生成式 AI 深度融入大學(xué)生活：

超七成學(xué)生用于學(xué)業(yè)，應(yīng)用場(chǎng)景呈現(xiàn)多元化趨勢(shì)

         在數(shù)智化浪潮席卷高等教育的今天，生成式人工智能正以不可阻擋之勢(shì)重塑大學(xué)生的學(xué)習(xí)與生活方式。
本報(bào)告基于對(duì)1120名大學(xué)生的問(wèn)卷調(diào)查和深度訪談，運(yùn)用拓展的SERVQUAL模型，系統(tǒng)評(píng)估了生成式人工智能在高等教育領(lǐng)域的服務(wù)質(zhì)量現(xiàn)狀。在數(shù)字化與高等教育深度融合的時(shí)代背景下，生成式人工智能（Generative AI）作為人工智能技術(shù)的重要分支，正在深刻重塑高等教育的生態(tài)格局。

                                                                                                          實(shí)踐訪談 吳懿虹攝
         國(guó)際聯(lián)合審計(jì)學(xué)院 “智研 AI” 社會(huì)實(shí)踐小分隊(duì)全體成員，包括吳懿虹、楊燁勵(lì)、周煜、楊俊峰、李姿燁、曹藝涵、劉蘊(yùn)儀等進(jìn)一步明確研究主題為 “生成式人工智能滿足大學(xué)生的學(xué)習(xí)需要了嗎？—— 基于 SERVQUAL 模型的拓展研究”，得出了初步結(jié)果。

          一項(xiàng)覆蓋全國(guó) 1120 名大學(xué)生的專項(xiàng)調(diào)研數(shù)據(jù)顯示，76.6% 的受訪者已接觸并使用過(guò)生成式人工智能，其中 84.44% 將其用于查找資料，77.22% 用于完成作業(yè)，71.67% 借助其尋求學(xué)習(xí)思路，僅有 31.67% 用于娛樂(lè)休閑。這組數(shù)據(jù)清晰勾勒出，生成式 AI 已從 "嘗鮮工具" 轉(zhuǎn)變?yōu)榇髮W(xué)生學(xué)業(yè)中的重要輔助力量。

         從工具選擇來(lái)看，市場(chǎng)呈現(xiàn)出明顯的頭部效應(yīng)。ChatGPT 以 47.78% 的占比成為絕對(duì)主流，KIMI 以 16.11% 位居第二，智譜 AI（5.56%）、飛書（2.78%）等工具緊隨其后，另有 20.56% 的學(xué)生選擇其他小眾產(chǎn)品。這種分布既反映了國(guó)際知名 AI 工具的品牌影響力，也暗示著國(guó)內(nèi)產(chǎn)品在功能創(chuàng)新上仍有追趕空間。

         學(xué)歷與專業(yè)差異也造就了使用習(xí)慣的分野。本科階段學(xué)生使用率高達(dá) 77.02%，顯著高于專科生（9.79%）和研究生（11.91%），推測(cè)與本科課程任務(wù)繁重、實(shí)踐需求多樣密切相關(guān)。專業(yè)方面，財(cái)經(jīng)類（31.49%）和理工類（26.38%）學(xué)生使用比例領(lǐng)先，這與 AI 工具在數(shù)據(jù)分析、邏輯推演等領(lǐng)域的天然優(yōu)勢(shì)相契合；而語(yǔ)言類（1.7%）、藝術(shù)類（2.13%）學(xué)生使用率較低，反映出創(chuàng)意類學(xué)科對(duì) AI 工具的接納仍需時(shí)間。
         地域分布上，華東地區(qū)（40.43%）學(xué)生使用比例最高，華北（10.64%）、華中（20%）緊隨其后，西南（3.83%）、西北地區(qū)（3.4%）相對(duì)滯后，這種差異可能與區(qū)域教育資源配置和信息化建設(shè)水平相關(guān)。
         基于 SERVQUAL 模型的深度分析顯示，大學(xué)生對(duì)生成式人工智能的實(shí)際體驗(yàn)與期待存在顯著差距，服務(wù)質(zhì)量綜合得分為 - 6.76，五大維度均未達(dá)預(yù)期。

                                                                                     實(shí)踐訪談 吳懿虹攝 
其中，移情性成為最突出的短板，該維度在學(xué)生心中權(quán)重高達(dá) 27.93%，但實(shí)際表現(xiàn)卻差強(qiáng)人意 ——"引發(fā)情感共鳴" 指標(biāo)體驗(yàn)分僅 4.65，與期待分 5.09 相差明顯；"深入對(duì)話能力" 體驗(yàn)分 4.81，低于期待分 5.56，近三成學(xué)生反饋 AI 無(wú)法理解復(fù)雜語(yǔ)境或持續(xù)跟進(jìn)深層問(wèn)題。
                                                                       
         可靠性維度同樣面臨挑戰(zhàn)。盡管該維度以 26.43% 的權(quán)重成為學(xué)生第二關(guān)注的指標(biāo)，但 "有用信息占比" 體驗(yàn)分 5.18 與期待分 5.72 存在明顯落差，41% 的受訪者表示 AI 生成內(nèi)容存在 "答非所問(wèn)"" 重復(fù)堆砌 "等問(wèn)題。" 答案一致性 " 指標(biāo)中，相近主題下 AI 回答的一致性體驗(yàn)分 5.24，低于期待分 5.38，暴露出模型穩(wěn)定性的不足。
        保證性維度差距也不容忽視。"系統(tǒng)故障恢復(fù)能力" 體驗(yàn)分 5.14，與期待分 5.79 差距顯著，有學(xué)生反映 "高峰期頻繁卡頓"" 崩潰后數(shù)據(jù)丟失 "等問(wèn)題；" 系統(tǒng)更新對(duì)服務(wù)的影響 " 體驗(yàn)分 5.02，低于期待分 5.58，更新維護(hù)時(shí)段的服務(wù)中斷成為用戶主要抱怨點(diǎn)。
相較之下，有形性維度表現(xiàn)相對(duì)較好，登錄界面體驗(yàn)分 5.53 略高于期待分 5.44，輸入與生成界面的簡(jiǎn)潔性、易用性獲得多數(shù)認(rèn)可。響應(yīng)性維度中，"處理用戶反饋速度" 體驗(yàn)分 5.23 雖未達(dá)期待分 5.76，但 62% 的學(xué)生對(duì)基本響應(yīng)效率表示滿意。