生成式人工智能对学习者认知负荷与深度思维能力的双重影响机制研究

Abstract

生成式人工智能（GenAI）正以前所未有的速度重塑教育生态，其对学习者认知过程的影响呈现出“赋能”与“削弱”并存的悖论性图景。本研究基于认知负荷理论，提出“认知负荷重配置的双重路径模型”，旨在揭示GenAI如何通过认知负荷的结构性重组同时对学习者的深度思维能力产生双重效应。研究表明，GenAI进入学习过程后首先改变的是认知负荷的分布结构——它降低了部分类型的认知负荷（尤其是外部认知负荷），但同时可能改变相关认知负荷的投入模式。这种“重配置”经由两条路径影响深度思维能力：赋能路径通过认知资源的合理释放拓展高阶思维空间；削弱路径则通过认知努力的过度规避削减深度加工机会。两条路径的激活取决于使用方式、任务特征、学习者素养等调节变量。本文为理解人机协同学习中的认知机制提供了新的分析框架，并为智能教育实践中的风险规避与效能优化提供了理论依据。