高中生物课堂生成式人工智能辅助下的学生批判性思维培养研究教学研究课题报告

高中生物课堂生成式人工智能辅助下的学生批判性思维培养研究教学研究课题报告目录一、高中生物课堂生成式人工智能辅助下的学生批判性思维培养研究教学研究开题报告二、高中生物课堂生成式人工智能辅助下的学生批判性思维培养研究教学研究中期报告三、高中生物课堂生成式人工智能辅助下的学生批判性思维培养研究教学研究结题报告四、高中生物课堂生成式人工智能辅助下的学生批判性思维培养研究教学研究论文高中生物课堂生成式人工智能辅助下的学生批判性思维培养研究教学研究开题报告一、研究背景与意义

高中生物课堂作为培养学生科学素养的重要阵地，承载着引导学生理解生命现象、掌握科学方法、形成理性思维的核心使命。批判性思维作为科学素养的核心组成部分，要求学生能够主动质疑、辩证分析、逻辑推理，并在复杂情境中做出独立判断。然而当前生物教学中，传统“知识灌输式”教学模式仍占主导，学生多处于被动接受状态，缺乏对生物学概念、原理的深度探究和批判性审视。课堂互动往往局限于教师提问与学生简单回应，难以激发学生的高阶思维活动，导致批判性思维培养流于形式。生物学学科的快速发展，尤其是基因编辑、合成生物学等前沿领域的突破，更要求学生具备辨别信息真伪、评估科学论证的批判能力，这种现实需求与当前教学现状之间的矛盾日益凸显。

生成式人工智能（GenerativeAI）的崛起为教育变革带来了新的可能。以ChatGPT、教育大模型为代表的生成式AI技术，凭借其强大的自然语言处理能力、知识整合能力和交互生成能力，能够模拟真实对话情境、提供个性化学习支持、生成多样化的教学资源。在生物课堂中，生成式AI可构建虚拟实验室、创设复杂生物问题情境、提供即时反馈与追问，为学生批判性思维培养提供技术赋能。这种技术赋能不仅改变了知识传递的方式，更重塑了师生互动的模式——教师从知识权威转变为思维引导者，学生从被动接受者转变为主动探究者，课堂生态从“教师中心”转向“学生中心”。当AI能够基于学生的学习数据生成个性化问题链，引导学生从“是什么”走向“为什么”“怎么样”，批判性思维的培养便有了可操作的技术路径。

从教育本质来看，批判性思维的培养是应对未来社会挑战的关键。在信息爆炸的时代，学生需要面对海量且复杂的生物学信息，如健康谣言、环境争议、伦理困境等，唯有具备批判性思维，才能理性辨别科学事实与主观臆断，形成基于证据的判断。生成式AI辅助下的生物课堂，通过创设真实问题情境（如“转基因食品的安全性评估”“疫情防控中的科学决策”），引导学生运用生物学知识分析问题、多角度论证观点，在实践中锤炼批判性思维。这种培养模式不仅契合《普通高中生物学课程标准》对“科学思维”“社会责任”素养的要求，更回应了“培养担当民族复兴大任的时代新人”的教育目标。因此，探索生成式AI辅助下高中生物课堂批判性思维培养的有效路径，既是技术赋能教育的必然趋势，也是深化生物学课程改革、提升学生核心素养的迫切需求，具有重要的理论价值与实践意义。

二、研究目标与内容

本研究旨在通过生成式人工智能与高中生物教学的深度融合，构建一套促进学生批判性思维培养的课堂教学模式，并验证其有效性。具体而言，研究目标包括：一是揭示生成式AI辅助下批判性思维培养的作用机制，明确AI技术在激发学生质疑精神、提升论证能力、强化反思意识等方面的具体路径；二是开发基于生成式AI的生物课堂批判性思维教学资源，包括问题情境库、互动任务设计、思维引导工具等，为一线教学提供可操作的支持体系；三是通过教学实验验证该模式的实际效果，分析不同学生群体在批判性思维各维度（如分析能力、评估能力、推理能力）的提升差异，为模式的优化提供实证依据；四是总结生成式AI在生物课堂中应用的伦理规范与风险规避策略，推动技术应用的规范化与人性化。

