p=0.000＜0.05）的使用程度依次為：信息學部＞工學部＞社科學部＞人文學部＞醫藥學部＞農業生命環境學部＞理學部；2）科研活動（p=0.000＜0.05）的使用程度依次為：信息學部＞工學部＞社科學部＞醫藥學部＞理學部＞人文學部＞農業生命環境學部；3）日常生活（p=0.010＜0.05）的使用程度依次為：工學部＞人文學部＞理學部＞社科學部＞農業生命環境學部＞醫藥學部＞信息學部；4）升學求職（p=0.000＜0.05）的使用程度依次為：工學部＞社科學部＞信息學部＞人文學部＞理學部＞醫藥學部＞農業生命環境學部（見表6）。

（四）大學生對使用生成式人工智能的建議

310 名大學生給出了使用生成式人工智能的建議（見表7）。兩名研究人員對建議進行編碼發現，頻次最高的建議是開設生成式人工智能相關課程或講座，其次是防止濫用、規范使用生成式人工智能、提供生成式人工智能使用渠道，以及加強生成式人工智能使用。其他建議有提供生成式人工智能功能；關注抄襲、學術不端、避免侵權等問題；開發個性化生成式人工智能工具；減少低質量、重復性作業，布置創新性作業，培養思維能力；出臺生成式人工智能指導規范，增加生成式人工智能應用軟件和保護數據隱私等。

四、結論與討論

（一）大學生對生成式人工智能的熟悉度、接受度及學習需求均較高

參與調研的大部分學生熟悉生成式人工智能，經?；蚺紶柺褂蒙墒饺斯ぶ悄?，常使用的生成式人工智能工具包括ChatGPT、New Bing、文心一言和訊飛星火等，最常用的生成式人工智能功能是文本生成，其他還有圖像生成、語音生成和視頻生成等多媒體內容生成功能。這說明大學生對該技術的接受度較高，生成式人工智能已滲透進大學生的日常學習和生活?？梢灶A見，隨著生成式人工智能多媒體內容生成能力的提升，更多大學生會使用該功能。此外，六成大學生偶爾或經常學習生成式人工智能相關的知識與技能，可見大學生有較強烈的學習生成式人工智能相關知識和技能的需求。

（二）大學生在四大典型場景使用生成式人工智能的頻次有差異

在四大典型場景中，科研活動中使用生成式人工智能最活躍。在科研活動的五個題項中，選擇“符合”的人數均超過一半，說明生成式人工智能已成為大學生開展科研活動的重要助手。其中，超七成大學生使用生成式人工智能輔助選擇研究問題，這說明作為較為理想的對話式學習工具（戴嶺等，2023），生成式人工智能能夠生成具有創意性、啟發性的文本，啟發學生思考，輔助學生探索研究問題。約三分之二大學生使用生成式人工智能輔助寫作，翻譯外文學術文獻或資料。這與生成式人工智能的文本生成功能、語言翻譯功能契合，說明大學生能較好地利用這兩類功能。研究證實生成式人工智能具有幫助研究者拓寬信息獲取渠道，完成各類耗時、重復性工作的潛力（劉寶存等，2023），高校學生管理和科研管理部門有必要深入了解大學生科研活動新動態，并制定相關規范。

課程學習是大學生使用生成式人工智能的第二大重要場景。四分之三大學生會向生成式人工智能咨詢專業名詞，或與課程內容相關的資源等。生成式人工智能成為輔助大學生完成作業的重要工具，其文本生成功能可以幫助大學生完成重復性的學業任務。由此可見，生成式人工智能正成為學生完成作業的代理人，在幫助學生減輕課業負擔的同時，也對學生高階思維發展帶來挑戰。因此，教師有必要重新思考學生的作業設計問題（李海峰等，2023）。較少大學生會使用生成式人工智能回答課堂上老師的提問，可能是學生在課堂上會認真聽課，能夠利用已有知識回答問題。少數大學生會使用生成式人工智能進行作業評價和反饋，可能是由于大學生缺乏這方面的意識，不認為生成式人工智能可以作為評價工具，沒有充分了解生成式人工智能的潛在功能。

