《Frontiers in Psychology》：Exploring of the impact of AI feedback on college students' critical thinking: a intervention experiment based on design discipline
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本文通过一项为期三周的随机对照实验，探讨了人工智能辅助工具在“适老化医疗系统界面设计”工作坊中对大学生批判性思维（CT）发展的影响。研究以70名设计专业本科生为对象，实验组（n=38）使用AI工具获得个性化反馈与评估，而对照组（n=32）则采用传统教学方法。结果显示，实验组在批判性思维量表（CTDI-CV）后测得分显著高于对照组（p<0.05），表明AI辅助的反馈与论证活动能有效提升设计教育中的高阶思维技能，为将人工智能整合至实践性教学以培养学生的深度反思与分析能力提供了实证依据。
引言
在当前技术驱动的教育变革背景下，批判性思维（Critical Thinking, CT）被普遍认为是高等教育的核心目标之一，它不仅关乎个体的认知发展与学业表现，也是毕业生在职场获得成功的关键能力。在信息爆炸的时代，培养学生分析与评价信息、解决复杂问题的批判性思维能力显得尤为重要。在高度依赖迭代与反思的设计教育领域，人工智能技术的应用，如生成式设计系统与交互式评估工具，能够为学习者提供个性化、情境化的反馈，支持其进行快速原型迭代与深度反思，从而为培养批判性思维提供了新的可能。然而，现有研究多聚焦于引入AI工具的整体教学效果，在严谨的实验设计、特别是针对AI工具对学生批判性思维发展的因果影响方面存在明显不足。本研究旨在弥补这一研究空白，通过一项混合方法研究，系统探讨AI辅助的反馈与评估活动是否能有效提升设计专业学生的批判性思维能力。
研究方法
本研究采用随机对照试验设计，在中国一所大学的设计专业本科生中招募了70名参与者，并随机分为实验组（n=38）与对照组（n=32）。在干预前，通过基线测试（pre-test）确保两组学生在批判性思维倾向、年龄、性别及专业基础等关键变量上无显著差异。干预为期三周，主题为“适老化医疗系统界面设计”工作坊。实验组学生在项目执行中被允许并鼓励使用AI辅助设计工具（如ChatGPT-3.5等）进行设计问题分析、方案构思与评估，以获得个性化反馈。对照组则参与相同主题、时长与结构的常规工作坊，但不允许使用任何AI工具，仅使用Sketch、Adobe等基础设计软件完成任务。
研究采用改编的中文版批判性思维倾向量表（CTDI-CV）在干预前后对学生的批判性思维水平进行量化评估。该量表评估了开放性、分析性思维、系统性思维、批判性思维自信心和认知成熟度五个维度。为控制参与者疲劳并确保在密集的工作坊情境下作答质量，采用了基于内容效度评估的简版量表。在干预结束后，对实验组所有学生进行了半结构化访谈，收集关于他们使用AI工具进行设计探索的定性数据，并使用Maxqda软件对访谈文本进行了主题分析，以深入探究AI工具影响批判性思维的具体路径。
结果
量化分析结果显示，实验组的后测（post-test）平均得分（55.37±7.14）显著高于其前测得分（52.08±7.02），平均提升3.29分，且该差异具有统计学意义（p<0.001）。而对照组的前后测差异（从51.31±6.19提升至52.12±6.38）则未达到显著性水平（p=0.1039）。在控制前测分数后，方差分析（ANOVA）表明，组别（实验组 vs. 对照组）对后测分数的影响依然显著（B=2.57, p=0.003），效应量（Partial Eta Squared）为0.126，达到中等至较大的水平。这表明，实验组所获得的提升并非仅仅源于时间效应，AI工具的干预产生了额外的积极影响。
定性主题分析从访谈数据中提炼出三个相互关联的主题，揭示了AI辅助反馈促进批判性思维的可能机制：1. 认知参与式评估活动：学生反映，AI辅助的辩论与评估活动促使他们更清晰地表达观点，并在即时反馈中重新审视和精炼自己的论点。2. 反馈驱动的反思活动：AI工具提供的即时、个性化反馈帮助学生识别错误、认识误解，并反思自身的推理过程，形成了一个“反馈-反思-修正”的循环。3. 支架式分析推理：AI工具通过生成具有挑战性的问题，帮助学生超越简单的理解层面，转向对学习材料进行解释、分析与评价，并促进他们将不同设计概念之间的联系梳理得更为清晰。
讨论
本研究结果表明，在设计工作坊中引入AI辅助的反馈与评估工具，能够有效提升学生的批判性思维能力。这一发现与现有研究认为AI可以促进反思与论证的观点一致。AI并非简单的信息提供工具，而是作为一种认知支架，引导学生进行分析、评估与反思，构建设计活动中的各种要素。特别是在“适老化设计”这类涉及复杂功能、使用情境、伦理及人文关怀的领域，AI驱动的即时反馈机制为学生创造了持续进行批判性审视与改进设计判断的机会，这对于以创造性问题解决为核心的设计学科至关重要。
研究同时指出，仅依靠“做中学”和时间积累，在短期工作坊教学中可能不足以显著促进学生批判性思维的发展。对照组进步不显著的结果间接反映了在有限课堂时间内，教师难以持续为所有学生提供针对性反馈支持的现实困境。因此，在设计教学中引入类似AI工具的结构化认知支持机制，以弥补教师指导的局限性，显得尤为必要。
启示与局限
本研究的实践意义在于，为设计教育中整合工作坊教学与AI工具提供了实证依据。教育者可以考虑在关键的设计环节（如方案构思、评估、迭代）中有意识地嵌入AI反馈与评估功能，以增强学生的反思性与自我调节学习过程。需要明确的是，AI工具的价值在于作为教师教学的补充与延伸，而非替代。
本研究也存在一定局限。首先，主要依赖自我报告量表（CTDI-CV）测量批判性思维“倾向”，这可能与学生在实际设计任务中表现出的论证、评价与决策“能力”存在差异。其次，样本仅来自中国一所大学，可能影响结果的普适性。未来研究应采用更大规模、更多样化的样本，并引入基于行为或实践产出的过程性任务评估，以更全面地验证AI对批判性思维技能发展的影响。
结论
本研究通过随机对照实验探讨了AI辅助工具对设计专业学生批判性思维发展的支持作用。量化结果表明，在控制前测水平后，使用AI工具的实验组学生在批判性思维后测表现上显著优于未使用工具的对照组。定性分析进一步揭示了AI通过促进学生在设计过程中的反思、修正与分析评估层面的认知发展，从而有效提升其批判性思维的可能机制。实验证实了在设计教育中引入AI辅助设计工具对学生高阶认知能力发展的积极效应。建议在设计教育中建立结构化的课程，以更好地利用AI的反馈与评估功能。本研究不仅有助于推动人工智能在设计教育中的应用，也为人工智能技术在教育中的有效性提供了实践验证。
