摘要：生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence, GenAI）的兴起正在深刻重塑学术写作的范式，ChatGPT等工具在大学生群体中的广泛应用即是明证。然而，这一技术革新也带来错误信息传播、学术不端行为以及人工智能依赖症等潜在风险。本研究结合理论探讨与实证研究，致力于构建一个操作性强的伦理框架，以指导教育工作者帮助学生规范运用GenAI进行学术写作。研究采用匿名在线问卷调查法，以西交利物浦大学三年级学生为研究样本，深入探究了GenAI使用频率、学业表现、伦理认知与道德责任之间的内在关联。基于实证数据及研究者的教学实践经验，本研究提出了一个以包容性、人类主体性、AI能力边界、学术诚信、透明度与问责制为核心的伦理操作体系。该框架旨在引导学生以合乎伦理的方式使用GenAI技术，从而构建一个促进学生负责任地使用人工智能的教育生态系统。

 

关键词：学术写作，伦理体系，人工智能应用。

 

 

 

       近年来，生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence, GenAI）技术，即利用人工智能生成文本、图像和视频等新内容的技术（"Generative AI use cases," n.d.），正在深刻改变学术写作的实践模式。以ChatGPT、Copilot、Gemini和Claude为代表的GenAI工具因其卓越的内容生成能力备受瞩目（"Examples of GenAI," n.d.）。特别是OpenAI开发的ChatGPT，其语言输出质量已与人类作家相媲美（"GPT-4 is OpenAI's most advanced system, producing safer and more useful responses," n.d.）。据最新统计，全球约86%的大学生在学术活动中使用此类技术（Ward, 2024）。尽管GenAI在学术写作中的应用带来了个性化学习等潜在益处，但也引发了关于虚假信息传播、学术不端行为以及对GenAI过度依赖的担忧（Warschauer等, 2023; Buriak等, 2023; Halaweh, 2023; Shidiq, 2023）。这些挑战凸显了规范GenAI在学术写作中使用的紧迫性。

 

       现有研究对GenAI在学术写作中的应用价值与潜在风险进行了广泛探讨。其优势主要体现在辅助构思、生成研究提纲、提升研究效率等方面（Warschauer等, 2023; Alberth, 2023）。具体而言，GenAI可用于文献检索、研究问题构建、数据分析、思路整理、文献综述、语言润色等环节（Buriak等, 2023; Alberth, 2023; van Dis等, 2023; Dergaa等, 2023; Dwivedi等, 2023; Nguyen等, 2024; Enriquez等, 2024; Kurniati & Fithriani, 2022）。然而，学者们也指出其可能导致数据失真、削弱人类主体性及引发学术诚信问题（Miao & Holmes, 2023; Alkaissi & McFarlane, 2023; Meyer等, 2023）。过度依赖GenAI可能抑制批判性思维等核心能力的发展，进而影响学术成果的原创性与真实性（Nguyen等, 2024; Hyland, 2021; Kasneci等, 2023; Neumann, 2023）。为应对这些挑战，学者们提出了多种伦理原则框架，重点关注公平性、人类主体性、公民权利、民主价值、可持续性、透明度、问责制、安全性与保障性（Miao & Holmes, 2023; Nguyen等, 2023）。Vetter等（2024）建议教师与学生协作制定本地化的GenAI使用伦理准则。然而，现有框架多为宏观指导原则，亟需建立一套系统化、可操作的体系，从教师视角指导大学生在学术写作中规范使用GenAI。

 

       本研究旨在构建一个操作性强的伦理体系，帮助教师指导学生规范使用GenAI进行学术写作。研究通过文献分析、学生-GenAI互动观察、观点调查以及教师实践考察等多维度展开。论文结构如下：第二部分阐述研究方法，第三部分呈现调查结果，第四部分分析研究发现，第五部分提出GenAI伦理使用体系，第六部分总结研究结论。

 

 

2. 研究方法

 

       本研究采用定量研究方法，旨在探究西交利物浦大学学生对生成式人工智能（GenAI）使用的伦理认知。研究工具为基于义务论与目的论伦理框架开发的在线问卷（Soehardjo等, 2024），该问卷已获得西交利物浦大学伦理委员会批准。数据分析使用SPSS软件进行，问卷信度良好（Cronbach's alpha系数为0.863）。鉴于数据呈非正态分布，研究采用非参数检验，包括Spearman相关性分析。

