高校該如何給大學生使用AI立規矩

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清華大學近期發布《人工智能教育應用指導原則》，提出嚴禁學生將AI生成的內容直接用于學業成果。隨著AI在學術領域的廣泛應用，如何引導大學生正確使用AI成為高校管理的新課題。那么，現在大學生會不會用AI寫作業？大學老師面對“AI作業”持什么態度？高校該如何為AI的使用立規矩呢？

問題一

現在大學生寫作業用不用AI？

借助AI做作業是常態

大二學生 吳亦涵

我進入大學的時候，正值人工智能產品迎來爆發式增長之際。起初，我和身邊的同學都認為借助AI完成作業是不夠認真的表現。但隨著一些課程明確要求必須使用AI工具輔助學習，并需標注AI參與的部分，AI就這樣悄然走進了我的學習生活。從日常資料搜集、思路整理到報告的撰寫與打磨，使用AI逐漸成為一種常態。如今，我無法想象在沒有AI的時代，大學生是如何寫作業的——就像在智能手機普及后，難以想象沒有智能手機之前人們的生活一樣。

作為一名漢語國際教育專業的大二學生，我使用AI的場景主要集中在材料閱讀、厘清寫作思路以及后期文本潤色等方面。在閱讀外文文獻時，我會使用AI幫我梳理各語種外文文獻的大致內容。寫材料時，我通常先把任務發給AI軟件，看一眼不同AI軟件給我的思路框架，看完之后腦子里大概有些想法了，再自己動筆寫。如果寫作過程中卡住了寫不出來，就再問問AI有什么建議。比如上學期寫一個和短視頻有關的作業，用到了德國思想家本雅明《機械復制時代的藝術作品》里的理論。我就先把理論喂給AI軟件，問它們我可以從哪些角度展開分析。在腦海中有個大概的思路之后，我就自己去找相關的中外文文獻。當然，在自己閱讀的過程中也會推翻和拓展AI給我的框架。最后，我會把我自己寫的東西和AI生成的內容再讓AI統一整合一下，由我進行最終修訂。

我的朋友們在學習中也經常使用AI。一位理科類專業同學說，她在準備數學、化學等課程考試時，會讓AI生成相關練習題，用以檢驗自己在預習和復習階段的掌握情況。另一位設計專業的朋友則表示，她常常圍繞作業主題向AI尋求設計參考。

答案偏差令我放棄使用AI

大三學生 蘇博成

依我拙見，雖然大學生借助AI完成課業早已成為一種相當普遍的現象，但其中的問題是非常多的。

盡管AI的檢索和生成能力十分強大，但其對信息有效性的判斷，在很大程度上仍依賴使用者輸入的關鍵詞。當面對質量參差不齊的海量網絡資源時，AI往往只能給出一個看似合理的大致思路，而在具體數據和細節上出現偏差，結果往往是“差之毫厘，謬以千里”。

大學生現在缺乏系統性使用AI的訓練，一旦涉及對知識體系要求較高的專業課程，如果沒有足夠精準的關鍵詞引導，AI往往只能給出一個方向大致正確的答案，其中潛在的錯誤仍需要學生自行辨別。身為土木工程專業的學生，我在上結構力學課程時，曾嘗試讓AI幫忙解答不懂的題，但AI給出的答案要么是初始數值錯誤，要么是公式選用錯誤。還有幾次，我給了AI很完整的解題模板，但仍出現和要求不一樣的步驟，甚至還有計算錯誤。如果沒有完備的判斷能力，AI給出的答案根本沒法直接使用。所以，我現在已經不用AI解題了。我的一些同學即便會借助AI完成解題過程，也會選擇向老師或成績較好的同學進行核實，確認無誤后才敢提交作業。

問題二

老師會怎樣對待“AI作業”？

觸及學術不端紅線直接判定不合格

北京航空航天大學計算機學院副教授、博士生導師 欒鐘治

現在，越來越多的大學生在使用AI。比如計算機專業的學生就可以在很多類型的課程中高頻運用AI，主要有：第一，編程類課程，如Java語言、數據結構；第二，機器學習和深度學習課程，如模型訓練；第三，系統開發類課程，如軟件工程。學生可以利用AI工具，快速處理海量數據集并生成分析報告，還可以借助AI輔助完成項目架構設計、生成單元測試案例以及生成設計文檔等。在這些方面使用AI，可以很好地提高效率，把節省下來的時間和聰明才智用到關鍵的地方。

關鍵的地方，就是核心代碼。在學校本科課程《計算機組成》的實驗部分，老師們在實驗的全程都會強調學術不端的紅線，實驗過程中有針對性地設計了問答環節，通過問答結合查重判斷學生是否直接利用了AI生成核心代碼，一旦確認將直接判定該次實驗不通過。

在本科課程《計算機導論》中，教學團隊精心設計了多次研討環節，圍繞AI技術應用中的多元倫理困境展開，集中討論了AI相關技術在社會應用中涉及的利弊平衡、信息公平、用戶隱私保護、教育資源均衡、算法公平性及技術發展與商業利益等問題，引導學生思考AI的價值與濫用的危害。

其實，AI的作用與危害并不是對立的，關鍵在于高校是否建立了堵疏結合的治理體系。簡單的AI禁令只會催生更隱蔽的濫用，而純粹的技術圍堵終將陷入檢查與反檢查的貓鼠游戲。

真正有效的治理，應該是在規范AI使用邊界的同時，鼓勵師生探索人機協同的創新模式，將AI應用能力納入培養體系，引導學生將AI作為思維輔助工具而非替代者。

問題三

如何引導學生合理使用AI?

