高中生对申请大学过程中人工智能的看法

杰夫·施莱尔 介绍 大学准备程度指标的例子包括申请者的高中成绩、论文和大学入学考试分数。在这些中，高中成绩在大学录取过程中最为突出。最近，大学入学咨询协会（NACAC）报告说高中成绩是录取决定中最重要的因素，其74%的成员大学认为成绩非常重要。随着时间的推移，人们对高中成绩重视程度似乎在增加：十年前，只有大约一半（52%）的NACAC成员大学持有同样的观点，认为成绩很重要（大学入学咨询协会，2023）。 然而，尽管成绩很重要，但它们存在缺陷。已知存在一种被称为分数膨胀的现象的证据，这种现象发生在分数随时间增加，但能力并未相应提高时（Bejar & Blew, 1981），这种证据已经存在很多年了。例如，ACT三十年前就提供了这种现象的证据（Ziomek & Svec, 1995），并且在之后的几次场合也提供了证据（Woodruff & Ziomek, 2004； Sanchez & Moore, 2022； Sanchez, 2023，2025）。 对分数膨胀的担忧仍在继续，最近高中分数作为衡量学生成就的指标其准确性受到了质疑。例如，一项使用华盛顿州学生纵向数据进行的分数膨胀研究发现，分数随时间发生了显著变化，并且数学分数与成就（通过州 administered 评估分数衡量）之间的关系明显减弱（Goldhaber & Young, 2024）。此外，该研究发现获得 A 和 B 分的学生比例显著增加，尽管这些学生基于他们的州评估分数并未达到年级预期。然而，作者们警告说，由于慢性缺勤等因素的潜在影响，以及除了考试分数之外缺乏比较分数的指标，他们的发现尚不明确如何解读。质疑高中分数准确性的近期研究另一个例子是 Sanchez (2025)，其中发现高中平均成绩点数预测大一平均成绩点数的能力随着分数膨胀而恶化。作者通过两个拥有相同高中平均成绩点数的学生的例子描述了研究结果的启示：就读于高分数膨胀水平高中的学生会比就读于低分数膨胀水平高中的学生有更低的预测大一平均成绩点数。这种模式对于高中平均成绩点数相对较低的学生尤其明显。 在不同类型的分级制度存在于中学教育中，包括传统的A-F系统，以及能力分级，其中学生的目标是掌握每一 一系列学习标准。因为许多大学和学院已选择将入学考试分数设为可选，所以在大学准备能力评估方面出现了新的挑战，包括仔细考虑如何解释来自不同系统的成绩（Erbes等人，2021）。 总之，成绩在大学录取中的重要性似乎日益凸显，尽管其准确性受到质疑，且其解读也越来越具挑战性。此外，学生在高中学业中使用人工智能（AI）可能对成绩作为衡量学生成就的准确性的影响。学生对AI的使用很普遍，且在使用中不断增加。例如，一项研究报道，在2024年，13至17岁的学生中有26%使用ChatGPT来帮助他们完成学业。这一比例是2023年观察到的比例的两倍（Sidoti等人，2025年），但与一项更近期的研究相比则要小得多：在2025年1月至5月期间，报告使用生成式AI工具（例如，ChatGPT、Copilot、Gemini、Claude）完成学业的高中学生的百分比从79%增加到84%（Adair等人，2025年）。 当前研究 高中生入学决策可能受到大学准备指标及其感知重要性、对高中成绩准确度下降的认知，以及人工智能对成绩和其他指标（如论文）的影响的相互作用的影響。本研究的目标是深入了解高中生对准备指标和人工智能在大学申请过程中潜在影响的看法。研究问题包括以下几点： • 学生如何看待高中成绩和其他大学准备指标的重要性？ • 学生如何看待成绩的准确性，考虑到AI可以用来完成学校作业？ • 学生是否认为在大学申请过程中使用AI能给申请人带来显著优势？ 在本研究中，高中生通过在线调查分享了他们对大学准备指标重要性的看法，以及他们是否认为人工智能可以影响大学申请过程的各个方面。共有4,903名学生参与了调查。关于受访者和调查的更多信息在技术附录中提供。 