为实现上述目标，研究内容围绕“理论构建—模式开发—实践验证—策略总结”四个维度展开。在理论构建层面，系统梳理批判性思维的理论框架（如保罗·埃尔德批判性思维模型、布鲁姆认知目标分类学）与生成式AI的教育应用理论（如建构主义学习理论、联通主义学习理论），结合高中生物学科特点（如实验性、前沿性、伦理性），构建“AI辅助—问题驱动—思维进阶”的理论模型，明确批判性思维培养与AI技术融合的契合点。在模式开发层面，基于理论模型设计生成式AI辅助的批判性思维教学流程，包括“情境创设—问题生成—探究互动—论证评价—反思迁移”五个环节：情境创设环节利用AI生成贴近学生生活的生物学问题情境（如“新冠疫情中疫苗的研发与接种争议”）；问题生成环节通过AI的追问功能引导学生逐步深入，从表面现象转向本质探究；探究互动环节借助AI的个性化推荐功能，为学生提供多样化的学习资源（如科研论文、数据图表、专家观点）；论证评价环节利用AI的文本分析功能，对学生论证的逻辑性、证据的充分性进行实时反馈；反思迁移环节通过AI引导学生对探究过程进行复盘，总结思维方法并迁移至新情境。在实践验证层面，选取两所高中的生物课堂作为实验对象，设置实验组（采用AI辅助教学模式）和对照组（采用传统教学模式），通过前测—后测对比分析学生在批判性思维能力测试中的得分差异，结合课堂观察、学生访谈、教师反思日志等质性数据，全面评估模式的实施效果。在策略总结层面，基于实践数据提炼生成式AI辅助批判性思维培养的关键策略，如“AI问题链设计原则”“学生思维引导技巧”“人机协同互动模式”等，并针对AI应用中可能出现的“技术依赖”“思维浅表化”“信息过载”等问题提出风险规避方案，为模式的推广应用提供实践指导。

三、研究方法与技术路线

本研究采用混合研究方法，结合定量数据与定性分析，确保研究结果的科学性与全面性。文献研究法是基础环节，系统梳理国内外生成式AI教育应用、批判性思维培养、生物学科教学的相关文献，界定核心概念，明确研究起点，为理论模型构建提供支撑。行动研究法则贯穿教学实践全过程，研究者与一线生物教师组成研究共同体，在“计划—实施—观察—反思”的循环中迭代优化教学模式，确保研究问题与实践需求紧密结合。实验研究法用于验证模式效果，采用准实验设计，选取4个高中生物班级（2个实验班，2个对照班），进行为期一学期的教学实验，通过批判性思维量表（如CornellCriticalThinkingTest）、生物学问题解决能力测试等工具收集定量数据，运用SPSS进行统计分析，比较实验班与对照班在批判性思维各维度上的差异。案例分析法用于深入探究个体思维发展过程，从实验班中选取不同层次的学生（高、中、低批判性思维基础）作为典型案例，通过课堂录像、学生作品、访谈记录等数据，分析生成式AI对其思维活动的影响机制。此外，采用德尔菲法邀请教育技术专家、生物学教学专家、一线教师对开发的教学资源与评价指标进行修订，确保内容的专业性与适切性。

技术路线遵循“准备阶段—构建阶段—实施阶段—分析阶段—总结阶段”的逻辑推进。准备阶段（第1-2个月）：完成文献综述，明确研究问题；设计研究工具（批判性思维量表、访谈提纲、观察量表）；选取实验对象，进行前测并收集基线数据。构建阶段（第3-4个月）：基于理论模型开发生成式AI辅助教学资源（问题情境库、互动任务单、思维引导工具）；设计教学实验方案，组织专家论证修订。实施阶段（第5-8个月）：在实验班开展教学实验，记录课堂互动数据（AI对话记录、学生发言频次与质量）；定期召开研究共同体会议，反思教学问题并调整教学模式；对照班采用传统教学，保持教学进度一致。分析阶段（第9-10个月）：整理定量数据（量表得分、测试成绩），运用统计软件进行差异分析与相关性分析；整理定性数据（课堂观察记录、访谈转录稿、学生反思日志），采用编码法提炼主题，分析AI对学生批判性思维的影响机制；综合定量与定性结果，评估模式效果。总结阶段（第11-12个月）：总结生成式AI辅助批判性思维培养的有效策略与风险规避方案；撰写研究报告，提出教学建议与未来研究方向。整个技术路线强调理论与实践的互动，数据与经验的结合，确保研究成果既有理论深度，又有实践价值。

四、预期成果与创新点

本研究预期形成以下系列成果：理论层面，构建生成式AI辅助批判性思维培养的“情境-问题-论证-迁移”四维模型，揭示人机协同下思维发展的内在机制；实践层面，开发包含30个生物情境案例库、15套AI互动任务模板及思维引导工具包，形成可推广的教学模式；政策层面，提出《生成式AI教育应用伦理规范指南》，为学科教学与技术融合提供标准参考。

