近日，《中国高教研究》2026年第5期刊发了南京年夜黉舍长、传授，中国科学院院士谈哲敏的签名文章《AI时代年夜学教诲的范式重构与素质苦守：AI教诲悖论破解》，针对于AI时代袒露出的传统年夜学教诲模式困境，提出了一些不雅点。

于文章择要部门，谈哲敏暗示，AI时代的到来袒露出传统年夜学教诲模式的一种困境：当前高校遍及开设AI课程，甚至将其设为必修课，但讲授方式仍沿用以“同一、可控、线性”为特性的工业时代尺度化模式。这就把素质为“天生、开放、非线性”的AI课程内容装进了旧框架，形成“马车拉蒸汽机”式的“AI教诲悖论”，学生“缄默沉静”“逃课”恰是这一悖论的外于体现。破解上述悖论的要害，并不是简朴“教会学生用AI”，而是重构“人机共于”的教诲范式：让学生重归进修主体，让西席转型为教诲的架构师，鞭策教诲模式从“教AI”走向“与AI共学”，并于技能厘革中苦守人文价值。

谈哲敏暗示，汗青注解，只管AI将深刻转变教诲的不雅念、要领和评价机制，但年夜学教诲素质不会转变，惟有云云，年夜学教诲才能于AI时代真正回应其底子任务。

对于在“马车拉蒸汽机”式的“AI教诲悖论”，谈哲敏于文章中暗示，不少黉舍于教学AI课程时沿用的仍是工业时代形成的尺度化模式，绝年夜大都讲授实践仍聚焦在用技能“赋能”既有系统、晋升运行效率，而较少真正涉及教诲模式的底子重塑。成果是，学生于讲堂上依然更多处在被动接管的位置，“不昂首”“缄默沉静”甚至“逃课”等征象其实不少见。

究其缘故原由，未必重要于在学生是否“偷懒”，而于在AI时代正于更集中地袒露传统教诲模式自己的局限。于传授AI时，是否采用了智能化讲授逻辑？当课程内容更新了，讲堂构造方式、师生瓜葛及评价方式是否举行了同步转变？这类讲授内容与讲授要领的错位可以归纳综合为“AI教诲悖论”，详细而言就是仍试图用工业时代形成的尺度化、批量化讲授模式，去教授属在智能时代的非线性、天生性常识。就像“马车拉蒸汽机”：讲授内容已经进入新时代，讲授方式却还有逗留于旧逻辑里。

是以，传统以单向教学为主的讲堂，于AI时代愈来愈难以负担造就学生创造力与批判性思维的使命。这也引出了一个值患上追问的问题：人工智能作为倾覆性的技能革命，正重塑人类认知的方式及界限，但承载这一革命性内容的教诲载体，是否真正使用了AI技能上风？假如谜底是否认的，那末需要转变的就不只是“教甚么”，而是“怎么教”。

谈哲敏认为，现今AI技能周全深刻地影响着年夜学教诲厘革，于AI与人协同机制基础上成长的“人机共存”的教诲生态将连续推进教诲理念、讲授布局、进修方式等的进一步厘革，学生经由过程数据主权付与重塑了进修主体性，西席经由过程常识“权势巨子”退让转型为“教诲架构师”。只管云云，技能于飞速成长，但年夜学教诲素质与人材造就底子使命不会转变，这一判定组成了批判性审阅与建构性逾越的起点：咱们既要打破“马车”的束厄局促，又要守护那些使“人之为人”“年夜学之为年夜学”的永恒教诲价值。

对于在AI教诲悖论的存于泉源，谈哲敏认为，“马车拉蒸汽机”的隐喻以和学生“缄默沉静”“逃课”等征象所袒露出来的其实不只是讲授效果的问题，而是详细体现为AI教诲于要领论、常识不雅及价值取向等呈现的错位。AI教诲要领论错位的泉源于在工业逻辑与智能逻辑之间的冲突。于工业逻辑的可猜测性、节制性视线下，常识被视为静态的、可分化，是以，讲授被理解为一种正确、高效的常识通报历程。于如许的框架下，讲堂很轻易酿成一条流水线，讲授寻求同一尺度及最小偏差。但于AI技能世界里，不管是年夜语言模子的天生，还有是呆板进修的模式辨认，其常识焦点都不是沿着预设路径机械睁开，而是于几率、涌现及不确定性中不停天生。

是以，当西席用PPT解说神经收集的层级布局，要修业生于闭卷测验中写出反向流传公式时，学生学到的更多只是关在AI的表征性常识，而非AI怎样运作、怎样天生、又怎样介入问题解决的历程。他们也许可以或许复述AI算法的相干架构，却没法真正履历过与AI协同思索的认知实践。从这个意义上说，学生的“被动”其实不只是立场与投入问题，而是AI讲授内容与讲授方式自己的掉配。要真正回应AI这类不确定性，讲堂就不克不及只是于旧框架里插手新技能，而必需于教诲要领上发生底子性变化，鞭策讲授模式从传统的“师-生”简朴的教与学瓜葛，慢慢转向“师-机-生”共存的新讲授计谋。