结果 大约三分之二（69%）的学生在这项研究中表示，高中成绩在大学申请过程中非常重要（见图1和表A2）。与其他指标相比，成绩被认为更重要，例如作文（53%表示这些非常重要）、入学考试分数（51%）、推荐信（43%），以及补充材料（例如，创意写作项目、学生对开发的应用程序的描述、学校顶点项目；30%）。 每项大学准备指标的平均重要性评分由图1中的白色方块表示。平均评分范围从2.62（高中成绩）到1.87（补充材料），并证实了基于学生反馈的指标相对重要性。 尽管高中成绩被认为很重要，但人们也认为它们可以被人工智能影响。大约四分之三（71%）的学生至少稍微同意高中成绩不再能准确反映学生表现，因为学生可以使用人工智能作弊（平均同意评分=4.20；图2和表A3）。此外，81%的学生至少稍微同意使用人工智能作弊高中作业很容易。M= 4.57), 并且59%至少稍微同意使用AI的高中课程的学生比不使用AI的学生成绩更好(M= 3.70). 当考虑将人工智能用于大学申请过程时，70%的学生至少稍微同意人工智能为某些学生提供了不公平的优势（M= 4.15), 并且69%的人至少稍微同意使用AI这种方式的学生比不使用AI的学生有显著优势(M=3.89；图2和表A3） 有可能，在学术上表现更好的学生，对于大学准备指标的重要性以及AI对大学申请过程的影响，可能会有不同于在学术上表现较差的学生的观点。为了研究这一点，学生数据按照ACT®测试分数类别（即，对调查做出回应的学生测试分数分布的底部四分之一、中间一半和顶部四分之一）。 学生们对高中成绩的重视程度相对较高，无论ACT分数属于哪个类别。然而，那些考试成绩处于前四分之一的学生的观点不同：他们比成绩较低的同伴显著地更不可能同意使用AI完成高中课程作业的学生会得到更好的成绩（前四分之一）。M= 3.53，中间一半M= 3.72，底部四分之一M= 3.84; 上四分位vs.−−−中間一半:q= 3.34,p= .0024,d=0.13；上四分位与下四分位：q= 4.65,p< −.0001,d= 0.21).1得分高的学生也显著比得分低的学生不太同意高中成绩不再准确反映学业表现，因为学生可以使用人工智能作弊（前四分之一）M= 3.98，中间一半M= 4.23, 底部−−季度M=4.31; 上四分位与中间一半：q= 4.12,p= .0001,d=0.18;上部四分位与−底部四分之一：q= 4.73,p< .0001,d=−0.22). 讨论 一些大学入学准备指标可能受到人工智能的影响。例如，为申请者写推荐信的人可以选择仅使用人工智能进行编辑辅助，或者选择使用人工智能生成整封信。同样，申请者也可以使用人工智能来撰写他们的入学申请书。 高中生成绩被本研究中的学生确定为最重要的大学准备指标，这符合NACAC（美国大学招生咨询协会）成员院校的普遍观点（National Association for College Admission Counseling, 2023）。尽管学生们在课程作业中使用了人工智能，但重要性，等级可能特别是受到观点建议的影响。大多数学生至少略微同意以下问题的陈述：使用人工智能作弊的高中作业的便捷性（81%），因为学生可以使用人工智能作弊而导致的高中成绩准确度下降以反映学生表现（59%）。(71%), 并且使用AI导致高中课程出现更好的成绩, 所有这些都可能影响大学申请过程中成绩的可靠性和解释。 学生并非唯一质疑高中成绩准确性和解释的人。近期研究已引起人们对成绩无入学考试分数（例如由大学桑切斯与摩尔（2022年；桑切斯，2023年）测量出的成绩的平行增长，A和B等级获得之间与未能达到州级考试等级期望的联系（戈德哈伯与杨，2024年），以及当将传统等级评定与能力等级评定等不同系统中的等级作为大学准备指标时需要仔细考虑（埃尔贝斯等人，2021年）。 尽管在大学申请过程中，考生和其他人认为入学考试分数不如成绩和作文重要，但它们还是有一些优势。