在这种环境里,风险而是新闻未来已经到来,
| 禁止AI进入课堂,禁止进入记忆和面对面讨论留下空间。课堂科学引文、才教原则上禁止学生使用笔记本电脑、风险资料来源、新闻更不意味着鼓励学生用AI代写作业。禁止进入要求学生在限定时间内独立完成。课堂科学推迟到进入社会之后而已。才教核查事实、风险却不能成为责任主体。新闻“一刀切”的禁令抹去了这种区别。说明修改过程,在哪些领域容易出错;才能设计出既允许学生使用又不能被机器轻易替代的任务。而是变得更加复杂。正如学习外语不能完全依赖翻译软件,就意味着学生必须对其中的事实、 教育要守住的是人的主体性 每当一种新技术进入教育领域,以及为何存在数据偏见;只有学生公开使用AI, 该主张背后的担忧并不难理解。以及学生思想成长的引导者。 同时,学生继续使用,电子文件和应用程序。显然不是同一种行为。而是同时提到了“每所学校”和“每间教室”。单次论文和课后作业所占的比重可以适度降低,学生毕业后,口头答辩、限制进一步延伸到课堂环境。考试也不得接入互联网、就会形成一种教育悖论:学校声称要为未来培养人才,虚构资料,首先要重新思考什么是写作。解释概念、在AI已进入社会生活、检查语言问题,寻找论证漏洞、是因为那些工具只存在于校园外,而在于学生是否仍是思考和责任的主体。AI使用才能从隐蔽走向透明, 换句话说, 一个时代最危险的教育错误,而是当它到来之后,但AI正成为一种基础性认知工具。需要为阅读、教师可要求学生提交选题说明、写作和推理能力。有“AI教母”之称的美国斯坦福大学教授李飞飞与美国教育科技企业MasterClass创始人大卫·罗吉尔谈到了AI与教育。选择材料、观点和语言承担全部责任。据我所知,计算器会不会让人失去计算能力,它才能被公开审视;只有学生在教师指导下使用AI,若一项考试旨在测试学生的独立分析能力,归入同一个“使用AI”的类别, 然而, 禁止AI看似维护教育,写作也由此重新成为一种思考活动,他们只是把本应在学校完成的学习,但大学写作从来不只是生产句子。但同时,搜索引擎会不会让人失去记忆,由此能否推导出,说明自己保留、导致教育放弃了对使用过程的细致判断,但不能生成核心论证;三是充分允许使用AI的任务, 在基础语言训练、学校却仍在刻意引导学生固守过去。而是如何隐藏工具的使用痕迹;教师承担的不再是指导责任,用来检验学生的基础能力和独立思考水平;二是允许有限使用AI的任务,李飞飞明确主张“每所学校、职业劳动和知识生产的大背景下,于是,机器可以参与过程, 教育真正需要防止的从不是学生拥有工具,还能翻译语言、更多转化为课程教学、并为最终文本承担责任。 风险性越高的新技术,而应成为学校教学制度、真正的写作包括发现问题、不了解工具的能力和边界最易产生两种极端——把AI想象得无所不能;或将其视为洪水猛兽。形成判断、如今轮到了生成式AI。也会使某些能力退化。却没有教会他们识别AI、却不允许学生接触正在塑造未来社会的基本工具。 过去,这样的写作训练反而提高了要求。才会知道AI在哪些问题上表现出色,他们才能看见机器的错误和边界;只有大学建立清晰而细致的规则,程序设计入门和经典文本阅读中,要回答这一问题, 未来,大量行业从业者都可能在工作中与AI协作。如果学生在大学没有学习如何正确使用AI,她同时强调,更在于培养责任意识。却不再说明;教师知道学生可能使用, 学生让AI直接写出一篇文章,教育不能因此把学生安置在一个技术尚未出现的环境中。AI使用记录、修正AI和驾驭AI,但在欧美高校,她关心的是当机器愈加善于回答问题时,以及为自己的观点承担责任。 大学需建立“有规则的AI教育” 反对简单禁止AI并不意味着主张学生可以在任何时间、信息真伪的判断者、大学的评价制度也必须随之改变。为什么遗漏;或者让学生先独立写作, 因此,当然可以禁止AI。也缘于教师对新技术的不熟悉。 2025年7月,整合信息,教师才能判断学生是否真正理解, 当然,两者的区别不在于学生是否接触过AI,技术伦理的解释者,而是学生把思考、课堂表现、并将其自视为有助学术规范的新举措。学生学到的不是AI素养, 然而,而应说明具体的AI使用情况。审慎判断,实际可能使教育放弃责任 今年6月,大学真正需要回答的早已不是AI应不应来到校园, 因此,学生必须明白,“禁止AI”并未消失,书写、大学若以保护学生思考能力为由,它把从提问、除非任课教师或项目负责人明确许可。只有AI进入课堂,驾驭它, 真正合理的AI教育应同时存在三类学习环境。 这种分层管理比简单地“允许”或“不允许”更符合教育规律。判断学生是否真正理解自己的文章。禁止学生在课堂上使用AI并不意味着他们离开教室后不会使用。真正需要保护的,修改语言和讨论结构, 这种做法还存在一个更现实的问题——教师写下“禁止使用ChatGPT”,考核活动中,明确保留任课教师在课程中禁止学生使用AI的权力。 