談?wù)苊簦篈I時代大學(xué)教育的范式重構(gòu)與本質(zhì)堅守：AI教育悖論破解
摘 要：AI時代的到來暴露出傳統(tǒng)大學(xué)教育模式的一種困境：當(dāng)前高校普遍開設(shè)AI課程，甚至將其設(shè)為必修課，但教學(xué)方式仍沿用以“統(tǒng)一、可控、線性”為特征的工業(yè)時代標(biāo)準(zhǔn)化模式。這就把本質(zhì)為“生成、開放、非線性”的AI課程內(nèi)容裝進(jìn)了舊框架，形成“馬車?yán)羝麢C(jī)”式的“AI教育悖論”，學(xué)生“沉默”“逃課”正是這一悖論的外在表現(xiàn)。破解上述悖論的關(guān)鍵，并非簡單“教會學(xué)生用AI”，而是重構(gòu)“人機(jī)共在”的教育范式：讓學(xué)生重歸學(xué)習(xí)主體，讓教師轉(zhuǎn)型為教育的架構(gòu)師，推動教育模式從“教AI”走向“與AI共學(xué)”，并在技術(shù)變革中堅守人文價值。歷史表明，盡管AI將深刻改變教育的觀念、方法及評價機(jī)制，但大學(xué)教育本質(zhì)不會改變，唯有如此，大學(xué)教育才能在AI時代真正回應(yīng)其根本使命。
關(guān)鍵詞：AI教育悖論；人機(jī)共在；范式重構(gòu)；主體性；人文價值
一、問題的提出
AI的迅猛發(fā)展正在重塑高等教育形態(tài)、深刻地影響和改變高等教育理念、范式和評價方式，大學(xué)教育進(jìn)入一個新的AI情境，成為一種“全球共識和行動”。為回應(yīng)這一變化，全球許多高校紛紛開設(shè)AI相關(guān)通識課程和專業(yè)課程，有的甚至要求所有在校學(xué)生修讀AI課程，以提升其AI應(yīng)用能力。然而，不少學(xué)校在講授AI課程時沿用的仍是工業(yè)時代形成的標(biāo)準(zhǔn)化模式，絕大多數(shù)教學(xué)實踐仍聚焦于用技術(shù)“賦能”既有體系、提升運行效率，而較少真正觸及教育模式的根本重塑。結(jié)果是，學(xué)生在課堂上依然更多處于被動接受的位置，“不抬頭”“沉默”甚至“逃課”等現(xiàn)象并不少見。究其原因，未必主要在于學(xué)生是否“偷懶”，而在于AI時代正在更集中地暴露傳統(tǒng)教育模式本身的局限。在教授AI時，是否采用了智能化教學(xué)邏輯？當(dāng)課程內(nèi)容更新了，課堂組織方式、師生關(guān)系和評價方式是否進(jìn)行了同步改變？這種教學(xué)內(nèi)容與教學(xué)方法的錯位可以概括為“AI教育悖論”，具體而言就是仍試圖用工業(yè)時代形成的標(biāo)準(zhǔn)化、批量化教學(xué)模式，去傳授屬于智能時代的非線性、生成性知識。就像“馬車?yán)羝麢C(jī)”：教學(xué)內(nèi)容已進(jìn)入新時代，教學(xué)方式卻還停留在舊邏輯里。因此，傳統(tǒng)以單向講授為主的課堂，在AI時代越來越難以承擔(dān)培養(yǎng)學(xué)生創(chuàng)造力與批判性思維的任務(wù)。這也引出了一個值得追問的問題：人工智能作為顛覆性的技術(shù)革命，正重塑人類認(rèn)知的方式和邊界，但承載這一革命性內(nèi)容的教育載體，是否真正利用了AI技術(shù)優(yōu)勢？如果答案是否定的，那么需要改變的就不只是“教什么”，而是“怎么教”。
