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隨著生成式人工智能技術(shù)在教育領(lǐng)域的應(yīng)用日益普及，創(chuàng)造性思維教育變得尤為重要。盡管已有研究表明生成式AI能提升學(xué)習(xí)者的信息獲取能力和內(nèi)容產(chǎn)出質(zhì)量，但技術(shù)在帶來(lái)效率的同時(shí)，學(xué)習(xí)者大腦認(rèn)知神經(jīng)過(guò)程與情緒的響應(yīng)仍是未知。

針對(duì)上述問(wèn)題，北京理工大學(xué)設(shè)計(jì)與藝術(shù)學(xué)院盧兆麟教授課題組進(jìn)行了相關(guān)研究，并于2026年1月在計(jì)算機(jī)與教育學(xué)頂刊Computers & Education（SSCI前1%，中科院一區(qū)TOP，影響因子13）線(xiàn)上發(fā)表了題為Generative AI: A Double-Edged Sword for Creative Thinking Learning — Evidence from Facial Expressions and fNIRS的研究論文。團(tuán)隊(duì)利用功能性近紅外光譜成像（fNIRS）與面部表情識(shí)別技術(shù)，深入探究了生成式人工智能工具在不同創(chuàng)造性思維階段對(duì)學(xué)習(xí)者認(rèn)知、情緒及大腦活動(dòng)的影響。

本研究共招募了128名來(lái)自不同學(xué)科背景的被試參與實(shí)驗(yàn)。參與者被隨機(jī)分為兩組：生成式AI設(shè)計(jì)組和傳統(tǒng)設(shè)計(jì)組。實(shí)驗(yàn)任務(wù)包含發(fā)散性思維主導(dǎo)的“頭腦風(fēng)暴”階段和結(jié)構(gòu)化思維主導(dǎo)的“TRIZ設(shè)計(jì)”階段 。在任務(wù)過(guò)程中，實(shí)時(shí)采集了參與者的前額葉皮層（PFC）的血氧活動(dòng)數(shù)據(jù)及面部表情數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，實(shí)驗(yàn)流程如圖1。

圖1 實(shí)驗(yàn)流程

此外，研究通過(guò)多種機(jī)器學(xué)習(xí)分類(lèi)算法驗(yàn)證了fNIRS與面部表情的融合方法進(jìn)行創(chuàng)造性學(xué)習(xí)認(rèn)知過(guò)程分類(lèi)的有效性，以超過(guò)90%的準(zhǔn)確率預(yù)測(cè)學(xué)習(xí)者的創(chuàng)造性表現(xiàn)。機(jī)器學(xué)習(xí)分類(lèi)混淆矩陣如圖2。

圖2 機(jī)器學(xué)習(xí)分類(lèi)中的混淆矩陣

研究發(fā)現(xiàn)一：GenAI提升了創(chuàng)造力輸出評(píng)分，但階段側(cè)重點(diǎn)不同

創(chuàng)造力輸出專(zhuān)家評(píng)估結(jié)果如表1所示。在發(fā)散性思維階段：GenAI顯著提升了設(shè)計(jì)方案的“新穎性”，但“設(shè)計(jì)思維深度”弱于傳統(tǒng)組，在“實(shí)用性”上無(wú)顯著差異 。表明GenAI雖然能快速提供多樣化想法，但因信息過(guò)載抑制了深度思考。在結(jié)構(gòu)化思維設(shè)計(jì)階段：GenAI顯著提升了方案的“實(shí)用性”，但在新穎性和深度上未見(jiàn)顯著優(yōu)勢(shì) 。

表1 創(chuàng)造力輸出專(zhuān)家評(píng)估結(jié)果

研究發(fā)現(xiàn)二：面部表情揭示不同創(chuàng)造性思維階段GenAI引發(fā)的情緒體驗(yàn)具有兩面性

面部表情識(shí)別分析結(jié)果如圖3。在使用GenAI輔助發(fā)散思維時(shí)，學(xué)習(xí)者表現(xiàn)出更多的“恐懼”和“震驚”等負(fù)面情緒。面對(duì)GenAI生成的龐大信息量時(shí)，初學(xué)者產(chǎn)生了決策困難和心理壓力。在使用GenAI進(jìn)行結(jié)構(gòu)化TRIZ設(shè)計(jì)時(shí)，表現(xiàn)出更多的“快樂(lè)”情緒。在有明確邏輯框架的指導(dǎo)下，GenAI的輔助讓推理過(guò)程更加輕松愉悅。