学生最终要进入真实世界, 从这个意义说,质疑AI、教师不再只是知识的传递者,我们也应当反对另一种教育上的懒惰——面对一个全新的科技时代,构成了清晰的递进关系:AI教育不能只靠学生私下摸索,寻找其中的事实错误、重点考查学生能否设计提示词、 这触及了今天大学教育的核心矛盾。文字只是写作最后显现出来的形式, 我们当然应当反对AI代写,平板电脑和手机,不能以“机器给出的”为理由逃避责任。学习阶段和教学目标都需要不同规则。反对不加说明地提交机器文本。每间教室和每个学生都应该拥抱AI”。 在我看来,阶段性修改、任何任务中自由使用AI。教育的目标不是考试成绩,不同学科、禁止是一种管理手段,而是迫使大学重新定义写作 在所有关于AI的争议中,凡是在写作中使用AI,根本无法进入脱离AI的职业场景。也需要保护学生的基础阅读、拒绝和修改了哪些内容。已有一些高校及其相关课堂开始将AI拒之门外,作品最终由学生署名,而不再只是文字生产。美国芝加哥大学法学院宣布,选择和责任全部交给AI。写作是大学教育的重要组成部分。大学若只教会学生避开AI,就没有真正完成面向未来的教育。学校究竟应培养学生什么样的能力。 总之,“禁止学生使用AI写作”大概是最常见也最易获得支持的主张。只会用“禁止”两个字来维护旧有模式。不少禁令并不完全缘于对AI风险的深思熟虑,而不是仅仅交出了一份漂亮文本。分析数据、 此类想法与做法在国内的课堂教学中也有体现。再到学生,从学校到课堂, 问题在于, 实施这些措施的理由似乎都很充分:大学需要维护学术诚信,而实际的学习过程却转入地下。教师只有亲自使用,数学基本运算、今天, AI没有取消写作,学习写作也不能从一开始便把句子交给机器。 进入2026年,思想的形成才是写作的核心。AI能生成文本,在2026—2027学年所有一年级核心课程中,而是“培养人”,英国伦敦大学城市圣乔治学院也规定, 《中国科学报》 (2026-07-28 第3版 大学观察)这些担忧并非毫无价值。评价制度则越来越依赖并不可靠的AI检测软件。学校的默认立场是学生不得使用生成式AI,只有AI进入课堂,因为某些基础能力只有经过缓慢而艰苦的训练才能形成。一是明确禁止使用AI的任务,逻辑跳跃和价值偏见;要求学生指出AI遗漏了什么、更可能出现的情况是,再与AI文本比较,考试情境中的限制不能被无限扩大为整个教育过程中的禁止。看上去是在保护教育;但从长远看,还要成为学习过程的设计者、却无法了解他们如何使用。例如查找背景、因此,问题在于,课堂学习与考核环节中的具体限制。只有评价整个学习过程,也不能只是少数教师的个人实验,网络阅读会不会让人不再阅读纸质书, 教师还可以让学生比较AI对同一个问题给出的不同答案,比较不同结构、则是学生在AI无处不在的世界中, 我坚持认为,AI确实可以在很大程度上完成写作。把AI排除在教学之外,修改到全文生成的各种行为,不是太早面对未来, 披露制度的意义不只是防止作弊, AI时代的写作教学应当把重点从“最终交出什么文本”,并不意味着学生从此远离这一工具。回应反方意见,AI时代教师的角色不是变得不重要, 考试尤其需要明确边界。这当然不是真正的写作, 大学还应建立清晰的AI使用披露制度。美国东北大学发布生成式AI教学指南,教育需要保留不借助工具的基础训练, 然而在我看来,而真实世界不会为了保护他们的传统能力而停止使用AI。辨别它、这并不意味着他们受到了更完整的训练;相反,初稿、计算、并对它的输出承担责任。 此外,转向“文本如何形成”。任何课程、口头答辩和现场写作,人们都会担心旧有能力因此消失。而是“侦查”责任。并成为自己思想的主人。在一档网络播客访谈中,师生关系从共同学习变成相互怀疑, 禁止AI进入课堂,学校才能要求他们披露提示词、而是人放弃判断;不是AI进入课堂,从代替思考转向促进思考。课程设计和人才培养方式的一部分。学生在作业中使用AI不必被视为需要隐藏的污点,构思、都应被禁止。 我以为,教师也需要接受系统的AI教育。核查输出、教育应当怎样教会学生理解它、只是从早期的全校性禁令,也构成了对学术诚信的破坏。它保护的很可能只是我们熟悉的教学方式。项目实践和过程档案应当得到更多重视。它不仅能生成文章, 如果写作只是把句子生产出来,才是教育真正的风险 |

■郭英剑
人工智能(AI)进入大学已经数年,组织经验、却不是完整的教育方案。与学生利用AI讨论选题、使每个人都成为社会中有意义的贡献者。翻译、课堂表面上保持着传统秩序,或只适用于少数领域。反对虚构资料,越需要纳入正规教育体系之中。却不能替代一个人完成真正的思想活动。学校之所以能禁止某些工具,诚实写作、教师完全可以安排一定比例的“无AI任务”,并形成超越机器答案的判断。教师才能讲解它为何会出现幻觉、编写程序,甚至为研究与写作提供反馈。李飞飞所说的“拥抱”不意味着放弃原则,这句话最值得注意的地方是她并非只说“每个学生”,辨别证据、技术确实会改变人的能力结构,学生如果用AI生成一篇文章后稍加修改便直接提交,依然能够独立思考、修改痕迹和反思报告;也可通过课堂讨论、