然而，禁止进入不是课堂科学太早面对未来，

在我看来，才教李飞飞明确主张“每所学校、风险却没有教会他们识别AI、新闻

教育真正需要防止的禁止进入从不是学生拥有工具，首先要重新思考什么是课堂科学写作。书写、才教口头答辩、风险

进入2026年，新闻考试也不得接入互联网、禁止进入为什么遗漏；或者让学生先独立写作，课堂科学网络阅读会不会让人不再阅读纸质书，才教但同时，风险这当然不是新闻真正的写作，AI确实可以在很大程度上完成写作。

AI没有取消写作，师生关系从共同学习变成相互怀疑，

未来,大量行业从业者都可能在工作中与AI协作。

然而在我看来，但AI正成为一种基础性认知工具。记忆和面对面讨论留下空间。原则上禁止学生使用笔记本电脑、而应说明具体的AI使用情况。学生在作业中使用AI不必被视为需要隐藏的污点，信息真伪的判断者、

■郭英剑

人工智能（AI）进入大学已经数年，大学若只教会学生避开AI，

因此，教育需要保留不借助工具的基础训练，

学生最终要进入真实世界，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。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，而是同时提到了“每所学校”和“每间教室”。构成了清晰的递进关系：AI教育不能只靠学生私下摸索，问题在于，不同学科、以及为何存在数据偏见；只有学生公开使用AI，并成为自己思想的主人。组织经验、学校才能要求他们披露提示词、只有评价整个学习过程，AI时代教师的角色不是变得不重要，

然而，因为某些基础能力只有经过缓慢而艰苦的训练才能形成。机器可以参与过程，

2025年7月，并形成超越机器答案的判断。却不能替代一个人完成真正的思想活动。英国伦敦大学城市圣乔治学院也规定，但在欧美高校，教师不再只是知识的传递者，诚实写作、

当然，当然可以禁止AI。而是“侦查”责任。还能翻译语言、修正AI和驾驭AI，

换句话说，这样的写作训练反而提高了要求。更不意味着鼓励学生用AI代写作业。观点和语言承担全部责任。却无法了解他们如何使用。因此，选择材料、教师也需要接受系统的AI教育。程序设计入门和经典文本阅读中，正如学习外语不能完全依赖翻译软件，真正的写作包括发现问题、它保护的很可能只是我们熟悉的教学方式。从学校到课堂，大学真正需要回答的早已不是AI应不应来到校园，技术确实会改变人的能力结构，不少禁令并不完全缘于对AI风险的深思熟虑，推迟到进入社会之后而已。则是学生在AI无处不在的世界中，写作也由此重新成为一种思考活动，写作是大学教育的重要组成部分。任何任务中自由使用AI。修改语言和讨论结构，还要成为学习过程的设计者、或只适用于少数领域。

教师还可以让学生比较AI对同一个问题给出的不同答案，一是明确禁止使用AI的任务，引文、课堂表现、并将其自视为有助学术规范的新举措。从代替思考转向促进思考。更可能出现的情况是，

我坚持认为，今天，大学的评价制度也必须随之改变。而实际的学习过程却转入地下。

在基础语言训练、形成判断、也缘于教师对新技术的不熟悉。思想的形成才是写作的核心。要回答这一问题，她同时强调，

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、

AI时代的写作教学应当把重点从“最终交出什么文本”，反对不加说明地提交机器文本。

如果写作只是把句子生产出来，而是变得更加复杂。课程设计和人才培养方式的一部分。但不能生成核心论证；三是充分允许使用AI的任务，口头答辩和现场写作，他们只是把本应在学校完成的学习，资料来源、把AI排除在教学之外，看上去是在保护教育；但从长远看，只有AI进入课堂，

在这种环境里，只是从早期的全校性禁令，

我们当然应当反对AI代写，限制进一步延伸到课堂环境。AI能生成文本，拒绝和修改了哪些内容。这句话最值得注意的地方是她并非只说“每个学生”，在AI已进入社会生活、计算器会不会让人失去计算能力，美国东北大学发布生成式AI教学指南，并不意味着学生从此远离这一工具。教师可要求学生提交选题说明、说明自己保留、也需要保护学生的基础阅读、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。

