AI时代的大学之变：如何在“刹车”与“油门”间重塑教育？

2025-05-02 08:31:00

人工智能（AI）与教育的深度融合正在全球范围重塑高等教育生态，AI通过赋能自适应学习、虚实融合场景、人机协同教学等途径重塑教育范式。在这一浪潮中，我国表现突出：依托国家教育数字化战略行动，数字教育快速发展，数字教育指数排名三年内已跃升至全球第9位，展现出“AI+教育”深度融合的实践活力。

然而，AI技术的快速发展也给高等教育带来了一系列挑战。比如，“AI幻觉”导致看似合理但实际错误的信息被不当采用，引发“防止AI乱编文献方法”等一连串热议话题；也有部分学生因为使用AI但未能如实披露AI的使用情况，构成了学术不端行为，遭到了不同程度的处罚。这些现象都值得我们对AI在高等教育中的应用加以更全面、更深刻的思考。

AI在高等教育中的“双刃剑”属性，尤其明显

AI是高等教育智能化转型的重要工具。目前，在高等教育中的AI工具主要是生成式AI，大体包含了四类应用：一是信息获取与整理，学生和教师能够借助AI工具快速、高效地获取和整合信息，提升学习效率并可以将节约的时间用于完成创新任务；二是图像和视频信息生成，这也成为辅助设计类和艺术类师生教学与科研的有力助手；三是自动化决策类，这些AI应用能够及时、准确和有针对性地反馈学习情况，开发新测试方式来测量复杂能力的学习效果；四是编程类，通常可以提升研究设计、数据分析等方面的科研效率，同时也可以辅助写作、内容修改和外语润色，加强论文发表能力。

但是，目前的AI应用伴随着工具理性和价值理性的双重挑战。就工具理性而言，最显著的挑战是“AI幻觉”带来的客观信息错误。这在技术上可以通过提高训练数据的质量、不确定性校准等方法降低其发生，也可以从用户端采用明确指令、分步推理、追问澄清等策略提升信息的准确性。

而从价值理性来看，AI在高等教育中的“双刃剑”属性更为明显。一方面，AI能够通过打破时空限制来促进自适应学习和教育公平，比如将优质教育资源辐射至偏远地区；另一方面，AI也可能带来多方面的风险。首先是批判性思维的削弱，当学生过度依赖AI提供的答案时，往往会导致自主探究能力的下降。学生们身处“信息茧房”，同时又“认知外包”，限制了接触多元观点的机会。其次是数据隐私的风险，AI需要依赖大量用户数据进行分析，可能会侵犯在教育过程中的隐私数据。另一方面，AI在高等教育中无法带来师生互动中的价值传递和情感联结，在人文教育方面存在缺失。大学校园中，过度技术化的环境很可能削弱学生的同理心和责任感。同时，AI作为一项颠覆性技术，其发展速度要快于相应的制度约束，由此可能会带来不当使用导致的学术不端行为的增加。

将更多精力用于“技术攻防”，是对学术训练的异化

过去一年间，全球多所知名高校因学生不当使用AI产生了诸多争议性案例。为此，不少学界人士发出呼吁，建议制定并完善AI使用规范，进一步应对技术伦理挑战、维护教育本质。

目前我国多所高校都陆续发布了对AI的相关使用规定。比如，复旦大学和中国传媒大学都较早发布了毕业论文（设计）应用场景的使用规范，主要在两个方面做出了规定：一是严格禁止AI工具在论文选题等关键环节的替代性使用；二是要求学生对使用的AI工具、生成过程、原始材料进行透明化披露。北京师范大学和华东师范大学联合发布的《生成式人工智能（AIGC）学生使用指南》中，做出了AI使用的具体比例限制，要求学生直接生成内容不得超过全文的20%，也进一步针对不同学科制定了细化规则。

这些使用规范固然对高等教育中如何正确使用AI提供了重要的借鉴和指引，但是，“被动防御”仅仅是底线，当前，我们更需要预防因为“被动防御”而陷入“技术对抗”的恶性循环。正如对论文的查重技术催生出“降重产业”，学生和教师对AI检测规则的破解策略也已出现。比如，多次修改AI生成内容以降低“AI率”；利用人机混合写作来规避相关学术诚信的检测。更有甚者，会使用对抗性训练工具直接干扰检测结果。已有研究发现，经多次迭代修改的AI文本，被检测识别的概率可能大幅下降。这意味着，若高校过度依赖“AI率”阈值作为处罚依据，反而可能催生更隐蔽的学术不端行为，学生可能将更多精力用于“技术攻防”、而非知识内化，导致学术训练的本质的异化。

从“全面禁止”转向“引导善用”，是大势所趋

纵览国内外知名高校的AI使用规范，我们发现，总体上呈现出从“全面禁止”转向“引导善用”的趋势。比如，哈佛大学除了强调学生在使用AI时的原创性优先原则外，还将AI伦理纳入学术诚信必修课，为AI使用规范提供了一系列配套的措施；上海交通大学从“师-生-机-环”协同的系统视角进行了“人工智能+人类智慧”的顶层设计。AI的高教应用，是要在高等教育的公路上确保AI的使用既有“刹车”保驾护航，也有“油门”增效提质，从而形成人工智能赋能高等教育的新生态。

故此，我们需要前瞻性地看待AI所带来的师生关系与教学范式的重构。

AI对传统教育模式的冲击，对于教师和学生而言是同时面对的，教师在“AI+高等教育”的议题中并没有信息优势，部分教师也可能因技术适应困难被边缘化。应对AI浪潮，教师角色需要主动重塑，从“知识传授者”转变为“学习引导者”，在AI支持下赋予学生在自适应学习中更多的主动权。教师的核心价值应聚焦于价值引领、批判性思维培养及跨学科知识整合，而非与AI比拼数据处理效率。AI在高等教育中的合理利用可以帮助教师释放更多精力投入创新性教学设计与学术伦理指导。

除了师生关系与教学范式的变化外，还需要关注师生的AI能力建设。比如，英国开放大学的“批判性AI素养框架”，培养学生辨识AI生成内容的局限性，而非简单禁止使用；上海交通大学、南京大学等高校通过设立一系列“AI+”教学改革项目作为配套，鼓励教师通过教学改革挖掘AI推动教学改革的潜力，发现可能存在的问题，形成AI高教应用的良性循环。未来，我们也可以开展AI+高等教育领域的社会实验，凝练出真正能够提升教学效果和育人质量的AI高教应用。