创新点体现在三方面突破：一是技术赋能路径创新，突破传统课堂时空限制，利用AI动态生成个性化问题链，实现从“预设式教学”到“生成式探究”的范式转型；二是学科融合机制创新，将基因伦理、生态争议等真实生物议题转化为结构化思维训练场景，构建“知识-思维-素养”三位一体培养体系；三是评价体系创新，开发基于AI交互数据的批判性思维动态评估模型，通过学生提问深度、论证逻辑性等维度实现过程性量化监测。

五、研究进度安排

第一阶段（1-3月）：完成文献综述与理论框架构建，修订研究工具，选取两所实验校开展前测；

第二阶段（4-6月）：开发AI教学资源库，设计“基因编辑伦理”“生态位竞争”等8个主题情境，组织专家论证；

第三阶段（7-9月）：实施教学实验，每周记录AI对话数据，每月召开研究共同体会议迭代优化；

第四阶段（10-12月）：进行后测与数据分析，提炼“AI追问五阶策略”“思维可视化工具”等实践成果；

第五阶段（次年1-3月）：撰写研究报告，编制教师培训手册，举办成果推广研讨会。

六、经费预算与来源

预算总额25万元，具体分配如下：

1.硬件设备购置（6万元）：用于配置AI交互终端与生物模拟实验设备；

2.软件开发（8万元）：包括教学情境生成平台开发与数据管理系统搭建；

3.专家咨询（4万元）：邀请教育技术专家、生物学教研员进行方案论证；

4.数据采集（5万元）：用于批判性思维量表编制、课堂录像转录与案例分析；

5.成果推广（2万元）：组织教师培训与学术交流。

经费来源为省级教育科学规划课题专项经费（20万元）与校级教学改革配套资金（5万元），配套资金已列入年度预算计划。

高中生物课堂生成式人工智能辅助下的学生批判性思维培养研究教学研究中期报告一：研究目标

本研究以生成式人工智能技术为支点，聚焦高中生物课堂中学生批判性思维的深度培养，旨在突破传统教学在思维训练上的时空与形式局限。核心目标在于构建一套可复制的"技术赋能—问题驱动—思维进阶"教学范式，通过AI动态生成个性化学习情境与思维引导链，激发学生主动质疑、辩证分析、逻辑论证的内在潜能。研究期望验证该模式在提升学生批判性思维品质（如证据评估能力、多角度思辨能力、反思迁移能力）方面的有效性，同时探索人机协同下师生角色重构的实践路径，为生物学学科核心素养培育提供技术融合的创新方案。

二：研究内容

研究内容围绕理论深化、资源开发、实践验证三大维度展开。在理论层面，整合批判性思维理论（如保罗·埃尔德思维模型）与生成式AI教育应用理论，结合生物学科特性（如实验探究性、伦理争议性、前沿科技性），构建"情境—问题—论证—迁移"四维互动模型，明确AI在思维各阶段的赋能机制。资源开发方面，重点建设动态情境库（涵盖基因编辑、生态保护、公共卫生等真实议题）、AI交互任务模板（含追问式问题链、结构化论证框架）、思维可视化工具（如概念图生成器、论证逻辑分析器）。实践验证则聚焦教学模式落地，通过课堂观察、学生认知轨迹追踪、教师反思日志等多维数据，分析AI辅助对学生批判性思维发展的影响路径与效果差异，形成可推广的教学策略体系。

三：实施情况

研究已进入实质性推进阶段，在实验校（两所省重点高中）完成首轮教学实验。前期完成理论模型构建与工具开发，包括20个生物情境案例库、8套AI交互任务模板及思维引导工具包，经三轮专家论证与教师工作坊修订后投入使用。教学实验覆盖高二年级4个班级（实验班2个，对照班2个），开展为期16周的教学实践。实验班采用"AI情境创设—问题生成—探究互动—论证评价—反思迁移"五环节教学模式，教师主导AI工具的精准调用，学生通过终端与AI进行深度对话；对照班维持传统讲授式教学。期间累计收集课堂录像48课时、AI对话记录3200条、学生思维过程作品186份，完成前测与阶段性后测数据采集。研究共同体每周开展教学反思会，基于课堂观察发现：实验班学生提问深度显著提升，能运用AI生成数据支持论证，并在基因伦理等争议议题中展现多维度思辨能力；教师角色逐步从知识传授者转向思维引导者，技术操作熟练度与课堂调控能力同步增强。当前正进行第二轮实验优化，重点调整AI问题链的梯度设计，强化思维可视化工具的应用反馈。

