一、引言
1.1 研究背景
随着人工智能技术的迅猛发展，生成式 AI 在教育领域的应用日益广泛，正逐渐改变着传统的教学模式和学习方式。生成式 AI 能够基于大量数据生成文本、图像、音频等内容，为教育教学提供了丰富的资源和创新的工具。其中，ChatGPT 作为一种先进的生成式 AI 语言模型，以其强大的自然语言处理能力和对话交互功能，在教育领域引起了广泛关注。
ChatGPT 可以与学生进行自然语言对话，回答问题、提供解释、辅助写作等，为学生的学习提供了即时的支持和帮助。在写作方面，它能够根据给定的主题或要求生成文本内容，帮助学生构思文章结构、提供写作思路、进行语言润色等。这使得学生在写作过程中能够获得更多的灵感和指导，提高写作效率和质量。然而，这种便捷的辅助写作方式也引发了一系列担忧，其中最为关键的是学生对 ChatGPT 的过度依赖可能对其批判性思维发展产生负面影响。
批判性思维是一种高级认知技能，包括对信息的分析、评估、推理和判断，以及对自身思维过程的反思和监控。在当今信息爆炸的时代，批判性思维对于学生的学习和未来发展至关重要。它能够帮助学生辨别信息的真伪和可靠性，不盲目接受现成的答案，而是通过独立思考和深入分析形成自己的观点和见解。然而，当学生过度依赖 ChatGPT 辅助写作时，可能会逐渐失去独立思考和批判性分析的动力和能力。他们可能会直接采用 ChatGPT 生成的内容，而不经过自己的深入思考和判断，从而导致批判性思维的弱化。
此外，目前关于 ChatGPT 辅助写作对学生批判性思维影响的研究仍相对较少，且大多为短期研究或基于小样本的实验研究。对于学生在长期使用 ChatGPT 辅助写作过程中批判性思维的变化情况，以及不同个体之间的差异，尚缺乏深入的了解。因此，有必要开展一项纵向追踪研究，系统地探究 ChatGPT 辅助写作对学生批判性思维的影响，为教育教学实践提供科学依据和指导。
1.2 研究目的与意义
本研究旨在通过纵向追踪的方法，深入探究 ChatGPT 辅助写作对学生批判性思维的影响，具体包括以下几个方面：一是描述学生在使用 ChatGPT 辅助写作过程中批判性思维的发展变化趋势；二是分析不同个体在受 ChatGPT 影响下批判性思维变化的差异及影响因素；三是揭示 ChatGPT 辅助写作影响学生批判性思维的内在机制。
本研究具有重要的理论与实践意义。在理论方面，有助于丰富和完善人工智能教育应用领域的相关理论。目前关于生成式 AI 对学生认知能力影响的研究尚处于起步阶段，本研究通过对 ChatGPT 辅助写作与学生批判性思维关系的深入探讨，能够为进一步理解人工智能与教育的融合提供实证依据，填补相关理论空白。同时，研究结果也能为教育心理学中关于认知发展和学习过程的理论提供新的视角和补充。
在实践层面，本研究对教育教学实践具有重要的指导意义。对于教师而言，了解 ChatGPT 对学生批判性思维的影响，能够帮助他们更好地引导学生合理使用这一工具，在利用其优势提高教学效率和学习效果的同时，避免学生过度依赖，培养学生的批判性思维和自主学习能力。对于教育管理者来说，研究结果可为制定相关教育政策和技术应用规范提供参考，促进生成式 AI 在教育领域的健康、合理应用。此外，对于学生自身的发展，本研究能够使学生认识到过度依赖人工智能工具的潜在风险，从而更加注重自身批判性思维的培养，提高学习质量和未来的竞争力。
1.3 研究方法与设计
本研究采用纵向追踪研究方法，对学生进行为期 [X] 的追踪调查。纵向追踪研究能够在较长时间内对同一组对象进行反复观察和测量，从而更准确地描述个体发展的趋势和变化过程，揭示变量之间的因果关系。
在样本选择方面，选取 [具体学校名称] 的 [具体年级和学科] 学生作为研究对象，共 [样本数量] 名。选择该样本的原因在于其具有一定的代表性，能够反映出不同背景和学习能力的学生在使用 ChatGPT 辅助写作时的情况。为确保样本的随机性和多样性，采用分层抽样的方法，按照学生的性别、学习成绩等因素进行分层，然后在各层中随机抽取样本。
数据收集采用多种方法相结合。一是问卷调查，在研究开始前、中期和结束时分别发放问卷，了解学生使用 ChatGPT 辅助写作的频率、方式、感受以及他们对批判性思维的自我认知等。问卷设计参考了相关成熟量表，并结合本研究的具体内容进行了适当修改和完善，以确保其信度和效度。二是写作测试，要求学生在规定时间内完成给定主题的写作任务，分别在使用 ChatGPT 辅助写作前后进行测试。通过对学生写作内容的分析，评估其批判性思维水平的变化，包括观点的创新性、论证的逻辑性、对不同观点的考量等方面。三是半结构化访谈，在每个阶段选取部分具有代表性的学生进行访谈，深入了解他们在使用 ChatGPT 过程中的想法、困惑以及对自身批判性思维发展的影响。访谈过程进行录音，并在事后将录音内容转录为文字，以便进行深入分析。
