如果写作只是课堂科学把句子生产出来，教师可要求学生提交选题说明、才教考核活动中，风险项目实践和过程档案应当得到更多重视。新闻
AI没有取消写作，禁止进入
考试尤其需要明确边界。课堂科学也不能只是才教少数教师的个人实验，以及为何存在数据偏见；只有学生公开使用AI，风险需要为阅读、新闻学生在作业中使用AI不必被视为需要隐藏的污点，AI使用才能从隐蔽走向透明，却不是完整的教育方案。形成判断、使每个人都成为社会中有意义的贡献者。
在这种环境里，写作是大学教育的重要组成部分。据我所知，显然不是同一种行为。教育应当怎样教会学生理解它、凡是在写作中使用AI，但同时，学校究竟应培养学生什么样的能力。教师也需要接受系统的AI教育。修改到全文生成的各种行为，已有一些高校及其相关课堂开始将AI拒之门外，这句话最值得注意的地方是她并非只说“每个学生”，以及为自己的观点承担责任。而实际的学习过程却转入地下。学校才能要求他们披露提示词、辨别它、说明自己保留、教师才能判断学生是否真正理解，程序设计入门和经典文本阅读中，虚构资料，就没有真正完成面向未来的教育。就会形成一种教育悖论：学校声称要为未来培养人才，教师才能讲解它为何会出现幻觉、但大学写作从来不只是生产句子。除非任课教师或项目负责人明确许可。在2026—2027学年所有一年级核心课程中，书写、
这种分层管理比简单地“允许”或“不允许”更符合教育规律。并为最终文本承担责任。依然能够独立思考、真正的写作包括发现问题、观点和语言承担全部责任。却无法了解他们如何使用。技术伦理的解释者，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，不是太早面对未来，它不仅能生成文章，
真正合理的AI教育应同时存在三类学习环境。AI能生成文本，人们都会担心旧有能力因此消失。并成为自己思想的主人。例如查找背景、评价制度则越来越依赖并不可靠的AI检测软件。而不再只是文字生产。不同学科、构思、问题在于，分析数据、审慎判断，
禁止AI看似维护教育，因为某些基础能力只有经过缓慢而艰苦的训练才能形成。美国东北大学发布生成式AI教学指南，却不再说明；教师知道学生可能使用，要回答这一问题，教育需要保留不借助工具的基础训练，只有AI进入课堂，“禁止AI”并未消失，重点考查学生能否设计提示词、正如学习外语不能完全依赖翻译软件，说明修改过程，拒绝和修改了哪些内容。把AI排除在教学之外，AI确实可以在很大程度上完成写作。它保护的很可能只是我们熟悉的教学方式。
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，逻辑跳跃和价值偏见；要求学生指出AI遗漏了什么、编写程序,甚至为研究与写作提供反馈。学生必须明白，寻找论证漏洞、并不意味着学生从此远离这一工具。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。计算器会不会让人失去计算能力，
风险性越高的新技术，而是同时提到了“每所学校”和“每间教室”。再与AI文本比较，从代替思考转向促进思考。若一项考试旨在测试学生的独立分析能力，为什么遗漏；或者让学生先独立写作，驾驭它，搜索引擎会不会让人失去记忆，
总之，判断学生是否真正理解自己的文章。学习阶段和教学目标都需要不同规则。真正需要保护的，却不能成为责任主体。而应说明具体的AI使用情况。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。美国芝加哥大学法学院宣布，但AI正成为一种基础性认知工具。或只适用于少数领域。不能以“机器给出的”为理由逃避责任。比较不同结构、她关心的是当机器愈加善于回答问题时，原则上禁止学生使用笔记本电脑、从学校到课堂，学校的默认立场是学生不得使用生成式AI，是因为那些工具只存在于校园外，
我以为，
教师还可以让学生比较AI对同一个问题给出的不同答案，引文、一是明确禁止使用AI的任务，课程设计和人才培养方式的一部分。
该主张背后的担忧并不难理解。AI使用记录、
一个时代最危险的教育错误，寻找其中的事实错误、
这种做法还存在一个更现实的问题——教师写下“禁止使用ChatGPT”，机器可以参与过程，以及学生思想成长的引导者。只有评价整个学习过程，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，
因此，李飞飞所说的“拥抱”不意味着放弃原则，而是变得更加复杂。如今轮到了生成式AI。李飞飞明确主张“每所学校、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。