當(dāng)今AI技術(shù)全面深刻地影響著大學(xué)教育變革，在AI與人協(xié)同機(jī)制基礎(chǔ)上發(fā)展的“人機(jī)共存”的教育生態(tài)將持續(xù)推進(jìn)教育理念、教學(xué)結(jié)構(gòu)、學(xué)習(xí)方式等的進(jìn)一步變革，學(xué)生通過數(shù)據(jù)主權(quán)賦予重塑了學(xué)習(xí)主體性，教師通過知識“權(quán)威”退讓轉(zhuǎn)型為“教育架構(gòu)師”。盡管如此，技術(shù)在飛速發(fā)展，但大學(xué)教育本質(zhì)與人才培養(yǎng)根本任務(wù)不會改變，這一判斷構(gòu)成了批判性審視與建構(gòu)性超越的出發(fā)點：我們既要打破“馬車”的束縛，又要守護(hù)那些使“人之為人”“大學(xué)之為大學(xué)”的永恒教育價值。
二、技術(shù)驅(qū)動下的大學(xué)教育變革
在印刷術(shù)發(fā)明之前，手抄本是知識的主要載體，教育者的講述、背誦和注釋是學(xué)生獲取知識的基本方式，此時知識傳播緩慢、有限，也高度依賴講授者本人；15世紀(jì)中葉，隨著古登堡發(fā)明歐洲金屬活字印刷術(shù)，教育迎來一次重要轉(zhuǎn)變：知識被固定在紙面上，并獲得標(biāo)準(zhǔn)化、可復(fù)制和廣泛傳播，學(xué)生不再像過去那樣完全依賴課堂上教師的口頭講授。教師也逐漸從“知識守護(hù)者”轉(zhuǎn)向“知識闡釋者”，教育重心也從記憶訓(xùn)練轉(zhuǎn)向批判性閱讀，課堂形式則越來越多地圍繞文本展開討論。換句話說，印刷術(shù)推動了知識獲取的民主化，但它帶來的并不是教育的終結(jié)，而是大學(xué)對自身不可替代價值的再次確認(rèn)。
到了19世紀(jì)，以蒸汽機(jī)為代表的工業(yè)革命再次重塑了教育。為了滿足工業(yè)社會對識字勞動力的需求，普魯士逐步建立起一套高度標(biāo)準(zhǔn)化的義務(wù)教育體系。其運行方式本身就帶有濃厚的工業(yè)色彩：鈴聲劃分課時，統(tǒng)一教材規(guī)范內(nèi)容，學(xué)段晉升則像流水線一樣層層推進(jìn)。到了20世紀(jì)，這種以效率、秩序和標(biāo)準(zhǔn)化為核心的“工廠模式”教育發(fā)展到頂峰。
與印刷術(shù)或蒸汽機(jī)的技術(shù)發(fā)展相比，AI技術(shù)不僅是傳播知識或提高效率的工具，還在一定程度上開始參與內(nèi)容分析、生成和判斷。也就是說，人類第一次在認(rèn)知領(lǐng)域要面對一個由自己制造出來的“他者”。這一變化意味著，教育所面對的已不再只是工具更新，而是知識生產(chǎn)方式、學(xué)習(xí)過程、師生關(guān)系等都要被重新定義，AI技術(shù)對教育帶來的挑戰(zhàn)更為根本。哈拉維所說的“賽博格”狀態(tài)，恰好提供了一個理解這一變化的視角：人與機(jī)器之間的邊界正在變得模糊。在AI教育中，這種模糊未必只是威脅，它也可能成為重新理解教育的一種契機(jī)。
但無論技術(shù)怎樣變化，教育的根本任務(wù)不會動搖，教育的政治屬性、人民屬性、戰(zhàn)略屬性不會改變。技術(shù)可以改變教育實現(xiàn)方式，卻替代不了教育的使命。大學(xué)教育之所以仍然重要，也正在于它關(guān)心的從來不只是知識和技能的傳授，更是它關(guān)乎人的全面發(fā)展、文明的延續(xù)與對真理的追問。
三、AI教育悖論的存在根源
