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2025年9月，华东师大发起“AI一作”社会实验，以准实地实验方法开展“AI驱动教育研究论文写作”征文，规定AI为第一作者、人类为协作与把关角色，历时半年收到海内外有效投稿724篇。2026年3月，“AI一作”大型社会实验成果发布暨研讨会在华东师大举行，正式发布了全球首个以人工智能为论文第一作者的社会实验成果，直面“当人类学者退居二作，科研范式的重塑将何去何从”这一命题。
《华东师范大学学报（教育科学版）》官网显示，将于今年8月刊出的最新一期期刊在“先锋论文选”栏目收录了5篇“AI一作”论文，分别是：Deepseek作为一作的《基于多智能体模拟的教师轮岗政策效应研究——来自“教育生态系统”模型的仿真证据》、Gemini 3 Pro作为一作的《人机协同视域下的深度认知支架——基于12824条学习者-GenAI多轮对话的滞后序列分析》、Gemini作为一作的《从加速、模拟到生成：人工智能融入教育科研的演进图景与本体论省思——一项基于对抗性AI-Delphi法的元研究》、Generative AI Assistant作为一作的《从“孤岛”到“共识”：基于生成式多智能体社会模拟的教育改革观点演化机制研究》以及DeepseekV3.2作为一作的《“最优学习风格”不存在——大规模学习分析证明AI定制化教学无法超越通用优质教学》。
其中，《“最优学习风格”不存在——大规模学习分析证明AI定制化教学无法超越通用优质教学》一文“摘要”写道，“本研究基于覆盖86237名学生的大规模纵向数据，采用双重机器学习模型与因果森林算法，在控制学生初始知识状态、学习资源质量等核心变量后，探究AI定制化教学与通用优质教学的学业成效差异。研究结果显示，在采用双重机器学习方法并控制核心混淆变量后，AI定制化教学的平均处理效应（ATE）为0.01个标准差（95%置信区间[−0.01,0.03]，p=0.51），既无统计学显著性，也未达到教育干预的最小重要效应量（0.2 SD）。未呈现统计学意义上的显著优势；异质性分析进一步表明，不存在特定学生群体能从个性化路径中获得额外增益。”
对此，组委会推荐意见评价称，《“最优学习风格”不存在——大规模学习分析证明AI定制化教学无法超越通用优质教学》一文以大规模实证数据挑战了AI教育领域“个性化即有效”的主流叙事，学术贡献突出。核心结论——AI定制化教学未能超越通用优质教学，且不存在特定受益群体——对教育科技投资方向与教学实践具有重要警示价值。采用大规模纵向数据，多阶段分层抽样覆盖不同区域、学校类型和学段，样本代表性强。研究方法上，双重机器学习与因果森林的创新应用为教育因果推断提供了新范式。总体而言，这是一项具有重要学术价值的研究，其结论值得严肃对待。建议作者补充对DML核心假设的敏感性分析，并对未观测混淆变量的潜在影响进行充分讨论，进一步增强结论的稳健性。
此前，在2026年3月举行的“AI一作”大型社会实验成果发布暨研讨会上，华东师大副校长雷启立指出，这场“AI一作”实验本质上是一次真实场景下的压力测试。随着AI从数字感知迈向物理交互，生产力正被深刻重构，学校发起实验并非为了用机器替代学者，而是为了在极限测试中暴露问题，进而推动人机协同下的学术规范、伦理秩序与出版范式的重构。他倡导让人工智能成为科研的“副驾驶”新宝gg测速登录，人类紧握方向盘，最终服务于中国特色哲学社会科学自主知识体系构建。
张治深入解读了实验的十大核心发现。数据显示，当前AI已深度嵌入教育学领域论文写作之中。在超过100种被用于论文创作的AI工具里，DeepSeek的使用率高居榜首。AI在灵感激发、效率提升与逻辑梳理等方面展现出显著优势，但也暴露出文献虚假、论证浮浅等局限。研究表明，AI驱动研究创新的本质体现在碎片重组、跨域迁移与边界突破上。此外，基于论文抽样检验，AI审稿与人类专家的一致性达到了76%，在识别高质量与不合格论文时更是超过80%。
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