高校警示：反思AI的合理应用与学习责任

在新学期开始之际，北大、复旦等高校的校长纷纷提醒新生对人工智能（AI）的过度依赖保持警惕，以防止“认知卸载”和“虚假掌握”的现象。麻省理工学院最近也发布了一份报告，指出AI的使用方式正在侵蚀学生的学习机会。尽管校方发出警告，但课堂、作业和考核若按常规进行，是否能够遏制学生的“思维外包”？大学在迎接AI的同时，不应将促进学习的责任完全推给学生。

一项针对全国400多所高校的调研显示，几乎所有受访本科生都在使用AI，超过60%的学生对于合理使用AI的界限感到困惑，而系统性的AI课程覆盖率不到30%。学生们已经在使用这些工具，但教学规则的跟进似乎滞后。

AI给教育带来的直接影响是，学生的作业越来越难以反映其真正的学习成果。尽管论文结构清晰、汇报形式美观，但通过这些成品很难判断学生是否真正阅读过原文、核实过证据或经历过推理，这显示出大学教学的一个老问题：许多作业本质上是依赖材料的拼接和格式的符合，AI的出现仅仅让这一过程变得更高效。 球友会官网

高校需要意识到，不能将企业的效率标准直接应用于课堂上。工作中减少重复性劳动可以提升效率，而学习中看似可省略的部分，实际上可能是能力发展的重要环节。学生在阅读复杂文本、反复修改论证时，所形成的能力是数字成品无法替代的。因此，教学改革应从每门课和每次作业入手，清楚区分哪些环节可以利用AI、哪些需要独立完成，并在布置任务时明确告知。

麻省理工的报告建议，课程应设定明确的AI使用规则，这些规则应根据课程的不同而有所差异，避免让学生通过猜测来判断使用的边界。

例如，在文学课程中，如果目标是提升文本细读能力，就应该要求学生先阅读原文并提出解释，再使用AI查找不同的意见。如果是翻译课程，则可以将AI翻译作为讨论的基础。同一工具在不同教学环境下的应用可能产生不同效果，因此简单地“鼓励使用”或“禁止使用”并不能替代精心设计的教学方案。 球友会官网

评估模式也应转向验证能力，而非单纯验收成果。在提交论文后，可要求学生解释某一关键引文与结论的关系；在完成程序设计后，可以改变条件，让学生说明修改的理由；在提交调研报告后，要询问样本选择及材料如何推翻初步判断。这种深入的追问，有助于教师了解学生的真实理解程度。

教师的责任同样需要明确。如果教师依赖AI生成课件、布置任务和批改作业，却不进行内容审核或提供有针对性的反馈，却要求学生进行独立思考，这将显得缺乏说服力。AI可以辅助教师的工作，但教师仍需对课程质量和评价结果负责。

然而，改革不应成为教师的新负担。在面对大量学生时，教师如果要进行逐人答辩和逐稿检查，而学校又不提供助教帮助，这些要求可能导致教师工作量的加重。高校需要更多地投资于教师与学生之间的互动和指导的时间。 球友会官网

此外，我们还应警惕将AI使用率作为新的教学政绩。虽然开设了“AI+”课程或平台回答了诸多问题，但这并不能直接证明学生的判断力有所提高。强制教师在每门课中使用AI，可能会挤压原本应保留的独立阅读和基础训练时间。

大学应该教会学生如何使用AI，同时也要帮助他们建立判断的能力。没有经历过相关知识的学习，学生难以识别虚构的资料出处；没有进行足够推导，学生也难以发现答案中的瑕疵。真正的批判性思维必须在深入的知识学习和不断的实践中逐渐形成，而不是仅靠“保持独立思考”的口号实现。

在AI进入高校之后，最需警惕的，是可能出现的教学空转：学生完成作业，教师评分，学校获得好看的数字，但学生却没有获得相应的能力发展。大学文凭最终应体现一个人所受的教育和所具备的判断能力，这一责任不能外包。 球友会官网