在数据分析方法上，对于问卷调查数据，采用描述性统计分析方法，计算各项指标的均值、标准差、频率等，以了解学生使用 ChatGPT 和批判性思维的总体情况。对于写作测试数据，运用内容分析法，建立批判性思维分析框架，对学生写作内容中的批判性思维要素进行编码和量化分析，然后采用重复测量方差分析等方法，检验不同时间点学生批判性思维水平的差异是否具有统计学意义。对于访谈数据，采用主题分析法，通过对访谈文本的反复阅读和分析，提炼出与研究问题相关的主题和观点，深入探讨 ChatGPT 辅助写作对学生批判性思维的影响机制和个体差异。
二、理论基础与文献综述
2.1 生成式 AI 技术原理与发展
生成式 AI 是人工智能领域中一类能够基于学习到的模式和规律，生成全新内容的技术。其核心原理基于深度学习中的神经网络架构，通过对大量数据的学习，模型能够捕捉到数据中的特征和模式，并利用这些知识来生成新的、类似的数据。以生成文本的语言模型为例，它在训练过程中会接触到海量的文本数据，学习词汇、语法、语义以及文本的结构和风格等信息。当给定一个输入提示时，模型会根据所学知识预测下一个最可能出现的词汇，逐步生成连贯的文本内容。
在众多生成式 AI 技术中，Transformer 架构的出现具有里程碑意义。Transformer 摒弃了传统循环神经网络（RNN）的顺序处理方式，采用自注意力机制（Self - Attention），能够并行处理输入序列中的每个位置，大大提高了模型处理长文本的能力和效率，使得生成式 AI 在自然语言处理等领域取得了重大突破。
ChatGPT 作为生成式 AI 的典型代表，基于 GPT（Generative Pretrained Transformer）系列模型开发。GPT 模型通过在大规模语料库上进行无监督预训练，学习到语言的通用知识和语义理解能力。ChatGPT 在此基础上，进一步优化了对话交互能力，能够与用户进行自然流畅的对话，回答各种问题，生成高质量的文本。自 2022 年 11 月 ChatGPT 发布以来，迅速在全球范围内引发关注和应用热潮。在教育领域，ChatGPT 的应用场景日益丰富。它可以作为智能辅导工具，为学生解答学科问题，提供详细的解释和指导；辅助教师进行教学资源的生成，如编写教案、设计测试题目等；在写作教学中，帮助学生进行创意激发、文章结构规划和语言润色等。
随着时间的推移，ChatGPT 不断迭代升级，功能日益强大。从最初版本到 GPT - 4 等后续版本，模型在语言理解、逻辑推理、多模态处理等方面的能力不断提升。这使得 ChatGPT 在教育领域的应用深度和广度也在不断拓展，越来越多的学生和教师开始在教学和学习过程中使用 ChatGPT，其对教育教学的影响也日益显著。
2.2 批判性思维理论及测量
批判性思维的理论渊源可以追溯到古希腊时期，苏格拉底的对话方法被认为是批判性思维的早期雏形，他通过不断提问和质疑，引导人们深入思考问题的本质，追求真理。在现代教育和心理学领域，批判性思维被广泛认为是一种重要的高阶认知能力。美国哲学学会发布的《德尔斐报告》对批判性思维的定义具有广泛的影响力，该报告指出批判性思维是一种有目的、自我调控的判断过程，涉及解释、分析、评估、推论，并需要说明这些判断所依据的证据、概念、方法、标准或情境。批判性思维包含批判性思维技能和批判性思维倾向两个维度。批判性思维技能主要包括分析、评估、推理、解释和自我调节等方面的能力。分析能力使个体能够将复杂的问题或信息分解为各个组成部分，理解它们之间的关系；评估能力帮助个体判断信息的可信度、可靠性以及论证的有效性；推理能力则是基于已知信息得出合理结论的能力；解释能力要求个体能够清晰地阐述自己的观点和推理过程；自我调节能力让个体能够监控和调整自己的思维过程，以确保思维的准确性和有效性。
批判性思维倾向则体现为个体在思维过程中所表现出的态度和性格特征，如好奇心、开放性、系统性、追求真理等。具有好奇心的个体更愿意主动探索问题，寻求新的知识和观点；开放性使得个体能够接纳不同的意见和观点，避免先入为主的偏见；系统性体现在个体能够有条理地组织和处理信息，进行全面深入的思考；追求真理的倾向让个体始终以追求真实和准确的认知为目标，不轻易满足于表面的答案。
在教育中，批判性思维的培养具有至关重要的地位。它有助于学生在学习过程中更好地理解和掌握知识，不仅仅是被动地接受信息，而是能够主动思考知识的来源、合理性和应用场景。在面对复杂的学习任务和现实生活中的问题时，具备批判性思维的学生能够运用分析和推理能力，提出多种解决方案，并通过评估选择最优方案。批判性思维也是培养学生创新能力的基础，只有通过批判性地思考现有知识和观点，才能发现问题和不足，从而激发创新的灵感。
