以OpenAI为代表的人工智能生成内容（AI Generative Content，简称AIGC）工具的普及，引发了高校教育方式的深刻变革。在高校课堂中，AI的引入已经从单纯辅助角色，逐渐转向智能化教学的重要工具和手段。这一转变既带来效率提升的机遇，也引发关于学生创造力及学术诚信的争论。

生成式AI的功能及潜力

AIGC应用背后，是基于深度学习的自然语言处理模型的成熟。早期的人工智能应用如客服机器人多依赖规则库，而ChatGPT等工具实现了知识的动态调用与语境化生成，从而突破了传统工具的局限性。这类工具在高校课堂中被广泛应用于内容生成、脚本撰写、音视频制作等环节，不仅为学生提供了更多探索的可能性，也在某种程度上促使传统教学模式面临重塑。

以作者所在高校的新媒体产品工作坊课程为例，既然AIGC的核心在于“理解语境”和“生成内容”，该门课程规划整个班级学生用一学期时间，学习借助AI工作完成新媒体作品，如使用MidJourney生成图像，借助Runway制作图转视频，通过国内工具如智谱清言、即梦、可灵解决中文内容生成的细节问题。这种融合中西AI工具的教学方式，不仅锻炼了学生的技术能力，还让他们更加贴近行业前沿。

技术的潜力远不止于此。它带来的信息搜集、整合与表达能力的提升，使得学生能够更加聚焦于深层次的思考。比如，鼓励学生通过AI生成素材，再结合自身的文化背景与生活经历进行改造，这种从“工具使用”到“创造性表达”的转变，是教学改革的方向。

AI辅助作业与个体创造力的平衡

AI工具引入校园也引发一些课堂争端。部分教育者担忧，学生在使用大模型工具生成作业的同时，可能会逐步失去独立思考能力；还有教师反映，生成的内容存在明显的常识错误和粗制滥造的痕迹，助长了“交差式”作业的不良之风；也有学生担忧，过度依赖AI工具影响自我价值的挖掘和表达；此外，由于同辈竞争压力的存在，善用AI辅助写作业的同学如获得高分，或将影响课堂评价的公平性。这些问题的根源在于人工智能普及教育环节中的“问题意识”与“事实核查”训练环节的缺失。AI工具本质上是信息的汇总器与整合者，它无法取代学生对于知识的加工与反思。

解决这些问题的关键在于培养学生提出“好问题”的能力。问题意识是学生主体性的核心体现，也是避免对AI过度依赖的有效方式。“AI可以帮助我们获取信息，但它无法定义问题的价值”。高校教育中不仅要鼓励学生熟悉大模型工具，更要学会评估问题价值、问题分析和解决过程的逻辑合理性，以及核验佐证事实的准确性。比如，有学生在课程中发现西方大模型无法很好处理中国古代的人物画像，通过结合中国大模型对中文语境和图像的理解，结合西方大模型工具在画面质感上的精细度，可完成独特的AI中国风视频作品，这既是技术能力的展现，也是学生自主发现问题、创造性地解决问题能力的体现。此外，“人是悬挂在自己编织的意义之网上的动物”，人的自我价值和主体性的发现始终源自内在深处，AI是加速还是阻碍这一过程，取决于使用者的打开方式。因此重心不在于管控和抵制AI工具进校园，而在于培养学生建立稳固的人生观、价值观和世界观架构，以及思考如何使这些架构更具适应性和鲁棒性。

高校面临的改革与挑战

针对学生利用AI写作业导致的公平性争议，有一些务实的应对策略：一是拥抱技术，而非恐惧技术：高校教师应转变传统的作业布置思路，将人工智能视为一种提升学生竞争力的资源，而非威胁。引入AI工具辅助教学并非洪水猛兽，通过开放心态探索AI辅助教学的最佳实践才更能体现“科教育人”的教育教学理念。二是将AI工具引入课程设计的全过程：通过在选题、项目分解、分步审查中加入AI工具的应用，避免简单禁止AI的矛盾局面，同时培养学生对技术的正确认知。在课程设计中关注过程而非结果，鼓励学生结合自身经验与学科知识探索独特的路径。

技术乐观主义的呼声

作者认为，无论是高校教学的数字化转型，还是AI在科学研究中的应用，都是不可逆的趋势。国外高校已有智能助教辅助个性化教学与文献综述生成工具，表明教育界已经在探索如何利用人工智能来优化教学和科研流程。技术的使用并不等于创造力的削弱。“人的主体性无处不在”。AI是助力，但不会取代人的批判性思维与主体价值判断。我们需要做的，是激发学生的潜力，让他们通过人工智能实现更多的可能性。