在日常生活場景中，生成式人工智能也發揮著作用。超過一半的大學生會咨詢生成式人工智能有關生活常識、社會、歷史、地理、文化等問題。近三、四成大學生無聊時會與生成式人工智能聊天互動，遇到困難或向其求助，還會讓其設計多樣化的娛樂內容，四分之一大學生會讓生成式人工智能提供心理輔導?？梢?，調研證實了學者的判斷，即生成式人工智能正成為學生的個性化陪伴助手，幫助學生解決生活中遇到的難題（陳玉琨，2023）。同時，生成式人工智能已成為少數人群的娛樂工具和心理輔導工具（宋韻雅，2023）?？梢灶A見，生成式人工智能在滿足大學生個性化需求方面還會持續發揮重要作用。

此外，生成式人工智能正在助力大學生的升學求職活動。一半大學生會讓生成式人工智能幫助策劃創意性活動，超四成大學生會讓其制作或改寫簡歷，與其互動進行模擬面試。相對來講，大學生較少將生成式人工智能用于升學求職場景，這可能是高年級大學生（如大四）才會有相關需求。本次調研中，低年級學生對該場景的使用需求還不足。

（三）不同性別、年級和專業大類的大學生生成式人工智能使用存在差異

調研發現，不同性別大學生在大多數維度（生成式人工智能的熟悉度，開始使用生成式人工智能的時間，使用頻率，生成式人工智能相關知識和技能學習，在課程學習、科研活動和日?；顒尤蟮湫蛨鼍笆褂蒙墒饺斯ぶ悄埽┥洗嬖陲@著差異。整體而言，男生使用行為更積極。該結果與已有研究一致（Volman & van Eck，2001），即男生在技術使用方面明顯優于女生。不過，男女生在升學求職場景的生成式人工智能使用沒有顯著差異，可能原因是相對于其他場景，大學生在升學求職場景使用生成式人工智能的整體水平偏低，性別差異尚未凸顯。

不同年級大學生在多個維度（生成式人工智能的熟悉度，開始使用生成式人工智能的時間，在課程學習、科研活動和升學求職三大典型場景使用生成式人工智能）存在顯著差異。整體而言，大三學生對生成式人工智能最熟悉，大一學生開始使用生成式人工智能的時間明顯晚于大二、大三和大四學生，這主要因為大一新生2023 年上半年處在高三備考期。在課程學習、科研活動、日常生活和升學求職場景中，大三和大四學生使用生成式人工智能的比例明顯高于大一和大二學生，原因可能是大三和大四學生熟悉高校的學習和生活環境，獲取信息和資源的渠道多于低年級學生，大一、大二學生課業負擔重，尤其是大一新生，入學后還需要適應大學學習和生活。不過，研究發現，不同年級大學生使用生成式人工智能的頻率、學習生成式人工智能知識或技能的頻率和日常生活場景中的使用行為不存在顯著差異。

不同專業大類的學生使用生成式人工智能的維度存在顯著差異。在所有維度上，信息學部和工學部的學生優勢明顯，其他專業大類的學生在不同維度表現有異。這一結果與專業相關，信息學部學生最易接觸生成式人工智能。工學部學生涉及編程知識、機器學習等課程，使用生成式人工智能有優勢。社科學部學生容易從專業研究動態中了解生成式人工智能的影響力，會引發使用行為。相對而言，理學部、醫學部、人文學部和農業生命環境學部等專業學生關注生成式人工智能相對滯后，使用頻率相對較低，

（四）開設生成式人工智能相關課程和講座是大學生提到最多的建議

調研顯示，為了更好地使用生成式人工智能，大學生提出最多的建議是開設生成式人工智能課程或講座，其次是防止濫用、規范使用生成式人工智能。生成式人工智能是一把雙刃劍，利用得好，會給大學生的學習和生活帶來便利和幫助；利用得不好，會引發抄襲、作弊、傳播虛假信息、削弱思考力等問題。因此，大學生希望學校開設相關課程或講座。雖然大部分學生支持將生成式人工智能用于教育教學，但強調要規范使用，不能削弱學生的思考力。此外，很多生成式人工智能工具需要付費，大學生希望能從官方渠道獲得免費使用的生成式人工智能工具。因此，大學生建議學校加強生成式人工智能使用，關注抄襲、學術不端等問題以及教師創新作業布置等，這些都為高校教學部門制定生成式人工智能政策使用提供了思路。

