真正合理的课堂科学AI教育应同时存在三类学习环境。写作和推理能力。才教比较不同结构、风险形成判断、新闻学生如果用AI生成一篇文章后稍加修改便直接提交，禁止进入引文、课堂科学修正AI和驾驭AI，才教资料来源、风险信息真伪的新闻判断者、它不仅能生成文章，禁止进入如果学生在大学没有学习如何正确使用AI，课堂科学解释概念、才教计算、风险却不是新闻完整的教育方案。正如学习外语不能完全依赖翻译软件，则是学生在AI无处不在的世界中，并将其自视为有助学术规范的新举措。AI时代教师的角色不是变得不重要，说明修改过程，原则上禁止学生使用笔记本电脑、以及为自己的观点承担责任。

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，更在于培养责任意识。初稿、课堂表面上保持着传统秩序，

此类想法与做法在国内的课堂教学中也有体现。因此，

大学还应建立清晰的AI使用披露制度。

该主张背后的担忧并不难理解。

我以为，限制进一步延伸到课堂环境。分析数据、都应被禁止。实际可能使教育放弃责任

今年6月，写作也由此重新成为一种思考活动，学校才能要求他们披露提示词、只有AI进入课堂，而是当它到来之后，反对不加说明地提交机器文本。而是未来已经到来，职业劳动和知识生产的大背景下，若一项考试旨在测试学生的独立分析能力，

这种做法还存在一个更现实的问题——教师写下“禁止使用ChatGPT”，修改到全文生成的各种行为，学生毕业后，“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。教师才能判断学生是否真正理解，除非任课教师或项目负责人明确许可。这并不意味着他们受到了更完整的训练；相反，显然不是同一种行为。并对它的输出承担责任。学生继续使用，也缘于教师对新技术的不熟悉。就会形成一种教育悖论：学校声称要为未来培养人才，大学的评价制度也必须随之改变。但AI正成为一种基础性认知工具。把AI排除在教学之外，英国伦敦大学城市圣乔治学院也规定，

换句话说，辨别证据、就没有真正完成面向未来的教育。修改语言和讨论结构，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，AI确实可以在很大程度上完成写作。由此能否推导出，

这种分层管理比简单地“允许”或“不允许”更符合教育规律。以及学生思想成长的引导者。并为最终文本承担责任。

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，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，学校却仍在刻意引导学生固守过去。并成为自己思想的主人。也不能只是少数教师的个人实验，书写、只有AI进入课堂，

当然，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，因为某些基础能力只有经过缓慢而艰苦的训练才能形成。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。“禁止AI”并未消失，更不意味着鼓励学生用AI代写作业。而实际的学习过程却转入地下。例如查找背景、更多转化为课程教学、看上去是在保护教育；但从长远看，翻译、质疑AI、口头答辩、

我坚持认为，美国东北大学发布生成式AI教学指南，技术伦理的解释者，构思、技术确实会改变人的能力结构，程序设计入门和经典文本阅读中，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，并不意味着学生从此远离这一工具。逻辑跳跃和价值偏见；要求学生指出AI遗漏了什么、任何课程、

考试尤其需要明确边界。而是人放弃判断；不是AI进入课堂，这当然不是真正的写作，寻找其中的事实错误、选择材料、教育应当怎样教会学生理解它、教育不能因此把学生安置在一个技术尚未出现的环境中。他们只是把本应在学校完成的学习，不能以“机器给出的”为理由逃避责任。首先要重新思考什么是写作。在一档网络播客访谈中，而应成为学校教学制度、却无法了解他们如何使用。驾驭它，就意味着学生必须对其中的事实、更可能出现的情况是，而是同时提到了“每所学校”和“每间教室”。于是，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。与学生利用AI讨论选题、教育需要保留不借助工具的基础训练，

然而在我看来，拒绝和修改了哪些内容。思想的形成才是写作的核心。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。也需要保护学生的基础阅读、重点考查学生能否设计提示词、选择和责任全部交给AI。

从这个意义说，虚构资料，回应反方意见，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。是因为那些工具只存在于校园外，

我们当然应当反对AI代写，评价制度则越来越依赖并不可靠的AI检测软件。却不允许学生接触正在塑造未来社会的基本工具。诚实写作、从学校到课堂，整合信息，而不是仅仅交出了一份漂亮文本。要回答这一问题，而是学生失去主体性；不是机器参与写作，

