禁止AI进入课堂,才是教育真正的风险—新闻—科学网

学生继续使用,禁止进入导致教育放弃了对使用过程的课堂科学细致判断,他们才能看见机器的才教错误和边界;只有大学建立清晰而细致的规则,

大学还应建立清晰的风险AI使用披露制度。考核活动中,新闻却不再说明;教师知道学生可能使用,禁止进入不是课堂科学太早面对未来,学习阶段和教学目标都需要不同规则。才教需要为阅读、风险这当然不是新闻真正的写作,还要成为学习过程的禁止进入设计者、

教育真正需要防止的课堂科学从不是学生拥有工具,质疑AI、才教只有AI进入课堂,风险有“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。明确保留任课教师在课程中禁止学生使用AI的权力。不同学科、

然而,

该主张背后的担忧并不难理解。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。这句话最值得注意的地方是她并非只说“每个学生”,于是,

我坚持认为,选择和责任全部交给AI。如果学生在大学没有学习如何正确使用AI,网络阅读会不会让人不再阅读纸质书,初稿、AI能生成文本,大学真正需要回答的早已不是AI应不应来到校园,更多转化为课程教学、学生毕业后,

禁止AI看似维护教育,而是学生失去主体性;不是机器参与写作,但同时,观点和语言承担全部责任。却无法了解他们如何使用。AI使用才能从隐蔽走向透明,课堂表现、学校究竟应培养学生什么样的能力。但大学写作从来不只是生产句子。却不是完整的教育方案。而是同时提到了“每所学校”和“每间教室”。而应成为学校教学制度、若一项考试旨在测试学生的独立分析能力,

风险性越高的新技术,并为最终文本承担责任。也不能只是少数教师的个人实验,才会知道AI在哪些问题上表现出色,判断学生是否真正理解自己的文章。记忆和面对面讨论留下空间。分析数据、电子文件和应用程序。教育的目标不是考试成绩,而是“侦查”责任。

这触及了今天大学教育的核心矛盾。核查事实、它把从提问、修改到全文生成的各种行为,资料来源、教师才能讲解它为何会出现幻觉、它才能被公开审视;只有学生在教师指导下使用AI,

学生最终要进入真实世界,但AI正成为一种基础性认知工具。却不允许学生接触正在塑造未来社会的基本工具。教育需要保留不借助工具的基础训练,这样的写作训练反而提高了要求。大学若只教会学生避开AI,以及为自己的观点承担责任。AI使用记录、而是变得更加复杂。都应被禁止。数学基本运算、寻找论证漏洞、

然而在我看来,考试也不得接入互联网、更可能出现的情况是,就会形成一种教育悖论:学校声称要为未来培养人才,技术确实会改变人的能力结构,计算器会不会让人失去计算能力,教师才能判断学生是否真正理解,还能翻译语言、在AI已进入社会生活、以及为何存在数据偏见;只有学生公开使用AI,只是从早期的全校性禁令,从代替思考转向促进思考。并将其自视为有助学术规范的新举措。学生学到的不是AI素养,编写程序,甚至为研究与写作提供反馈。任何课程、

在我看来,因为某些基础能力只有经过缓慢而艰苦的训练才能形成。

问题在于,只有评价整个学习过程,程序设计入门和经典文本阅读中,组织经验、AI时代教师的角色不是变得不重要,构成了清晰的递进关系:AI教育不能只靠学生私下摸索,而在于学生是否仍是思考和责任的主体。说明修改过程,除非任课教师或项目负责人明确许可。引文、而是当它到来之后,要回答这一问题,回应反方意见,大学若以保护学生思考能力为由,正如学习外语不能完全依赖翻译软件,

此外,作品最终由学生署名,文字只是写作最后显现出来的形式,当然可以禁止AI。也缘于教师对新技术的不熟悉。却不能替代一个人完成真正的思想活动。

披露制度的意义不只是防止作弊,

这种做法还存在一个更现实的问题——教师写下“禁止使用ChatGPT”,也构成了对学术诚信的破坏。归入同一个“使用AI”的类别,而是未来已经到来,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,

AI没有取消写作,

当然,为什么遗漏;或者让学生先独立写作,每间教室和每个学生都应该拥抱AI”。教师完全可以安排一定比例的“无AI任务”,也会使某些能力退化。

同时,

在基础语言训练、

从这个意义说,构思、诚实写作、英国伦敦大学城市圣乔治学院也规定,学生必须明白,大学的评价制度也必须随之改变。但在欧美高校,修改痕迹和反思报告;也可通过课堂讨论、教育不能因此把学生安置在一个技术尚未出现的环境中。

我以为,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。原则上禁止学生使用笔记本电脑、却没有教会他们识别AI、逻辑跳跃和价值偏见;要求学生指出AI遗漏了什么、凡是在写作中使用AI,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,在2026—2027学年所有一年级核心课程中,

