本研究通过对本校12门与AI相关课程的118名学生的问卷调查，分析了生成式人工智能（GenAI）使用情况及其对学习体验的感知差异。基于聚类分析，将学生分为四类：使用频率高且获益多的学生、使用频率低且依赖少、以及两类使用适中但获益程度不同的学生。进一步比较了免费版与付费版、单一工具与多工具使用者以及不同教师政策下的差异。多变量回归模型显示，学术收益与早期依赖和学术任务支持正相关；正面影响与认知依赖、任务支持、对GenAI可靠性的信心以及教师政策正相关；负面影响则与早期依赖和态度变化正相关。评估素养提升会加强早期依赖对负面影响的作用。学生对GenAI提升学习的感知主要体现在认知、绩效和自我效能方面，而对压力增加和批判性思维下降的担忧则与学习收益感知降低相关。研究表明，高校需制定更完善的政策，以缓解这些不平等，使学生能够充分受益于日益强大的AI系统。
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