在一门必修的大学一年级经济学课程中，研究者采用双组差分设计，比较接受与未接受 AI 生成学习材料的学生表现。AI 材料包括播客、FAQ 和基于测验的学习指南，使用来源对齐模型生成，并由一名研究生助教逐一核实（170 名学生，共 340 分考试成绩）。结果显示，使用 AI 材料的学生在 50 分的考核组件上平均提升 2.34 分。低于二等上限（upper‑second）分界线的学生比例下降 24.7 个百分点。显著提升仅出现在 23‑31 分区间，且约 75% 的平均提升来源于成绩最低的五分位学生。去除干预前最低分学生后，阈值效应仍稳健，而整体平均效应不再显著。对 36 名学生的访谈表明，“已验证”标签让学生愿意使用 AI 内容，同时保持对其批判性审视。仅报告平均效应的评估无法揭示资源是否真正帮助了目标学生群体。
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