圖3 不同設(shè)計(jì)階段面部表情分析

研究發(fā)現(xiàn)三：fNIRS數(shù)據(jù)揭示了創(chuàng)造力背后的“腦區(qū)-情緒”聯(lián)動(dòng)機(jī)制

GenAI組在進(jìn)行發(fā)散性思考時(shí)，大腦右側(cè)DLPFC呈現(xiàn)出顯著血氧激活，如圖4。右側(cè)前額葉的活躍通常與回避動(dòng)機(jī)、負(fù)面情緒以及認(rèn)知過(guò)載緊密相關(guān)。面對(duì)GenAI的冗余信息，學(xué)習(xí)者正處于高壓下的“防御性”創(chuàng)造狀態(tài)。

進(jìn)入結(jié)構(gòu)化設(shè)計(jì)階段后，GenAI組參與者腦區(qū)表現(xiàn)出雙側(cè)DLPFC的協(xié)同激活，如圖5。左側(cè)DLPFC的顯著激活通常與積極情緒、趨近動(dòng)機(jī)及邏輯整合能力相關(guān)。這表明，GenAI提供的結(jié)構(gòu)化引導(dǎo)有效地喚醒了大腦的創(chuàng)造力中樞，使學(xué)習(xí)者在愉悅的情緒中實(shí)現(xiàn)了邏輯與靈感的深度融合。

圖4 頭腦風(fēng)暴階段前額葉皮層活動(dòng)的差異

圖5 TRIZ設(shè)計(jì)階段前額葉皮層活動(dòng)的差異

該研究首次將fNIRS腦神經(jīng)成像技術(shù)與面部表情識(shí)別同時(shí)納入生成式AI輔助創(chuàng)造性學(xué)習(xí)的研究框架中，揭示了AI工具在發(fā)散性思維與結(jié)構(gòu)化思維過(guò)程中不同的情緒-認(rèn)知神經(jīng)機(jī)制，用實(shí)證證據(jù)強(qiáng)調(diào)了在教育場(chǎng)景中審慎與差異化使用AI的必要性。研究結(jié)果也為教育工作者、學(xué)習(xí)者、研究人員及系統(tǒng)開(kāi)發(fā)者提供啟示：

1. 警惕思維外包的陷阱，在發(fā)散中做減法，避免在創(chuàng)造力發(fā)散伊始過(guò)度依賴(lài)AI。

教育者應(yīng)引導(dǎo)學(xué)生先獨(dú)立思考，構(gòu)建核心思維框架，再引入人工智能工具作為補(bǔ)充。避免學(xué)生在沒(méi)有任何思維錨點(diǎn)的情況下直接面對(duì)人工智能的“黑箱”，深度思考能力被模型生成的快捷答案所吞噬。

2.找準(zhǔn)人智組隊(duì)的最佳節(jié)拍，讓人工智能工具成為邏輯推理結(jié)構(gòu)的“腳手架”。

在需要邏輯推演、方案細(xì)化的結(jié)構(gòu)化思維階段，合理使用人工智能。不僅能通過(guò)即時(shí)反饋帶來(lái)的成就感抵消枯燥推理的疲勞，還能讓創(chuàng)造力思維更加落地 。

3.構(gòu)建具有心理關(guān)懷的創(chuàng)造力教育，僅關(guān)注產(chǎn)出不足以評(píng)估AI時(shí)代的學(xué)習(xí)質(zhì)量。

整合腦神經(jīng)信號(hào)與面部表情的多模態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)可作為創(chuàng)造力教育的情感中控臺(tái)，及時(shí)動(dòng)態(tài)調(diào)整人工智能的介入程度，實(shí)現(xiàn)從“以技術(shù)為中心”到“以學(xué)習(xí)者心理健康為中心”的教育范式轉(zhuǎn)變 。

本研究第一作者為國(guó)家公派北京理工大學(xué)-慕尼黑工業(yè)大學(xué)聯(lián)合培養(yǎng)博士生宋新衡，通訊作者為北京理工大學(xué)設(shè)計(jì)與藝術(shù)學(xué)院盧兆麟教授，參與作者包括中科院認(rèn)知科學(xué)與心理健康全國(guó)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室研究助理沈恒恒等。論文受到國(guó)家自然科學(xué)基金、中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專(zhuān)項(xiàng)資金與國(guó)家留學(xué)基金委博士聯(lián)合培養(yǎng)資助項(xiàng)目等基金資助。

論文信息： 

Song X., Zhang Y., Lu Z., Xu L. & Shen H., Generative AI: A Double-Edged Sword for Creative Thinking Learning — Evidence from Facial Expressions and fNIRS, Computers & Education, https://doi.org/10.1016/j.compedu.2026.105578