 

       研究对象为西交利物浦大学2024-2025学年107名工程专业三年级学生，采用便利抽样法选取。样本中男性占比62.62%，75.7%的学生使用GenAI超过一年。问卷包含27个英文项目，采用五点李克特量表，评估参与者的道德义务、GenAI利弊认知及其在学术写作中的伦理态度（见附录）。

 

 

 

       调查结果显示，81.31%的参与者认为GenAI提升了工作效率，57%的学生认为其改善了学业表现。然而，24.30%的学生对使用GenAI感到不适，29%的学生认为其使用存在公平性问题。仅47%的受访者认为GenAI的使用可被有效检测，42.05%的学生担忧其使用可能被认定为抄袭。此外，26.17%的学生认为同学和教师反对其使用GenAI，47.66%的学生对相关风险表示担忧。值得注意的是，仅14.02%的学生反对使用GenAI，超过82%的学生对自身使用GenAI的控制能力充满信心。

 

 

 

 

 

 

 

       表3的分析结果表明，学生的GenAI能力和使用情况在塑造其感知益处和道德义务方面的关键作用。显著的Spearman相关系数表明，GenAI使用能力的提高与任务效率和学业表现的改善呈正相关。此外，学生的道德义务感与GenAI能力呈负相关，表明随着学生在学术写作中更多地使用GenAI，其道德约束感有所减弱。这一发现表明，部分学生可能在GenAI使用过程中感到伦理压力降低，从而更倾向于依赖GenAI完成学术任务。

 

 

 

       学生对GenAI的伦理使用可能会受到感知益处的影响，如效率提升和学业表现改善。表4中呈现的负Spearman相关系数表明，感知益处与学术写作中使用GenAI的道德感减弱之间存在显著关联。这一发现与先前的研究结果一致（Soehardjo等, 2024），表明随着学生感知到的益处增加，其道德感可能会有所减弱。因此，学生在使用GenAI进行学术活动时，可能会优先考虑其感知到的益处，而较少考虑伦理方面的因素。

 

 

 

 

 

4. 讨论

 

       上述研究结果揭示了学生在学术写作中使用GenAI时所面临的复杂性和伦理挑战。

 

 

       GenAI使用能力与任务效率、学业表现之间的正相关关系揭示了数字鸿沟的潜在风险。AI的访问权限、技术能力、教育水平等因素可能导致学生之间的差距进一步扩大（Nguyen等, 2023; Božić, 2023）。研究表明，处于弱势的学生往往倾向于以更为简单低效的方式使用GenAI，这可能加剧教育不平等的问题（Nguyen等, 2024）。这一发现凸显了进一步探讨GenAI对教育公平性影响的必要性。

 

 

       学生在使用GenAI时的过度自信可能带来一系列潜在风险，例如不加批判地接受AI生成的信息（Warschauer等, 2023; Alkaissi & McFarlane, 2023）。由于GenAI输出的准确性与客观性受限于其训练数据，这些数据可能会延续甚至放大现有偏见（Mhlanga, 2023）。因此，培养学生对GenAI的批判性认知至关重要（Vetter等, 2024）。

 

 

       学生对GenAI使用与学术抄袭的担忧反映了学术写作中的复杂伦理问题。GenAI生成的文本通常缺乏适当的引用，可能导致无意识抄袭（Dergaa等, 2023）。同时，缺乏有效的检测工具使得学术不端行为难以识别（Halaweh, 2023; Nguyen等, 2024）。这些现象表明，制定有效的预防措施、维护学术诚信的必要性（Abd-Elaal等, 2022; Sikander等, 2023）。

 

 

       GenAI的使用与学生对其感知益处、道德义务之间的关联表明，GenAI的使用可能会对学生的学习体验与批判性思维发展产生深远影响。过度依赖GenAI可能削弱学生的核心认知能力（Buriak等, 2023; Shidiq, 2023）。因此，深入探索GenAI对学生认知发展的影响，并制定相应的策略显得尤为关键。

 

 

5. 建议的学术写作中应用GenAI的伦理体系

 

