教育是 AI 最具潜力的应用前沿之一。借助 ChatGPT 等工具，个性化的学习支持已变得触手可及，让学生能随时随地获得帮助。

然而，教育界对 AI 如何影响学习成效的认知仍处于起步阶段。去年，我们的团队深入研究了学习模式⁠等功能的使用情况，并发现其对提升学生表现有显著作用。但研究也提出了一个关键问题：我们该如何评估 AI 在整个学习周期中对学生进步的长期影响，而非仅仅关注最终的考试分数？

这是一个亟需整个行业共同面对的挑战。目前，多数研究方法仍局限于单一的成绩信号（如考试得分），缺乏在真实场景中评估学生如何利用 AI 进行学习，以及这种模式如何影响长期的学习成效。

为了填补这一空白，我们与爱沙尼亚塔尔图大学 (University of Tartu) 以及 Stanford Accelerator for Learning 的 SCALE 项目联合开发了学习成效衡量套件 (Learning Outcomes Measurement Suite)。这是一套旨在支持跨教育场景进行纵向跟踪、衡量学习成效的系统性框架。

目前，我们正通过随机对照试验对其进行广泛验证。未来，我们还将与 OpenAI 学习研究生态系统学习实验室 (Learning Lab) 的创始机构展开深度合作，包括亚利桑那州立大学、伦敦大学学院 (UCL) 知识实验室，以及麻省理工学院 (MIT) 媒体实验室（基于先前的合作研究成果⁠）。

今天，我们将重点介绍这一衡量套件的运作机制及其核心价值。未来，我们计划发布更多研究成果，并将该套件作为公共资源向全球中小学、高校及教育系统开放。

学生利用 AI 工具进行学习的方式多种多样：既包括直接向 AI 索取快速答案，也包括在类似于导师的引导下逐步推导问题。为了帮助用户以促进“深度理解”和“技能构建”的方式使用 ChatGPT，OpenAI 在去年推出了学习模式⁠。在底层逻辑上，“学习模式”由一套特定的系统指令驱动。这些指令由我们与教师、科学家及教学法专家共同编写，旨在体现支持真实学习（而非仅仅获取答案）的核心行为，包括：脚手架式引导 (scaffolding)、理解程度检查以及启发式练习。

为了验证这种符合教学法的 AI 交互方式能否转化为更显著的学习成效，我们针对 300 多名准备神经科学和微观经济学考试的大学生进行了一项随机研究。虽然分析仍在进行中，但初步结果让我们确信：通过“学习模式”等功能所引导的教学法对齐交互，确实能提升学习成效。然而，这项研究也揭示了一个不容忽视的现实：真正核心的指标在于，这些成效以及与之相关的产出性行为，在时间跨度上是否具有持久性。

实验设计

参与者被随机分配到三个组别中：对照组使用传统的在线资源（如 Google 搜索和 YouTube），且禁用了 AI 自动生成摘要的功能；另外两个实验组则分别使用两种不同版本的“学习模式”，旨在以略微不同的方式引导学生完成学习过程。在实验开始前，我们收集了基准测试成绩和入组调查问卷，以校正先前课程接触史、学习习惯、学术自信度，以及对 AI 工具熟悉程度所带来的个体差异。学生在每次考试前完成定时的“学习模式”环节，两种“学习模式”版本在不同科目间进行了平衡抵消 (counterbalanced) 处理。

这一设置旨在反映真实世界的学习环境，而非严苛受控的实验室环境。参与度与考试成绩不挂钩，且并非所有学生在名义上的 40 分钟“学习模式”环节内都达到了相同的参与程度。这使我们能够衡量并报告意向性治疗（intention-to-treat，简称 ITT）效应，即在现实推广条件下提供该工具所产生的实际影响 — 换言之，我们衡量的是提供“学习模式”这一行为带来的因果影响，并承认在实践中用户的参与度存在差异。

研究发现

我们分别衡量了每门学科的考试表现。在随机研究中，不同科目的提升程度并不统一，参与者对“学习模式”的投入程度也各不相同。

虽然这些数据反映了现实世界的差异，但也暴露出传统学习成效衡量方式的深层局限。

目前，大多数评估方法依赖于短期窗口内的固定干预，并以测试分数或期末论文作为核心信号。这些方法无法捕捉 AI 影响实际学习的核心机制：即 AI 如何与学习者的策略、偏好和习惯共同演化，并产生持续而个性化的交互。此外，现有方法无法揭示某项能力的提升（如短期记忆）是否以牺牲其他能力为代价，例如学习持久性、自主动机或创造性问题解决能力。因此，它们忽略了最终决定 AI 能否实质性提升学习质量的纵向认知效应 (Longitudinal Cognitive Effect)。

由于各国教育环境、教学大纲及机构目标差异巨大，单次研究所得出的结论很难在不同系统间普遍推行。因此，衡量方法必须具备足够的灵活性，以便不同的教育体系能够根据自身语境定义“何为成功”，按照自身标准评估 AI，并据此进行迭代。

构建更完善的衡量体系

基于 OpenAI“学习模式”的研究成果，我们正在构建一套结构化的衡量体系，旨在大规模评估 AI 对学习者的影响，并建立一套根据学习成效反向优化模型的机制。该体系立足于三大核心信号：模型的行为方式、学习者的反馈表现、以及随时间推移产生的可衡量的认知产出。该套件包含以下核心组件：

当这些组件结合在一起时，我们将此系统称为学习成效衡量套件。

它能为教育生态系统提供关键信号：包括“学习瞬间”的结构化视图、展示不同群组随时间变化的成效看板、模型对比教学/辅导准则的性能指标，以及与标准化评估和简易学生问卷挂钩的成效衡量。在条件允许的情况下，它还可以整合合作伙伴提供的实况数据，如考试成绩、课堂观察或出勤率。

该体系还使我们的合作伙伴能够理解长期使用 AI 对学习者产生的深层认知影响。通过学习成效衡量套件，我们能够追踪以下能力的演变：

这些指标反映了我们整体的研究导向：不再仅仅盯着狭义的学习成效（如考试分数的上涨），而是关注支撑学习的综合能力。这也体现了我们的核心观点：在提升学习质量方面，不存在所谓的“万灵药”。教育系统和教育者应当获得相应工具和资源，以便根据教学法最佳实践和不同的教学方案，在各种能力的权衡中做出最优引导。

未来展望

在广泛开放学习成效衡量套件之前，我们正通过大规模研究对该系统进行验证。目前，我们正与爱沙尼亚塔尔图大学及斯坦福大学 SCALE 项目合作，在爱沙尼亚等国家级合作伙伴中开展实验。该研究涵盖了近 2 万名 16 至 18 岁的学生，跨度长达数月。学生对 AI 的使用离不开当地教育主管机构的密切协作，以确保安全性并符合当地教学大纲的要求。

这项工作是更大规模协作研究的一部分。除了通过“学习实验室”创始合作伙伴开展的“学习成效”研究外，OpenAI 还在资助关于“学习与就业”交叉领域的课题，探讨 AI 如何塑造学生的学术路径、职业决策，以及教育机构应如何支持负责任的 AI 引入。此类研究正在博科尼大学 (Bocconi University)、Innova Schools、达特茅斯学院塔克商学院、圣地亚哥州立大学、纽约州立大学石溪分校等机构展开。

我们将长期追踪学生如何利用 AI 提升学习体验，并持续分享研究成果。此外，我们将与教育生态系统中的各类组织深化合作，确保 AI 惠及全球学习者。

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