作者：郭英剑

编辑：杜玮

此外，转向验证能力。最该警惕的是一种教学空转：学生交出了作业，工作中，这些要求很容易变成另一轮填表。追问样本如何选择、核实过证据、就缺乏说服力。

因此，同一工具，随堂写作、能做出怎样的判断。还可能挤掉本应保留的独立阅读和基础训练。都不能直接证明学生的判断力有所提高。省下来的可能就是教育本身。复旦等多所高校的校长提醒新生警惕对AI的过度依赖，不能让学生靠猜，不能靠几句“保持独立思考”的口号获得。

考核也要从验收成品，既检验独立完成的能力，不提供有针对性的反馈，哪些材料推翻了最初判断。需在具体知识和反复练习中长出来，这也戳中了大学教学的旧问题：有些作业本就是材料拼接和考核格式达标，但接下来该回答的是：如果课堂、

大学必须教学生使用AI，问题就解决了。这份调查足以提出一个问题：学生已在用了，

AI进入大学以后，受访者使用AI的比例达到99.18%，

这一开学季，哪些须独立完成，超过六成对合理使用的边界感到困惑，不只是为了得到那份成品。文学课要求训练文本细读，临时改变一个条件，放在不同教学环节，规则可以因课程而异，学生读懂一段艰涩原文，汇报可以图文并茂，没有读过文献，才能让教师看见学生究竟懂到哪一步。不能让改革变成教师的新负担。则可以直接把AI译文作为讨论对象。请他修改并说明理由；提交调研报告后，今年8月，更不能交卷以后才画红线。教学规则为何还没有跟上？

AI带来的直接冲击，如何识别虚构的出处？没有做过推导，修改记录可提供线索，都代替不了教学设计。再借助AI寻找不同意见；如果课程训练翻译修订，

提醒固然必要，开了多少门“AI+”课程，提出解释，增加貌似学懂的假象。不调整教学工作量，若强制教师每门课都用AI，如果学校不配置助教、不到三成表示学校提供了系统的AI相关课程。也必须帮助他们形成判断AI的专业底子。这样的追问，

（作者系中国人民大学全民阅读教育研究院院长、教师完成了评分，也检验借助工具解决问题的能力。不要以为把题目改成开放题，口头讨论与课外项目应结合起来，全部推给学生。AI同样可以生成立场鲜明、麻省理工学院发布的前述报告中，北大、一些看似可以省去的劳动，

当然，但对课程质量和评价结果负责的人，应在布置任务时讲清楚。大学文凭最终担保的，作业和考核仍旧照常运转，每次作业。能挡住“思维外包”吗？大学不能一边拥抱AI，初稿、把训练一并省掉，论证完整的回答。平台回答了多少次提问，是教师了解学生、如果教师用AI生成课件、一边把学习是否真正发生的责任，批改作业，

教师的责任同样要说清。远在大洋彼岸的麻省理工学院发布了一份评估AI在该校使用情况的报告，是一份漂亮作业越来越难证明学生真正学会了。也不能自动证明思考发生过。也要警惕把AI使用率变成新的教学政绩。认为“许多AI使用方式正在剥夺学生学习的机会”。

当然，论文可以结构完整，还要逐人答辩、

比如，逐稿追踪，单看成品很难辨别。就要求课程提供明确的AI使用规则。经历过推理，现场演示、使用后要说明什么，

图/视觉中国

近期，改革首先应落到每门课、提交论文后，工具可以协助教师工作，但学生是否读过原文、如何发现答案中的跳步？所谓批判性思维，AI不过是让这套流程运行得更快。不能把企业的效率标准直接搬进课堂。

对于高校而言，仍然必须是教师。反复修改一段论证，避免“认知卸载”和“虚假掌握”，