围绕生成式人工智能在高等教育中的使用，现有讨论多基于成品论文的分析或学生自我报告的调查。相关研究一方面指出，AI工具可能为学习提供支持；另一方面也引发对学生过度依赖、作弊风险以及批判性思维与课堂参与度下降的担忧。

肯尼索州立大学一项针对本科生写作者的初步研究尝试从写作过程本身切入，关注学生在借助生成式AI辅助写作时，具体如何做出使用决策。研究团队采用“思维外显法”，要求参与者在完成任务时口头表达思考过程，以捕捉其与生成式AI工具互动的实时情况。

在研究设计上，20名本科生完成一项20分钟写作任务，题目围绕“追求个人或职业生活中的完美是否值得”。作业要求学生起草一个论点并写出一个基于证据的段落，研究人员强调无需完成全文，重点在于呈现写作推进过程。参与者被告知不存在“正确或错误”的AI使用方式，并被要求按其日常习惯使用生成式AI。

为尽量减少被观察对行为的影响，研究未采用现场直接观察，而是在事后分析屏幕录制以及学生口述内容的文字转录。研究人员设置计时器后离开房间，以降低“霍桑效应”带来的干扰。

研究团队在文字记录中归纳出若干较一致的定性模式。首先，不少参与者在写作初期就借助AI生成想法或起草论点，并将AI输出视为提示或启发工具，用于突破“空白页”阶段。一名学生表示，在生成多个想法后，通常“只是把它当作一个提示”。

与此同时，研究也观察到，学生在获得初步想法后往往会回到独立起草，文字记录中出现“我认为我的论点应该是……”或“让我写这一部分”等表述，显示部分参与者仍在主导论证内容。

第二个明显模式是，学生较少直接接受AI生成文本，而是对其进行修改与重写。有参与者描述，AI会“重写”其初始提示，而自己随后再改写AI输出，以确保对最终文本的“作者权和所有权”。也有参与者在AI输出偏离题意时重新下达指令，例如指出“AI没有遵循提示……再试一次”。

研究还记录到，一些学生会明确拒绝采用AI建议。有参与者在写作中表示自己“其实不怎么用AI做研究”。当AI回答显得过于笼统或与论点脱节时，部分学生会转回自行写作，显示其在协作过程中为AI角色划定边界。

此外，若学生在写作中感到不确定或卡壳，使用AI的频率可能上升。一名参与者称“用了很多AI，因为我当时很挣扎”。不过研究团队指出，即便在这种情况下，学生通常仍将AI作为起草辅助，而非直接复制粘贴其回答。

研究团队据此认为，生成式AI进入学生写作过程并不必然意味着取代作者，而更像是一种“协商式合作”：AI更常在构思、修订与写作受阻时介入，而学生在论点选择、写作风格与最终措辞上仍保持一定控制。

研究人员同时强调，该结论基于20名本科生的初步样本，需谨慎解读。团队正将样本扩大至100名本科生，以检验上述模式是否更具普遍性，并计划进一步考察神经多样性写作者在写作过程中与生成式AI互动的情况。

本科生研究人员Kylee Johnson、Vara Nath、Ruth Sikhamani和Kaylee Ward参与了上述初步分析。本文所述内容转载自《对话》网站，采用知识共享许可协议。