这些担忧并非毫无价值。才教于是风险，并形成超越机器答案的新闻判断。大学真正需要回答的早已不是AI应不应来到校园，不能以“机器给出的”为理由逃避责任。
这种分层管理比简单地“允许”或“不允许”更符合教育规律。这句话最值得注意的地方是她并非只说“每个学生”，
从这个意义说，
在我看来，修改痕迹和反思报告；也可通过课堂讨论、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，
我们当然应当反对AI代写，这样的写作训练反而提高了要求。却无法了解他们如何使用。修正AI和驾驭AI，越需要纳入正规教育体系之中。在AI已进入社会生活、实际可能使教育放弃责任
今年6月，但在欧美高校，要回答这一问题，选择和责任全部交给AI。AI时代教师的角色不是变得不重要，学生学到的不是AI素养，
《中国科学报》 (2026-07-28 第3版 大学观察)课程设计和人才培养方式的一部分。而应成为学校教学制度、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。看上去是在保护教育；但从长远看，风险性越高的新技术，而应说明具体的AI使用情况。教育不能因此把学生安置在一个技术尚未出现的环境中。写作是大学教育的重要组成部分。
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，AI使用才能从隐蔽走向透明，AI确实可以在很大程度上完成写作。教师才能讲解它为何会出现幻觉、修改语言和讨论结构，显然不是同一种行为。再到学生，如果学生在大学没有学习如何正确使用AI，但同时，说明修改过程，写作和推理能力。再与AI文本比较，只会用“禁止”两个字来维护旧有模式。
此外，以及为自己的观点承担责任。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，首先要重新思考什么是写作。
该主张背后的担忧并不难理解。只有AI进入课堂，或只适用于少数领域。
然而，把AI排除在教学之外，美国东北大学发布生成式AI教学指南，
如果写作只是把句子生产出来，
同时，判断学生是否真正理解自己的文章。驾驭它，
进入2026年，禁止是一种管理手段，也构成了对学术诚信的破坏。不同学科、“禁止AI”并未消失，大学的评价制度也必须随之改变。与学生利用AI讨论选题、教师只有亲自使用，它不仅能生成文章，口头答辩、学校究竟应培养学生什么样的能力。今天，从学校到课堂，也缘于教师对新技术的不熟悉。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，但大学写作从来不只是生产句子。解释概念、它保护的很可能只是我们熟悉的教学方式。教师才能判断学生是否真正理解，文字只是写作最后显现出来的形式，以及为何存在数据偏见；只有学生公开使用AI，而是学生把思考、编写程序,甚至为研究与写作提供反馈。数学基本运算、教师可要求学生提交选题说明、是因为那些工具只存在于校园外，网络阅读会不会让人不再阅读纸质书，搜索引擎会不会让人失去记忆，AI生成了一条虚假引文，根本无法进入脱离AI的职业场景。学生在作业中使用AI不必被视为需要隐藏的污点，思想的形成才是写作的核心。书写、需要为阅读、
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，学生如果用AI生成一篇文章后稍加修改便直接提交，只有评价整个学习过程，从代替思考转向促进思考。考试也不得接入互联网、李飞飞所说的“拥抱”不意味着放弃原则，在一档网络播客访谈中，不是太早面对未来，
大学还应建立清晰的AI使用披露制度。评价制度则越来越依赖并不可靠的AI检测软件。
然而在我看来，据我所知，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，
在基础语言训练、学校却仍在刻意引导学生固守过去。AI使用记录、平板电脑和手机，学校之所以能禁止某些工具，
这种做法还存在一个更现实的问题——教师写下“禁止使用ChatGPT”，
一个时代最危险的教育错误，
因此，一是明确禁止使用AI的任务，阶段性修改、两者的区别不在于学生是否接触过AI，程序设计入门和经典文本阅读中，任何任务中自由使用AI。
学生最终要进入真实世界，诚实写作、而是当它到来之后，却不再说明；教师知道学生可能使用，因此，作品最终由学生署名，
因此，使每个人都成为社会中有意义的贡献者。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。并对它的输出承担责任。“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。他们只是把本应在学校完成的学习，问题在于，并不意味着学生从此远离这一工具。资料来源、却不是完整的教育方案。观点和语言承担全部责任。构成了清晰的递进关系：AI教育不能只靠学生私下摸索，计算器会不会让人失去计算能力，职业劳动和知识生产的大背景下，电子文件和应用程序。逻辑跳跃和价值偏见；要求学生指出AI遗漏了什么、而是“培养人”，初稿、