这种做法还存在一个更现实的问题——教师写下“禁止使用ChatGPT”，考核活动中，电子文件和应用程序。教师完全可以安排一定比例的“无AI任务”，技术伦理的解释者，整合信息，并对它的输出承担责任。虚构资料，而是学生把思考、转向“文本如何形成”。平板电脑和手机，并为最终文本承担责任。而是学生失去主体性；不是机器参与写作，初稿、

禁止AI看似维护教育，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，

因此，逻辑跳跃和价值偏见；要求学生指出AI遗漏了什么、评价制度则越来越依赖并不可靠的AI检测软件。再到学生，才会知道AI在哪些问题上表现出色，需要为阅读、李飞飞所说的“拥抱”不意味着放弃原则，

这些担忧并非毫无价值。说明修改过程，学习阶段和教学目标都需要不同规则。于是，学生如果用AI生成一篇文章后稍加修改便直接提交，它把从提问、分析数据、在2026—2027学年所有一年级核心课程中，“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。而应成为学校教学制度、美国芝加哥大学法学院宣布，也构成了对学术诚信的破坏。选择和责任全部交给AI。AI使用记录、检查语言问题，据我所知，而是“培养人”，

同时，

总之，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。

这触及了今天大学教育的核心矛盾。核查输出、以及学生思想成长的引导者。寻找论证漏洞、作品最终由学生署名，而在于学生是否仍是思考和责任的主体。计算、不能以“机器给出的”为理由逃避责任。

过去，就会形成一种教育悖论：学校声称要为未来培养人才，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，任何课程、由此能否推导出，如今轮到了生成式AI。凡是在写作中使用AI，要求学生在限定时间内独立完成。

此类想法与做法在国内的课堂教学中也有体现。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。在一档网络播客访谈中，却不再说明；教师知道学生可能使用，实际可能使教育放弃责任

今年6月，两者的区别不在于学生是否接触过AI，编写程序,甚至为研究与写作提供反馈。教育应当怎样教会学生理解它、写作和推理能力。学校之所以能禁止某些工具，却不是完整的教育方案。反对虚构资料，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，学校究竟应培养学生什么样的能力。例如查找背景、而不再只是文字生产。辨别证据、学生毕业后，

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，回应反方意见，越需要纳入正规教育体系之中。职业劳动和知识生产的大背景下，AI使用才能从隐蔽走向透明，

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，再与AI文本比较，

风险性越高的新技术，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，而是当它到来之后，阶段性修改、而是迫使大学重新定义写作

在所有关于AI的争议中，学生继续使用，教师才能讲解它为何会出现幻觉、审慎判断，大学若以保护学生思考能力为由，也不能只是少数教师的个人实验，依然能够独立思考、导致教育放弃了对使用过程的细致判断，修改痕迹和反思报告；也可通过课堂讨论、“一刀切”的禁令抹去了这种区别。只会用“禁止”两个字来维护旧有模式。教师才能判断学生是否真正理解，辨别它、显然不是同一种行为。单次论文和课后作业所占的比重可以适度降低，她关心的是当机器愈加善于回答问题时，

披露制度的意义不只是防止作弊，却不能成为责任主体。只有AI进入课堂，

学生让AI直接写出一篇文章，翻译、质疑AI、寻找其中的事实错误、比较不同结构、

这种分层管理比简单地“允许”或“不允许”更符合教育规律。“禁止AI”并未消失，

考试尤其需要明确边界。使每个人都成为社会中有意义的贡献者。AI生成了一条虚假引文，

一个时代最危险的教育错误，课堂学习与考核环节中的具体限制。根本无法进入脱离AI的职业场景。判断学生是否真正理解自己的文章。核查事实、

大学还应建立清晰的AI使用披露制度。构思、

此外，以及为自己的观点承担责任。除非任课教师或项目负责人明确许可。