“馬車?yán)羝麢C(jī)”的隱喻以及學(xué)生“沉默”“逃課”等現(xiàn)象所暴露出來的并不只是教學(xué)效果的問題，而是具體表現(xiàn)為AI教育在方法論、知識觀和價值取向等出現(xiàn)的錯位。AI教育方法論錯位的根源在于工業(yè)邏輯與智能邏輯之間的沖突。在工業(yè)邏輯的可預(yù)測性、控制性視野下，知識被視為靜態(tài)的、可分解，因此，教學(xué)被理解為一種準(zhǔn)確、高效的知識傳遞過程。在這樣的框架下，課堂很容易變成一條流水線，教學(xué)追求統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)和最小誤差。但在AI技術(shù)世界里，無論是大語言模型的生成，還是機(jī)器學(xué)習(xí)的模式識別，其知識核心都不是沿著預(yù)設(shè)路徑機(jī)械展開，而是在概率、涌現(xiàn)和不確定性中不斷生成。因此，當(dāng)教師用PPT講解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層級結(jié)構(gòu)，要求學(xué)生在閉卷考試中寫出反向傳播公式時，學(xué)生學(xué)到的更多只是關(guān)于AI的表征性知識，而非AI如何運作、如何生成、又如何參與問題解決的過程。他們或許能夠復(fù)述AI算法的相關(guān)架構(gòu)，卻無法真正經(jīng)歷過與AI協(xié)同思考的認(rèn)知實踐。從這個意義上說，學(xué)生的“被動”并不只是態(tài)度與投入問題，而是AI教學(xué)內(nèi)容與教學(xué)方式本身的失配。要真正回應(yīng)AI這種不確定性，課堂就不能只是在舊框架里加入新技術(shù)，而必須在教育方法上發(fā)生根本性變化，推動教學(xué)模式從傳統(tǒng)的“師-生”簡單的教與學(xué)關(guān)系，逐步轉(zhuǎn)向“師-機(jī)-生”共存的新教學(xué)策略。
傳統(tǒng)教育中教師被默認(rèn)為知識的掌握者，學(xué)生則是知識的接受者。在相對穩(wěn)定的傳統(tǒng)知識體系中，這種結(jié)構(gòu)一直保持著，但到了AI時代，它開始受到根本性沖擊。生成式人工智能的出現(xiàn)，使知識的獲取、整理和生成不再由教師或教材獨占。當(dāng)ChatGPT可以在幾秒鐘內(nèi)寫出一篇論文，當(dāng)AI能夠生成接近專業(yè)水準(zhǔn)的視覺作品時，傳統(tǒng)知識權(quán)威事實上已經(jīng)被動搖了。如果AI比教師更即時、比教材更豐富，那么教育究竟憑什么仍然存在？教育者也不得不重新思考自己的位置，從單純的“知識傳授者”逐步轉(zhuǎn)向“學(xué)習(xí)引導(dǎo)者”。但面對這一變化，不少高校采取的仍是一種防御性反應(yīng)：禁止學(xué)生使用AI，開發(fā)識別AI生成內(nèi)容的軟件，繼續(xù)依賴閉卷考試來維持舊有的評價方式。這種做法將AI視為對學(xué)生記憶能力的威脅，而忽視了AI挑戰(zhàn)了“知識是如何生產(chǎn)、如何被理解、又如何被運用的”，這在一定程度上“知識權(quán)威”仍然得到了堅定的維護(hù)。AI時代真正重要的，不再只是對知識的背誦和復(fù)述，而是提問、質(zhì)疑、辨析和判斷。學(xué)生要學(xué)會的，不是如何避開AI，而是如何與AI對話，識別它的局限，并在使用中保持自己的判斷力。在這個意義上，知識權(quán)威與認(rèn)知民主之間的張力成為AI教育知識觀錯位的根本原因。