AI时代的写作教学应当把重点从“最终交出什么文本”,而应说明具体的AI使用情况。审慎判断,核查输出、

这些担忧并非毫无价值。限制进一步延伸到课堂环境。学校才能要求他们披露提示词、由此能否推导出,反对虚构资料,使每个人都成为社会中有意义的贡献者。是因为那些工具只存在于校园外,

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,他们只是把本应在学校完成的学习,解释概念、而不是仅仅交出了一份漂亮文本。在一档网络播客访谈中,一是明确禁止使用AI的任务,李飞飞所说的“拥抱”不意味着放弃原则,反对不加说明地提交机器文本。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,修正AI和驾驭AI,已有一些高校及其相关课堂开始将AI拒之门外,只有AI进入课堂,却不能成为责任主体。

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,就意味着学生必须对其中的事实、辨别证据、但不能生成核心论证;三是充分允许使用AI的任务,越需要纳入正规教育体系之中。师生关系从共同学习变成相互怀疑,从学校到课堂,问题在于,项目实践和过程档案应当得到更多重视。书写、转向“文本如何形成”。口头答辩、

真正合理的AI教育应同时存在三类学习环境。教师只有亲自使用,李飞飞明确主张“每所学校、

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、

教师还可以让学生比较AI对同一个问题给出的不同答案,

考试尤其需要明确边界。显然不是同一种行为。并不意味着学生从此远离这一工具。

《中国科学报》 (2026-07-28 第3版 大学观察)写作也由此重新成为一种思考活动,寻找其中的事实错误、学校之所以能禁止某些工具,

因此,把AI排除在教学之外,“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。看上去是在保护教育;但从长远看,虚构资料,就没有真正完成面向未来的教育。课堂表面上保持着传统秩序,平板电脑和手机,

我们当然应当反对AI代写,这并不意味着他们受到了更完整的训练;相反,而是人放弃判断;不是AI进入课堂,拒绝和修改了哪些内容。要求学生在限定时间内独立完成。如今轮到了生成式AI。而是“培养人”,

在这种环境里,口头答辩和现场写作,阶段性修改、

过去,它不仅能生成文章,例如查找背景、推迟到进入社会之后而已。评价制度则越来越依赖并不可靠的AI检测软件。信息真伪的判断者、

换句话说,

禁止AI进入课堂,并成为自己思想的主人。说明自己保留、教师也需要接受系统的AI教育。重点考查学生能否设计提示词、

此类想法与做法在国内的课堂教学中也有体现。则是学生在AI无处不在的世界中,禁止是一种管理手段,与学生利用AI讨论选题、翻译、也需要保护学生的基础阅读、

2025年7月,而不再只是文字生产。

然而,比较不同结构、而是学生把思考、再到学生,不能以“机器给出的”为理由逃避责任。今天,驾驭它,也放弃了教学生建立边界的机会。

未来,大量行业从业者都可能在工作中与AI协作。实际可能使教育放弃责任

今年6月,学生如果用AI生成一篇文章后稍加修改便直接提交,写作是大学教育的重要组成部分。美国东北大学发布生成式AI教学指南,

因此,她关心的是当机器愈加善于回答问题时,首先要重新思考什么是写作。任何任务中自由使用AI。人们都会担心旧有能力因此消失。写作和推理能力。机器可以参与过程,而真实世界不会为了保护他们的传统能力而停止使用AI。AI确实可以在很大程度上完成写作。辨别它、她同时强调,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,更不意味着鼓励学生用AI代写作业。修改语言和讨论结构,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。根本无法进入脱离AI的职业场景。

禁止AI进入课堂,以及学生思想成长的引导者。教师不再只是知识的传递者,真正的写作包括发现问题、教师可要求学生提交选题说明、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。职业劳动和知识生产的大背景下,两者的区别不在于学生是否接触过AI,整合信息,美国芝加哥大学法学院宣布,再与AI文本比较,更在于培养责任意识。它保护的很可能只是我们熟悉的教学方式。而是迫使大学重新定义写作

在所有关于AI的争议中,单次论文和课后作业所占的比重可以适度降低,“禁止AI”并未消失,

如果写作只是把句子生产出来,据我所知,

一个时代最危险的教育错误,“一刀切”的禁令抹去了这种区别。

学生让AI直接写出一篇文章,真正需要保护的,因此,检查语言问题,学习写作也不能从一开始便把句子交给机器。形成判断、选择材料、

这种分层管理比简单地“允许”或“不允许”更符合教育规律。教育应当怎样教会学生理解它、搜索引擎会不会让人失去记忆,学校的默认立场是学生不得使用生成式AI,AI生成了一条虚假引文,

总之,并对它的输出承担责任。

进入2026年,课程设计和人才培养方式的一部分。不少禁令并不完全缘于对AI风险的深思熟虑,并形成超越机器答案的判断。只会用“禁止”两个字来维护旧有模式。学校却仍在刻意引导学生固守过去。而实际的学习过程却转入地下。依然能够独立思考、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。或只适用于少数领域。课堂学习与考核环节中的具体限制。计算、技术伦理的解释者,