在高等教育领域，AI技术的应用引发了广泛的关注和深入思考。众多大学生存在不当使用AI工具的现象，这一情况引起了高校的忧虑，并成为迫切需要解决的问题之一。
AI在大学生学习中的双面性
AI在大学生学习阶段扮演着特殊角色。首先，众多学生在完成作业和撰写论文时依赖AI工具，相信它们能将初步想法转化为文章。然而，过度依赖AI也引发担忧，可能对教育核心价值造成冲击，包括削弱创新能力和触发学术不端行为等风险。调查数据显示，此类不当使用现象不容忽视。此外，教师在评估学生作业和论文时，因检测手段的局限性而遭遇难题。
目前，缺乏针对AI与高等教育融合的权威指导。众多高校正自主尝试，例如香港大学指出，Turnitin在AI使用检测中可能出现误判。在此背景下，AI的利弊显现，高校需审慎应对。
教师的应对之举
一些高校教师已开始采取行动。他们自发地学习人工智能相关知识，并采用创新的教学方法来指导学生。比如，当教师发现检测工具存在不足时，他们不再仅凭检测结果来评价作业或论文，转而更加重视学生分析和批判思维的培养。他们引导学生合理利用AI工具，增强个人能力，而不是被AI所替代。在教学过程中，他们努力突出学生的主体地位，借助AI技术助力学生才能的全面发展。
高校政策的主旨趋向
众多人士正讨论高校在人工智能应用领域的政策趋势。记者认为，高校政策的核心目标应为指导学生科学、合理、高效地运用AI，防止学术不端行为。讨论的焦点在于学生如何使用AI，而非完全禁止其使用。在具体实施过程中，各学科对AI的需求和限制存在差异，因此有必要进行分类研究。然而，目前尚无统一的规范标准，这对高校决策者构成了挑战。
学习成果与AI的关系
新政策要求教师指导学生有效利用生成式AI以增强学习成效。在教学中，AI工具能促进学生将初步想法转化为更深入的内容，然而，必须保证学生的思考与见解占据核心地位。尽管AI在知识整合方面具有显著优势，但学生分析及批判性思维的培养仍需教师引导。同时，如何利用AI而不降低学习成果的质量，是一个值得深入探讨的问题。
检测工具的局限性
Turnitin等检测抄袭的工具虽然应用广泛，但有其局限性。在使用AI相似性检测时，可能会出现误报情况。因此，高校教师在使用检测结果时需保持谨慎，将其作为参考而非唯一的评判标准。这需要教师对AI内容生成的机制有更深入的理解，同时也要掌握学生作业或论文的创作逻辑。教师不应因检测工具的误报而错误评判学生，这一做法也会对学生作业和论文的质量评价产生影响。
使用边界的锚点探讨
明确界定大学生在AI工具上的应用范围极为关键。学校可设定学生在撰写毕业论文（设计）时需作出学术诚信的承诺。针对不同专业和具体场景，AI工具的使用界限应有所区分。众多讨论中，人们逐渐认识到需细致区分各种情境下的使用限制，例如文科领域可能更强调思维主导，而工科领域则可能更侧重于AI在技术计算方面的辅助作用。
高校与AI技术融合过程中面临诸多挑战，对此，您认为高校应如何加速制定适合本校学生的AI应用准则？欢迎读者朋友们点赞、转发，并在评论区分享您的观点。