明確使用邊界 避免“算法依賴”

首都經濟貿易大學教務處處長助理、副教授 程建

隨著人工智能技術在學術領域的廣泛應用，高校正積極制定規范以引導AI在教育領域的合理使用。早在2024年6月，華東師范大學就與北京師范大學聯合發布了《生成式人工智能學生使用指南》，強調學生在使用AI完成作業時需進行標注，并限制AI直接生成的內容不超過全文的20%。清華大學的《人工智能教育應用指導原則》也系統性地為校園AI應用劃定了“紅線”與“綠道”。這些規范旨在平衡AI的輔助作用與學術原創性要求，幫助學生明確使用邊界。

近日，首都經濟貿易大學編制了《關于在教育教學中使用人工智能（AI）的規范（試行）》（以下簡稱《規范》）。這是首經貿落實教育部和北京市關于推進教育數字化戰略行動的重要舉措。

《規范》明確提出，堅持教師主導、學生主體、技術賦能，人工智能是服務教育教學的輔助工具，不得替代教師在教學設計、價值引導和學業評價中的主體責任，也不得替代學生的獨立思考與真實學習過程。

針對師生普遍關注的“哪些能用、哪些不能用”問題，《規范》對人工智能在教育教學中的使用實行分類管理。在禁止使用方面，《規范》明確提出，嚴禁將人工智能生成的內容直接作為課程論文、報告、作業或考試答案提交，嚴禁利用人工智能實施代寫、剽竊、偽造等學術不端行為；嚴禁在成績評定、學位認定等關鍵環節由人工智能替代教師作出實質性判斷；嚴禁將學生個人信息、教學數據或未授權資料輸入公共AI平臺。

在限制使用方面，《規范》允許在教師明確說明規則的前提下，將人工智能用于文獻初篩、數據清洗、可視化、編程輔助、語言表達優化等技術性、輔助性環節，但要求學生對最終成果承擔完整學術責任，并按課程要求如實披露使用情況。

在鼓勵使用方面，《規范》支持教師將人工智能有機融入課程建設、實踐教學和教學管理，尤其鼓勵在經濟分析、政策模擬、金融仿真、企業決策推演等新財經教學場景中規范應用人工智能，提升教學的現實性、復雜性和挑戰度。

在財經類課程中，教師應引導學生正確認識人工智能在模型假設、數據偏差和算法局限方面的風險，避免“算法依賴”和“結果崇拜”。同時，《規范》提出探索“AI導師＋人類導師”協同育人機制，由人工智能承擔基礎性、支持性功能，由教師負責價值引導、綜合判斷和個性化指導，形成優勢互補的人機協同育人格局。

在實施機制上，《規范》由教務處在學校總體框架下統籌推進，各學院結合學科特點制定細化規則，并將人工智能規范使用情況納入教學質量保障和教學改革評估體系。依托自主建設的駝靈大模型和智慧教學平臺，學校將為師生提供安全、可控、可追溯的人工智能應用環境。

思考與建議

讓AI成為大學生成長伙伴

北京科技教育促進會副理事長 李啟生

清華大學發布的《人工智能教育應用指導原則》，為高校師生AI教育應用設定了五大核心原則，回應了教學一線的真切呼聲，既明確了學術誠信邊界，也指明了人工智能在教育教學中的應用方向。大學生使用AI的關鍵，在于實現“技術賦能”與“能力成長”的辯證統一。面對生成式AI帶來的機遇與挑戰，大學生正確使用AI服務于學習，需把握好工具屬性、思辨能力、學術規范三重維度。

首先，明晰AI的工具屬性。《指導原則》將AI使用的“主體責任”列為五大核心原則之首，強調師生才是教學與學習的主導者，這一認知至關重要。有調研顯示，超八成大學生頻繁使用AI輔助學習，近四成本科生會直接復制AI生成內容，部分研究生甚至用AI一鍵生成論文，導致學術訓練環節缺失。這種過度依賴，混淆了工具輔助與主體創造的邊界。AI擅長處理海量數據整合、重復任務執行等機械性工作，比如文獻檢索時可借助AI快速篩選核心資料，編程練習中可用AI排查語法錯誤，但知識體系的構建、邏輯思維的錘煉必須由學生自主完成。就像理工科學生可利用AI模擬實驗數據，但實驗設計的創新思路、數據異常的分析能力，才是學業成長的核心價值，這恰恰是AI無法替代的。