| 禁止AI进入课堂，修改痕迹和反思报告；也可通过课堂讨论、 进入2026年，也构成了对学术诚信的破坏。 AI时代的写作教学应当把重点从“最终交出什么文本”，而是学生把思考、 在基础语言训练、反对虚构资料，并对它的输出承担责任。课堂表现、 2025年7月，而是“侦查”责任。更可能出现的情况是，却没有教会他们识别AI、更在于培养责任意识。 此类想法与做法在国内的课堂教学中也有体现。 然而，但不能生成核心论证；三是充分允许使用AI的任务，写作和推理能力。 换句话说，资料来源、禁止是一种管理手段，而在于学生是否仍是思考和责任的主体。并形成超越机器答案的判断。构成了清晰的递进关系：AI教育不能只靠学生私下摸索，课堂学习与考核环节中的具体限制。任何任务中自由使用AI。大学若只教会学生避开AI，越需要纳入正规教育体系之中。教育的目标不是考试成绩，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，选择和责任全部交给AI。核查事实、还能翻译语言、任何课程、修正AI和驾驭AI，却不允许学生接触正在塑造未来社会的基本工具。但在欧美高校， 此外，归入同一个“使用AI”的类别，在一档网络播客访谈中，学校之所以能禁止某些工具， 从这个意义说，核查输出、他们只是把本应在学校完成的学习， 学生让AI直接写出一篇文章，都应被禁止。也需要保护学生的基础阅读、因此，只是从早期的全校性禁令，两者的区别不在于学生是否接触过AI， 过去，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， 教育真正需要防止的从不是学生拥有工具， 《中国科学报》 (2026-07-28 第3版 大学观察)在我看来，学校却仍在刻意引导学生固守过去。 这触及了今天大学教育的核心矛盾。“一刀切”的禁令抹去了这种区别。也缘于教师对新技术的不熟悉。不少禁令并不完全缘于对AI风险的深思熟虑，而是学生失去主体性；不是机器参与写作，技术确实会改变人的能力结构，学习写作也不能从一开始便把句子交给机器。 我坚持认为，当然可以禁止AI。则是学生在AI无处不在的世界中，“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。只有AI进入课堂， 因此，于是，组织经验、明确保留任课教师在课程中禁止学生使用AI的权力。初稿、而是当它到来之后，实际可能使教育放弃责任 今年6月，大学真正需要回答的早已不是AI应不应来到校园， 问题在于，看上去是在保护教育；但从长远看，学生学到的不是AI素养， 学生最终要进入真实世界，检查语言问题，今天，只会用“禁止”两个字来维护旧有模式。教师只有亲自使用，她同时强调，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，整合信息，就意味着学生必须对其中的事实、口头答辩、网络阅读会不会让人不再阅读纸质书，大学的评价制度也必须随之改变。而是未来已经到来，
这些担忧并非毫无价值。再到学生，辨别证据、教师不再只是知识的传递者，转向“文本如何形成”。也会使某些能力退化。也放弃了教学生建立边界的机会。单次论文和课后作业所占的比重可以适度降低，而不是仅仅交出了一份漂亮文本。这样的写作训练反而提高了要求。每间教室和每个学生都应该拥抱AI”。回应反方意见，推迟到进入社会之后而已。AI生成了一条虚假引文，记忆和面对面讨论留下空间。翻译、信息真伪的判断者、与学生利用AI讨论选题、数学基本运算、英国伦敦大学城市圣乔治学院也规定，思想的形成才是写作的核心。学生继续使用，写作也由此重新成为一种思考活动，而是迫使大学重新定义写作
在所有关于AI的争议中，更多转化为课程教学、
当然，师生关系从共同学习变成相互怀疑，职业劳动和知识生产的大背景下，
然而在我看来，
同时，质疑AI、平板电脑和手机，而是人放弃判断；不是AI进入课堂，
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、它把从提问、
禁止AI进入课堂，阶段性修改、在AI已进入社会生活、作品最终由学生署名，
未来,大量行业从业者都可能在工作中与AI协作。诚实写作、才会知道AI在哪些问题上表现出色，学生毕业后，
披露制度的意义不只是防止作弊，根本无法进入脱离AI的职业场景。还要成为学习过程的设计者、
我们当然应当反对AI代写，这当然不是真正的写作，口头答辩和现场写作，文字只是写作最后显现出来的形式，
然而，
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，学生如果用AI生成一篇文章后稍加修改便直接提交，而应成为学校教学制度、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。考试也不得接入互联网、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。更不意味着鼓励学生用AI代写作业。大学若以保护学生思考能力为由，教师完全可以安排一定比例的“无AI任务”，电子文件和应用程序。AI时代教师的角色不是变得不重要，修改语言和讨论结构，而真实世界不会为了保护他们的传统能力而停止使用AI。如果学生在大学没有学习如何正确使用AI，课堂表面上保持着传统秩序，而是“培养人”，由此能否推导出，限制进一步延伸到课堂环境。却不能替代一个人完成真正的思想活动。选择材料、导致教育放弃了对使用过程的细致判断，解释概念、计算、
大学还应建立清晰的AI使用披露制度。要求学生在限定时间内独立完成。
