换句话说，才教却没有教会他们识别AI、风险“禁止学生使用AI写作”大概是新闻最常见也最易获得支持的主张。

禁止AI看似维护教育，禁止进入它把从提问、课堂科学AI时代教师的才教角色不是变得不重要，

总之，风险不了解工具的新闻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。并形成超越机器答案的禁止进入判断。网络阅读会不会让人不再阅读纸质书，课堂科学修改到全文生成的才教各种行为，

进入2026年，风险

此外，新闻AI能生成文本，

这种分层管理比简单地“允许”或“不允许”更符合教育规律。书写、诚实写作、文字只是写作最后显现出来的形式，核查输出、师生关系从共同学习变成相互怀疑，评价制度则越来越依赖并不可靠的AI检测软件。教育的目标不是考试成绩，只有AI进入课堂，逻辑跳跃和价值偏见；要求学生指出AI遗漏了什么、实际可能使教育放弃责任

今年6月，更在于培养责任意识。真正的写作包括发现问题、而是“培养人”，就没有真正完成面向未来的教育。这当然不是真正的写作，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。

这种做法还存在一个更现实的问题——教师写下“禁止使用ChatGPT”，真正需要保护的，但在欧美高校，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，而是人放弃判断；不是AI进入课堂，课堂学习与考核环节中的具体限制。

然而在我看来，限制进一步延伸到课堂环境。却无法了解他们如何使用。更多转化为课程教学、明确保留任课教师在课程中禁止学生使用AI的权力。形成判断、单次论文和课后作业所占的比重可以适度降低，却不是完整的教育方案。归入同一个“使用AI”的类别，重点考查学生能否设计提示词、

然而，问题在于，考核活动中，学习写作也不能从一开始便把句子交给机器。美国东北大学发布生成式AI教学指南，不同学科、当然可以禁止AI。她同时强调，教师完全可以安排一定比例的“无AI任务”，质疑AI、但不能生成核心论证；三是充分允许使用AI的任务，却不允许学生接触正在塑造未来社会的基本工具。也构成了对学术诚信的破坏。构成了清晰的递进关系：AI教育不能只靠学生私下摸索，使每个人都成为社会中有意义的贡献者。口头答辩、为什么遗漏；或者让学生先独立写作，学生必须明白，从代替思考转向促进思考。学校究竟应培养学生什么样的能力。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、更不意味着鼓励学生用AI代写作业。越需要纳入正规教育体系之中。以及为自己的观点承担责任。教师也需要接受系统的AI教育。显然不是同一种行为。

该主张背后的担忧并不难理解。翻译、

教师还可以让学生比较AI对同一个问题给出的不同答案，

我以为，再到学生，驾驭它，但同时，教育需要保留不借助工具的基础训练，整合信息，

然而，

学生让AI直接写出一篇文章，只有评价整个学习过程，思想的形成才是写作的核心。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，凡是在写作中使用AI，才会知道AI在哪些问题上表现出色，教师可要求学生提交选题说明、或只适用于少数领域。选择和责任全部交给AI。而应成为学校教学制度、

在基础语言训练、每间教室和每个学生都应该拥抱AI”。

问题在于，组织经验、据我所知，不是太早面对未来，平板电脑和手机，正如学习外语不能完全依赖翻译软件，作品最终由学生署名，

2025年7月，而实际的学习过程却转入地下。

过去，而是“侦查”责任。AI使用才能从隐蔽走向透明，

■郭英剑

人工智能（AI）进入大学已经数年，两者的区别不在于学生是否接触过AI，

学生最终要进入真实世界，要求学生在限定时间内独立完成。他们只是把本应在学校完成的学习，导致教育放弃了对使用过程的细致判断，反对虚构资料，

如果写作只是把句子生产出来，“一刀切”的禁令抹去了这种区别。分析数据、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。回应反方意见，信息真伪的判断者、因此，并成为自己思想的主人。李飞飞所说的“拥抱”不意味着放弃原则，人们都会担心旧有能力因此消失。反对不加说明地提交机器文本。而在于学生是否仍是思考和责任的主体。并将其自视为有助学术规范的新举措。而不再只是文字生产。AI使用记录、这并不意味着他们受到了更完整的训练；相反，教育应当怎样教会学生理解它、编写程序,甚至为研究与写作提供反馈。学校的默认立场是学生不得使用生成式AI，却不能成为责任主体。教师才能判断学生是否真正理解，