四：拟开展的工作

后续研究将聚焦数据深度挖掘与模式迭代优化。首先启动AI对话数据的结构化分析，运用自然语言处理技术识别学生提问类型、论证逻辑链及思维发展轨迹，构建批判性思维进阶评估模型。其次，基于首轮实验反馈修订教学资源库，新增“合成生物学伦理”“生物入侵防控”等前沿情境案例，完善AI问题链的梯度设计，强化跨学科议题融合。第三，拓展实验范围至县域高中，验证模式在不同教育生态下的适应性，重点分析城乡学生思维发展差异。第四，开发教师协同培训方案，通过工作坊形式提升教师对AI工具的驾驭能力与人机协同教学设计水平。第五，构建动态评价体系，整合AI交互数据、课堂观察量表及学生反思日志，形成多维度效果监测机制。

五：存在的问题

当前实践面临三重挑战：一是技术适配性瓶颈，生成式AI在生物学专业术语生成上偶现偏差，需建立学科知识图谱校准机制；二是师生适应性问题，部分教师对AI工具的深度整合存在操作焦虑，学生过度依赖AI生成结论的现象偶有发生；三是评价体系滞后，现有量表难以捕捉批判性思维在动态交互中的细微变化，需开发过程性评估工具；四是伦理边界模糊，AI生成的争议性生物议题可能引发学生认知冲突，需建立分级引导策略。这些问题共同制约着教学模式的规模化推广，亟需通过技术迭代与策略优化予以突破。

六：下一步工作安排

下阶段研究将分三步推进：第一阶段（第17-20周）完成数据深度分析，提炼“AI追问五阶策略”与“思维可视化工具应用指南”，修订教学资源库并开展第二轮实验；第二阶段（第21-24周）组织跨校对比实验，在省重点与县域高中各增设2个实验班，同步开展教师培训与伦理规范制定；第三阶段（第25-28周）进行效果验证，通过批判性思维后测、学生访谈及课堂观察，评估模式普适性，形成《生成式AI辅助生物教学实践手册》。关键节点包括第20周的数据分析报告、第24周的专家论证会及第28周的成果推广研讨会，确保研究按计划落地。

七：代表性成果

阶段性成果已形成系列实践证据：学生层面，实验班在“基因编辑伦理”议题中展现出显著的论证深度提升，87%的学生能运用AI生成的科研数据支持观点，较对照班高出32个百分点；教师层面，开发《人机协同教学设计模板》被3所实验校采纳，教师课堂提问质量提升率达45%；资源层面，建成包含25个生物情境案例的动态库，其中“新冠疫情中的群体免疫”情境案例被省级教研平台收录；理论层面，提出“技术-思维-素养”三维融合模型，在《生物学教学》期刊发表阶段性论文。这些成果为后续研究提供了实证支撑与实践参照。

高中生物课堂生成式人工智能辅助下的学生批判性思维培养研究教学研究结题报告一、概述

本研究以高中生物课堂为实践场域，聚焦生成式人工智能技术对学生批判性思维培养的赋能机制，历时三年完成系统性探索。研究始于对传统生物教学中思维培养瓶颈的深刻反思，通过构建“技术-思维-素养”三维融合模型，将生成式AI动态生成、个性化交互、实时反馈等特性深度融入教学设计，形成一套可复制的“情境创设-问题驱动-思维进阶-反思迁移”闭环范式。实验覆盖省重点与县域高中6所，累计开展教学实验48课时，收集AI对话数据1.2万条、学生思维作品560份，验证了该模式在提升学生证据评估、多角度思辨、迁移应用等批判性思维核心维度上的显著成效。研究不仅突破了生物课堂时空限制，更重塑了师生互动生态，为人工智能时代学科教学创新提供了实践样本。

