《EDUCATIONAL PSYCHOLOGY REVIEW》：Think First, ChatGPT Later: Guiding Human–AI Collaboration for Learning Gains in Independent Human Creativity
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为了探究ChatGPT辅助能否带来真正学习增益而非仅是临时性能提升，研究人员针对大学生开展了一项对比研究，比较了“仅人类”、“自由使用AI”和“引导式人机协同”三种方式在创意任务（产品改进与产品发明）中的表现。研究发现，虽然自由使用AI能提升即时创意绩效，但在后续无AI辅助的独立任务中，其创造力回落至基线水平；而采用“先自行构思，再与ChatGPT协作改进”的引导式协同组，则在独立创造力上展现出持续优势。该研究为教育领域如何有效利用AI工具促进深层学习和创造力发展提供了重要实证依据。
ChatGPT等生成式人工智能工具在提升人类创意表现方面已展现出巨大潜力，但一个紧迫的问题随之浮现：这种“提升”是转瞬即逝的性能泡沫，还是能内化为持久的学习增益，真正增强人类的独立创造力？当AI的“拐杖”被拿走后，人们是能跑得更快，还是会跌回原点？这不仅仅是教育工作者和技术开发者关心的问题，也关乎在AI时代，我们如何定义和培养人类的核心竞争力。
为了回答这些问题，一项发表于《EDUCATIONAL PSYCHOLOGY REVIEW》的研究展开了一项严谨的实验。研究招募了196名大学生，将他们随机分为三组：“仅人类”组独立完成创意任务；“通用AI”组可以自由使用ChatGPT协助；“受调控AI”组则采用一种名为“先思后问”的新方法——他们必须先自行构思初步想法，然后再与ChatGPT协作，对其想法进行改进、发展和评估。所有小组首先完成一个“产品改进”任务（如让一个普通的毛绒兔子玩具变得更有趣、更畅销），随后，在没有ChatGPT帮助的情况下，独立完成第二个更具挑战性的“产品发明”任务（如设计一款帮助成年人学习外语词汇的新游戏）。
研究结果耐人寻味。在第一项任务中，正如预期，自由使用ChatGPT的“通用AI”组产出了比“仅人类”组和“受调控AI”组更具创意的解决方案。然而，当失去AI辅助进行第二项任务时，“通用AI”组的创造力水平回落至与“仅人类”组相当。形成鲜明对比的是，尽管“受调控AI”组在第一项任务中并未表现出明显的绩效优势，但在第二项独立创意任务中，他们的表现却超越了“仅人类”组和“通用AI”组。这意味着，“先思后问”的引导式协作，成功地将AI辅助转化为了学习者自身的创意能力提升，实现了从“性能增益”到“学习增益”的关键跨越。
过程分析揭示了背后的机制。“通用AI”组最常做的，是直接指令ChatGPT生成解决方案，近乎一种“外包”模式。而“受调控AI”组则更频繁地与ChatGPT协作，致力于改进他们自我生成的想法。正是这种“协作改进自我想法”的过程，中介了他们后来在独立原创性上超越“通用AI”组的优势。研究清晰地表明：先独立思考产生想法，再与AI协作改进它们，能够促进人类独立创造力的学习增益。
为开展这项研究，作者主要运用了以下关键技术方法：1. 受控实验设计：将参与者随机分为“仅人类”、“通用AI”和“受调控AI”三组进行对比。2. 创造性任务测评：使用“产品改进任务”和“产品发明任务”作为创意产出的评估载体。3. 专家盲法评分：由两位训练有素的评分者对创意解决方案的“原创性”和“有用性”两个核心维度进行独立、盲评。4. 过程文本分析：对AI组与ChatGPT的对话记录进行编码，分析其互动策略（如协作性提示与非协作性提示）。5. 心理与元认知测量：通过问卷测量参与者的主观体验（如心理努力、任务难度）、创造性自我效能感以及元认知技能。
研究结果
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“先思后问”策略促进独立创造力的学习增益
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在AI辅助任务中：“通用AI”组在“产品改进”任务上的创意表现（原创性和有用性）显著优于“仅人类”组和“受调控AI”组。这表明自由使用ChatGPT能有效提升即时创意绩效。
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在无AI辅助的后续任务中：当所有组独立完成“产品发明”任务时，“通用AI”组的创造力优势消失，其水平与“仅人类”组无差异。相反，“受调控AI”组的表现显著优于其他两组。这证明“先思后问”的引导式交互能将AI辅助转化为可持续的独立创意能力。
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协作性人机互动是学习增益的关键过程机制
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对聊天记录的分析表明，“通用AI”组更倾向于使用“非协作性提示”，如直接要求ChatGPT提供解决方案或将其用作信息检索工具。
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而“受调控AI”组则显著更多地使用“协作性提示”，例如请求ChatGPT改进、发展或评估他们自己首先生成的想法。正是这种“协作改进自我想法”的互动模式，部分解释了他们在后续独立任务中原创性更高的原因。
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主观体验与认知变量的发现
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在自我评估、动机、心理努力等主观体验上，三组之间未发现系统性差异。
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“通用AI”组和“受调控AI”组都认为ChatGPT非常有用，且感知到与ChatGPT的合作程度很高，两组在此方面无差异。
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在创造性自我效能感（相信自己在未来类似任务中能产生创意想法的信心）上，三组亦无差异。但两个AI组在“无ChatGPT时的创造性自我效能感”上评分低于“仅人类”组，提示AI辅助可能潜在地影响了人们对自身独立能力的信心判断。
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在元认知（对自身思维过程的计划、监控、调节和评估）方面，三组同样没有显著差异。
研究结论与意义
本研究的核心结论是：简单地、自由地使用ChatGPT来解决创意问题，虽然能带来立竿见影的“性能提升”，但这种提升是脆弱且依赖工具的，一旦离开AI辅助，使用者的独立创造力便会回落。而采用“先思后问”这种有引导的人机协同方式——即要求学习者先进行自主的创意构思，再将AI作为改进和发展想法的“合作伙伴”而非“答案生成器”——则能够将AI的辅助有效地转化为学习者内在的创意技能，实现真正的“学习增益”，使其在后续无AI辅助的任务中也能表现出更强的独立创造力。
这项研究具有重要的理论和实践意义。在理论上，它呼应并实证检验了Bauer等人提出的AI对学习影响的ISAR模型中的“重新定义”效应，即当AI能促进深层的、建构性的互动过程时，才能真正增强学习。本研究证明，引导式的“人机协同创作”正是实现这种“重新定义”效应的有效路径。在实践上，它为教育者、培训设计者以及AI工具开发者提供了清晰的指引：在利用AI赋能创造力教育时，不能只关注工具本身，更要设计能够激发学习者深度认知参与的交互框架。简单地提供AI访问权限可能导致依赖和浅层加工，而通过策略性的引导（如强制性的先行思考阶段、提供协作性提示范例），可以“支架”学习者与AI进行更富建设性的对话，从而确保技术服务于人的能力成长，而非取代或削弱它。这为在人工智能时代培养具有持久创造力和问题解决能力的终身学习者，提供了至关重要的方法论启示。