       基于上述讨论及西交利物浦大学的实践措施，本研究提出了一个可行的伦理体系（见图1），旨在为学生在学术写作中使用GenAI提供伦理指导。与UNESCO提出的伦理体系（Miao & Holmes, 2023）有所不同, 本体系更加侧重于教师视角、实证基础与学术写作的特殊性，注重教育环境中的诚信、包容性与责任。

 

 

 

       包容性作为体系的基本组成部分，强调确保公平获取GenAI和多样化信息来源的重要性。自2023年起，西交利物浦大学的所有学生和教师均可不限时间免费使用XIPU AI。有关GenAI使用的技能和伦理考量已被纳入课堂教材中。此外，各院系还组织了多种研讨会和讲座，以确保每位学生都能平等参与、接受充分培训，并意识到偏见信息的存在，同时保持对多元观点的开放态度。通过解决包容性问题，教师能够减少学生在GenAI获取和使用中的潜在差距，从而创造更加公平的学术环境。

 

       人类能动性作为另一个关键组成部分，强调在GenAI使用中保护和增强人类的认知能力及社会技能。西交利物浦大学正在重新设计作业和评估方式，以防止AI的使用阻碍学生的认知发展。例如，在EAP111模块中，既采用数字化测试，又保留纸质测试，并将书面研究项目报告分为多个任务，贯穿整个学年。此外，口语考试要求学生解释和反思他们的研究项目并回答相关问题。这些任务优先考虑批判性思维、创造力和问题解决能力，而非死记硬背或单一的最终成果提交。

 

       AI能力是确保学生能够全面理解并合乎伦理地使用GenAI的基石。从2024年9月开始，西交利物浦大学所有一年级学生必须完成两门必修课程，即《AI基础》和《AI导论》，旨在培养他们的AI能力。这一举措还要求教师参与持续的专业发展，其中包括定期培训和多层次的实践分享社区活动。这些努力确保教师能够充分指导学生以合乎伦理的方式使用GenAI进行学术写作。

 

       随着GenAI工具日益融入学生和教师的学术工作中，在GenAI辅助的学术写作过程中维护学术诚信变得尤为重要。教师必须遵守所在机构对学术诚信的要求和政策，同时增强对不道德使用GenAI能力的检测。为防止使用虚假文献，学生需在提交书面作业时附上“文献来源整合表”，并由教师严格核查。此外，通过在课程大纲中明确AI政策以及在课堂中进行相关讨论，可以帮助学生清楚地了解如何在其课程作业中合乎伦理地使用生成式AI工具。

 

       透明度在该体系中占有重要地位，强调学生如实披露GenAI在其学术写作中的贡献。这包括通过提供清晰的书面描述或提供AI输出的提示词及截图来承认GenAI的参与。此外，学生还需在提交作业前附上伦理检查表，以自我审查其伦理合规性。

 

        问责制要求学生对GenAI生成信息的准确性和有效性负全责。这一措施鼓励学生深入验证AI生成的数据。我们引导学生去批判性地分析GenAI的输出，理解其局限性与潜在偏见，区分可靠与不可靠的文献来源，并查找原始学术文献。通过培养学生问责意识，教师可以有效地引导学生在学术写作中以合乎伦理和负责任的方式使用GenAI。

 

        该体系受现有研究启发，并结合西交利物浦大学的实际经验，针对学生在学术写作中使用GenAI时所面临的关键伦理挑战提出解决方案。因此，该体系具有较强的操作性，能够帮助教师有效地引导GenAI在学术写作中的应用，塑造一个维护伦理标准的教育环境，使学生能够以负责任和学术化的方式应用AI技术。

 

 

6. 结论

 

       本研究通过探讨学生在学术写作中使用GenAI的若干关键问题，为深入理解GenAI在学术写作中的伦理使用提供了初步探索。研究致力于开发一个实用的伦理体系，以帮助教育者指导学生在学术写作以合乎伦理的方式使用GenAI。然而，必须指出的是，本研究存在一定的局限性，例如便利抽样方法的使用以及对定量数据的依赖。今后的研究应通过采用更为多样化和具有代表性的抽样方法，结合定性研究，来克服这些局限性，并进一步探索学术写作中GenAI合乎伦理的使用的多面性，从而推动在学术环境中有效应用GenAI的伦理体系的持续发展。

 

 

 

Abd-Elaal, E. S., Gamage, S. H. P. W. and Mills, J. E. (2022) Assisting academics to identify computer generated writing. European Journal of Engineering Education, 47(5), 725–745.

