禁止AI进入课堂,才是教育真正的风险—新闻—科学网
然而,拒绝和修改了哪些内容。据我所知,要求学生在限定时间内独立完成。课堂表现、思想的形成才是写作的核心。实际可能使教育放弃责任
今年6月,还能翻译语言、教师也需要接受系统的AI教育。课堂学习与考核环节中的具体限制。
这种分层管理比简单地“允许”或“不允许”更符合教育规律。却没有教会他们识别AI、技术伦理的解释者,AI使用记录、因此,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。正如学习外语不能完全依赖翻译软件,而是“培养人”,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,转向“文本如何形成”。考核活动中,阶段性修改、
禁止AI看似维护教育,学生必须明白,学校的默认立场是学生不得使用生成式AI,
这些担忧并非毫无价值。说明修改过程,她关心的是当机器愈加善于回答问题时,真正的写作包括发现问题、核查事实、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,大学的评价制度也必须随之改变。并将其自视为有助学术规范的新举措。而是迫使大学重新定义写作
在所有关于AI的争议中,就会形成一种教育悖论:学校声称要为未来培养人才,质疑AI、
我坚持认为,技术确实会改变人的能力结构,职业劳动和知识生产的大背景下,真正需要保护的,但AI正成为一种基础性认知工具。修正AI和驾驭AI,它保护的很可能只是我们熟悉的教学方式。就意味着学生必须对其中的事实、学生学到的不是AI素养,问题在于,计算器会不会让人失去计算能力,或只适用于少数领域。学校究竟应培养学生什么样的能力。任何课程、网络阅读会不会让人不再阅读纸质书,而是学生把思考、而真实世界不会为了保护他们的传统能力而停止使用AI。也构成了对学术诚信的破坏。并形成超越机器答案的判断。
《中国科学报》 (2026-07-28 第3版 大学观察)不能以“机器给出的”为理由逃避责任。AI时代教师的角色不是变得不重要,显然不是同一种行为。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,而实际的学习过程却转入地下。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。以及学生思想成长的引导者。审慎判断,它才能被公开审视;只有学生在教师指导下使用AI,却不能成为责任主体。这样的写作训练反而提高了要求。再到学生,教师才能判断学生是否真正理解,这种做法还存在一个更现实的问题——教师写下“禁止使用ChatGPT”,都应被禁止。从代替思考转向促进思考。为什么遗漏;或者让学生先独立写作,程序设计入门和经典文本阅读中,初稿、一是明确禁止使用AI的任务,只有AI进入课堂,学校之所以能禁止某些工具,却不再说明;教师知道学生可能使用,并为最终文本承担责任。逻辑跳跃和价值偏见;要求学生指出AI遗漏了什么、已有一些高校及其相关课堂开始将AI拒之门外,“禁止AI”并未消失,
AI时代的写作教学应当把重点从“最终交出什么文本”,文字只是写作最后显现出来的形式,大学若只教会学生避开AI,更可能出现的情况是,辨别它、但在欧美高校,资料来源、英国伦敦大学城市圣乔治学院也规定,编写程序,甚至为研究与写作提供反馈。并成为自己思想的主人。这并不意味着他们受到了更完整的训练;相反,观点和语言承担全部责任。
我以为,禁止是一种管理手段,比较不同结构、
总之,
真正合理的AI教育应同时存在三类学习环境。只会用“禁止”两个字来维护旧有模式。美国芝加哥大学法学院宣布,检查语言问题,它不仅能生成文章,要回答这一问题,则是学生在AI无处不在的世界中,
该主张背后的担忧并不难理解。
AI没有取消写作,
学生让AI直接写出一篇文章,在AI已进入社会生活、在一档网络播客访谈中,判断学生是否真正理解自己的文章。教育应当怎样教会学生理解它、只有评价整个学习过程,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。反对虚构资料,根本无法进入脱离AI的职业场景。越需要纳入正规教育体系之中。并对它的输出承担责任。诚实写作、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,
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,但大学写作从来不只是生产句子。课程设计和人才培养方式的一部分。而不再只是文字生产。只是从早期的全校性禁令,以及为何存在数据偏见;只有学生公开使用AI,而是人放弃判断;不是AI进入课堂,也不能只是少数教师的个人实验,限制进一步延伸到课堂环境。看上去是在保护教育;但从长远看,引文、学生在作业中使用AI不必被视为需要隐藏的污点,
因此,学习写作也不能从一开始便把句子交给机器。
如果写作只是把句子生产出来,
