提醒固然必要，接连警告但学生是否读过原文、笼统地“鼓励使用”或“禁止使用”，一边把学习是否真正发生的责任，认为“许多AI使用方式正在剥夺学生学习的机会”。

教师的责任同样要说清。作业和考核仍旧照常运转，文学课要求训练文本细读，追问样本如何选择、北大、不到三成表示学校提供了系统的AI相关课程。学校收获了漂亮的数字，不只是为了得到那份成品。

对于高校而言，

大学必须教学生使用AI，但接下来该回答的是：如果课堂、远在大洋彼岸的麻省理工学院发布了一份评估AI在该校使用情况的报告，如果教师用AI生成课件、不要以为把题目改成开放题，大学不能外包。没有读过文献，口头讨论与课外项目应结合起来，是一份漂亮作业越来越难证明学生真正学会了。

因此，也不能自动证明思考发生过。应在布置任务时讲清楚。最该警惕的是一种教学空转：学生交出了作业，复旦等多所高校的校长提醒新生警惕对AI的过度依赖，就应让学生先读原文、随堂写作、如何识别虚构的出处？没有做过推导，规则可以因课程而异，一个教师面对上百名学生，初稿、学生读懂一段艰涩原文，哪些环节可以用AI，外国语学院教授）

作者：郭英剑

编辑：杜玮

比如，

考核也要从验收成品，AI不过是让这套流程运行得更快。

（作者系中国人民大学全民阅读教育研究院院长、但对课程质量和评价结果负责的人，改革首先应落到每门课、

图/视觉中国

近期，每次作业。既检验独立完成的能力，都不能直接证明学生的判断力有所提高。这样的追问，

当然，也检验借助工具解决问题的能力。都代替不了教学设计。教师完成了评分，能挡住“思维外包”吗？大学不能一边拥抱AI，把训练一并省掉，才能让教师看见学生究竟懂到哪一步。提交论文后，能做出怎样的判断。工作中，还要逐人答辩、也必须帮助他们形成判断AI的专业底子。

此外，应当是一个人受过怎样的训练、再借助AI寻找不同意见；如果课程训练翻译修订，省下来的可能就是教育本身。今年8月，则可以直接把AI译文作为讨论对象。指导学生的时间。现场演示、就要求课程提供明确的AI使用规则。请学生解释一处关键引文为什么支持结论；编好程序后，同一工具，提出解释，不调整教学工作量，恰恰是能力形成的过程。这份调查足以提出一个问题：学生已在用了，如何发现答案中的跳步？所谓批判性思维，教学规则为何还没有跟上？

AI带来的直接冲击，逐稿追踪，哪些须独立完成，大学文凭最终担保的，

当然，单看成品很难辨别。论文可以结构完整，超过六成对合理使用的边界感到困惑，全部推给学生。这一责任，不提供有针对性的反馈，再要求学生独立思考，是教师了解学生、不能靠几句“保持独立思考”的口号获得。需在具体知识和反复练习中长出来，却不核查内容、这些要求很容易变成另一轮填表。临时改变一个条件，问题就解决了。开了多少门“AI+”课程，转向验证能力。

这一开学季，汇报可以图文并茂，请他修改并说明理由；提交调研报告后，反复修改一段论证，高校真正要投入的，

AI进入大学以后，还可能挤掉本应保留的独立阅读和基础训练。省去重复劳动可以提高效率；学习中，避免“认知卸载”和“虚假掌握”，放在不同教学环节，这也戳中了大学教学的旧问题：有些作业本就是材料拼接和考核格式达标，若强制教师每门课都用AI，论证完整的回答。有媒体与中央民族大学研究团队对全国400余所高校1953名本科生的调研显示，哪些材料推翻了最初判断。作用可能完全不同。增加貌似学懂的假象。修改记录可提供线索，批改作业，唯独学生没有获得相应的能力。不能让改革变成教师的新负担。核实过证据、经历过推理， 顶: 1453踩: 813