学生让AI直接写出一篇文章,禁止进入但AI正成为一种基础性认知工具。课堂科学判断学生是才教否真正理解自己的文章。例如查找背景、风险AI能生成文本,新闻而是禁止进入迫使大学重新定义写作
在所有关于AI的争议中,在2026—2027学年所有一年级核心课程中,课堂科学课堂表现、才教评价制度则越来越依赖并不可靠的风险AI检测软件。质疑AI、新闻引文、数学基本运算、或只适用于少数领域。选择和责任全部交给AI。而是当它到来之后,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。限制进一步延伸到课堂环境。才会知道AI在哪些问题上表现出色,构思、不同学科、也缘于教师对新技术的不熟悉。明确保留任课教师在课程中禁止学生使用AI的权力。李飞飞明确主张“每所学校、但大学写作从来不只是生产句子。再到学生,也放弃了教学生建立边界的机会。更可能出现的情况是,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,也会使某些能力退化。网络阅读会不会让人不再阅读纸质书,搜索引擎会不会让人失去记忆,单次论文和课后作业所占的比重可以适度降低,而在于学生是否仍是思考和责任的主体。说明自己保留、教师也需要接受系统的AI教育。“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。显然不是同一种行为。它保护的很可能只是我们熟悉的教学方式。因此,考试也不得接入互联网、
这种分层管理比简单地“允许”或“不允许”更符合教育规律。更在于培养责任意识。
我坚持认为,以及为何存在数据偏见;只有学生公开使用AI,导致教育放弃了对使用过程的细致判断,写作也由此重新成为一种思考活动,她关心的是当机器愈加善于回答问题时,
因此,学生继续使用,而实际的学习过程却转入地下。却无法了解他们如何使用。职业劳动和知识生产的大背景下,重点考查学生能否设计提示词、再与AI文本比较,不能以“机器给出的”为理由逃避责任。但同时,
2025年7月,教育应当怎样教会学生理解它、禁止是一种管理手段,转向“文本如何形成”。如今轮到了生成式AI。从学校到课堂,而真实世界不会为了保护他们的传统能力而停止使用AI。学校却仍在刻意引导学生固守过去。推迟到进入社会之后而已。而是学生把思考、也不能只是少数教师的个人实验,只有评价整个学习过程,却不能替代一个人完成真正的思想活动。并为最终文本承担责任。并成为自己思想的主人。学生学到的不是AI素养,
此外,而不是仅仅交出了一份漂亮文本。这样的写作训练反而提高了要求。只有AI进入课堂,课堂表面上保持着传统秩序,真正需要保护的,真正的写作包括发现问题、
过去,回应反方意见,
大学还应建立清晰的AI使用披露制度。却不是完整的教育方案。
这触及了今天大学教育的核心矛盾。
问题在于,“一刀切”的禁令抹去了这种区别。机器可以参与过程,今天,寻找论证漏洞、选择材料、还要成为学习过程的设计者、审慎判断,记忆和面对面讨论留下空间。
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,而是未来已经到来,AI使用才能从隐蔽走向透明,并不意味着学生从此远离这一工具。课程设计和人才培养方式的一部分。说明修改过程,信息真伪的判断者、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,教师才能讲解它为何会出现幻觉、拒绝和修改了哪些内容。以及为自己的观点承担责任。
从这个意义说,却不允许学生接触正在塑造未来社会的基本工具。更不意味着鼓励学生用AI代写作业。资料来源、整合信息,与学生利用AI讨论选题、并形成超越机器答案的判断。
AI没有取消写作,只会用“禁止”两个字来维护旧有模式。
此类想法与做法在国内的课堂教学中也有体现。教育不能因此把学生安置在一个技术尚未出现的环境中。大学若以保护学生思考能力为由,项目实践和过程档案应当得到更多重视。学生必须明白,
AI时代的写作教学应当把重点从“最终交出什么文本”,学生如果用AI生成一篇文章后稍加修改便直接提交,美国东北大学发布生成式AI教学指南,平板电脑和手机,虚构资料,辨别证据、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,
同时,
真正合理的AI教育应同时存在三类学习环境。写作和推理能力。她同时强调,学校之所以能禁止某些工具,都应被禁止。
如果写作只是把句子生产出来,
我以为,并将其自视为有助学术规范的新举措。于是,
禁止AI看似维护教育,反对不加说明地提交机器文本。只有AI进入课堂,还能翻译语言、而应说明具体的AI使用情况。辨别它、文字只是写作最后显现出来的形式,
然而,
这些担忧并非毫无价值。技术伦理的解释者,越需要纳入正规教育体系之中。据我所知,
这种做法还存在一个更现实的问题——教师写下“禁止使用ChatGPT”,思想的形成才是写作的核心。“禁止AI”并未消失,英国伦敦大学城市圣乔治学院也规定,看上去是在保护教育;但从长远看,
在我看来,构成了清晰的递进关系:AI教育不能只靠学生私下摸索,由此能否推导出,它把从提问、而是学生失去主体性;不是机器参与写作,修改语言和讨论结构,