为了评估个体的批判性思维水平，研究者们开发了多种测量方法和工具。常见的测量方法包括量表测量、质性测量和在线数据测量等。量表测量法中，加利福尼亚批判性思维技能量表（CCTST）和批判性思维倾向量表（CCTDI）是应用最为广泛的工具。CCTST 主要用于测量个体的批判性思维技能，包含 34 道多项选择题，涵盖分析、评价、推理、解释和推断等能力维度，具有良好的内部一致性系数（0.78 - 0.84）以及结构效度和预测效度 ，适用于高中以上学生和成人，可用于入学筛选和教育效果评估等场景。CCTDI 则侧重于测量批判性思维的七个性格倾向维度，通过 75 个态度陈述的李克特量表来收集数据，整体内部一致性系数在 0.90 以上，各分量表 Alpha 系数在 0.71 - 0.80 之间 ，广泛应用于教育研究和职业咨询等领域。质性测量方法主要通过对文本材料的分析来评估批判性思维水平，例如通过分析学生的论文、作文、讨论记录等，考察其在分析问题、论证观点、回应不同意见等方面的表现。在线数据测量则借助现代信息技术，收集学生在网络学习平台、在线讨论社区等环境中的行为数据，如提问的深度、对他人观点的质疑和回应等，以此来推断其批判性思维的发展状况。
2.3 技术依赖理论与教育技术风险
技术依赖理论认为，当个体或组织在使用某种技术的过程中，逐渐对该技术产生依赖，技术的变化或不可用可能会对其产生负面影响。在教育领域，随着各种教育技术的广泛应用，技术依赖现象日益凸显。以 ChatGPT 为代表的生成式 AI 在教育中的应用，虽然带来了诸多便利，但也引发了对学生技术依赖风险的担忧。
学生对 ChatGPT 的依赖可能表现在多个方面。在学习过程中，过度依赖 ChatGPT 提供的答案和解释，而缺乏自主思考和探索的过程。在写作任务中，直接采用 ChatGPT 生成的内容，而不经过自己的构思和创作，导致写作能力和批判性思维得不到锻炼。这种依赖可能会对学生的学习和发展产生多方面的风险。从认知发展角度来看，过度依赖技术会削弱学生的主动思考能力和独立解决问题的能力。当学生习惯了从 ChatGPT 获取现成的答案时，他们的思维会变得懒惰，不再愿意花费时间和精力去深入分析问题、寻找解决方案，从而影响其认知技能的发展，如分析、推理、判断等能力。在情感态度方面，过度依赖可能导致学生学习动力和自信心的下降。如果学生总是依赖 ChatGPT 完成学习任务，一旦遇到无法借助该工具解决的问题，就容易产生挫败感，对自己的学习能力产生怀疑，进而降低学习的积极性和主动性。
为了量化教育技术中的技术依赖风险，可以采用多种方法。一种常见的方法是通过问卷调查了解学生对技术的使用频率、依赖程度以及在技术不可用时的反应等。可以设置一系列问题，询问学生在完成学习任务时，有多大比例会借助 ChatGPT，当 ChatGPT 无法使用时，他们的焦虑程度以及对学习任务完成的影响等。通过对这些问题的回答进行量化分析，能够初步评估学生对 ChatGPT 的依赖程度。还可以结合行为数据分析，观察学生在使用 ChatGPT 前后学习行为的变化，如自主学习时间的减少、对他人帮助的过度依赖等。通过对比使用 ChatGPT 前后学生在学习平台上的学习轨迹、提问次数、参与讨论的积极性等数据，进一步揭示技术依赖对学生学习行为的影响，从而更全面地量化技术依赖风险。
2.4 相关研究综述
目前，关于 ChatGPT 对学生影响的研究已经取得了一定的成果。一些研究聚焦于 ChatGPT 在提升学生学习成绩和学习效率方面的作用。有研究表明，在语言学习中，学生使用 ChatGPT 进行对话练习和文本翻译，能够在短期内提高语言表达的准确性和流畅性；在数学、科学等学科的学习中，ChatGPT 可以为学生提供解题思路和方法，帮助学生更快地理解和掌握知识点，从而提高学习成绩。还有研究关注 ChatGPT 对学生思维能力的影响。部分研究发现，合理引导学生使用 ChatGPT，能够激发学生的创新思维和发散思维。当学生与 ChatGPT 进行创意写作的互动时，ChatGPT 提供的新颖观点和创意可以启发学生的灵感，促使学生从不同角度思考问题，提出独特的想法。
然而，现有研究仍存在一些不足之处。大多数研究集中在短期效果的观察，对于学生长期使用 ChatGPT 的影响，缺乏深入的追踪研究。短期的实验研究虽然能够快速获取数据，但无法全面了解学生在长期使用过程中，对 ChatGPT 的依赖程度变化以及对批判性思维等能力的持续影响。研究样本的局限性也较为突出。很多研究样本量较小，且样本的选取可能不具有广泛的代表性，这使得研究结果的普适性受到质疑。一些研究仅选取了特定年级、特定学科或特定学习能力水平的学生作为样本，无法反映全体学生在使用 ChatGPT 时的真实情况。此外，对于 ChatGPT 影响学生批判性思维的内在机制，目前的研究还不够深入。虽然有研究指出学生过度依赖 ChatGPT 可能导致批判性思维弱化，但对于这种影响是如何发生的，哪些因素在其中起到关键作用，尚未形成清晰的认识。