五、思考與建議

基于調研結果，本研究從高教管理部門、公司、高校、教師等角度提出啟示與建議。

（一）高教管理部門應加強產學研合作，建設我國的教育大模型

參與調研的大學生希望高校能有自己的生成式人工智能平臺，能為大學生提供免費的生成式人工智能服務?，F在大學生使用最多的是ChatGPT。然而，出于意識形態的風險，教育領域應避免直接采用國外開發的ChatGPT 類通用大模型作為教育輔助工具（賀樑等，2023），而應結合本土文化、意識形態、教育理念和教學需求開發屬于自己的、真正開源和透明的教育大模型。此外，高校應出臺生成式人工智能指導規范，明確使用原則、技術支持體系建設要求等，通過出臺規范和部門層面的統籌協調，促進生成式人工智能的安全有效應用。

（二）相關研發機構應完善生成式人工智能技術，提高服務透明度

啟發性內容生成、序列任務執行是生成式人工智能技術最核心的能力（盧宇等，2023），但研究顯示，生成式人工智能的感知擬人性沒有對大學生的使用意愿產生影響（翟雪松等，2023）。本次調研發現，大學生建議“增強生成文本的擬人性，減少機械化”，這表明生成式人工智能擬人性還不夠強。在完善生成式人工智能技術方面，學生建議相關研發機構開發可以免費使用的生成式人工智能網頁，增加生成式人工智能應用軟件，使其融入大學生的生活和學習。學生也希望研發機構或開發團隊完善生成式人工智能技術時應以“人”為中心，提高服務的透明度，保護數據隱私。這包括通過講座或發布指南的方式幫助高校、教育者和學習者理解生成式人工智能如何給出特定結果或建議；如何追蹤和記錄系統決策的過程；相關模型如何被訓練、調整和評估等。透明度的提高，能夠加強人—機間的信任，讓用戶能夠參與并幫助檢測和糾正潛在的偏見、不公平或錯誤（U.S. Department of Education,2023）。

（三）高校應出臺指導規范，開設生成式人工智能相關課程

國家互聯網信息辦公室等（2023）發布了《生成式人工智能服務管理暫行辦法》，高?？蓳酥贫ǚ媳拘Ｐ枨蟮恼吆椭笇б幏?，明確生成式人工智能教育應用的范圍、原則和準則。這些指導規范將為教育管理者、教師和學生提供清晰的使用指導，確保生成式人工智能的應用符合教育教學的目標和價值觀。調研發現，大學生提出的生成式人工智能使用建議中，頻率最高的是希望學校開設相關課程或講座。因此，高校應響應學生需求，為其開設相關課程或講座。內容可以包括普及生成式人工智能使用方法，介紹提示工程方法，為大學生準確獲得信息提供幫助。相關課程內容需包括使用生成式人工智能倫理道德，讓學生學會科學、合理地使用生成式人工智能。高?？梢匝埣夹g人員展示生成式人工智能應用于學習、生活等案例，教師也可以提供應用式、場景式講授。最重要的是，學校應重新定義抄襲、學術不端等問題，優化查重機制，做好監管工作，防止學生濫用生成式人工智能。

（四）教師應提升自身能力，設計創新性任務

教師作為知識傳授者和科研工作者，要不斷提高能力素養，確保自身的主體性地位以及創新能力不被技術所消解至關重要（劉寶存等，2023）。首先，教師應自主參與生成式人工智能相關培訓，學會使用生成式人工智能連續有效地發問，熟悉生成式人工智能的教學應用場景，了解生成式人工智能相關倫理等。其次，調研結果顯示，信息學部、工學部、社科學部大學生以及大三和大四學生使用生成式人工智能的頻率較高，因此，對跨專業或跨年級課程，教師可考慮讓這些專業大類或年級的學生分享他們的生成式人工智能使用經驗，以便讓更多專業和年級的學生理性使用生成式人工智能。最后，生成式人工智能的輸出結果傾向于強化主流觀點，由此產生的知識同質化限制了創造性思維的發展（蘭國帥等，2023）。教師要重新思考書面作業的設計，布置生成式人工智能不能完成但人類能完成的任務（UNESCO，2023），如布置創新性作業，讓生成式人工智能輔助基礎工作；鼓勵學生開展創新性活動或實踐，激發學生的思考力、協作能力、批判性思維和創造性思維等高階思維。教師要注重對學習者高階思維的評價，建立高階低階融合貫通的教學新模式（周玲等，2023）。根據布魯姆目標分類理論，教育者應減少對學生記憶、理解、應用等維度的知識考核，增加對分析、綜合、評價、創造等維度達成度的考核。