其次，強化自我思辨能力。《指導原則》提出的“審慎思辨”原則，正是針對這一痛點——面對AI生成內容，不能盲目采信，而應通過多源驗證、交叉比對確保信息準確。生成式AI的“幻覺”問題客觀存在，因此其輸出的內容可能存在事實錯誤或邏輯漏洞，這就要求大學生必須以批判性思維駕馭技術。例如，在撰寫課程論文時，可讓AI提供框架建議，但每個論點都需查閱權威文獻佐證；利用AI進行跨學科知識拓展時，應針對推薦的理論觀點查找原著深入研讀，完成“AI引介——自主探究”的學習閉環。這種使用方式，既能借助AI打破知識壁壘，又能在驗證過程中提升信息甄別能力，將技術工具轉化為思維訓練的磨刀石。

最后，構建學術規范體系。學術誠信是大學教育的基石，《指導原則》要求師生對AI使用情況依規披露與聲明，這為大學生使用AI劃定了清晰邊界。大學生使用AI輔助學習，首先要遵守課程規范，在教師明確AI使用要求的前提下開展實踐，嚴禁將AI生成內容直接復制或簡單轉述為學業成果。老師應要求學生在作業、論文中主動說明AI的使用范圍與具體作用，比如標注“本文框架由AI輔助搭建，核心論點與論證過程由本人完成”。此外，學生需要堅守數據安全底線，嚴禁將涉密數據、未授權信息輸入AI模型，避免引發信息泄露風險。這種合規使用的習慣，不僅是學術誠信的體現，更是數字時代必備的基本素養。

從教育本質來看，AI技術改變的是學習方式，而非育人目標。清華大學超過390門課程深度融入了人工智能教學的探索表明，技術與教育的深度融合，最終是為了更好地培養學生的創新能力與核心素養。對大學生而言，正確使用AI，是借助技術解放重復性勞動，將更多精力投入到創造性、思辨性的學習活動中。當AI成為文獻整理的助手，學生就能專注于學術觀點的創新；當AI承擔數據計算的工作，研究者就能聚焦于問題解決的思路設計。

大學生使用AI服務于學習，只要始終牢記主導者身份，保持批判性思維，堅守誠信度底線，就能讓AI真正成為成長伙伴。

他山之石

培養學生對AI內容的修正能力

加拿大韋仕敦大學教育學院在讀博士生 姜佳玥

當下，英美澳高校的關注重點是“學生在使用AI過程中是否持續有效地獨立思考、評估內容、修訂并為最終產出的學術成果負責”，并據此實施相應的教學與管理實踐。

在教學層面，高校將AI生成的內容作為供學生檢驗、修訂的學習材料，并以此培養學生的審辯性思維與判斷能力。英國劍橋大學在學校層面的教學指引中，將生成式AI定位為學習支持工具，并提供“AI使用聲明”的模板與指引，強調透明、規范使用AI與堅持培養學生的獨立思考能力并行。該AI使用聲明模板列出了五項需要學生說明的關鍵信息，要求學生在使用生成式AI完成學業任務時，必須詳細說明其使用的AI模型及其版本、具體用途目的、向AI輸入的指令內容、AI生成文本在作業中的使用位置，以及學生對于AI生成的內容所作的修改與調整。美國哈佛大學的AI教學實踐案例庫中，很多教師在布置作業時要求學生先使用AI生成作業答案，再將AI生成的答案文本與課程文獻、作業評分標準對照分析，指出AI生成的答案中含有的概念偏差、證據缺失或論證不足，并提交修改版本及其依據，使教學重點落在學生能否依據學科規范、基于自身理解與思考，完成對于AI生成內容的有效修訂。澳大利亞墨爾本大學的教學指導文件中也有相似范例，通過分段作業、AI反思說明等設計，將AI使用透明化、嵌入作業與評價之中，用以培養學生對于AI輔助下內容產出的評估、修正能力。

在研究生的學術研究訓練中，高校更強調研究的可靠性與責任歸屬。澳大利亞墨爾本大學在其關于學術誠信規范、生成式AI指南等文件中就圍繞數據/證據風險劃定了AI使用邊界，并強調學位論文中與研究內容、結構相關的學術判斷應由學生本人在導師指導下完成。同時，研究者必須對論文內容的準確性與學術質量承擔最終責任。英國倫敦大學學院明確要求：如使用生成式AI，應在論文或相關材料中如實說明使用方式。在這一框架下，研究者能否解釋AI的作用邊界并對最終論證負責，構成學術評審關注的重點。

綜合這些海外高校實踐可以看到，生成式AI并非被簡單視為需要排除的風險源，而是成為新時代下重塑學術培養目標、更新教學與評價方法的重要現實因素。高校可以通過明確AI使用范圍邊界、建立可追溯的AI使用與說明機制，使生成式AI真正服務于深化學習思考。

本文來源｜《北京日報》2025年12月24日

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