 

Alberth. (2023) The use of ChatGPT in academic writing: a blessing or a curse in disguise? TEFLIN Journal, 34(2), 337-352.

 

Alkaissi, H., and McFarlane, S. I. (2023) Artificial hallucinations in ChatGPT: Implications in Scientific Writing. Cureus, 15(2), 1-4.

 

Božić, V. (2023) Artificial Intelligence as the Reason and the Solution of Digital Divide. Language Education & Technology, 3(2), 96-109.

 

Buriak, J. M., Akinwande, D., Artzi, N., Brinker, C. J., Burrows, C., Chan, W. C. W., …Ye, J. (2023) Best Practices for Using AI When Writing Scientific Manuscripts. ACS Nano, 17(5), 4091-4093.

 

Chan, C. K. Y. (2023) A comprehensive AI policy education framework for university teaching and learning. International Journal of Educational Technology in Higher Education 20(38), 1-25.

 

Dergaa, I., Chamari, K., Zmijewski, P. and Ben Saad, H. (2023) From human writing to artificial intelligence generated text: examining the prospects and potential threats of ChatGPT in academic writing. Biol Sport, 40(2):615-622.

 

Dwivedi, Y.K., Kshetri, N., Hughes, L., Slade, E. L., Jeyaraj, A., Kar, A. K., …Wright, R. (2023) Opinion Paper: “So what if ChatGPT wrote it?” Multidisciplinary perspectives on opportunities, challenges and implications of generative conversational AI for research, practice and policy. International Journal of Information Management, 71, 1-63.

Enriquez, G., Gill, V., Campano, G., Flores, T.T., Jones, S., Leander, K. M. … Price-Dennis, D. (2024) Generative AI and composing: an intergenerational conversation among literacy scholars. English Teaching: Practice & Critique, 23(1), 6-22.

 

Ethical AI for Teaching and Learning, (n.d.) Retrieved from: https://teaching.cornell.edu/generative-artificial-intelligence/ethical-ai-teaching-and-learning

 

Examples of GenAI. (n.d.) Retrieved from: https://celt.uky.edu/examples-genai

 

Generative AI use cases. (n.d.) Retrieved from: https://cloud.google.com/use-cases/generative-ai

 

GPT-4 is OpenAI’s most advanced system, producing safer and more useful responses. (n.d.) Retrieved from:

 

Halaweh, M. (2023). ChatGPT in education: Strategies for responsible implementation. Contemporary Educational Technology, 15(2), 1-11.

 

Hyland, K. (2021) Teaching and Researching Writing. 4th edn. England: Routledge.

 

Kasneci, E., Sessler, K., Küchemann, S., Bannert, M., Dementieva, D., Fischer, F. … Kasneci, G. (2023) ChatGPT for good? On opportunities and challenges of large language models for education. Learning and Individual Differences, 103, 1-12.

 

Kurniati, E. Y. and Fithriani, R. (2022) Post-Graduate Students’ Perceptions of Quillbot Utilization in English Academic Writing Class. Journal of English Language Teaching and Linguistics, 7(3), 437-451.

 

Meyer, J. G., Urbanowics, R. J., Martin, P. C. N., O’Connor, K., Li, R., Peng, P., … Moore, J. H. (2023) ChatGPT and large language models in academia: opportunities and challenges. BioData Mining, 16(20), 1-13.

 

Mhlanga, D. (2023) FinTech and Artificial Intelligence for Sustainable Development. 1st edn. Switzerland: Palgrave Macmillan.

 

Miao, F., Holmes, W. (2023) Guidance for generative AI in education and research. 1st edn. France: UNESCO.

 

Neumann, M., Rauschenberger, M., Schön, M. (2023) “We Need To Talk About ChatGPT”: The Future of AI and Higher Education. 2023 IEEE/ACM 5th International Workshop on Software Engineering Education for the Next Generation (SEENG). Australia: IEEE, 29-32.

 

Nguyen, A., Hong, Y., Dang, B. and Huang, X. (2024) Human-AI collaboration patterns in AI-assisted academic writing. Studies in Higher Education, 49(5), 847-867.

