近日，物理学院教育研究所谢丽副教授课题组在STEM教育研究领域取得新进展。相关成果“From answer machine to collaborative partner: impact of structured generative AI training on scientific problem solving in STEM education”发表于STEM教育领域Top1期刊《International Journal of STEM Education》（华中师范大学A2级期刊；IF: 10.7）。其中，物理学院2025级研究生黄炳杰为第一作者，谢丽副教授、冯秀梅教授、乔翠兰教授、郭庆副研究员及东南大学包雷教授为共同通讯作者，华中师范大学为论文第一完成单位。

当生成式AI进入STEM课堂，学生是把它当“搜题机器”还是“协作伙伴”？该研究基于自我调节学习与认知负荷理论，在中国高校开展随机对照试验：95名大二STEM学生随机分为实验组和对照组，先独立完成电磁学CSEM测试，再与大模型对话修订答案。实验组接受45分钟结构化GenAI培训，涵盖AI本质与风险、与SRL三阶段对齐的提示策略及对视觉错误、推理偏差、幻觉问题的补救策略；对照组仅接受高级问题解决策略培训。结果显示，实验组修订表现显著更优（d=0.81），错误改正确率为69.3%，对照组仅为41.3%；两组总体认知负荷无显著差异。SRL能力和先前知识正向预测修订表现，培训削弱了先前GenAI经验的预测作用。

图1 分组变量与AI使用经验的交互效应模型

对话分析发现，实验组互动轮次更多，更常用获取洞察、比较总结、询问定义、生成新问题等高阶策略，并能识别纠正AI的视觉与推理错误。其贡献在于：理论上把SRL和认知负荷理论拓展到人机协作问题解决，提出区分任务施加的内在负荷与生产性投入的内在负荷，并初步提出“互补性识别”构念；实践上以随机对照证据表明，GenAI进课堂的关键不是给工具，而是用结构化脚手架培养AI素养、策略性提示和批判验证能力，使学生从被动接受答案转向与AI协同建构知识。

该研究工作得到华中师范大学社科种子项目（CCNU26ZZ110）、华中师范大学教师教育研究专项（CCNUTEI2026‑03）、中央高校基本科研业务费交叉项目（CCNU25JCPT014）及国家社会科学基金一般项目（BTA250261）的资助。

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通讯员｜黄炳杰

责　编｜刘鸿儒

审　校｜谢 丽