2025年7月8日，部分ChatGPT订阅用户在工具列表的下拉菜单中发现了一个名为 "一起学习"（Study Together） 的神秘新功能。与传统AI工具"直接输出答案"的模式不同，这一功能通过 "提问引导思考"的互动方式，试图重新定义AI在教育场景中的角色——从"作弊工具"变为"学习伙伴"。OpenAI尚未正式宣布该功能的全面开放计划，但灰度测试中的用户反馈已引发教育界对"AI如何真正促进学习"的热烈讨论。
一、功能核心：用"提问链"替代"标准答案"，模拟导师式引导
传统ChatGPT在回答问题时，往往直接输出完整答案。例如当用户询问"VLLM和LLM的区别"时，普通模式会列出定义、技术差异、应用场景等结构化内容。而Study Together模式则完全改变了交互逻辑：
开启功能后，ChatGPT会首先暂停输出，转而提问："在我们深入之前，你能分享下学习区分VLLM和LLM的主要目标是什么？是为了课程作业、科研项目，还是职业技能提升？"
这种设计源于苏格拉底式教学法——通过连续追问帮助学习者梳理思路，而非被动接收信息。OSCHINA的测试反馈显示，功能会根据用户回答进一步拆解主题，例如若用户提到"为科研项目学习"，ChatGPT会继续提问："你目前接触的模型训练场景中，是否遇到过显存瓶颈问题？VLLM的核心优化正是针对这一场景…"
此外，功能还具备自适应反馈机制：当用户回答出现偏差时，它不会直接否定，而是通过举例引导修正。例如解释"神经网络反向传播"时，若用户混淆了"梯度下降"和"反向传播"的概念，工具会回应："你提到的’通过输出误差调整权重’是反向传播的核心步骤，而梯度下降是实现这一步的优化算法——可以再想想，这两个过程在神经网络训练中是如何配合的？"
二、传统问答VS引导式学习：一场教育交互的范式转移
为直观展示Study Together的创新，我们对比了同一问题在两种模式下的交互差异：
| 对比维度 | 传统ChatGPT模式 | Study Together模式 |
|---|---|---|
| 核心目标 | 高效解决问题，提供准确答案 | 培养思考能力，引导自主探索 |
| 交互流程 | 用户提问→AI直接输出完整答案 | 用户提问→AI提问→用户回答→AI追问/反馈→共同得出结论 |
| 信息传递方式 | 单向输出（AI→用户） | 双向互动（AI与用户协作） |
| 适用场景 | 快速获取信息、完成既定任务 | 深度学习、概念理解、问题解决能力培养 |
| 潜在风险 | 易被用于直接抄袭答案（如代写作业） | 降低作弊可能性，鼓励主动思考 |
36氪援引教育技术专家观点称："这种模式本质是将AI从’信息检索工具’升级为’虚拟导师‘，其核心价值不在于提供答案，而在于构建思考路径。"
三、教育场景的痛点解决：在"便利"与"诚信"间找平衡
ChatGPT在教育领域的应用一直存在争议：教师们利用它设计课程计划、生成教学案例，提升备课效率；但也有学生将其用作"代写工具"，直接生成论文或解题步骤，引发学术诚信担忧。IT之家的调查显示，2024年全球高校因"AI代写"导致的学术不端事件同比增长127%。
Study Together的推出，正是OpenAI对这一矛盾的直接回应。通过拒绝"一步到位"的答案输出，功能从技术层面增加了"作弊成本"——若学生想通过它完成作业，必须先经历多轮思考和回答，实际上已完成知识内化。北京某高校计算机系教授李敏在接受采访时表示："即使学生用这个功能辅助学习，也需要主动参与思考过程，这与直接抄袭有着本质区别。"
此外，功能还为教师提供了新工具。例如在编程教学中，教师可引导学生使用Study Together解决算法题：AI会先让学生描述解题思路，再指出逻辑漏洞，最后共同优化代码——这一过程被多位中学信息技术教师称为"一对一辅导的平权化"，让普通学生也能获得类似精英教育的个性化引导。
四、未来猜想：从"个人学习"到"小组协作"，AI驱动的学习共同体？
尽管当前测试版本聚焦于一对一互动，但用户和媒体普遍猜测，Study Together未来可能支持多人实时协作，构建"AI辅助学习小组"。例如：
- 同步学习空间：多名学生加入同一会话，共同解决复杂问题（如小组项目、实验设计），AI担任"主持人"角色，分配任务、协调讨论；
- 进度同步与互评：小组成员可共享学习笔记，AI基于内容质量提供反馈，例如指出"某同学对量子力学的解释忽略了波粒二象性的核心"；
- 跨时空协作：结合时区适配功能，允许不同地区学生共同学习，AI自动翻译讨论内容并统一术语表述。
OpenAI尚未对这些猜测作出回应，但ChatGPT的官方提示已透露："功能处于早期测试阶段，将根据用户反馈持续迭代。"
五、争议与挑战：AI能真正替代人类教师吗？
尽管Study Together获得广泛好评，教育界仍存在担忧。华东师范大学教育技术系教授张伟指出："AI引导思考的能力依赖于训练数据和算法设计，可能存在思维引导偏差。例如在历史问题讨论中，若AI过度强调某一视角，可能限制学生的多元思考。"此外，功能对数字素养较低的群体可能存在使用门槛——部分老年学习者或农村地区学生可能难以适应"多轮提问"的交互模式。
不过，多数专家认为，功能的价值在于"辅助"而非"替代"。正如美国教师联盟（AFT）主席Randi Weingarten所言："AI永远无法复制人类教师的情感支持和文化理解，但像Study Together这样的工具，能让教师从重复答疑中解放出来，更专注于启发式教学和个性化指导。"
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