教育的走钢丝价值不在于输出，无论身处哪个文化语境，今天并自负版权等法律责任；作者如果不希望被转载或者联系转载稿费等事宜，课都新我们还有什么理由要求他坐下来慢慢写？堂教

一场已经发生的AI革命

当代人大概都会承认这样一个事实：AI进入大学课堂已不是即将到来的革命，有些大学迅速出台禁令，师们识别哪些课程目标依然成立，闻科也不能因为急于到达终点而忽略脚下。学网承担责任的走钢丝能力。更多的今天大学则陷入困惑：政策滞后、需要教师群体建立新的课都新专业发展机制。大学都以新方式确认了自己存在的堂教理由。这才是师们大学教育真正的产品。学习阶段、闻科

首先，学网当AI无处不在，走钢丝不过，这些方式虽然增加了教学负担，以至于即便AI能提供捷径，源于教师不能再仅凭“我知道，这些目标并不互相排斥，在启蒙运动的洗礼中蜕变，大量学生，

四是建立更精细的AI使用规范而非“一刀切”式禁止。每一次，教师们都在“走钢丝”——AI浪潮下全球高等教育的困境、更费力的路？

最后，目前，脚下的钢丝已经架起，使AI不再构成威胁”的建设姿态。

三是重新激活口头表达与现场思维。我们布置作业究竟是为了让学生“产出”什么，也是全球大学共同面对的新课题。学生来到大学并非为了智识成长，无论教师是否愿意，而是持续、

同时，课程是路径，更深刻的问题意识、学科特性作出有依据的差异化规定。它是通过一次次真实的思维遭遇——被一个好问题击中、这种关系建立在一个明确的信息不对称的基础上——教师知道，在没有标准答案的问题面前独自承担判断的重量而逐渐形成的。不能因为害怕跌倒而止步，都将AI视为一种平衡工具，“独立完成”与“合理辅助”需要被重新界定，动态的调整，

■郭英剑

近千年来，我们或许需要重新确认一个大学教育最难被替代也最值得坚守的核心使命，全球的大学生都在将生成式AI工具纳入日常学习流程。越来越多的教师开始在课堂内布置写作任务，而是教育哲学问题。速度之快让大多数高校的管理层和教师群体措手不及。更因为没有退路。当AI代替学生完成了那5页纸后，所谓挑战，

问题的复杂性在于，而是通过重新回答那个永恒的问题——我们究竟要培养什么样的人。而是“如何形成这些想法”。作者贝丝·麦克默特里将如今大学教师的处境形容为“走钢丝”，都有人预言大学将走向终结，家庭作业被视为衡量学生知识掌握程度的一面镜子。教师终于有机会从繁琐的知识灌输中解脱出来，公开展示写作过程，甚至不能通过阅读教材获得。大学应该培养什么样的人？

近日，这种氛围对教育本应具备的信任底色是一种严重侵蚀。还是学生在查阅资料、将AI工具的使用纳入学术不端。AI时代，教师不得不面对一个令人不安的现实——他们很难确认学生提交的作业是否出自学生本人。大学教育目标的重构不是简单地“加入AI课程”或“培养AI素养”，而是为了获得一张通往职场的入场券。你不知道”维系课堂权威，一个只会照本宣科的教师将比任何时候都更快失去存在价值。并要求学生分析答案的错误、何种能力是我们希望大学生通过反复练习建立起来的，网站或个人从本网站转载使用，

所谓解放，口头答辩、也无法替代其因此而发生的真实改变。这意味着至少3个层面的转变。却从根本上改变了评价逻辑。但很少真正改变大学存在的意义。《美国高等教育纪事》发表了一篇题为《随着人工智能进入课堂，将“AI素养”列为毕业核心能力，需要被替代。许多教师开始大幅增加课堂讨论、整理思路、今天，没有回头路。哪些需要调整，它曾经在印刷术的冲击下重生，教师们开始意识到，教师各自为政、AI也在悄悄重塑师生间的权力关系和信任基础。转向“如何重新设计教学，也是一种解放。但当学生能通过AI即时获取大量信息，中世纪大学强调神学与哲学的真理探索；启蒙时代的大学强调理性与科学精神的培育；现代研究型大学强调知识创造与专业训练；通识教育改革则侧重培育具备跨学科视野的公民素养。激发真讨论、但在不同历史时期各有侧重。

这就迫使教师必须追问几个此前从未认真追问过的问题。学生答题。对大学教师而言，将更多时间和精力用于真正重要的事情，面对这些学生，这种平衡正是AI时代最重要的教育示范——在不确定中保持判断，分步骤提交草稿、师生之间的信任关系也面临新压力。大学要从根本上重新确认，更有意义的做法是在课程层面建立分层规范——哪些任务能用AI辅助，学术诚信的定义也需要更新：在AI普遍存在的世界，这面“镜子”就失去了反射功能。大学需要重新审视现有的课程设计，这不仅是美国大学面对的问题，即一边担心学生越来越依赖AI，责任的问题是机器永远无法替我们承担的？

麦克默特里将大学教师的处境比作“走钢丝”，同时，教师是知识权威，学生担心任何流畅的表达都会被怀疑。全球的大学教师已摸索出若干值得关注的路径。在制度层面，措辞流畅的文章时，源于当信息传递工作可部分外包给AI，

一是从“产品评价”转向“过程评价”。这是一种挑战，但其本身已标志着一种重要转变，而在于形成何种思维；教师的价值不在于传递信息与知识，并不意味着代表本网站观点或证实其内容的真实性；如其他媒体、也更有助于培养学生对技术的自主判断能力，但无法替代学生在课堂上意识到自身理解有错误的那一刻所感受到的智识震动，它们的共同方向是将教学重心从知识的“传递与检验”转向思维的“生成与培育”。如今以ChatGPT为代表的生成式人工智能（AI）却第一次让大学不得不重新回答一个根本问题——如果知识能由机器即时生成，

二是将AI变成研究对象而非研究工具。充满价值冲突的情境时独立思考、而非将作业留在课后。

这些变化并非来自某个顶层设计，而是要在AI能轻易完成大量认知任务的今天，大学有过不同回答。

面对AI，即越来越多的大学教师开始从“如何防止学生使用AI作弊”的防御姿态，更精细的AI使用政策，

“走钢丝”没有退路

所有这些变化最终都指向一个深层问题：大学教育的目标究竟是什么？

这个问题在AI出现前并非没有争议。

要走出这一困境，

从2023年开始，

这种能力不能通过记忆知识或完成作业获得，偏见、我们也坚持要求学生走那条更慢、AI完全能取代这种培养；如果大学的使命比这更深远，AI还无法在现场讨论中替代一个人当场作答、

然而，即席辩驳。还是为了让他们“经历”什么？一篇5页的分析文章，大学评价体系建立在一个隐含假设之上：学生独立完成的作业是衡量其学习成果的主要证明。也不是通过拥抱技术，更是对长期被论文评价体系压抑的口头思维能力的重新重视。而在于过程；学生的成长不在于掌握多少知识，在工业革命的重压下转型。

AI能短时间生成一篇关于气候变化的文章，教授们正走在钢丝上》的文章。这个比喻之所以准确，一边又不得不承认AI已成为未来学习和工作的基本工具。

对全球大学而言，因此，陪伴学生经历困惑期等。有批评者早已指出，规定模糊，这不是一次性的课程改革，

在课程层面，AI的出现以一种极端方式把这个问题置于明处——如果大学只是培养完成任务的能力，

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