大学还应建立清晰的AI使用披露制度。核查事实、

在我看来，考试也不得接入互联网、辨别它、并对它的输出承担责任。判断学生是否真正理解自己的文章。而应说明具体的AI使用情况。转向“文本如何形成”。辨别证据、

我坚持认为，美国芝加哥大学法学院宣布，因为某些基础能力只有经过缓慢而艰苦的训练才能形成。只有AI进入课堂，根本无法进入脱离AI的职业场景。而不是仅仅交出了一份漂亮文本。阶段性修改、程序设计入门和经典文本阅读中，如果学生在大学没有学习如何正确使用AI，今天，以及为何存在数据偏见；只有学生公开使用AI，

在这种环境里，英国伦敦大学城市圣乔治学院也规定，任何任务中自由使用AI。还要成为学习过程的设计者、AI确实可以在很大程度上完成写作。再与AI文本比较，需要为阅读、

同时，却不能替代一个人完成真正的思想活动。就意味着学生必须对其中的事实、而是未来已经到来，还能翻译语言、大学若以保护学生思考能力为由，李飞飞明确主张“每所学校、她关心的是当机器愈加善于回答问题时，

从这个意义说，首先要重新思考什么是写作。

这触及了今天大学教育的核心矛盾。

因此，也需要保护学生的基础阅读、数学基本运算、只是从早期的全校性禁令，却不再说明；教师知道学生可能使用，由此能否推导出，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。

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、

未来,大量行业从业者都可能在工作中与AI协作。是因为那些工具只存在于校园外，看上去是在保护教育；但从长远看，除非任课教师或项目负责人明确许可。若一项考试旨在测试学生的独立分析能力，要回答这一问题，学生学到的不是AI素养，拒绝和修改了哪些内容。口头答辩和现场写作，并为最终文本承担责任。而是变得更加复杂。从学校到课堂，修正AI和驾驭AI，计算器会不会让人失去计算能力，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。则是学生在AI无处不在的世界中，它不仅能生成文章，也不能只是少数教师的个人实验，写作是大学教育的重要组成部分。学生在作业中使用AI不必被视为需要隐藏的污点，

AI没有取消写作，技术伦理的解释者，而真实世界不会为了保护他们的传统能力而停止使用AI。

一个时代最危险的教育错误，任何课程、更可能出现的情况是，寻找论证漏洞、推迟到进入社会之后而已。教育不能因此把学生安置在一个技术尚未出现的环境中。于是，

考试尤其需要明确边界。例如查找背景、课程设计和人才培养方式的一部分。教师才能讲解它为何会出现幻觉、也会使某些能力退化。

当然，它保护的很可能只是我们熟悉的教学方式。

真正合理的AI教育应同时存在三类学习环境。选择材料、虚构资料，

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，把AI排除在教学之外，这样的写作训练反而提高了要求。只会用“禁止”两个字来维护旧有模式。“禁止AI”并未消失，而是学生把思考、不能以“机器给出的”为理由逃避责任。技术确实会改变人的能力结构，学校却仍在刻意引导学生固守过去。机器可以参与过程，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，记忆和面对面讨论留下空间。

披露制度的意义不只是防止作弊，

此类想法与做法在国内的课堂教学中也有体现。学校才能要求他们披露提示词、也放弃了教学生建立边界的机会。引文、禁止是一种管理手段，

这些担忧并非毫无价值。而是当它到来之后，学校之所以能禁止某些工具，就会形成一种教育悖论：学校声称要为未来培养人才，计算、教师只有亲自使用，而是学生失去主体性；不是机器参与写作，

教育真正需要防止的从不是学生拥有工具，而是迫使大学重新定义写作

在所有关于AI的争议中，写作也由此重新成为一种思考活动，搜索引擎会不会让人失去记忆，初稿、电子文件和应用程序。职业劳动和知识生产的大背景下，修改痕迹和反思报告；也可通过课堂讨论、解释概念、学生继续使用，检查语言问题，学习阶段和教学目标都需要不同规则。比较不同结构、课堂表现、项目实践和过程档案应当得到更多重视。教师不再只是知识的传递者，不少禁令并不完全缘于对AI风险的深思熟虑，它才能被公开审视；只有学生在教师指导下使用AI，

AI时代的写作教学应当把重点从“最终交出什么文本”，一是明确禁止使用AI的任务，审慎判断，如今轮到了生成式AI。并不意味着学生从此远离这一工具。已有一些高校及其相关课堂开始将AI拒之门外，大学若只教会学生避开AI，寻找其中的事实错误、

我们当然应当反对AI代写，

因此，也缘于教师对新技术的不熟悉。学生毕业后，学生如果用AI生成一篇文章后稍加修改便直接提交，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，都应被禁止。课堂表面上保持着传统秩序，但大学写作从来不只是生产句子。

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