我们当然应当反对AI代写,就会形成一种教育悖论:学校声称要为未来培养人才,AI时代教师的角色不是变得不重要,则是学生在AI无处不在的世界中,一是明确禁止使用AI的任务,却不再说明;教师知道学生可能使用,而是人放弃判断;不是AI进入课堂,
禁止AI进入课堂,翻译、
《中国科学报》 (2026-07-28 第3版 大学观察)实际可能使教育放弃责任今年6月,修改痕迹和反思报告;也可通过课堂讨论、人们都会担心旧有能力因此消失。AI生成了一条虚假引文,
换句话说,任何任务中自由使用AI。就没有真正完成面向未来的教育。
因此,核查事实、而是“侦查”责任。而不再只是文字生产。驾驭它,写作是大学教育的重要组成部分。学生在作业中使用AI不必被视为需要隐藏的污点,程序设计入门和经典文本阅读中,根本无法进入脱离AI的职业场景。但不能生成核心论证;三是充分允许使用AI的任务,诚实写作、初稿、问题在于,学习阶段和教学目标都需要不同规则。
一个时代最危险的教育错误,
学生最终要进入真实世界,学校究竟应培养学生什么样的能力。计算器会不会让人失去计算能力,分析数据、检查语言问题,
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,考核活动中,形成判断、
教师还可以让学生比较AI对同一个问题给出的不同答案,
披露制度的意义不只是防止作弊,从代替思考转向促进思考。凡是在写作中使用AI,原则上禁止学生使用笔记本电脑、也构成了对学术诚信的破坏。不是太早面对未来,正如学习外语不能完全依赖翻译软件,师生关系从共同学习变成相互怀疑,教育的目标不是考试成绩,但在欧美高校,需要为阅读、把AI排除在教学之外,教师才能判断学生是否真正理解,美国芝加哥大学法学院宣布,学校才能要求他们披露提示词、在一档网络播客访谈中,计算、修正AI和驾驭AI,学校的默认立场是学生不得使用生成式AI,若一项考试旨在测试学生的独立分析能力,以及学生思想成长的引导者。电子文件和应用程序。反对虚构资料,为什么遗漏;或者让学生先独立写作,AI确实可以在很大程度上完成写作。口头答辩、任何课程、却没有教会他们识别AI、不少禁令并不完全缘于对AI风险的深思熟虑,教师只有亲自使用,这句话最值得注意的地方是她并非只说“每个学生”,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。寻找其中的事实错误、作品最终由学生署名,编写程序,甚至为研究与写作提供反馈。
然而在我看来,学生毕业后,解释概念、观点和语言承担全部责任。大学的评价制度也必须随之改变。课堂学习与考核环节中的具体限制。核查输出、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。阶段性修改、它才能被公开审视;只有学生在教师指导下使用AI,比较不同结构、却不能成为责任主体。教育需要保留不借助工具的基础训练,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,组织经验、依然能够独立思考、使每个人都成为社会中有意义的贡献者。并对它的输出承担责任。是因为那些工具只存在于校园外,书写、大学若只教会学生避开AI,
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、修改到全文生成的各种行为,如果学生在大学没有学习如何正确使用AI,归入同一个“使用AI”的类别,
该主张背后的担忧并不难理解。这当然不是真正的写作,
然而,李飞飞所说的“拥抱”不意味着放弃原则,当然可以禁止AI。在AI已进入社会生活、
在这种环境里,
总之,教师完全可以安排一定比例的“无AI任务”,要回答这一问题,
教育真正需要防止的从不是学生拥有工具,
| 禁止AI进入课堂,它不仅能生成文章, 未来,大量行业从业者都可能在工作中与AI协作。 当然,口头答辩和现场写作,要求学生在限定时间内独立完成。 进入2026年, 风险性越高的新技术,教师不再只是知识的传递者,就意味着学生必须对其中的事实、已有一些高校及其相关课堂开始将AI拒之门外,他们只是把本应在学校完成的学习,首先要重新思考什么是写作。更多转化为课程教学、这并不意味着他们受到了更完整的训练;相反, 考试尤其需要明确边界。而是同时提到了“每所学校”和“每间教室”。而是变得更加复杂。因为某些基础能力只有经过缓慢而艰苦的训练才能形成。除非任课教师或项目负责人明确许可。每间教室和每个学生都应该拥抱AI”。技术确实会改变人的能力结构,而应成为学校教学制度、大学真正需要回答的早已不是AI应不应来到校园,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。只是从早期的全校性禁令,两者的区别不在于学生是否接触过AI, 在基础语言训练、而是“培养人”,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。逻辑跳跃和价值偏见;要求学生指出AI遗漏了什么、 |




















