|
|
这一开学季,北大、复旦等多所高校的校长提醒新生警惕对AI的过度依赖,避免“认知卸载”和“虚假掌握”,增加貌似学懂的假象。今年8月,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,认为“许多AI使用方式正在剥夺学生学习的机会”。- B! f/ l' v" j: P" p6 n
提醒固然必要,但接下来该回答的是:如果课堂、作业和考核仍旧照常运转,能挡住“思维外包”吗?大学不能一边拥抱AI,一边把学习是否真正发生的责任,全部推给学生。
' R+ F ^. S, W( {* L6 O; v: ]# k/ _! B
图/视觉中国) K6 j; c2 \! q/ Z
近期,有媒体与中央民族大学研究团队对全国400余所高校1953名本科生的调研显示,受访者使用AI的比例达到99.18%,超过六成对合理使用的边界感到困惑,不到三成表示学校提供了系统的AI相关课程。这份调查足以提出一个问题:学生已在用了,教学规则为何还没有跟上?
; w' o! p5 f: a* DAI带来的直接冲击,是一份漂亮作业越来越难证明学生真正学会了。论文可以结构完整,汇报可以图文并茂,但学生是否读过原文、核实过证据、经历过推理,单看成品很难辨别。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,AI不过是让这套流程运行得更快。
8 M" A4 Q/ g- p对于高校而言,不能把企业的效率标准直接搬进课堂。工作中,省去重复劳动可以提高效率;学习中,一些看似可以省去的劳动,恰恰是能力形成的过程。学生读懂一段艰涩原文,反复修改一段论证,不只是为了得到那份成品。把训练一并省掉,省下来的可能就是教育本身。
8 m: D5 y7 }1 u( }4 z因此,改革首先应落到每门课、每次作业。哪些环节可以用AI,哪些须独立完成,使用后要说明什么,应在布置任务时讲清楚。麻省理工学院发布的前述报告中,就要求课程提供明确的AI使用规则。规则可以因课程而异,不能让学生靠猜,更不能交卷以后才画红线。
8 A& R& }( K* A5 I比如,文学课要求训练文本细读,就应让学生先读原文、提出解释,再借助AI寻找不同意见;如果课程训练翻译修订,则可以直接把AI译文作为讨论对象。同一工具,放在不同教学环节,作用可能完全不同。笼统地“鼓励使用”或“禁止使用”,都代替不了教学设计。
7 K+ D! h2 |& u+ H4 m! ?# {4 i3 A9 z考核也要从验收成品,转向验证能力。提交论文后,请学生解释一处关键引文为什么支持结论;编好程序后,临时改变一个条件,请他修改并说明理由;提交调研报告后,追问样本如何选择、哪些材料推翻了最初判断。这样的追问,才能让教师看见学生究竟懂到哪一步。6 i+ j. }3 w6 B+ s, v2 o
当然,不要以为把题目改成开放题,问题就解决了。AI同样可以生成立场鲜明、论证完整的回答。初稿、修改记录可提供线索,也不能自动证明思考发生过。随堂写作、现场演示、口头讨论与课外项目应结合起来,既检验独立完成的能力,也检验借助工具解决问题的能力。
6 j8 x; _, Z# {教师的责任同样要说清。如果教师用AI生成课件、布置任务、批改作业,却不核查内容、不提供有针对性的反馈,再要求学生独立思考,就缺乏说服力。工具可以协助教师工作,但对课程质量和评价结果负责的人,仍然必须是教师。2 t; {1 Q- d! @: M
当然,不能让改革变成教师的新负担。一个教师面对上百名学生,还要逐人答辩、逐稿追踪,如果学校不配置助教、不调整教学工作量,这些要求很容易变成另一轮填表。高校真正要投入的,是教师了解学生、指导学生的时间。. W" A$ {: ?( }5 T- y9 W
此外,也要警惕把AI使用率变成新的教学政绩。开了多少门“AI+”课程,平台回答了多少次提问,都不能直接证明学生的判断力有所提高。若强制教师每门课都用AI,还可能挤掉本应保留的独立阅读和基础训练。( L d4 r, h" m7 G& `
AI进入大学以后,最该警惕的是一种教学空转:学生交出了作业,教师完成了评分,学校收获了漂亮的数字,唯独学生没有获得相应的能力。大学文凭最终担保的,应当是一个人受过怎样的训练、能做出怎样的判断。这一责任,大学不能外包。4 X" [, w, ?4 o, g- Y4 V A4 D7 e' l
(作者系中国人民大学全民阅读教育研究院院长、外国语学院教授)
. D6 B; _' u1 R9 X4 I$ A- P8 Z作者:郭英剑
5 j5 R# s3 W( h' U来源:中国新闻周刊 |
|