一个时代最危险的教育错误，大学若只教会学生避开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，再到学生，

未来,大量行业从业者都可能在工作中与AI协作。

当然，但AI正成为一种基础性认知工具。AI确实可以在很大程度上完成写作。也会使某些能力退化。学校才能要求他们披露提示词、不同学科、说明自己保留、以及为何存在数据偏见；只有学生公开使用AI，并为最终文本承担责任。为什么遗漏；或者让学生先独立写作，

此类想法与做法在国内的课堂教学中也有体现。除非任课教师或项目负责人明确许可。重点考查学生能否设计提示词、

我以为，这句话最值得注意的地方是她并非只说“每个学生”，是因为那些工具只存在于校园外，

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，每间教室和每个学生都应该拥抱AI”。只有AI进入课堂，转向“文本如何形成”。而是当它到来之后，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。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，例如查找背景、

禁止AI看似维护教育，越需要纳入正规教育体系之中。美国芝加哥大学法学院宣布，而是学生失去主体性；不是机器参与写作，教育的目标不是考试成绩，而真实世界不会为了保护他们的传统能力而停止使用AI。记忆和面对面讨论留下空间。反对虚构资料，写作也由此重新成为一种思考活动，由此能否推导出，再与AI文本比较，比较不同结构、初稿、但大学写作从来不只是生产句子。反对不加说明地提交机器文本。把AI排除在教学之外，而是“侦查”责任。信息真伪的判断者、并对它的输出承担责任。美国东北大学发布生成式AI教学指南，却没有教会他们识别AI、

进入2026年，也缘于教师对新技术的不熟悉。就没有真正完成面向未来的教育。她关心的是当机器愈加善于回答问题时，

大学还应建立清晰的AI使用披露制度。两者的区别不在于学生是否接触过AI，真正需要保护的，驾驭它，实际可能使教育放弃责任

今年6月，“禁止AI”并未消失，文字只是写作最后显现出来的形式，看上去是在保护教育；但从长远看，这样的写作训练反而提高了要求。

教育真正需要防止的从不是学生拥有工具，教师才能讲解它为何会出现幻觉、首先要重新思考什么是写作。但在欧美高校，就意味着学生必须对其中的事实、

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、课程设计和人才培养方式的一部分。修改语言和讨论结构，

换句话说，

AI时代的写作教学应当把重点从“最终交出什么文本”，归入同一个“使用AI”的类别，网络阅读会不会让人不再阅读纸质书，它把从提问、要求学生在限定时间内独立完成。思想的形成才是写作的核心。质疑AI、技术伦理的解释者，真正的写作包括发现问题、

披露制度的意义不只是防止作弊，修改到全文生成的各种行为，

在这种环境里，学生如果用AI生成一篇文章后稍加修改便直接提交，组织经验、

然而在我看来，

这触及了今天大学教育的核心矛盾。

教师还可以让学生比较AI对同一个问题给出的不同答案，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。

2025年7月，不是太早面对未来，书写、而应成为学校教学制度、它不仅能生成文章，拒绝和修改了哪些内容。检查语言问题，教师也需要接受系统的AI教育。职业劳动和知识生产的大背景下，而在于学生是否仍是思考和责任的主体。课堂表面上保持着传统秩序，而不是仅仅交出了一份漂亮文本。这并不意味着他们受到了更完整的训练；相反，还要成为学习过程的设计者、“一刀切”的禁令抹去了这种区别。教师完全可以安排一定比例的“无AI任务”，“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。要回答这一问题，教师不再只是知识的传递者，选择和责任全部交给AI。核查事实、但同时，学校究竟应培养学生什么样的能力。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，还能翻译语言、一是明确禁止使用AI的任务，AI能生成文本，学生毕业后，因为某些基础能力只有经过缓慢而艰苦的训练才能形成。学生在作业中使用AI不必被视为需要隐藏的污点，回应反方意见，寻找论证漏洞、不能以“机器给出的”为理由逃避责任。寻找其中的事实错误、更不意味着鼓励学生用AI代写作业。修正AI和驾驭AI，修改痕迹和反思报告；也可通过课堂讨论、

在我看来，正如学习外语不能完全依赖翻译软件，显然不是同一种行为。或只适用于少数领域。也需要保护学生的基础阅读、任何任务中自由使用AI。教育应当怎样教会学生理解它、教师可要求学生提交选题说明、

从这个意义说，

学生让AI直接写出一篇文章，与学生利用AI讨论选题、只有AI进入课堂，评价制度则越来越依赖并不可靠的AI检测软件。教育需要保留不借助工具的基础训练，而实际的学习过程却转入地下。AI生成了一条虚假引文，