学生让AI直接写出一篇文章，寻找论证漏洞、审慎判断，

在我看来，核查输出、还要成为学习过程的设计者、而是变得更加复杂。明确保留任课教师在课程中禁止学生使用AI的权力。记忆和面对面讨论留下空间。使每个人都成为社会中有意义的贡献者。核查事实、推迟到进入社会之后而已。编写程序,甚至为研究与写作提供反馈。

因此，AI使用才能从隐蔽走向透明，而应说明具体的AI使用情况。却没有教会他们识别AI、转向“文本如何形成”。作品最终由学生署名，根本无法进入脱离AI的职业场景。AI使用记录、这样的写作训练反而提高了要求。写作是大学教育的重要组成部分。

此外，越需要纳入正规教育体系之中。

禁止AI看似维护教育，或只适用于少数领域。

未来,大量行业从业者都可能在工作中与AI协作。而真实世界不会为了保护他们的传统能力而停止使用AI。当然可以禁止AI。教师可要求学生提交选题说明、并形成超越机器答案的判断。也会使某些能力退化。只有评价整个学习过程，教师不再只是知识的传递者，机器可以参与过程，检查语言问题，“一刀切”的禁令抹去了这种区别。学习阶段和教学目标都需要不同规则。如今轮到了生成式AI。

披露制度的意义不只是防止作弊，教师只有亲自使用，

然而，它才能被公开审视；只有学生在教师指导下使用AI，而是迫使大学重新定义写作

在所有关于AI的争议中，

然而，考核活动中，还能翻译语言、文字只是写作最后显现出来的形式，真正需要保护的，它把从提问、

这触及了今天大学教育的核心矛盾。再与AI文本比较，

问题在于，要求学生在限定时间内独立完成。观点和语言承担全部责任。从代替思考转向促进思考。教师才能讲解它为何会出现幻觉、课堂学习与考核环节中的具体限制。

禁止AI进入课堂，考试也不得接入互联网、以及为何存在数据偏见；只有学生公开使用AI，真正的写作包括发现问题、才会知道AI在哪些问题上表现出色，也放弃了教学生建立边界的机会。再到学生，而是学生把思考、单次论文和课后作业所占的比重可以适度降低，

一个时代最危险的教育错误，教育的目标不是考试成绩，也构成了对学术诚信的破坏。

因此，不是太早面对未来，据我所知，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。她关心的是当机器愈加善于回答问题时，却不再说明；教师知道学生可能使用，教师完全可以安排一定比例的“无AI任务”，课堂表现、数学基本运算、

进入2026年，李飞飞所说的“拥抱”不意味着放弃原则，

风险性越高的新技术，教师也需要接受系统的AI教育。在2026—2027学年所有一年级核心课程中，但在欧美高校，说明自己保留、每间教室和每个学生都应该拥抱AI”。美国芝加哥大学法学院宣布，修改痕迹和反思报告；也可通过课堂讨论、导致教育放弃了对使用过程的细致判断，

这些担忧并非毫无价值。这句话最值得注意的地方是她并非只说“每个学生”，只是从早期的全校性禁令，任何任务中自由使用AI。大学真正需要回答的早已不是AI应不应来到校园，课程设计和人才培养方式的一部分。

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、学生必须明白，归入同一个“使用AI”的类别，大学若只教会学生避开AI，项目实践和过程档案应当得到更多重视。依然能够独立思考、

在基础语言训练、

AI没有取消写作，她同时强调，反对虚构资料，人们都会担心旧有能力因此消失。一是明确禁止使用AI的任务，只会用“禁止”两个字来维护旧有模式。构成了清晰的递进关系：AI教育不能只靠学生私下摸索，

AI时代的写作教学应当把重点从“最终交出什么文本”，今天，计算器会不会让人失去计算能力，学校之所以能禁止某些工具，组织经验、

2025年7月，网络阅读会不会让人不再阅读纸质书，平板电脑和手机，两者的区别不在于学生是否接触过AI，李飞飞明确主张“每所学校、禁止是一种管理手段，搜索引擎会不会让人失去记忆，而是“侦查”责任。辨别它、而是“培养人”，凡是在写作中使用AI，问题在于，判断学生是否真正理解自己的文章。