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當生成式人工智能悄然“走進”校園，師生應該如何合理運用這一新興技術？

近日，清華大學發布《清華大學人工智能教育應用指導原則》（以下簡稱《指導原則》），對校園中的人工智能應用提出全局性、分層級的引導與規范。此前，上海交通大學、復旦大學、北京科技大學、中國傳媒大學等多所高校均已出臺人工智能應用相關規范，為師生負責任地使用人工智能亮起“紅綠燈”。

面對技術快速迭代所面臨的機遇與挑戰，構建科學合理的人工智能教育創新生態，引導師生積極、健康、規范、可持續地使用人工智能，已成為業界關注的重點。

引導為主，摒棄“一刀切”做法

早在2024年11月，復旦大學就發布了《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）》。這是國內高校首個專門針對本科畢業論文中人工智能工具使用制定的規范化文件。

今年3月，上海交通大學發布《上海交通大學關于在教育教學中使用AI的規范》（試行版），提出完善“AI+HI（人工智能+人類智慧）”改革治理體系與治理機制，打造“教師—學生—人工智能技術系統—教育教學生態環境”四元互動教育教學新生態。

此次清華大學發布的《指導原則》，由“總則”“教學篇”“學位論文及實踐成果篇”三部分構成，覆蓋了當前教學與學術研究的核心場景。官方公布的信息顯示，《指導原則》歷經兩年多集思廣益，其發布標志著清華大學在人工智能與教育教學融合的探索道路上，從“技術先行”邁入了“制度護航”的新階段。

深耕人工智能教育領域30余年的北京大學教育學院教授賈積有告訴科技日報記者：“國內高校對人工智能融入課堂的探索已持續兩年多。目前出臺的一系列規范文件，其共性在于引導性大于強制性，摒棄一味‘放開’或‘禁止’這種一刀切的簡單做法。這不僅符合技術發展特點，也為生成式人工智能持續迭代探索留下治理空間。”例如，上海交通大學就將人工智能應用劃分為禁止、有限、鼓勵、開放四種使用類型，強調師生與學術共同體應該對使用邊界達成共識，對存在爭議的場景可移交專委會進行仲裁，讓人工智能使用邊界更具象。

清華大學教育學院助理研究員于濟凡同樣表示：“陸續出臺的規范文件更像是中性的價值倡導，會隨技術迭代持續更新。”

劃出紅線，堅守教育初心

縱觀各高校出臺的規范文件，“禁止”條款常被重點標注，部分文件還專設章節明確禁區。于濟凡表示，這些約束紅線本質是強調教育中人的主體價值。

例如，《指導原則》“學位論文及實踐成果篇”中特別強調，禁止用人工智能代替本應由本人進行的學術訓練，嚴禁使用人工智能實施代寫、剽竊、偽造等行為；“教學篇”提出嚴禁將人工智能生成的文本、代碼等內容直接復制或簡單轉述后作為學業成果提交。復旦大學則提出“六個禁止”，禁止使用AI工具生成或改動本科畢業論文（設計）中的原始數據、原創性或實驗性的結果圖片、圖像和插圖，禁止答辯委員和評審專家使用AI工具進行評審等。上海交通大學列明“人工智能應用禁止清單”，并通過校內平臺及時更新、透明公開，保障師生了解相應信息并遵守。

“傳統抄襲大多能夠溯源，但借助人工智能生成內容，使學術造假成本更低、更隱蔽。”賈積有補充道，技術特性決定難以用固定標準框定所有行為，因此，增強師生使用人工智能的自覺性、明確使用者對輸出內容的主體責任，成為大學教育的重要課題。

于濟凡進一步闡釋，從育人角度而言，人工智能應服務于人的全面發展，包括助力培養核心高階能力，提升師生批判性思維、社會交往能力等，如果出現與這一目標相悖的行為，就應納入“禁止”范疇。

筑牢根基，從依賴轉向駕馭

于濟凡告訴記者，多所高校出臺人工智能教育應用規范，只是一個開始，未來，可能涌現出更多白皮書、宣言等形式的文件，或是由政府部門給出統一的指導原則。這些指導理念落實到具體教育實踐中，會呈現漏斗狀分布態勢，即表層是在教育教學過程中進行基本的內容生成、輔助答疑等基礎人工智能應用；中層是實現教師、人工智能、學生協同，設計新的課堂形式；深層則指向人工智能融入教育教學全過程的顛覆性變革。

卸下師生的思想枷鎖，開誠布公地探討人工智能使用方法，是人工智能融入教育的重要前提。

在賈積有的人工智能教育課堂上，來自不同學科的學生常態化開展人工智能教育實踐——借助人工智能工具進行文獻分析、語法糾錯，對比不同工具的適配場景，在實操中把握技術邊界。此外，北京大學每兩周會舉辦一次人工智能與教學融合沙龍，邀請自愿報名的教師分享實踐經驗、探討應用路徑，形成跨學科經驗共享機制。

變革的最小單元，始于一次作業設計的調整。人工智能時代，繪畫和設計的方式發生顛覆性改變，仿佛人人都能成為設計師，作品的區分度該如何體現？這是清華大學美術學院教授陳楠思考的問題，也是諸多學科的教學痛點。為解決這一問題，陳楠將原創設計能力訓練作為教學核心內容，引導學生在作業練習環節以原創元素為基礎，引入人工智能開展衍生共創。

在清華大學的一些編程課上，教師要求學生利用人工智能完成具有超常規難度的編程任務，學生需要分析人工智能采用的數據結構邏輯及優化空間，并形成報告。這一過程倒逼學生從“依賴AI輸出”轉向“駕馭AI工具”。賈積有補充道：“人工智能是科研、學習、創作中不可忽視的新力量，掌握基本知識和技能是用好人工智能的基礎，只有筑牢根基，技術才能發揮更大價值。”