 

Nguyen, A., Ngo, H. N., Hong, Y., Dang, B. and Nguyen, B. T. (2023) Ethical principles for artificial intelligence in education. Education and Information Technologies 28, 4221-4224.

 

Rudolph, J., Tan, S. and Tan, S. (2023) ChatGPT: Bullshit spewer or the end of traditional assessments in higher education. Journal of Applied Learning & Teaching, 6(1), 342-363.

 

Shidiq, M. (2023) The use of artificial intelligence-based ChatGPT and its challenges for the world of education: from the viewpoint of the development of creative writing skills. Proceeding of International Conference on Education, Society and Humanity, Postgraduate program of Nurul Jadid University, Probolinggo, Indonesia, 353-357.

 

Sikander, B., Baker, J. J., Deveci, C. D., Lund, L. and Rosenberg, J. (2023) ChatGPT-4 and Human Researchers Are Equal in Writing Scientific Introduction Sections: A Blinded, Randomized, Non-inferiority Controlled Study. Cureus, 15(11), e49019.

 

Soehardjo, D. W. A.，Hutapea，S. S., Horasi, N., Sentanu, A. G. E., Alnazhary, L. and Larasati, P. D. (2024) Ethical use of artificial intelligence among students: driving factors from deontological and teleological perspectives. 22nd International Conferences on e-Society and 20th International Conference on Mobile Learning, Portugal: IADIS, 101-108.

 

Ward, M. (2024, Sep.10). These 5 AI Tools Are the Most Popular among Students. Retrieved from https://universitybusiness.com/these-5-ai-tools-are-the-most-popular-among-students/

 

Warschauer, M., Tseng, W., Yim, S., Webster, T., Jacob, S.R., Du, Q. and Tate, T. (2023) The Affordances and Contradictions of AI-Generated Text for Second Language Writers. Journal of Second Language Writing, 62, 1-21.

 

van Dis, E.A.M., Bollen, J., Zuidema, W., van Rooij, R. and Bockting, C.L. (2023) ChatGPT: five priorities for research. Nature, 614(7947), 224-226.

 

Vetter, M. A., Lucia, B., Jiang, J. and Othman, M. (2024) Towards a framework for local interrogation of AI ethics: A case study on text generators, academic integrity, and composing with ChatGPT. Computer and Composition, 71, 1-12.

 

 

 

• 我同意参与本调查研究
  是（请继续） b. 否（问卷结束）

 

• 我的性别是
• 我使用GenAI的时间为：
  超过一年 b. 六到十二个月 c. 少于六个月
• 我使用GenAI的频率为：
  每天至少一次 b. 每周至少一次
  c. 每月至少一次 d. 少于每月一次

 

1. 如果我使用GenAI完成作业，我会感到内疚。
2. 使用GenAI以完成作业与我的原则相矛盾。
3. 总体而言，使用GenAI完成任务或学习是合理的。
4. 我觉得使用GenAI完成作业是不公平的。
5. 使用GenAI完成作业时，我感到不对。
6. 使用GenAI完成作业时，我感到不公平。
7. 当我使用GenAI时，我的成绩提高了。
8. 当我使用GenAI时，我的任务会更快完成。
9. 当我使用GenAI时，我的表现会提升。
10. 当我使用GenAI时，可能会被发现。
11. 当我使用GenAI时，可能会被检测为抄袭。
12. 当我使用GenAI时，我的成绩分数降低了。
13. 当我使用GenAI时，大多数朋友和讲师会不同意。
14. 如果我使用GenAI，大多数朋友和讲师会看不起我。
15. 我的朋友和讲师都不会接受我使用GenAI。
16. 我的朋友认为使用GenAI的行为是错误的。
17. 我认为使用GenAI的行为是不明智的。
18. 我认为使用GenAI的行为是危险的。
19. 我认为使用GenAI的行为是个坏主意。
20. 总体而言，我不支持使用AI完成作业。
21. 我可以轻松地使用GenAI完成作业。
22. 我知道如何使用GenAI完成作业。
23. 我有能力使用GenAI完成作业。
24. 使用GenAI完成作业在我的控制范围内。
25. 我不使用GenAI完成作业。
26. 我没有计划使用GenAI完成作业。
27. 我不会推荐使用GenAI完成作业。

 

（改编自Soehardjo, Hutapea, Horasi, Sentanu, Alnazhary & Larasati, 2024）