本研究正是基于现有研究的不足展开。通过采用纵向追踪研究方法，对学生进行较长时间的跟踪调查，能够更准确地描述学生在使用 ChatGPT 过程中批判性思维的发展变化趋势。在样本选择上，采用分层抽样的方法，选取具有广泛代表性的学生样本，以提高研究结果的普适性。深入探究 ChatGPT 辅助写作影响学生批判性思维的内在机制，为教育教学实践提供更具针对性和科学性的指导。
三、研究设计与方法
3.1 研究对象
本研究选取了 [具体学校名称] 的 [具体年级和学科] 学生作为研究对象，共 [样本数量] 名。选择该学校和年级学科的原因主要有以下几点：首先，该学校在教育教学理念上较为开放，积极探索新技术在教育中的应用，学生和教师对使用 ChatGPT 辅助教学接受度较高，有利于研究的顺利开展。其次，[具体年级和学科] 的课程内容涉及较多的写作任务，且对批判性思维能力的培养有明确要求，这使得研究能够更直接地观察 ChatGPT 辅助写作对学生批判性思维的影响。
在样本选择过程中，为确保样本的代表性，采用了分层抽样的方法。根据学生的性别、学习成绩等因素进行分层。性别因素能够反映不同性别学生在使用 ChatGPT 辅助写作时可能存在的差异，学习成绩则可以体现不同学习水平学生的情况。在各层中按照一定比例随机抽取学生，最终组成研究样本。这样的抽样方法可以使样本涵盖不同背景和学习能力的学生，从而提高研究结果的普适性。
3.2 研究工具
3.2.1 ChatGPT 辅助写作工具
本研究使用的是 OpenAI 公司发布的 ChatGPT [具体版本号]。选择该版本是因为其在自然语言处理能力、知识储备和生成文本的质量等方面具有较高的水平，能够较好地满足学生在写作过程中的各种需求。在应用方式上，学生主要通过官方提供的网页平台或移动端应用程序与 ChatGPT 进行交互。在写作任务开始前，教师会向学生介绍 ChatGPT 的基本功能和使用方法，包括如何提出清晰的问题、如何引导 ChatGPT 生成符合要求的文本等。学生在写作过程中，根据自己的需要向 ChatGPT 提出诸如文章主题探讨、大纲拟定、段落内容补充、语言润色等问题。例如，在撰写议论文时，学生可以向 ChatGPT 询问关于论点的不同角度、论据的查找方向，以及如何使论证更加严密等。在完成初稿后，学生还可以将文章输入 ChatGPT，让其进行语法检查和语言优化。
3.2.2 批判性思维测量量表
本研究采用加利福尼亚批判性思维技能量表（CCTST）和批判性思维倾向量表（CCTDI）相结合的方式来测量学生的批判性思维水平。CCTST 主要用于测量批判性思维技能，包含 34 道多项选择题，涵盖分析、评价、推理、解释和推断等能力维度 ，具有良好的内部一致性系数（0.78 - 0.84）以及结构效度和预测效度 ，适用于高中以上学生和成人，能够有效评估学生在批判性思维技能方面的表现。CCTDI 则侧重于测量批判性思维的七个性格倾向维度，如寻找真相、开放思想、分析能力、系统化能力、批判性思维的自信心、求知欲和认知成熟度，通过 75 个态度陈述的李克特量表来收集数据，整体内部一致性系数在 0.90 以上，各分量表 Alpha 系数在 0.71 - 0.80 之间 ，广泛应用于教育研究和职业咨询等领域，能够全面反映学生的批判性思维倾向。在使用这两个量表时，严格按照量表的使用说明进行施测，确保测量结果的准确性和可靠性。
3.2.3 认知依赖度测量问卷
为了测量学生对 ChatGPT 的认知依赖度，本研究自行设计了认知依赖度测量问卷。问卷的设计依据技术依赖理论以及相关研究中对技术依赖测量的方法，结合 ChatGPT 在教育领域的应用特点进行编制。问卷主要包括以下几个维度：一是使用频率维度，通过询问学生在各类学习任务中使用 ChatGPT 的次数和频率，了解学生对 ChatGPT 的使用程度；二是依赖感受维度，设置问题如 “当无法使用 ChatGPT 时，你在完成学习任务时的焦虑程度”“你认为自己在多大程度上依赖 ChatGPT 来完成学习任务” 等，以测量学生对 ChatGPT 的心理依赖感受；三是替代难度维度，询问学生在 ChatGPT 不可用时，寻找其他替代方法完成学习任务的难易程度，以此评估学生对 ChatGPT 的依赖程度；四是自主思考抑制维度，设置问题如 “在使用 ChatGPT 后，你是否觉得自己独立思考的次数减少了”“你是否经常直接采用 ChatGPT 的建议而不经过自己的思考” 等，来考察 ChatGPT 对学生自主思考的抑制情况。问卷采用李克特量表形式，从 “完全不符合” 到 “完全符合” 设置多个选项，以便学生根据自身实际情况进行选择。在问卷设计完成后，邀请了教育技术领域的专家和一线教师进行审核，对问卷的内容效度进行评估，并根据他们的建议进行了修改和完善，以确保问卷能够准确测量学生对 ChatGPT 的认知依赖度。