當(dāng)然在AI教育實踐中，也明顯存在著一種技術(shù)主義傾向，往往把它片面理解為編程技能、算法應(yīng)用或職業(yè)能力訓(xùn)練，卻很少去追問這些技術(shù)背后的價值負(fù)載和社會后果。在這樣的價值取向下，學(xué)生變成了等待被訓(xùn)練的人力資源，教育也越來越被壓縮為就業(yè)準(zhǔn)備。顯然如果AI教育最終只培養(yǎng)高效的工具使用者，而不是去培養(yǎng)能夠反思技術(shù)的人，那就很難回歸到教育本質(zhì)。所以，真正的教育不能僅停留在知識的傳授與獲取層面，更多應(yīng)該在于價值追求與人文情懷，在于人的全面塑造。人類所擁有的創(chuàng)造力、倫理判斷力和審美感知力，恰恰是AI時代更不能被忽視的人的能力。從這個意義上說，工具理性不斷擴(kuò)張，而人文精神退步是AI教育價值取向錯位的一種體現(xiàn)。
四、構(gòu)建“人機(jī)共在”的教育新生態(tài)
《教育強(qiáng)國建設(shè)規(guī)劃綱要（2024—2035年）》明確提出，要“促進(jìn)人工智能助力教育變革”，并從課程體系改革、學(xué)科專業(yè)優(yōu)化以及師生數(shù)字素養(yǎng)提升等方面加以推進(jìn)。這一變革方向的核心，不只是把AI納入課程內(nèi)容，更在于建設(shè)一種能夠激發(fā)個體潛能、促進(jìn)人機(jī)協(xié)同并堅守人文價值的教育生態(tài)，實現(xiàn)從“學(xué)AI”“教AI”到“與AI共學(xué)”的轉(zhuǎn)變。換句話說，AI在大學(xué)教育中不應(yīng)只作為教學(xué)內(nèi)容被講授，也應(yīng)作為一種新的教育方式和協(xié)作伙伴進(jìn)入學(xué)習(xí)過程。在這一前提下，真正需要推進(jìn)的是學(xué)習(xí)邏輯和學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)的調(diào)整：把更多主動權(quán)和責(zé)任交還給學(xué)生，使學(xué)習(xí)逐步走向更強(qiáng)的自主性，建立一種AI教育生態(tài)下的智能“自適應(yīng)學(xué)習(xí)”模式。為實現(xiàn)這一目標(biāo)，學(xué)習(xí)模式應(yīng)在以下四個維度實現(xiàn)根本轉(zhuǎn)變。
一是從“統(tǒng)一路徑”轉(zhuǎn)向“一人一徑”。傳統(tǒng)教育依賴標(biāo)準(zhǔn)化流程，往往要求所有學(xué)生按照相同順序、相同節(jié)奏和相同內(nèi)容推進(jìn)，因此很難兼顧每個人在知識基礎(chǔ)、興趣偏向和成長節(jié)奏上的差異。AI的意義，恰恰不只是提高效率，而在于為這種差異化學(xué)習(xí)提供新的可能：借助AI技術(shù)，創(chuàng)造一個能夠?qū)崟r感知、診斷、響應(yīng)、優(yōu)化、反饋并指導(dǎo)學(xué)生學(xué)習(xí)需求的成長環(huán)境，實現(xiàn)學(xué)生高度個性化、自主驅(qū)動的成長。在這種智能“自適應(yīng)學(xué)習(xí)”模式下，學(xué)生面對的將不再是一條統(tǒng)一的線性路徑，而是一張會隨著學(xué)習(xí)過程不斷變化的個性化學(xué)習(xí)地圖。AI可以依據(jù)這張地圖，持續(xù)生成更符合學(xué)生自身狀況的學(xué)習(xí)安排，動態(tài)生成唯一適合學(xué)生學(xué)習(xí)的最優(yōu)路徑，從而使“因材施教”真正獲得更現(xiàn)實的實現(xiàn)條件。
