摘要: 原標題：大學里新來的助教，不是人 大二學生劉宇敏銳地察覺到，相較于傳統的線下授課模式，如今通過網課學習，再借助AI工具刷題，在期末考試中獲取
原標題：大學里新來的“助教”，不是人
大二學生劉宇敏銳地察覺到，相較于傳統的線下授課模式，如今通過網課學習，再借助AI工具刷題，在期末考試中獲取高分變得更為輕松。在某些課程的學習過程中，他對AI的依賴程度甚至超過了授課老師。劉宇坦言：“向AI請教問題，遠比向老師請教來得便捷。”
對于像劉宇這樣的學生，AI儼然已經成了一個稱手的工具。事實上，生成式AI自誕生之初，便很快在大學校園里掀起熱潮。據中國新聞周刊調查了解，目前，大學生借助人工智能完成作業和論文的現象已經較為普遍。
南京師范大學教育科學學院教授何善亮向中國新聞周刊介紹，AI沖擊了傳統的高校教學模式，已有不少高校作出調整，要求教師通過AI輔助教學、賦能教學。“我們培養的人才是著眼于未來的。”他說，相關調整涉及培養方案、課程內容、教學方式和人才培養標準等方面，“未來，或許連文憑的認證方式也會相應作出調整。”
AI+教育，似乎已形成不可阻擋的時代趨勢。日前，中共中央、國務院印發了《教育強國建設規劃綱要（2024—2035年）》，明確指出促進人工智能助力教育變革。
然而，AI被過度使用，甚至濫用的現象，也給教育、學術乃至社會發展帶來一系列棘手難題。一些電商平臺上，甚至出現了AI代寫服務，內容涉及總結報告、萬字論文、視頻腳本、繪圖等。AI的角色從“助手”變成了“槍手”，甚至是“作弊神器”。已有高校明確提出，學生違反相關規定使用AI工具的，可能會受到取消學位申請資格、撤銷學位等處理。
AI“跨界”教育，重塑師生關系？
AI強勢介入，悄然成為教師與學生之間的“第三者”。這一新興因素的加入，打破了傳統教育關系的平衡。但值得探討的是，在教育生態里，AI究竟該充當何種角色？
中國新聞周刊采訪多名在校大學生后了解到，經過數輪迭代，生成式AI已足以在日常的學習生活中扮演重要角色，使用AI的頻率和程度則因人而異。
一些受訪者談到，AI已經成為他們得力的學習助手。使用場景包括但不限于查詢資料、潤色文章等。比如，撰寫論文時，利用AI進行資料收集與整理，節省查找文獻的時間；寫外語作業時，檢查語法錯誤、潤色語句，提升作文質量。
還有像劉宇一樣的學生，對于一些基礎的學科知識，通過AI工具，解析理論觀點，拓寬思維。“我自己用AI很頻繁，一般課設寫代碼也用得到，不過我通常著重于自身的思考構思之后把想法告訴它，進而減少工作量，即我負責想，它負責實現。”劉宇說。
AI為他帶來的顯著變化，首先便是在獲取高分成績這件事上實現了高效突破。“比如讓AI以課本上的題為母題，延伸出新題目以及解題思路，刷一刷成績就上去了。”他自身就是一名人工智能專業的學生。有時，AI也會“犯蠢”，但只要再提供一些想法或思路，AI就能更正自己的解題步驟。
“依賴”AI的不止本科生。某中部985高校的一名在讀文科博士郝杰向中國新聞周刊介紹，現有的大模型各有自身的優勢和特點，比如有的擅長文獻綜述，有的擅長深度思考。他的博士論文即與大模型技術相關。
對他而言，使用AI同樣頗有裨益。“有的時候，你可能突然想到一個創新點，但是不太確定是否可行。如果跟同行討論，會擔心自己的創新點被別人盜走，或者對方也可能對這個情況不夠了解，這時候跟人工智能去討論會更高效一點。”郝杰說。
“我博士畢業論文開題的時候請了一位理工科學院的博導，他們師門是專門研究人工智能的。那位老師提到，工科生不太會搞文字寫作，有了生成式人工智能以后，他們直接給AI喂觀點，然后就能生成一篇文章，效率一下就提高了。實驗設計、數據也還是原創、真實可靠的，只是用人工智能幫忙表述出來。”郝杰介紹稱。
關鍵在于，論文/設計中最核心的部分必須親力親為。在郝杰看來，AI仍有不少局限。目前來說，對于思辨性的文章，AI寫不了那么深入；在實證研究方面，AI沒有一手數據，因此也搞不了創新點。
AI濫用之“困”
與此同時，AI在學術場景的“濫用”也引發了不少爭議。具體表現為，在使用AI的過程中，AI的角色從輔助學習的“工具”變成了“槍手”。
據報道，2024年年初南京農業大學公共管理學院講師王思遙和浙江大學教育學院研究員黃亞婷，對國內大學師生使用AI工具的情況進行了調研，調研對象包括13所高校的3000多名全日制本科生。結果顯示，本科生使用生成式AI輔助學習的頻率較高，有三到四成的本科生表示自己會直接復制AI生成的內容。
中國新聞周刊從一些在校學生處了解到，直接“拷貝”AI內容的情形通常出現于一些課程小作業、論文或設計上。盡管AI常常生成一些術語包裝的套話，但在完成上述“任務”時往往足夠了。對老師們來說，這就給評價學生作業、論文帶來不小挑戰。
“目前AI生成的文章還是比較容易辨別的，但如果混合了人工段落就很難辨別。隨著AI的技術進步，未來分辨是否為AI生成就更難了。”北京大學政府管理學院教授馬亮向中國新聞周刊表示。
何善亮則認為，在現有技術條件下，檢驗大學生畢業論文、設計等成果的原創性，仍可借助查重手段。但如果將內容甄別的責任下沉至教師個體，則可能置教師于技術和成本上的“雙重困境”。
