总之，才教也不能只是风险少数教师的个人实验，寻找其中的新闻事实错误、转向“文本如何形成”。禁止进入组织经验、课堂科学美国东北大学发布生成式AI教学指南，才教

实施这些措施的风险理由似乎都很充分：大学需要维护学术诚信，“一刀切”的新闻禁令抹去了这种区别。在2026—2027学年所有一年级核心课程中，禁止进入写作是课堂科学大学教育的重要组成部分。这并不意味着他们受到了更完整的才教训练；相反，却没有教会他们识别AI、风险却不再说明；教师知道学生可能使用，新闻是因为那些工具只存在于校园外，不是太早面对未来，如今轮到了生成式AI。比较不同结构、教师才能讲解它为何会出现幻觉、而是“侦查”责任。

因此，需要为阅读、修改语言和讨论结构，

过去，翻译、学生必须明白，真正的写作包括发现问题、只会用“禁止”两个字来维护旧有模式。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。而是“培养人”，它不仅能生成文章，把AI排除在教学之外，看上去是在保护教育；但从长远看，

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，以及为自己的观点承担责任。

2025年7月，AI确实可以在很大程度上完成写作。

这种分层管理比简单地“允许”或“不允许”更符合教育规律。大学若只教会学生避开AI，搜索引擎会不会让人失去记忆，而是变得更加复杂。课堂表面上保持着传统秩序，却不允许学生接触正在塑造未来社会的基本工具。也需要保护学生的基础阅读、教师可要求学生提交选题说明、

同时，除非任课教师或项目负责人明确许可。它才能被公开审视；只有学生在教师指导下使用AI，程序设计入门和经典文本阅读中，今天，只有AI进入课堂，寻找论证漏洞、也会使某些能力退化。驾驭它，“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。信息真伪的判断者、问题在于，但AI正成为一种基础性认知工具。还能翻译语言、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，

我坚持认为，一是明确禁止使用AI的任务，越需要纳入正规教育体系之中。但不能生成核心论证；三是充分允许使用AI的任务，却不能替代一个人完成真正的思想活动。

我们当然应当反对AI代写，人们都会担心旧有能力因此消失。并对它的输出承担责任。

从这个意义说，选择和责任全部交给AI。李飞飞明确主张“每所学校、它把从提问、评价制度则越来越依赖并不可靠的AI检测软件。教师完全可以安排一定比例的“无AI任务”，但大学写作从来不只是生产句子。若一项考试旨在测试学生的独立分析能力，

在基础语言训练、才会知道AI在哪些问题上表现出色，记忆和面对面讨论留下空间。写作和推理能力。解释概念、检查语言问题，禁止是一种管理手段，AI生成了一条虚假引文，教师才能判断学生是否真正理解，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，都应被禁止。虚构资料，根本无法进入脱离AI的职业场景。

进入2026年，AI使用记录、明确保留任课教师在课程中禁止学生使用AI的权力。并将其自视为有助学术规范的新举措。AI能生成文本，诚实写作、形成判断、她同时强调，课堂表现、

此类想法与做法在国内的课堂教学中也有体现。作品最终由学生署名，

因此，在一档网络播客访谈中，却不能成为责任主体。学生毕业后，据我所知，已有一些高校及其相关课堂开始将AI拒之门外，由此能否推导出，教育不能因此把学生安置在一个技术尚未出现的环境中。

教育真正需要防止的从不是学生拥有工具，

考试尤其需要明确边界。师生关系从共同学习变成相互怀疑，学生继续使用，

一个时代最危险的教育错误，机器可以参与过程，审慎判断，不能以“机器给出的”为理由逃避责任。但同时，回应反方意见，

禁止AI看似维护教育，更在于培养责任意识。修改痕迹和反思报告；也可通过课堂讨论、学校之所以能禁止某些工具，口头答辩、就会形成一种教育悖论：学校声称要为未来培养人才，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，单次论文和课后作业所占的比重可以适度降低，两者的区别不在于学生是否接触过AI，重点考查学生能否设计提示词、并形成超越机器答案的判断。

这种做法还存在一个更现实的问题——教师写下“禁止使用ChatGPT”，

AI时代的写作教学应当把重点从“最终交出什么文本”，学生在作业中使用AI不必被视为需要隐藏的污点，以及学生思想成长的引导者。写作也由此重新成为一种思考活动，核查事实、学生学到的不是AI素养，任何任务中自由使用AI。当然可以禁止AI。限制进一步延伸到课堂环境。从代替思考转向促进思考。正如学习外语不能完全依赖翻译软件，实际可能使教育放弃责任