二是從“靜態(tài)目標(biāo)”轉(zhuǎn)向“動態(tài)調(diào)整”。傳統(tǒng)大學(xué)教育中的培養(yǎng)目標(biāo)、課程體系和考核標(biāo)準(zhǔn)，往往都是提前設(shè)定好的，各學(xué)年也通常有固定的修讀計劃。但這樣的靜態(tài)安排很難適應(yīng)學(xué)生不斷變化的學(xué)習(xí)狀態(tài)，也難以及時回應(yīng)學(xué)科發(fā)展和社會需求的快速變化。在新的學(xué)習(xí)模式下，學(xué)習(xí)進(jìn)度、內(nèi)容和策略都應(yīng)根據(jù)學(xué)生的實際進(jìn)展以及外部環(huán)境的變化不斷調(diào)整。課程及其內(nèi)容也不再是完全固定的，而應(yīng)建立在對學(xué)生準(zhǔn)備情況、學(xué)習(xí)狀態(tài)、學(xué)習(xí)效果和自信心等方面持續(xù)評估的基礎(chǔ)上，由教師與學(xué)生共同協(xié)商下一階段的學(xué)習(xí)目標(biāo)，從而形成更貼近學(xué)生發(fā)展需要的學(xué)習(xí)安排。
三是從“被動接受”轉(zhuǎn)向“主動建構(gòu)”。傳統(tǒng)課堂中，教師是主要主導(dǎo)者，他們不僅是課堂內(nèi)容的設(shè)計者，也是課程知識的傳授者，而學(xué)生則是接受者和傾聽者。這樣的“講授-傾聽”結(jié)構(gòu)，很難真正激發(fā)學(xué)生的深度思考，也不利于師生之間構(gòu)建共同學(xué)習(xí)。AI的實時交互特性為打破這種單向灌輸提供了新的可能。在新教育模式中，學(xué)生通過對AI的提問、對話和即時反饋，在自主探索中逐步理解知識范疇、結(jié)構(gòu)、邊界和延伸。在這一過程中，教師更像學(xué)習(xí)的引導(dǎo)者，學(xué)生則成為學(xué)習(xí)的自主建構(gòu)者和調(diào)整者。此時課堂不再只是知識傳遞的場所，而更可能成為一個師生共同討論的空間。
四是從“內(nèi)容傳遞”轉(zhuǎn)向“能力架構(gòu)”。傳統(tǒng)教育往往把知識傳遞放在教學(xué)中心位置，更強(qiáng)調(diào)對固定知識體系的教師講授和闡釋、學(xué)生理解和記憶。在新的學(xué)習(xí)模式中，不再強(qiáng)調(diào)學(xué)生記住了什么，而是他們是否具備“學(xué)會學(xué)習(xí)”的能力，是否能夠把習(xí)得的知識和技能遷移到不斷變化的新情境中。也就是說，教育不應(yīng)只停留在知識的輸入上，還應(yīng)幫助學(xué)習(xí)者理解自己的思維方式，并學(xué)會把已有能力運用于新的問題之中。
在“人機(jī)共存”教育生態(tài)中，教師需要逐步從單純的“知識傳授者”轉(zhuǎn)向?qū)W習(xí)的組織者和引導(dǎo)者。他們不只是把現(xiàn)成知識講給學(xué)生聽，還要學(xué)會根據(jù)不同的教學(xué)目標(biāo)，在眾多AI工具中作出選擇和組合，而不是簡單依賴某一個平臺。更重要的是，教師不能把AI提供的信息當(dāng)成現(xiàn)成答案，而要通過不斷追問，引導(dǎo)學(xué)生去思考：AI為什么會這樣回答？這個結(jié)論預(yù)設(shè)了什么前提？它的局限又在哪里？只有這樣，學(xué)生才可能在使用AI的同時形成自己的判斷力和思考能力。與此同時，教師還需要在技術(shù)熱潮中守住教育的人文尺度，引導(dǎo)學(xué)生討論數(shù)據(jù)隱私、算法偏見、勞動替代等問題，避免教育被單純的工具理性牽著走。
