大学生文本vs生成式人工智能文本：相似度与学生评价

Abstract

本研究通过分析33名大学生的文本与GenAI生成文本的相似度（分为高、低相似组），结合学生评价，探究影响相似度的可能原因。研究发现：一、两组均认为GenAI回答具有参考价值，结构清晰、内容准确、符合原文，但缺乏深度和细节支撑；二、高相似组更关注其是否帮助理解阅读材料和完成学习任务，尽管意识到GenAI回答缺乏深度但自身回答仍与其更相似；三、低相似组更重视其全面性及其对思考的启发，并认为在独立思考和延伸拓展方面GenAI无法代替人类阅读。研究启示高校教师可通过培养学生深度学习导向，设计需独立思考和拓展创新的学习活动及评价方式，降低学生对GenAI的依赖，发展学生思维的独特性和创新性。