AI 代理性通过人类能动感驱动人机共生中的大学生创业思维

文献：Zhang, Y., et al. (2026). AI agency drives college students’ entrepreneurial thinking through human sense of agency in human-AI symbiosis. Scientific Reports, 16, Article 60406-z. DOI 10.1038/s41598-026-60406-z。期刊 IF 3.9（Q1）。

研究问题：生成式 AI 已深度嵌入大学生的学习与创业实践，“人机共生”（human-AI symbiosis）正在成为大学生开展创业活动的默认环境。然而，AI 系统的自主程度究竟是促进还是抑制了学生的创业心理，学界尚未给出答案。论文聚焦一个此前未被系统回答的问题：在人机共生环境中，AI 代理性（AI agency）如何通过人类能动感（human sense of agency）驱动大学生创业思维？

论证思路：研究采取“系统综述 + 实证”的双重证据策略。首先按照 PRISMA 流程对“AI 代理性—人类能动感—创业思维”相关文献进行系统综述，厘清概念边界、整合机制假设并识别研究缺口（PRISMA 流程图见原文 Figure 2）；随后以 74 名大学生为样本开展多阶段实证研究（研究阶段见原文 Figure 4），将 AI 代理性作为自变量、人类能动感作为中介变量、创业思维作为结果变量，检验”AI 越有代理性，用户越可能感到’我能行’（能动感），从而激发创业思维“这一核心链条。研究整体模型见图1，机制模型见图3。

原文图1 研究模型 — 图1（原文 Figure 1）人机共生环境中的创业思维模型

一、核心概念与理论基础：AI 代理性、人类能动感与创业思维

人机共生（human-AI symbiosis）：人机共生延续了“人与机器互补共生”的思想脉络，指人类与 AI 系统在任务中形成双向依赖、互补增效的协作关系。与“工具使用”不同，共生关系中的 AI 不再是完全被动的工具，而是拥有一定自主性的协作伙伴——这正是本文研究情境的前提。

AI 代理性（AI agency）：指 AI 系统在协作任务中表现出的自主决策、主动行动与影响结果的能力程度。从低代理（仅按指令执行、被动回应）到高代理（自主规划、主动建议、独立执行子任务）构成连续谱。AI 代理性并非“有无”之分，而是“程度”之别，这为实验操纵提供了空间。

人类能动感（human sense of agency）：个体对“自身行动引发结果”的主观体验，即“我在掌控”“我能行”的感知。它与自我效能感（self-efficacy）相关但有区别：自我效能侧重对能力的信念，能动感更侧重对行动—结果因果联结的即时体验。在人机协作中，能动感是决定用户是否感觉“是自己而不是 AI 在创业”的关键心理变量。

创业思维（entrepreneurial thinking）：以机会识别、创造性问题解决、风险承担与主动行动为核心特征的心智倾向。创业思维是创业行为的前置心理条件，也是创业教育试图培育的核心素养。

机制假设：高代理性 AI 从两条路径增强人类能动感——其一，AI 承担执行性、机械性任务，把判断与决策空间留给用户，使用户保有对方向的“主导权”；其二，AI 的主动反馈与建议使用户持续处于“驾驶员”位置而非旁观者。当学生在与 AI 的协作中体验到更强的能动感，其机会识别与主动行动的创业思维便被激活。原文 Figure 3 的机制模型（图3）完整呈现了这一“AI 代理性 → 人类能动感 → 创业思维”的传导链条。

原文图3 机制模型 — 图3（原文 Figure 3）机制研究模型：AI 代理性 → 人类能动感 → 创业思维

二、研究设计：PRISMA 系统综述与多阶段实证

研究采用“先综述、后实证”的分阶段设计（原文 Figure 4 展示了研究阶段）：

系统综述阶段：遵循 PRISMA 流程对相关数据库文献进行系统检索、筛选与质量评估（PRISMA 流程图见原文 Figure 2），归纳“AI 代理性”“人类能动感”“创业思维”的既有操作化方式与证据，为研究模型提供理论依据；
模型建构阶段：在综述基础上提出人机共生环境中的创业思维研究模型（图1）与机制研究模型（图3），并形成研究假设；
实证检验阶段：招募 74 名大学生参与多阶段实证研究，在与人机共生情境中不同代理水平 AI 的协作任务后，测量其人类能动感与创业思维；
结果整合阶段：检验 AI 代理性的直接效应与经由人类能动感的中介效应，并结合综述证据进行讨论。

三、核心发现：AI 代理性经由人类能动感激发创业思维

基于 74 名大学生的实证结果，研究支持了核心假设链条：

主效应：AI 代理性正向影响大学生的创业思维——协作 AI 越“有主见、会主动”，学生的创业思维水平越高；
中介机制：人类能动感是 AI 代理性影响创业思维的关键中介。AI 代理性越高，学生越倾向于感到“我能行”、对协作过程保有掌控感，这种能动体验进而转化为更强的机会识别与主动行动倾向；
机制解释：高代理性 AI 通过“接管执行、保留决策”与“主动反馈、强化主导”两条路径保护并放大用户的能动感，使学生在人机共生中仍把自己视为创业行动的“主体”而非“旁观者”。

这一发现的深层含义是：AI 的“强”并不会自动压制人的“强”——关键在于代理性如何被体验。设计得当的高代理性 AI 反而能通过增强人类能动感，把学生推向更积极的创业心理状态。

四、对 AI 时代创业教育的启示

有意识地选择高代理性 AI 作为创业教育载体：在创业课程与赛事中引入能够自主规划、主动建议的 AI 协作者，而非仅作检索工具，以激活学生的创业思维；
教学设计要保护学生的“主导感”：让 AI 承担执行性任务（资料整理、原型生成、数据计算），把方向判断与关键决策留给学生，避免“AI 全自动、学生旁观”；
把“协作中的能动体验”纳入创业教育评价：除创业计划书等产出外，关注学生在人机协作中是否保有掌控感与行动主体感；
警惕代理性过高的“全自动”设计：当 AI 包办一切时，用户能动感可能被侵蚀，反而抑制创业思维——代理性的“度”需要依据任务与学习者特征精细调校。

精读笔记

核心论点：在人机共生环境中，AI 代理性通过增强人类能动感驱动大学生创业思维；“AI 越有代理性，用户越可能感到’我能行’“是理解人机协作如何影响创业心理的关键机制。

方法要点：

“PRISMA 系统综述 + 多阶段实证”的双重证据设计：先以综述奠定概念与假设基础，再用实证检验因果链条；
以 74 名大学生为样本，对 AI 代理性进行分水平操纵，测量能动感与创业思维；
研究模型（图1）与机制模型（图3）分离呈现“整体框架”与“传导机制”，研究阶段（图4）透明展示流程。

局限与边界：

样本为 74 名大学生，规模有限，且多来自单一高校与文化背景，结论向职场创业者、跨文化情境推广需谨慎；
能动感与创业思维多为自陈测量，社会期许与内省偏差可能影响作答；
实证在受控情境中开展，真实创业场景中任务复杂度、时间压力与风险更高，效应大小可能不同；
“AI 代理性”的具体操纵方式与 AI 技术迭代高度相关，结论对新一代模型的适用性需持续检验。

可延伸方向：

扩大样本规模并纳入跨校、跨文化比较，检验文化差异对“代理性—能动感”关系的调节；
追踪纵向设计：能动感驱动的创业思维能否转化为真实的创业行为与绩效；
引入不同代理性维度（自主性、主动性、影响力）的精细操纵，定位最优代理区间；
将研究从创业思维拓展到创新素养、职业决策等更广泛的人机共生教育议题。

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