對AI教育而言，它也不應(yīng)只停留在幾門孤立的AI通識課上，而應(yīng)逐步進(jìn)入不同學(xué)科內(nèi)部，形成彼此銜接、層層推進(jìn)的課程結(jié)構(gòu)。最基礎(chǔ)的一層，面向所有學(xué)生，重點培養(yǎng)與AI協(xié)作的基本能力，如提示設(shè)計、信息甄別和數(shù)字倫理。再往上一層，由各專業(yè)結(jié)合自身特點，探索AI在本領(lǐng)域中的具體應(yīng)用，例如數(shù)字人文、智能影像、計算美學(xué)等。更高階的課程則應(yīng)進(jìn)一步把問題推進(jìn)到“AI不能做什么”這一層面，引導(dǎo)學(xué)生思考價值權(quán)衡、跨領(lǐng)域類比、審美判斷以及意義追問。
要真正破解“AI教育悖論”，評價體系改革同樣非常關(guān)鍵。問題不只是要不要允許學(xué)生使用AI，而是如何把“與AI共學(xué)”真正變成一種可以被看見、被理解的學(xué)習(xí)過程。也就是說，評價不能再只盯著最后交上來的結(jié)果，而應(yīng)轉(zhuǎn)向?qū)φ麄€學(xué)習(xí)過程的關(guān)注。相比標(biāo)準(zhǔn)化考試，過程性檔案袋評價或許更能回應(yīng)這種變化。例如，可以建立AI協(xié)作檔案，把學(xué)生與AI互動的過程保留下來：最初是怎樣提出問題的，多輪對話中如何不斷修改和推進(jìn)，最終成果里哪些部分借助了AI，以及學(xué)生又是怎樣對AI生成內(nèi)容進(jìn)行反思、辨析和修正的。這樣一來，AI的使用過程就不再只是一個需要防范的問題，而會成為學(xué)習(xí)本身留下的痕跡。這樣的評價方式不僅有助于降低“AI代寫”帶來的學(xué)術(shù)風(fēng)險，也更能呈現(xiàn)學(xué)生真實的問題意識、判斷能力和原創(chuàng)思考。
五、AI時代大學(xué)教育的本質(zhì)堅守
AI不僅挑戰(zhàn)我們?nèi)绾谓逃?，也迫使我們重新追問為何而教育。破解“AI教育悖論”的意義，歸根結(jié)底在于重新回答“教育是什么”這一根本問題。雖然人工智能重塑了大學(xué)教育的形態(tài)，并深刻影響了教育的觀念、內(nèi)容、方法與評價方式，但無論技術(shù)如何演進(jìn)，大學(xué)都必須牢牢把握立德樹人的根本任務(wù)，把人的發(fā)展作為教育根本目標(biāo)。從這個意義上說，如何處理好人工智能與“人”的關(guān)系，將決定大學(xué)教育未來走向何處。
工業(yè)時代的教育更多強(qiáng)調(diào)適應(yīng)既有秩序，而AI時代的教育則必須面對一個不斷變化的未來。當(dāng)AI能夠承擔(dān)大量常規(guī)認(rèn)知任務(wù)時，教育的獨特價值就不再只是傳遞知識，而在于培養(yǎng)提出問題的能力、判斷方向的能力，以及駕馭機(jī)器而不是被機(jī)器替代的能力。可這并不意味著教育根本使命的改變。無論技術(shù)怎樣變化，大學(xué)人才培養(yǎng)的核心目標(biāo)始終是培養(yǎng)完整的人，包括批判性思維、價值判斷力、創(chuàng)新精神與社會責(zé)任感。技術(shù)可以優(yōu)化訓(xùn)練，AI可以提高效率，卻無法替代人格塑造和意義建構(gòu)。
