简一成长视点 | AI 如何真正提升团队协作？关键在于“人心”

生成式人工智能（GenAI）正迅速融入协作学习。随着 GenAI 工具日益强大，讨论常常聚焦于技术本身：它是否会改善学习，还是会削弱学习？然而，这种视角忽略了一个更根本的问题。想象一个外科团队：拥有精密的器械并不能决定手术是否成功，结果取决于团队成员在使用这些工具时如何沟通、协调和相互信任。AI 支持的协作学习也不例外——就像手术刀一样，AI 只有在熟练且信任的手中才能发挥价值。

最近的三项实证研究，涉及高等教育中超过 480 名学习者，表明 AI 的有效性更多地取决于人们如何与之协作，而非技术本身能做什么。这些研究共同指向一个重要结论：为协作学习设计 AI 不仅是技术挑战，更是心理挑战。

信任：AI 协作的基石

Luo 及其同事（2025）调查了 308 名大学生，他们组成 66 个协作小组，研究在引入生成式 AI 时，信任、集体效能感和任务冲突如何影响团队创造力。研究没有将协作视为单一结果，而是考察了决定 AI 是否有利于团队工作的社会条件。信任通过学生对小组成员能否公开讨论困难、专业地处理任务以及相互依赖履行职责的感知来衡量。任务冲突则反映了关于工作如何组织、以及 AI 生成的建议或人类判断应指导决策的分歧。

研究结果揭示了 AI 对协作的双刃剑影响。认为 AI 智能的学生发展出更强的集体效能感——对团队成功能力的共同信心，这反过来促进了团队创造力。同时，AI 也增加了任务冲突，产生了降低创造性绩效的分歧。信任成为关键差异。具有更强人际信任的团队更能将 AI 支持的协作转化为创造性成果，因为信任加强了 AI 使用与集体效能感之间的联系。然而，研究也强调了一个重要局限：信任被视为团队已经拥有的东西，而不是 AI 积极帮助发展的东西。如果信任决定了 AI 是否能增强协作，未来的教育 AI 可能需要支持使团队能够自信协作的人际过程。

批判性参与：与 AI 共思，而非代思

Lehtinen 及其同事（2026）观察了 75 名职前教师与生成式 AI 协作设计教案。通过视频记录和过程挖掘，研究人员考察了高绩效和低绩效小组在协作教学设计中与 AI 的互动方式。

两组之间的行为差异令人震惊。高绩效小组通常先起草教案的部分内容，搜索外部来源以验证 AI 生成的信息，然后返回并根据发现修改工作。他们查阅在线资源的频率是低绩效小组的两倍多，始终在采用 AI 回复前进行核实。相比之下，低绩效小组在初始回复不满意时反复重新提示 ChatGPT，将 AI 生成的文本直接复制到教案中，然后修改措辞，而不是独立验证内容。

差异不仅仅是能力问题，更是互动方式问题。成功的小组将 AI 视为“与之思考”的工具，而非“为其思考”的工具。这一发现对教育 AI 设计具有重要意义。如果批判性参与能改善协作学习，AI 系统不应仅仅通过产生越来越完善的回复来奖励高效提示。相反，它们应鼓励学习者在继续之前比较证据、证明决策并验证信息。

整合支持：AI 作为协作的全程伙伴

Gyasi 及其同事（2025）通过实验比较了在线协作学习中三种人机协作方法。一种条件引入 AI 反馈和前馈，在每项任务后提供小组表现的个性化总结，并在下一项活动前提供指导。这些包括小组讨论中话题保持程度的可视化以及书面反馈。第二种条件将 AI 聊天机器人直接嵌入小组讨论，作为额外参与者，贡献想法、提出问题、提供解释并帮助保持对话聚焦。第三种条件结合了两种方法，始终产生最强结果。同时获得 AI 伙伴和 AI 反馈的小组在协作知识建构、认知参与、社会共享调节和整体小组表现方面均优于仅接受任一干预或没有 AI 支持的小组。这些发现表明，当 AI 支持整个计划、监控、评估和调整小组工作的循环，而非执行单一孤立功能时，协作学习受益最大。简而言之，当 AI 的设计反映这种整合过程时，它效果最佳。

这些更广泛的原则在结合 Xu 等人（2026）关于共享与个人 AI 使用在协作学习中的研究时变得更加清晰。虽然这里讨论的研究将信任、批判性参与和共享调节确定为成功 AI 支持协作的基础，但 Xu 及其同事展示了当 AI 使用对整个小组可见时，这些品质如何得到加强。当学生集体提示、评估和修改 ChatGPT 回复时，AI 成为讨论的共享对象，支持相互意识和协商。相反，当学生在小组会议前私下使用 AI 时，集体评估和共享决策的机会减少。总之，这些发现表明，有效的 AI 支持协作不仅取决于 AI 支持什么，还取决于其使用如何整合到协作活动中。

结论：AI 的未来在于赋能人心

综合来看，这些研究指向同一方向。信任、批判性参与和共享调节不会在小组获得 AI 时自动出现。它们是需要通过教育实践以及 AI 本身的设计积极培养的条件。

这代表了 AI 支持协作学习讨论的重要转变。与其问 AI 能否改善协作，教育者和设计师可能需要问 AI 如何支持那些一直支撑有效协作的心理和社会过程。这里回顾的证据表明，教育中 AI 的未来不太可能仅仅依赖于构建更强大的系统。相反，它可能取决于设计 AI 来帮助小组更有效地沟通、更批判性地思考，并共同调节他们的学习。

Rónan Fulton 和 Alana McCarthy 是爱尔兰国立大学戈尔韦的研究人员。