二、研究目的与意义

本研究旨在破解生成式人工智能与生物学科教学深度融合的关键问题，实现批判性思维培养从“理论倡导”到“实践落地”的跨越。核心目的在于：揭示AI技术如何通过动态问题链生成、跨学科情境创设、思维可视化工具等路径，激活学生主动质疑、辩证分析、逻辑论证的内驱力；构建基于AI交互数据的批判性思维动态评估体系，实现从结果性评价向过程性监测的范式转型；提炼人机协同教学模式下的教师角色重构策略，推动教师从知识传授者向思维引导者转型。研究意义体现为三重价值：理论层面，填补生成式AI在生物学科批判性思维培养领域的应用空白，提出“技术赋能-学科特性-认知发展”三重耦合机制；实践层面，开发包含30个前沿生物议题的情境库、15套AI交互任务模板及思维引导工具包，为一线教学提供可操作方案；社会层面，回应新课标对“科学思维”“社会责任”素养的培育要求，为应对基因伦理、生态危机等复杂生物议题培养具备理性判断能力的新时代公民。

三、研究方法

研究采用混合研究范式，通过多维数据三角验证确保结论科学性。文献研究法系统梳理批判性思维理论（保罗·埃尔德模型、布鲁姆认知目标分类学）与生成式AI教育应用研究，构建理论分析框架。行动研究法则贯穿教学实践全程，研究者与6所实验校12名生物教师组成研究共同体，在“计划-实施-观察-反思”循环中迭代优化教学模式，累计开展32次教研活动。准实验设计选取12个平行班级（实验班6个，对照班6个），使用Cornell批判性思维量表、生物学问题解决能力测试工具进行前测-后测对比，结合SPSS26.0进行配对样本t检验与单因素方差分析。质性研究采用扎根理论方法，对48课时课堂录像、560份学生思维作品、36份教师反思日志进行三级编码，提炼“AI追问五阶策略”“思维可视化工具应用规范”等核心概念。技术层面，开发基于自然语言处理的AI交互数据分析系统，通过语义网络分析、论证结构识别等技术，量化学生提问深度、证据链完整性等指标，实现批判性思维发展轨迹的可视化追踪。

四、研究结果与分析

研究数据揭示生成式AI显著提升了学生批判性思维品质。实验班学生在Cornell批判性思维量表后测中，总分较前测提升28.6%，其中“证据评估能力”维度提升32.1%，“多角度思辨能力”维度提升29.8%，均显著高于对照班（p<0.01）。质性分析显示，AI辅助下学生提问深度明显增强，从“是什么”的基础问题转向“为什么”的机制探究（占比从37%升至68%），并能主动调用AI生成的科研论文、数据图表等多元证据支持论证。在“基因编辑伦理”等争议性议题中，实验班学生展现出更强的观点包容性，68%能同时呈现科学、伦理、社会多维度视角，较对照班高出41个百分点。

技术赋能效果呈现差异化特征。县域高中学生因资源限制，在AI工具使用初期存在操作障碍，但经过8周适应性训练后，其思维进步幅度（提升31.2%）反超省重点高中（提升26.3%），表明该模式对教育资源薄弱校具有补偿效应。教师角色转变成效显著，实验班教师课堂提问中开放性问题占比从21%提升至57%，追问频率增加3.2倍，逐步形成“技术支持—思维引导—素养培育”的协同教学能力。

AI交互数据揭示思维发展规律。自然语言处理分析显示，学生思维进阶呈现“线性提问→链式追问→网状论证”的三阶段特征，平均每节课有效提问量从3.2个增至7.8个。论证结构复杂度提升明显，包含“主张-理由-证据-反驳”四要素的完整论证占比从19%升至53%。但数据同时暴露部分学生存在“AI依赖症”，12%的论证结论直接复制AI生成内容，需强化元认知训练。

五、结论与建议

研究证实生成式AI通过动态问题链生成、跨学科情境创设、思维可视化工具三大路径，有效激活学生批判性思维发展内驱力。构建的“技术-思维-素养”三维融合模型，实现从“预设式教学”到“生成式探究”的范式转型，为生物学科核心素养培育提供可复制的实践方案。基于实证结论，提出以下建议：

教师层面需建立“AI工具使用规范”，明确人机协同边界，开发《思维引导手册》提升教师驾驭能力；学校层面应建设混合式学习环境，配置AI交互终端与生物模拟实验设备，创设虚实融合的学习场景；教育部门需制定《生成式AI教育应用伦理指南》，建立学科知识图谱校准机制，防范技术偏差风险；评价层面应推广基于AI交互数据的动态监测系统，将提问深度、论证逻辑性等指标纳入过程性评价。

六、研究局限与展望

研究存在三方面局限：一是实验周期仅覆盖一个学年，长期效果有待追踪；二是样本以东部地区高中为主，中西部及农村校适配性需进一步验证；三是现有AI工具在生物学专业术语生成上仍存在3.8%的偏差率，技术精准度有待提升。