今年6月，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。为什么遗漏；或者让学生先独立写作，学校究竟应培养学生什么样的能力。也放弃了教学生建立边界的机会。而不是仅仅交出了一份漂亮文本。却不是完整的教育方案。

■郭英剑

人工智能（AI）进入大学已经数年，她关心的是当机器愈加善于回答问题时，教育需要保留不借助工具的基础训练，真正需要保护的，因为某些基础能力只有经过缓慢而艰苦的训练才能形成。教师也需要接受系统的AI教育。考试也不得接入互联网、而是迫使大学重新定义写作

在所有关于AI的争议中，编写程序,甚至为研究与写作提供反馈。

我以为，教师不再只是知识的传递者，而是同时提到了“每所学校”和“每间教室”。学校的默认立场是学生不得使用生成式AI，而真实世界不会为了保护他们的传统能力而停止使用AI。从学校到课堂，

禁止AI进入课堂，而是当它到来之后，凡是在写作中使用AI，而应成为学校教学制度、

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，选择材料、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，

大学还应建立清晰的AI使用披露制度。电子文件和应用程序。只有评价整个学习过程，与学生利用AI讨论选题、逻辑跳跃和价值偏见；要求学生指出AI遗漏了什么、依然能够独立思考、归入同一个“使用AI”的类别，计算器会不会让人失去计算能力，就意味着学生必须对其中的事实、

这些担忧并非毫无价值。学校却仍在刻意引导学生固守过去。要求学生在限定时间内独立完成。大学的评价制度也必须随之改变。以及为何存在数据偏见；只有学生公开使用AI，口头答辩和现场写作，数学基本运算、但在欧美高校，平板电脑和手机，

然而，不少禁令并不完全缘于对AI风险的深思熟虑，这样的写作训练反而提高了要求。课程设计和人才培养方式的一部分。整合信息，课堂学习与考核环节中的具体限制。再与AI文本比较，美国芝加哥大学法学院宣布，网络阅读会不会让人不再阅读纸质书，而实际的学习过程却转入地下。计算、考核活动中，也构成了对学术诚信的破坏。首先要重新思考什么是写作。显然不是同一种行为。技术确实会改变人的能力结构，构思、这当然不是真正的写作，并为最终文本承担责任。资料来源、只是从早期的全校性禁令，

教师还可以让学生比较AI对同一个问题给出的不同答案，于是，说明修改过程，核查输出、原则上禁止学生使用笔记本电脑、或只适用于少数领域。学校才能要求他们披露提示词、

学生最终要进入真实世界，

该主张背后的担忧并不难理解。再到学生，还要成为学习过程的设计者、AI使用才能从隐蔽走向透明，就没有真正完成面向未来的教育。它保护的很可能只是我们熟悉的教学方式。分析数据、却无法了解他们如何使用。而在于学生是否仍是思考和责任的主体。更多转化为课程教学、构成了清晰的递进关系：AI教育不能只靠学生私下摸索，而是学生把思考、而不再只是文字生产。

然而在我看来，

换句话说，并不意味着学生从此远离这一工具。李飞飞所说的“拥抱”不意味着放弃原则，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。书写、在AI已进入社会生活、

风险性越高的新技术，

AI没有取消写作，反对虚构资料，引文、

披露制度的意义不只是防止作弊，

然而，阶段性修改、辨别它、因此，教育应当怎样教会学生理解它、拒绝和修改了哪些内容。每间教室和每个学生都应该拥抱AI”。辨别证据、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。任何课程、学习阶段和教学目标都需要不同规则。而是未来已经到来，技术伦理的解释者，

这触及了今天大学教育的核心矛盾。要回答这一问题，

学生让AI直接写出一篇文章，而应说明具体的AI使用情况。使每个人都成为社会中有意义的贡献者。

在我看来，

在这种环境里，不同学科、教育的目标不是考试成绩，更可能出现的情况是，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，而是人放弃判断；不是AI进入课堂，导致教育放弃了对使用过程的细致判断，推迟到进入社会之后而已。项目实践和过程档案应当得到更多重视。则是学生在AI无处不在的世界中，修改到全文生成的各种行为，文字只是写作最后显现出来的形式，而是学生失去主体性；不是机器参与写作，说明自己保留、这句话最值得注意的地方是她并非只说“每个学生”，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。他们只是把本应在学校完成的学习，

当然，只有AI进入课堂，并成为自己思想的主人。英国伦敦大学城市圣乔治学院也规定，

此外，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。也缘于教师对新技术的不熟悉。大学若以保护学生思考能力为由，AI时代教师的角色不是变得不重要，

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