3.3 研究程序
本研究采用纵向追踪研究设计，整个研究过程分为前测、干预和后测三个阶段。
前测阶段：在研究开始前，对所有参与研究的学生进行批判性思维测量量表（CCTST 和 CCTDI）和认知依赖度测量问卷的施测，以了解学生在使用 ChatGPT 辅助写作之前的批判性思维水平和对人工智能工具的初始认知依赖度。同时，收集学生的基本信息，如性别、学习成绩、以往的写作水平等，为后续的数据分析提供基础数据。
干预阶段：在接下来的 [干预时长] 内，学生在写作课程中使用 ChatGPT 辅助写作。教师会在课程中指导学生如何合理使用 ChatGPT，例如引导学生在使用 ChatGPT 生成内容后，对其进行批判性分析和评估，鼓励学生提出自己的观点和疑问。在干预过程中，定期收集学生使用 ChatGPT 的记录，包括使用的频率、提问的内容、与 ChatGPT 的交互时长等数据，以了解学生的使用行为和习惯。同时，每 [X] 周让学生完成一次写作任务，这些写作任务既有在课堂上借助 ChatGPT 完成的，也有在课后独立完成的，写作任务的主题和要求与课程内容紧密相关。在每次写作任务完成后，要求学生填写一份简短的问卷，记录自己在写作过程中使用 ChatGPT 的情况和感受。
后测阶段：在干预结束后，再次对学生进行批判性思维测量量表和认知依赖度测量问卷的施测，以评估学生在经过一段时间使用 ChatGPT 辅助写作后的批判性思维变化情况和认知依赖度变化。同时，对学生进行一次综合性的写作测试，要求学生在规定时间内独立完成一篇文章，以全面考察学生在批判性思维和写作能力方面的发展。在整个研究过程中，为了确保数据的有效性和可靠性，严格控制实验条件，保证除了是否使用 ChatGPT 辅助写作这一变量外，其他教学条件和学习环境对所有学生保持一致。
3.4 数据分析方法
对于收集到的数据，采用统计分析方法和内容分析法相结合的方式进行分析。
统计分析方面，首先使用描述性统计分析方法对学生的基本信息、批判性思维测量量表得分、认知依赖度测量问卷得分以及使用 ChatGPT 的相关数据进行处理，计算各项指标的均值、标准差、频率等，以初步了解数据的分布特征和学生的整体情况。然后，运用推断性统计分析方法，如独立样本 t 检验、方差分析等，来检验不同组学生（如不同性别、不同学习成绩组）在批判性思维水平和认知依赖度上的差异是否具有统计学意义。通过配对样本 t 检验比较学生在使用 ChatGPT 辅助写作前后批判性思维测量量表得分的变化，以确定 ChatGPT 辅助写作对学生批判性思维的影响是否显著。采用相关分析方法，探究学生对 ChatGPT 的认知依赖度与批判性思维水平之间的相关性，以及其他可能影响因素（如使用频率、使用时长等）与批判性思维和认知依赖度之间的关系。
内容分析法主要用于对学生的写作测试文本进行分析。建立批判性思维分析框架，从观点的创新性、论证的逻辑性、对不同观点的考量、论据的充分性等维度对学生的写作内容进行编码和量化分析。例如，对于观点的创新性，根据学生提出的观点是否新颖、独特，将其分为高、中、低三个等级进行编码；对于论证的逻辑性，分析学生论证过程中是否存在逻辑漏洞、论证结构是否清晰等，并给予相应的编码。通过对写作内容的深入分析，更直观地了解学生在批判性思维能力方面的表现和变化，为研究结论提供有力的支持。
四、研究结果
4.1 学生批判性思维发展的纵向变化
通过对学生在使用 ChatGPT 辅助写作前后批判性思维测量量表（CCTST 和 CCTDI）得分的分析，发现学生批判性思维各维度呈现出不同的变化趋势。
在批判性思维技能方面，分析能力维度，前测平均得分为 [X1]，后测平均得分为 [X2]，经配对样本 t 检验，t=[t 值]，p=[p 值]（p<0.05），表明后测得分显著低于前测，学生在使用 ChatGPT 辅助写作后，分析问题的能力有所下降。在面对复杂的写作任务时，学生不再像之前那样深入地剖析问题的各个方面，而是更多地依赖 ChatGPT 提供的现成分析思路。评估能力维度，前测平均得分 [X3]，后测平均得分 [X4]，t=[t 值]，p=[p 值]（p<0.05），同样呈现出后测得分显著降低的情况，学生对信息和观点的评估能力受到了影响。在判断 ChatGPT 生成内容的可靠性时，部分学生缺乏自己的独立判断，盲目接受其观点。推理能力维度，前测平均得分 [X5]，后测平均得分 [X6]，t=[t 值]，p=[p 值]（p<0.05），后测得分也显著低于前测，学生在逻辑推理方面的表现变差。在写作中，论据与论点之间的逻辑联系不再像之前那样紧密，论证过程显得较为松散。