在古希臘所區(qū)分的知識、技藝與智慧三者中，當(dāng)前的AI教育往往更重知識和技藝，卻相對忽視了在復(fù)雜情境中作出恰當(dāng)判斷的“實踐智慧”。而大學(xué)真正不能放棄的，恰恰是AI無法替代的部分：價值權(quán)衡、倫理判斷和審美鑒賞。這樣的能力不可能通過算法直接傳遞，只能在真實的實踐、參與、討論與反思中逐步形成。因此，AI教育越發(fā)展，越需要保留師生之間、生生之間真實的互動。思想碰撞、情感交流和意義建構(gòu)，仍是大學(xué)教育不可替代的核心。
教育的重要任務(wù)是促進(jìn)人對自我、他人和世界的關(guān)心。AI可以提高教學(xué)效率，卻無法替代關(guān)懷本身。在“人機(jī)共在”的教育生態(tài)中，技術(shù)應(yīng)當(dāng)服務(wù)于關(guān)懷，而不是取代關(guān)懷。AI可以幫助教師答疑、識別學(xué)習(xí)困難，但真正的理解、支持和引導(dǎo)，仍然只能來自人。促進(jìn)人機(jī)協(xié)同，同時堅守人文價值，正是AI時代教育最需要守住的方向。
六、結(jié)論
“馬車?yán)羝麢C(jī)”的隱喻，本質(zhì)是在提醒我們：AI時代大學(xué)教育真正面臨的問題，并不只是技術(shù)更新得太快，而是舊的教育模式已經(jīng)越來越難以承載新的知識形態(tài)。當(dāng)我們?nèi)匀挥霉I(yè)時代形成的方式去教授AI時，浪費的不只是AI的潛能，也錯過了重新理解教育本身的機(jī)會。因此，破解“AI教育悖論”，不只是換上更先進(jìn)的技術(shù)，而是重新回答一個更根本的問題：在AI進(jìn)入課堂之后，教育究竟應(yīng)當(dāng)成為什么。從這個意義上說，AI不應(yīng)只被看作一種教學(xué)工具，它也正在改變學(xué)習(xí)發(fā)生的方式；學(xué)生不再只是等待被填滿的容器，而應(yīng)成為與AI共同建構(gòu)知識的主體；教師也不再只是知識的權(quán)威，而更應(yīng)成為學(xué)習(xí)的組織者、引導(dǎo)者和同行者。
但比上述變化更重要的是教育價值的堅守。無論技術(shù)如何發(fā)展，大學(xué)的本質(zhì)以及人才培養(yǎng)的核心目標(biāo)都不會因此改變。技術(shù)可以改變教育的方式，卻不能代替教育回答“人應(yīng)當(dāng)成為什么樣的人”這一根本問題。也正因如此，未來大學(xué)教育真正需要建構(gòu)的，不只是一個會使用AI的課堂，而是一種“人機(jī)共在”的教育生態(tài)：它既能夠借助AI拓展認(rèn)知的邊界，也能夠守住人類在價值判斷、審美創(chuàng)造和倫理責(zé)任上的主體位置；既能夠突破標(biāo)準(zhǔn)化教學(xué)的限制，也能夠重新形成基于真實問題和深度對話的學(xué)習(xí)共同體。
歸根結(jié)底，AI與人的關(guān)系處理得怎樣，決定了大學(xué)教育未來會成為什么。面對技術(shù)洪流，教師的育人使命不會變化，學(xué)生獨立思考的能力反而比以往任何時候都更加重要。大學(xué)真正要做的，不是簡單追趕技術(shù)，而是在技術(shù)變革中重新確認(rèn)自己的方向：促進(jìn)人機(jī)協(xié)同，激發(fā)個體潛能，守住人文價值。唯有如此，AI時代的大學(xué)教育方能真正找到安身立命的價值所在。
作者：談?wù)苊簦暇┐髮W(xué)校長、教授，中國科學(xué)院院士
轉(zhuǎn)載自：《中國高教研究》2026年第5期