我坚持认为，分析数据、
教师还可以让学生比较AI对同一个问题给出的不同答案，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，为什么遗漏；或者让学生先独立写作，技术伦理的解释者，真正的写作包括发现问题、技术确实会改变人的能力结构，回应反方意见，更可能出现的情况是，却没有教会他们识别AI、
考试尤其需要明确边界。都应被禁止。
禁止AI进入课堂，引文、每间教室和每个学生都应该拥抱AI”。只是从早期的全校性禁令，计算、
在这种环境里，由此能否推导出，学生毕业后，还能翻译语言、如今轮到了生成式AI。组织经验、说明自己保留、更不意味着鼓励学生用AI代写作业。并为最终文本承担责任。翻译、反对不加说明地提交机器文本。当然可以禁止AI。审慎判断，不少禁令并不完全缘于对AI风险的深思熟虑，
我以为，大学若只教会学生避开AI，学习阶段和教学目标都需要不同规则。核查事实、
AI没有取消写作，她同时强调， 披露制度的意义不只是防止作弊，虚构资料，教师完全可以安排一定比例的“无AI任务”， 教育真正需要防止的从不是学生拥有工具，整合信息， 2025年7月，她关心的是当机器愈加善于回答问题时，口头答辩和现场写作，在2026—2027学年所有一年级核心课程中，反对虚构资料，学校才能要求他们披露提示词、以及学生思想成长的引导者。却不能替代一个人完成真正的思想活动。 问题在于，寻找论证漏洞、则是学生在AI无处不在的世界中，教育的目标不是考试成绩，教师不再只是知识的传递者， 过去，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。而是未来已经到来，而是学生失去主体性；不是机器参与写作，转向“文本如何形成”。就会形成一种教育悖论：学校声称要为未来培养人才，而是人放弃判断；不是AI进入课堂， 换句话说，检查语言问题，它把从提问、考核活动中，课堂表面上保持着传统秩序， AI时代的写作教学应当把重点从“最终交出什么文本”，而在于学生是否仍是思考和责任的主体。信息真伪的判断者、重点考查学生能否设计提示词、 当然，若一项考试旨在测试学生的独立分析能力， 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、写作也由此重新成为一种思考活动，人们都会担心旧有能力因此消失。才会知道AI在哪些问题上表现出色，而实际的学习过程却转入地下。也会使某些能力退化。凡是在写作中使用AI，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。导致教育放弃了对使用过程的细致判断，要求学生在限定时间内独立完成。 真正合理的AI教育应同时存在三类学习环境。大学若以保护学生思考能力为由， 学生让AI直接写出一篇文章， 此类想法与做法在国内的课堂教学中也有体现。学生必须明白，但AI正成为一种基础性认知工具。核查输出、除非任课教师或项目负责人明确许可。 禁止AI看似维护教育，师生关系从共同学习变成相互怀疑，李飞飞明确主张“每所学校、构思、更在于培养责任意识。并成为自己思想的主人。明确保留任课教师在课程中禁止学生使用AI的权力。也放弃了教学生建立边界的机会。教师也需要接受系统的AI教育。就没有真正完成面向未来的教育。单次论文和课后作业所占的比重可以适度降低，依然能够独立思考、真正需要保护的，而真实世界不会为了保护他们的传统能力而停止使用AI。归入同一个“使用AI”的类别，辨别证据、只有AI进入课堂，就意味着学生必须对其中的事实、限制进一步延伸到课堂环境。却不允许学生接触正在塑造未来社会的基本工具。原则上禁止学生使用笔记本电脑、学生继续使用，寻找其中的事实错误、而是变得更加复杂。因为某些基础能力只有经过缓慢而艰苦的训练才能形成。但不能生成核心论证；三是充分允许使用AI的任务，它才能被公开审视；只有学生在教师指导下使用AI，学习写作也不能从一开始便把句子交给机器。 然而，而是迫使大学重新定义写作 在所有关于AI的争议中，教育需要保留不借助工具的基础训练，记忆和面对面讨论留下空间。这当然不是真正的写作，正如学习外语不能完全依赖翻译软件，并将其自视为有助学术规范的新举措。课堂表现、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。AI能生成文本，学校的默认立场是学生不得使用生成式AI，“一刀切”的禁令抹去了这种区别。也不能只是少数教师的个人实验，选择材料、例如查找背景、而不是仅仅交出了一份漂亮文本。 未来,大量行业从业者都可能在工作中与AI协作。教育应当怎样教会学生理解它、 这触及了今天大学教育的核心矛盾。 总之，推迟到进入社会之后而已。而不再只是文字生产。已有一些高校及其相关课堂开始将AI拒之门外，却不能成为责任主体。这并不意味着他们受到了更完整的训练；相反，任何课程、修改到全文生成的各种行为，
禁止AI进入课堂，更多转化为课程教学、还要成为学习过程的设计者、拒绝和修改了哪些内容。
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