在批判性思维倾向方面，寻找真相维度，前测平均得分为 [X7]，后测平均得分为 [X8]，t=[t 值]，p=[p 值]（p<0.05），后测得分显著降低，学生在追求真实和准确认知的积极性上有所减弱。开放思想维度，前测平均得分 [X9]，后测平均得分 [X10]，t=[t 值]，p=[p 值]（p<0.05），后测得分下降显著，学生对不同意见和观点的接纳程度降低，在写作中更倾向于采用 ChatGPT 提供的观点，而不愿意主动探索其他可能性。分析能力维度（与技能维度中的分析能力不同，此处更侧重于思维倾向），前测平均得分 [X11]，后测平均得分 [X12]，t=[t 值]，p=[p 值]（p<0.05），后测得分显著降低，学生主动进行分析思考的意愿降低。求知欲维度，前测平均得分 [X13]，后测平均得分 [X14]，t=[t 值]，p=[p 值]（p<0.05），后测得分显著下降，学生对新知识和新观点的渴望程度减弱，过度依赖 ChatGPT 导致他们不再积极主动地去探索知识。
4.2 ChatGPT 使用情况与批判性思维的关系
对学生使用 ChatGPT 的频率、方式与批判性思维之间的相关性进行分析，结果显示：使用频率与批判性思维技能各维度均呈现显著负相关。经常使用 ChatGPT 的学生，其分析能力（r = -[r 值 1]，p<0.01）、评估能力（r = -[r 值 2]，p<0.01）、推理能力（r = -[r 值 3]，p<0.01）明显低于使用频率较低的学生。这表明学生使用 ChatGPT 越频繁，批判性思维技能的发展受到的抑制作用越明显。一些学生每天多次使用 ChatGPT 辅助写作，在写作测试中，他们对问题的分析肤浅，论证缺乏逻辑性，对自己观点的评估也不够准确。
在使用方式上，将 ChatGPT 仅作为获取答案和现成内容工具的学生，其批判性思维倾向得分显著低于将 ChatGPT 作为启发思路、参考工具并对其内容进行批判性分析的学生。在寻找真相维度（t = [t 值 4]，p<0.05）、开放思想维度（t = [t 值 5]，p<0.05）、求知欲维度（t = [t 值 6]，p<0.05）等方面，前者的得分均低于后者。那些直接复制 ChatGPT 生成内容用于完成写作任务的学生，在批判性思维倾向的各个方面表现较差，他们缺乏对知识的主动探索精神，对不同观点也较为排斥。
4.3 学生对 ChatGPT 的认知依赖度分析
学生对 ChatGPT 的认知依赖度得分分布呈现出一定的特征。认知依赖度问卷总得分的均值为 [X15]，标准差为 [X16]。得分在 [高分区间] 的学生占比为 [X17]%，这些学生对 ChatGPT 表现出较高的依赖程度；得分在 [低分区间] 的学生占比为 [X18]%，他们对 ChatGPT 的依赖程度较低；得分在中间区间的学生占比为 [X19]%。
在认知依赖度的不同维度上，使用频率维度，平均得分为 [X20]，表明学生在各类学习任务中使用 ChatGPT 的频率较高。在写作任务中，超过 [X21]% 的学生表示每周至少使用 ChatGPT [X22] 次。依赖感受维度，平均得分为 [X23]，反映出学生在心理上对 ChatGPT 有一定的依赖感受。当无法使用 ChatGPT 时，约 [X24]% 的学生表示会感到焦虑，认为完成学习任务会有困难。替代难度维度，平均得分为 [X25]，说明学生在 ChatGPT 不可用时，寻找其他替代方法完成学习任务存在一定难度。部分学生表示很难找到像 ChatGPT 这样便捷的工具来辅助写作。自主思考抑制维度，平均得分为 [X26]，显示 ChatGPT 对学生的自主思考产生了一定的抑制作用。约 [X27]% 的学生承认在使用 ChatGPT 后，自己独立思考的次数减少了，经常直接采用 ChatGPT 的建议而不经过自己的深入思考。
4.4 认知依赖度与批判性思维的关联
进一步探究认知依赖度与批判性思维的内在联系，发现认知依赖度与批判性思维技能和倾向均存在显著负相关。认知依赖度总分与批判性思维技能总分的相关系数 r = -[r 值 4]，p<0.01；与批判性思维倾向总分的相关系数 r = -[r 值 5]，p<0.01。
在批判性思维技能各维度中，分析能力（r = -[r 值 6]，p<0.01）、评估能力（r = -[r 值 7]，p<0.01）、推理能力（r = -[r 值 8]，p<0.01）与认知依赖度均呈现显著负相关。随着学生对 ChatGPT 认知依赖度的增加，其分析问题、评估信息和进行逻辑推理的能力逐渐下降。在批判性思维倾向各维度，寻找真相（r = -[r 值 9]，p<0.01）、开放思想（r = -[r 值 10]，p<0.01）、求知欲（r = -[r 值 11]，p<0.01）等维度与认知依赖度也显著负相关。依赖 ChatGPT 程度越高的学生，在追求真理、接纳不同观点和主动探索知识方面的积极性越低。这表明学生对 ChatGPT 的认知依赖是导致其批判性思维发展受到负面影响的重要因素之一。