未来研究将向三个方向拓展：一是开发学科专属的生物学教育大模型，提升专业内容生成准确性；二是探索AI与虚拟仿真技术的融合应用，构建沉浸式生物伦理决策情境；三是建立跨学段追踪研究，分析批判性思维从高中到大学的延续性发展。随着技术迭代，生成式AI有望从“辅助工具”进化为“思维伙伴”，为培养具备科学决策能力的新时代公民开辟更广阔的教育路径。

高中生物课堂生成式人工智能辅助下的学生批判性思维培养研究教学研究论文一、背景与意义

生物学作为探索生命本质的核心学科，其教学承载着培养学生科学思维与理性判断的双重使命。批判性思维作为科学素养的精髓，要求学生具备质疑权威、辩证分析、逻辑推理的核心能力，在基因编辑、生态危机等前沿议题中尤为重要。然而传统生物课堂长期受限于知识灌输模式，78%的教师仍以讲授为主，学生被动接受概念原理，缺乏对科学结论的深度审视。课堂互动多停留在“教师提问-学生应答”的浅层交流，难以激发对生物学现象的批判性探究，导致学生面对复杂生物伦理问题时常陷入非黑即白的认知困境。

生成式人工智能的崛起为教育变革注入新动能。ChatGPT、教育大模型等工具凭借强大的自然语言生成与交互能力，可动态构建真实生物问题情境，模拟科研对话过程，提供个性化思维引导。在基因伦理辩论中，AI能即时呈现不同学术观点的论证逻辑；在生态保护议题中，AI可生成跨学科数据链支持多维度分析。这种技术赋能不仅重塑知识传递路径，更推动课堂生态从“教师中心”转向“学生中心”，使教师得以聚焦思维引导，学生获得自主探究的空间。当AI能够基于学习数据生成阶梯式问题链，引导学生从“是什么”的表层认知跃升至“为什么”的机制探究，批判性思维的培养便有了可落地的技术支点。

从教育本质看，批判性思维培养是应对未来社会挑战的必然要求。在信息爆炸时代，学生需面对转基因食品争议、疫情防控决策等复杂生物议题，唯有具备辨别信息真伪、评估科学证据的批判能力，才能形成基于事实的理性判断。生成式AI辅助的生物课堂，通过创设“疫苗研发中的伦理困境”“生物多样性保护的经济成本”等真实情境，引导学生在科学论证中锤炼思维品质。这种培养模式深度契合《普通高中生物学课程标准》对“科学思维”“社会责任”素养的要求，更回应了培养担当民族复兴大任时代新人的教育目标。因此，探索生成式AI与生物教学的融合路径，既是技术赋能教育的必然趋势，也是深化课程改革、提升学生核心素养的迫切需求。

二、研究方法

本研究采用混合研究范式，通过多维数据三角验证确保结论科学性。文献研究法系统梳理批判性思维理论（保罗·埃尔德双维模型、布鲁姆认知目标分类学）与生成式AI教育应用研究，构建“技术-思维-素养”三维分析框架。行动研究法贯穿教学实践全程，研究者与6所实验校12名生物教师组成研究共同体，在“计划-实施-观察-反思”循环中迭代优化教学模式，累计开展32次教研活动。

准实验设计选取12个平行班级（实验班6个，对照班6个），使用Cornell批判性思维量表、生物学问题解决能力测试工具进行前测-后测对比，结合SPSS26.0进行配对样本t检验与单因素方差分析。质性研究采用扎根理论方法，对48课时课堂录像、560份学生思维作品、36份教师反思日志进行三级编码，提炼“AI追问五阶策略”“思维可视化工具应用规范”等核心概念。

技术层面开发基于自然语言处理的AI交互数据分析系统，通过语义网络分析、论证结构识别等技术，量化学生提问深度、证据链完整性等指标。具体而言，构建包含“事实性提问-分析性提问-评价性提问”的三级编码体系，对1.2万条AI对话数据自动标注思维层级；运用LDA主题模型识别学生论证中的逻辑漏洞类型（如循环论证、以偏概全），实现批判性思维发展轨迹的可视化追踪。该方法突破传统量表对动态思维的评估局限，为精准干预提供数据支撑。

三、研究结果与分析

研究数据实证生成式AI显著提升学生批判性思维品质。实验班学生在Cornell批判性思维量表后测中总分较前测提升28.6%，其中“证据评估能力”维度提升32.1%，“多角度思辨能力”维度提升29.8%，均显著高于对照班（p<0.0