按设计，入学考试分数的解释随着时间的推移是稳定的，t of与成绩不同。此外，入学考试分数在大学准备指标中是独特的，因为它们很容易受到人工智能的影响。例如，尽管学生在准备入学考试时可能会使用人工智能，不像谁报告说他们为考试做准备，还说ACT考试—在本研究中，12%的学生在备考过程中使用了AI—故意限制了学生在参加ACT考试时使用AI的机会。学生在标准化条件下参加ACT考试。 哪些电子设备（例如，手机、智能手表、任何具有Wi-Fi或互联网功能的设备）在测试期间或休息期间禁止访问。 随着高中学生持续使用人工智能，并且这项技术在社会中得到更广泛的应用，监测人工智能的感知和实际影响对大学准备指标和大学录取公平性认识至关重要。必须保证高中学分、论文、入学考试分数和其他指标能够识别那些不仅准备好开始大学学习，而且展现出教育和发展潜力的高中生。 此外，学生对AI的使用也与大学准备程度相关，而不仅仅在于其可能影响准备程度指标。过度依赖AI可能对学习和提高重要技能有害，即使它被以合乎道德的方式使用，而不是用作在校作业作弊的手段。例如，在一项研究中，大多数高中生至少稍微不同意关于使用AI工具改善了他们的沟通能力（54%）和解决问题能力（55%）的陈述，近半数（47%）在他们的批判性思维能力方面持有这种观点（Schiel，2025）。另一项研究报告称，9至12年级的大多数家长、教师和学生（分别为72%、71%和64%）担心使用AI会削弱写作、阅读理解、批判性思维和进行研究等重要学术技能（Laird等人，2025）。这种担忧似乎是合理的，因为Gerlich（2025）发现AI工具的使用与批判性思维能力之间存在显著的负相关关系：随着AI工具使用的增加，批判性思维能力下降。一种被称为认知卸载的现象——当认知任务被委托给外部辅助工具时，会减少对深度反思性思维的参与——被确定在这种关系中起着重要作用。 未来研究 那些ACT成绩相对较高的学生在对人工智能对高中学业成绩的影响的看法上，与成绩相对较低的学生有所不同。成绩高的学生比成绩低的学生显著更不可能同意以下几点：(a) 在高中学业中使用人工智能的学生比不使用人工智能的学生成绩更好，以及(b) 高中学业成绩不再能准确反映学业表现，因为学生可以使用人工智能作弊。这些差异发生的原因尚不清楚。也许这是因为成绩高的学生对自己的学习能力更有信心，或者更不依赖人工智能来完成学校作业。或者，也许成绩高的学生更倾向于将学业成功归因于内部原因（例如，能力、努力），而不是外部原因（如人工智能工具，Marsh，1986）。未来的研究可能会提供一些见解。例如，可以收集来自一组学生的高中学业信心水平、他们对学业成功的归因、入学考试分数、他们在学业中使用人工智能的程度以及他们对人工智能对高中学业成绩影响看法等数据，以研究这些变量之间的统计关系。 限制 在进行基于在线调查数据的科研中，常见到问卷高缺回率。约有6.1%的抽样学生回应了这项研究 调查。尽管这个比例对ACT考试报名者调查来说很典型，但被调查人数相对较少的受访者报告的意见有可能在某些方面与非受访者有所不同。 此外，这项研究中98%的学生表示他们打算高中毕业后立刻上大学。学生对人工智能的看法可能会因为是否打算上大学而有所不同。例如，打算上大学的学生的接触人工智能工具的机会可能比不上大学的学生的更多，对人工智能如何在高中课程中使用的了解可能更深入，因此更有可能相信使用人工智能的学生在课程作业中会取得更好的成绩。因此，这项研究的一些发现可能不适用于计划不上大学的高中学生。 关于作者 杰夫·施埃尔博士是ACT的一名首席研究科学家，专攻调查方法和抽样。他的研究兴趣包括高中生的教育经历和计划的研究，以及他们对人工智能等话题的看法。 致谢 作者感谢科林·丁勒建议这项研究并审阅了本文的草稿；感谢克里斯蒂娜·安吉亚诺-卡拉斯科和詹姆斯·里德尔斯珀格审阅了调查工具的草稿；感谢杰里米·伯勒斯、艾米丽·格尔伦贝格和达娜·M