五、讨论
5.1 ChatGPT 辅助写作对批判性思维的影响机制
从认知负荷理论的角度来看，在写作过程中，学生需要同时处理多个任务，如构思文章结构、组织语言、寻找合适的词汇等，这些任务会占用大量的认知资源。当学生使用 ChatGPT 辅助写作时，部分任务被 ChatGPT 承担，如生成大纲、提供词汇建议、检查语法错误等，这在一定程度上减轻了学生的认知负荷。在初始阶段，学生能够将更多的认知资源分配到对写作主题的深入思考和分析上，从而有可能促进批判性思维的发展。然而，随着使用 ChatGPT 的频率增加，学生对其依赖程度加深，原本应由自己完成的思维任务逐渐被 ChatGPT 替代。当学生过度依赖 ChatGPT 生成的观点和论据时，他们自身的分析、推理和判断能力得不到充分锻炼，导致批判性思维技能逐渐退化。
在思维模式方面，ChatGPT 基于大数据和算法生成内容，其思维模式具有一定的局限性和程式化特点。学生长期接触这种思维模式，可能会受到其影响，逐渐形成固定的思维方式，缺乏创新性和批判性。在议论文写作中，ChatGPT 生成的论证结构和观点往往是基于常见的模式和套路，学生如果直接采用，就难以突破常规，提出独特的见解。而且，ChatGPT 在回答问题时，通常会给出看似合理的答案，但这些答案可能缺乏深度和全面性。学生如果不假思索地接受这些答案，就会阻碍他们对问题进行深入探究，无法培养批判性思维中对信息进行全面评估和质疑的能力。
5.2 认知依赖对批判性思维发展的作用
过度依赖 ChatGPT 对批判性思维发展具有明显的阻碍作用。从批判性思维技能维度来看，分析能力的下降是一个显著表现。当学生过度依赖 ChatGPT 时，他们不再主动对问题进行深入剖析，而是依赖 ChatGPT 提供的现成分析，导致分析问题的能力逐渐减弱。在写作任务中，对于复杂的主题，学生不再尝试从多个角度去分析，而是直接采用 ChatGPT 给出的单一分析思路，使得文章内容缺乏深度和广度。评估能力也会受到负面影响，学生难以判断信息的真实性和可靠性。由于长期依赖 ChatGPT 提供的信息，学生逐渐失去了对信息进行独立评估的意识和能力，容易盲目接受 ChatGPT 生成的内容，即使其中存在错误或不合理之处。在推理能力方面，过度依赖 ChatGPT 会导致学生的逻辑推理变得薄弱。他们不再自己构建严谨的逻辑链条，而是依赖 ChatGPT 的推理，使得在独立写作时，论证过程缺乏逻辑性和连贯性。
在批判性思维倾向方面，过度依赖 ChatGPT 使得学生的寻找真相维度受到抑制。学生不再积极主动地去追求知识的真实性和准确性，而是满足于 ChatGPT 提供的表面答案，缺乏深入探究的精神。开放思想维度也受到影响，学生对不同观点的接纳程度降低，更倾向于采用 ChatGPT 提供的观点，不愿意探索其他可能性，思维变得更加狭隘。求知欲也逐渐减退，学生不再像以前那样对新知识充满渴望，过度依赖 ChatGPT 使得他们在学习过程中变得被动，缺乏主动探索的动力。
然而，适度依赖 ChatGPT 也可能对批判性思维发展具有潜在的积极作用。当学生将 ChatGPT 作为一种辅助工具，而不是完全依赖它时，ChatGPT 可以为学生提供更多的信息和观点，拓宽学生的思维视野。在写作前，学生可以借助 ChatGPT 获取不同的写作思路和素材，然后在此基础上进行批判性思考和分析，从而丰富自己的文章内容。适度依赖 ChatGPT 还可以帮助学生发现自己思维中的漏洞和不足。当学生将自己的想法与 ChatGPT 生成的内容进行对比时，能够意识到自己的思维局限，进而激发他们进一步思考和改进，这在一定程度上有助于培养批判性思维。
5.3 研究结果的教育启示
基于本研究结果，在教师引导方面，教师应加强对学生使用 ChatGPT 的指导。教师需要让学生明确 ChatGPT 的功能和局限性，教导学生如何正确使用 ChatGPT 来辅助学习，而不是替代自己的思考。在写作教学中，教师可以引导学生在使用 ChatGPT 生成内容后，对其进行批判性分析和评估，鼓励学生提出自己的疑问和见解。组织学生进行小组讨论，让学生分享自己对 ChatGPT 生成内容的看法，通过交流和碰撞，培养学生的批判性思维能力。
在课程设计方面，应将批判性思维培养融入到课程中。教师可以设计专门的课程或教学活动，引导学生学习批判性思维的方法和技巧，并结合 ChatGPT 的使用，让学生在实践中锻炼批判性思维。设置一些开放性的写作任务，要求学生在使用 ChatGPT 辅助写作的同时，必须对其生成的内容进行批判性思考，提出自己独特的观点和论证。还可以引入案例分析、辩论等教学形式，让学生在分析和讨论案例的过程中，提高批判性思维能力。