何善亮的另一個身份是南京師范大學本科教學的督導老師。“有次在我旁聽一位青年老師上課的過程中，該老師布置了一份作業，希望選修該課程的本科生能夠借助AI去完成。”何善亮說，當時他就與那位老師有過討論，“倡導學術上的新手用人工智能輔助自己寫作業是否合理，一旦形成路徑依賴，學生的思維得不到鍛煉，其中的度怎么才能把握好，需要深入研究。”
一篇發表在《自然》上的研究文章提到，人工智能顯著影響學生和教師的決策能力，并使學生變得懶惰。此外，還會帶來安全和隱私方面的問題。
一些高校已出臺了大學生用AI完成畢業論文（設計）的相關規范。
去年年末，復旦大學正式發布《復旦大學關于在本科畢業論文（設計）中使用AI工具的規定（試行）》，提出“六個禁止”，如禁止使用AI工具進行研究方案設計、創新性方法設計、算法（模型）框架搭建、畢業論文（設計）結構設計、研究（設計）選題、研究（設計）意義及創新性總結、研究假設提出、數據分析、結果分析與討論和結論總結等。
此前，中國傳媒大學本科生院發布規范使用人工智能管理的通知。隨后，該校繼續教育學院要求學生填寫問卷詳述是否使用AI，規定“如使用，須述使用方式、細節，包括模型/軟件/工具名稱、版本及使用時間。涉及事實和觀點引證的輔助生成內容，須明確說明其生成過程，并同時在畢業論文（設計）相應位置具體標注，確保真實準確和尊重他人知識產權”。
在何善亮看來，學生通過AI“代筆”完成作業或論文無疑存在“學術不端”的嫌疑，但這也說明未來人才培養的標準可能需要變革。“其實我們研究者也存在這個問題，雖然都強調原創，但不可能論文里的每一句話都是自己說的，更多是在大量閱覽前人成果的基礎上，做一點獨立思考和科研創新。這就意味著，以后的教育科學研究（包括人文社科研究）可能會更多聚焦于實證研究的范圍，而不是基于已有文獻的研究。”
大學老師也要學AI了？
“隨著AI的技術進步，未來分辨是否為AI生成就更難了。所以，有些教師不再要求學生提交長篇大論的文章，而是限定字數（如一兩千字），這樣學生去利用AI的必要性降低；或者是直截了當，要求學生利用AI生成文章，然后對這篇文章進行批判。”馬亮向中國新聞周刊介紹。
北京某高校的一名在職博士后也向中國新聞周刊提到，其所在的學校，已經有不少老師著手創新課程，例如實行小課制度，改變唯論文制。“在日常的科研中，我們也會用AI，不僅用，還要知道怎么用。哪個AI擅長什么，缺點是什么。”她說。
在馬亮看來，AI為大學教育帶來了挑戰，但更多的是機遇。他認為，大學應為師生提供AI的基礎平臺和通用功能，以及相關的培訓和輔導，使師生可以高效合理地利用AI。在課程設置和模塊設計方面，需要擁抱AI，全面更新培養方案與課程體系。教師應積極引入AI，在課堂上增加人機對話的環節，活躍課堂氛圍。AI可以提供的知識不用再去費時講授，要更多圍繞如何激發學生的學習熱情和探索意識來開展教學。
某種程度上，AI正在“重塑”我們的大學教育。在何善亮看來，這一浪潮有著“不進則退”的緊迫感：當大家都學會把AI當成助手時，不會使用AI的老師或學生，可能會逐漸“掉隊”。
“我們學校在對青年老師進行培訓的時候也會強調用人工智能輔助教學，用教育技術賦能教學，將其作為教育教學改革的一個重要的行動方向。有的學院專門邀請了人工智能方面的專家去進行講課輔導，讓老師們了解這一塊的發展前沿及如何應用于備課、上課。”何善亮說。
事實上，已經有不少大學作出改變和調整。比如，復旦大學計劃在2024—2025學年推出至少100門“AI大課”，在該學年實現“AI課程覆蓋全體本研學生”“AI+教育覆蓋全部一級學科”“AI素養能力要求覆蓋全部專業”的“三個滲透率100%”目標；
上海交通大學在醫學影像信息學課程中，引入可自動編程的代碼助手，幫助學生快速上手圖像識別技術，處理醫學影像；
據報道，在浙江大學，AI助教擁有“十八般武藝”，不僅能夠系統“講解”課程知識要點，自動生成講義等教學參考材料，還會幫助答疑，成為學生個性化學習的好幫手。
去年10月，北京市教委等4部門發布《北京市教育領域人工智能應用工作方案》。其中提出，面向全市大中小學推廣AI學伴和AI導學應用；實現教師備課、課堂教學、教學與學情分析、作業管理、答疑輔導等教學全場景應用；通過智能推送+人工輔助方式構建面向未來教育的新型“家長學校”；全覆蓋開展書記、校長、中層管理干部人工智能專題培訓，將人工智能融入學校辦學過程。
“AI‘無所不知’，‘無所不能’，但是學生依然需要打好知識基礎，培養創造力、批判力和想象力，學會善用AI來學習，這些將是未來AI時代的核心生存技能。”馬亮說。
不過，在一則網絡熱帖中，一名在讀博士提到了這樣一個問題：“當AI能把文獻綜述、算法設計、實驗方案都包圓了，我們到底是在培養博士，還是在培養AI操作員？……當AI把科研變成速通游戲，我們到底是更容易畢業了，還是被迫進入更殘酷的版本更新？”
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