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