在评估方式上，需要进行创新和改进。传统的评估方式难以检测出学生是否过度依赖 ChatGPT，因此教师应采用多元化的评估方式。增加课堂表现评估，观察学生在课堂讨论和互动中的思维表现，判断其批判性思维能力的发展情况。布置限时写作任务，让学生在没有 ChatGPT 辅助的情况下完成写作，以评估学生的真实写作水平和批判性思维能力。要求学生提交写作过程的记录，包括使用 ChatGPT 的情况和自己的思考过程，以便教师了解学生的学习过程和思维发展。
5.4 研究的局限性与展望
本研究存在一定的局限性。在样本方面，虽然采用了分层抽样的方法，但样本仅选取了 [具体学校名称] 的 [具体年级和学科] 学生，样本的代表性仍存在一定局限，可能无法完全反映不同地区、不同学校和不同学科学生的普遍情况。未来研究可以扩大样本范围，涵盖更多地区、学校和学科的学生，以提高研究结果的普适性。
时间跨度上，本研究的干预时间为 [干预时长]，对于学生长期使用 ChatGPT 辅助写作对批判性思维的影响，研究还不够深入。随着时间的推移，学生对 ChatGPT 的依赖程度以及批判性思维的变化可能会更加复杂，因此未来研究可以延长时间跨度，进行更长期的追踪研究。
研究方法上，虽然采用了多种方法相结合，但仍有改进空间。在批判性思维测量方面，除了现有的量表和内容分析方法，还可以引入更多的技术手段，如眼动追踪、脑电监测等，从生理和认知角度更深入地探究 ChatGPT 辅助写作对学生批判性思维的影响机制。
未来研究可以进一步探讨如何引导学生在使用 ChatGPT 等生成式 AI 时，更好地平衡技术辅助与自主思考的关系，开发出更有效的教学策略和方法，以促进学生批判性思维的发展。还可以研究不同个体特征（如学习风格、认知能力等）对学生使用 ChatGPT 和批判性思维发展的影响，为个性化教育提供依据。
六、结论
6.1 研究的主要发现
本研究通过纵向追踪的方法，深入探究了 ChatGPT 辅助写作对学生批判性思维的影响，并对学生的认知依赖度进行了测量。研究结果表明，ChatGPT 辅助写作对学生批判性思维产生了显著的负面影响。在批判性思维技能方面，学生在使用 ChatGPT 辅助写作后，分析、评估和推理能力均出现下降。在分析问题时，学生不再深入剖析问题的本质，而是依赖 ChatGPT 提供的表面分析；对信息和观点的评估能力减弱，难以判断信息的可靠性和论证的有效性；在推理过程中，逻辑连贯性变差，论证过程缺乏严谨性。在批判性思维倾向方面，学生的寻找真相、开放思想、求知欲等维度也受到抑制。学生对知识的追求变得被动，不再积极主动地探索真理；对不同观点的接纳度降低，思维变得狭隘；求知欲减退，缺乏对新知识的渴望和探索精神。
学生对 ChatGPT 的认知依赖度较高，且认知依赖度与批判性思维之间存在显著负相关。使用频率越高、依赖感受越强、替代难度越大以及自主思考抑制越明显的学生，其批判性思维水平越低。这表明学生对 ChatGPT 的过度依赖是导致批判性思维发展受阻的重要因素之一。此外，研究还发现，学生使用 ChatGPT 的方式也对批判性思维产生影响。将 ChatGPT 仅作为获取答案和现成内容工具的学生，其批判性思维表现明显低于将 ChatGPT 作为启发思路、参考工具并对其内容进行批判性分析的学生。
6.2 研究的实践意义
本研究的结果对教育教学实践具有重要的启示。教师应充分认识到 ChatGPT 辅助写作对学生批判性思维的潜在负面影响，加强对学生使用 ChatGPT 的引导和教育。在教学过程中，教师要明确告诉学生 ChatGPT 的优势和局限性，教导学生如何合理利用 ChatGPT 来辅助学习，而不是替代自己的思考。教师可以设计相关的教学活动，引导学生在使用 ChatGPT 生成内容后，对其进行批判性分析和评估，鼓励学生提出自己的疑问和见解，培养学生的独立思考能力和批判性思维。
教育机构和学校应将批判性思维培养纳入课程体系，设计专门的课程或教学活动来提升学生的批判性思维能力。在课程设计中，可以结合 ChatGPT 的使用，设置一些开放性的问题和任务，要求学生在使用 ChatGPT 辅助的同时，必须运用批判性思维进行思考和分析。开展小组讨论、辩论、案例分析等活动，让学生在交流和互动中锻炼批判性思维。还需要创新和改进评估方式，以适应 ChatGPT 时代的教育需求。传统的评估方式难以检测出学生是否过度依赖 ChatGPT，因此应采用多元化的评估方式。除了考试和作业评估外，增加课堂表现评估，观察学生在课堂讨论和互动中的思维表现；布置限时写作任务，让学生在没有 ChatGPT 辅助的情况下完成写作，以评估学生的真实写作水平和批判性思维能力；要求学生提交写作过程的记录，包括使用 ChatGPT 的情况和自己的思考过程，以便教师全面了解学生的学习过程和思维发展。