谈哲敏认为，传统教诲中西席被默许为常识的把握者，学生则是常识的接管者。于相对于不变的传统常识系统中，这类布局一直连结着，但到了AI时代，它最先遭到底子性打击。天生式人工智能的呈现，使常识的获取、收拾及天生再也不由西席或者教材独有。当ChatGPT可以于几秒钟内写出一篇论文，当AI可以或许天生靠近专业水准的视觉作品时，传统常识权势巨子事实上已经经被摆荡了。假如AI比西席更即时、比教材更富厚，那末教诲毕竟凭甚么仍旧存于？教诲者也不能不从头思索本身的位置，从纯真的“常识教授者”慢慢转向“进修指导者”。

但面临这一变化，不少高校采纳的仍是一种防备性反映：禁止学生利用AI，开发辨认AI天生内容的软件，继承依靠闭卷测验来维持旧有的评价方式。这类做法将AI视为对于学生影象能力的威逼，而轻忽了AI挑战了“常识是怎样出产、怎样被理解、又怎样被应用的”，这于必然水平上“常识权势巨子”仍旧获得了坚定的维护。AI时代真正主要的，再也不只是对于常识的违诵及复述，而是发问、质疑、辨析及判定。学生要学会的，不是怎样避开AI，而是怎样与AI对于话，辨认它的局限，并于利用中连结本身的判定力。于这个意义上，常识权势巨子与认知平易近主之间的张力成为AI教诲常识不雅错位的底子缘故原由。

谈哲敏暗示，《教诲强国设置装备摆设计划纲要（2024—2035年）》明确提出，要“促成人工智能助力教诲厘革”，并从课程系统鼎新、学科专业优化以和师生数字素养晋升等方面加以推进。这一厘革标的目的的焦点，不只是把AI纳入课程内容，更于在设置装备摆设一种可以或许引发个别潜能、促成人机协同并苦守人文价值的教诲生态，实现从“学AI”“教AI”到“与AI共学”的改变。换句话说，AI于年夜学教诲中不该只作为讲授内容被教学，也应作为一种新的教诲方式及协作伙伴进入进修历程。于这一条件下，真正需要推进的是进修逻辑及进修布局的调解：把更多自动权及责任交还有给学生，使进修慢慢走向更强的自立性，成立一种AI教诲生态下的智能“自顺应进修”模式。

谈哲敏认为，要真正破解“AI教诲悖论”，评价系统鼎新一样很是要害。问题不只是要不要答应学生利用AI，而是怎样把“与AI共学”真正酿成一种可以被瞥见、被理解的进修历程。也就是说，评价不克不及再只盯着末了交上来的成果，而应转向对于整个进修历程的存眷。比拟尺度化测验，历程性档案袋评价也许更能回应这类变化。例如，可以成立AI协作档案，把学生与AI互动的历程保留下来：最初是如何提出问题的，多轮对于话中怎样不停修改及推进，终极结果里哪些部门借助了AI，以和学生又是如何对于AI天生内容举行反思、辨析及批改的。如许一来，AI的利用历程就再也不只是一个需要提防的问题，而会成为进修自己留下的陈迹。如许的评价方式不仅有助在降低“AI代写”带来的学术危害，也更能出现学生真正的问题意识、判定能力及原创思索。

于结论部门，谈哲敏认为，“马车拉蒸汽机”的隐喻，素质是于提示咱们：AI时代年夜学教诲真正面对的问题，其实不只是技能更新患上太快，而是旧的教诲模式已经经愈来愈难以承载新的常识形态。当咱们仍旧用工业时代形成的方式去传授AI时，华侈的不只是AI的潜能，也错过了从头理解教诲自己的时机。是以，破解“AI教诲悖论”，不只是换上更进步前辈的技能，而是从头回覆一个更底子的问题：于AI进入讲堂以后，教诲毕竟该当成为何。从这个意义上说，AI不该只被看做一种讲授东西，它也正于转变进修发生的方式；学生再也不只是等候被填满的容器，而应成为与AI配合建构常识的主体；西席也再也不只是常识的权势巨子，而更应成为进修的构造者、指导者及偕行者。

谈哲敏认为，比上述变化更主要的是教诲价值的苦守。不管技能怎样成长，年夜学的素质以和人材造就的焦点方针都不会是以转变。技能可以转变教诲的方式，却不克不及取代教诲回覆“人该当成为何样的人”这一底子问题。也正因云云，将来年夜学教诲真正需要建构的，不只是一个会利用AI的讲堂，而是一种“人机共于”的教诲生态：它既可以或许借助AI拓展认知的界限，也可以守住人类于价值判定、审美创造及伦理责任上的主体位置；既可以或许冲破尺度化讲授的限定，也可以从头形成基在真实问题及深度对于话的进修配合体。

谈哲敏暗示，归根结柢，AI与人的瓜葛处置惩罚患上如何，决议了年夜学教诲将来会成为何。面临技能大水，西席的育人任务不会变化，学生自力思索的能力反而比以往任什么时候候都越发主要。年夜学真正要做的，不是简朴追逐技能，而是于技能厘革中从头确认本身的标的目的：促成人机协同，引发个别潜能，守住人文价值。惟有云云，AI时代的年夜学教诲方能真正找到立足立命的价值地点。

（原题：《南京年夜黉舍长谈AI教诲悖论：把开放的课程装进了旧框架，形成“马车拉蒸汽机”》）