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