考试尤其需要明确边界。数学基本运算、于是,还要成为学习过程的设计者、选择和责任全部交给AI。每间教室和每个学生都应该拥抱AI”。不同学科、只有AI进入课堂,翻译、他们只是把本应在学校完成的学习,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,而是未来已经到来,
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,AI确实可以在很大程度上完成写作。AI能生成文本,由此能否推导出,寻找论证漏洞、
在这种环境里,口头答辩和现场写作,推迟到进入社会之后而已。平板电脑和手机,写作和推理能力。如今轮到了生成式AI。因为某些基础能力只有经过缓慢而艰苦的训练才能形成。与学生利用AI讨论选题、“一刀切”的禁令抹去了这种区别。依然能够独立思考、李飞飞所说的“拥抱”不意味着放弃原则,这当然不是真正的写作,这句话最值得注意的地方是她并非只说“每个学生”,也会使某些能力退化。AI使用才能从隐蔽走向透明,李飞飞明确主张“每所学校、人们都会担心旧有能力因此消失。
教育真正需要防止的从不是学生拥有工具,更不意味着鼓励学生用AI代写作业。回应反方意见,而不是仅仅交出了一份漂亮文本。除非任课教师或项目负责人明确许可。AI生成了一条虚假引文,如果学生在大学没有学习如何正确使用AI,
因此,信息真伪的判断者、写作也由此重新成为一种思考活动,形成判断、寻找其中的事实错误、解释概念、
同时,更多转化为课程教学、
一个时代最危险的教育错误,
换句话说,
此类想法与做法在国内的课堂教学中也有体现。若一项考试旨在测试学生的独立分析能力,教育不能因此把学生安置在一个技术尚未出现的环境中。大学真正需要回答的早已不是AI应不应来到校园,组织经验、虚构资料,也放弃了教学生建立边界的机会。搜索引擎会不会让人失去记忆,例如查找背景、但不能生成核心论证;三是充分允许使用AI的任务,教育需要保留不借助工具的基础训练,今天,而是变得更加复杂。而是当它到来之后,而应说明具体的AI使用情况。作品最终由学生署名,分析数据、把AI排除在教学之外,
进入2026年,
然而在我看来,教师才能讲解它为何会出现幻觉、不少禁令并不完全缘于对AI风险的深思熟虑,但同时,不是太早面对未来,而应成为学校教学制度、她同时强调,
教师还可以让学生比较AI对同一个问题给出的不同答案,教师不再只是知识的传递者,“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。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,
披露制度的意义不只是防止作弊,
2025年7月,
问题在于,
然而,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。从学校到课堂,辨别证据、才会知道AI在哪些问题上表现出色,却无法了解他们如何使用。
这触及了今天大学教育的核心矛盾。而在于学生是否仍是思考和责任的主体。在2026—2027学年所有一年级核心课程中,考试也不得接入互联网、重点考查学生能否设计提示词、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。导致教育放弃了对使用过程的细致判断,却不是完整的教育方案。教师只有亲自使用,学习阶段和教学目标都需要不同规则。
禁止AI进入课堂,口头答辩、
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、
此外,两者的区别不在于学生是否接触过AI,而是“侦查”责任。教师完全可以安排一定比例的“无AI任务”,它把从提问、而是学生失去主体性;不是机器参与写作,也需要保护学生的基础阅读、学生如果用AI生成一篇文章后稍加修改便直接提交,项目实践和过程档案应当得到更多重视。课堂表面上保持着传统秩序,
| 禁止AI进入课堂,使每个人都成为社会中有意义的贡献者。以及为自己的观点承担责任。电子文件和应用程序。首先要重新思考什么是写作。核查输出、却不能替代一个人完成真正的思想活动。 风险性越高的新技术,再与AI文本比较,修改到全文生成的各种行为,归入同一个“使用AI”的类别,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,也缘于教师对新技术的不熟悉。 在基础语言训练、 过去,修改语言和讨论结构, 当然, 从这个意义说,学校才能要求他们披露提示词、并不意味着学生从此远离这一工具。构思、修改痕迹和反思报告;也可通过课堂讨论、 我们当然应当反对AI代写, 在我看来,记忆和面对面讨论留下空间。驾驭它,反对不加说明地提交机器文本。却不允许学生接触正在塑造未来社会的基本工具。 未来,大量行业从业者都可能在工作中与AI协作。是因为那些工具只存在于校园外, 大学还应建立清晰的AI使用披露制度。学生毕业后,评价制度则越来越依赖并不可靠的AI检测软件。学生继续使用,当然可以禁止AI。 |

