图源：视觉中国

2026年秋季，中国大学将迎来又一批新生。这群2007-2008年出生的学生有一个共同特征——在他们刚上高中那年，ChatGPT横空出世，整个高中阶段泡在AI无处不在的世界里。接下来，他们将把这种和AI融合的习惯带进大学里。

在这个过程中，有三件事正同步演进：学生的认知模式在AI影响下快速改变；大学在摸索规则、调整策略；还有一个更根本的问题逐渐浮出水面——在AI时代，大学最应该教给学生的是什么。

01

他们和以前的大学生不一样

如今，大部分高校师生每天或每周多次使用生成式AI。微软《2025年AI教育报告》显示，37%的学生用AI进行头脑风暴，33%用于信息归纳，32%用于获取反馈——他们不是偷懒，而是把AI当成了学习伙伴。

更值得关注的是清华大学的OpenMAIC实验。2025年秋季，清华计算机系让AI教师独立为200名本科生讲授一门学分课，对照组是清华最优秀的教师之一——刘知远教授真人授课。结果令人深思：AI教师授课组的学生在成绩和综合素养指标上“无显著差异或显著优于”真人授课组。这个项目已在GitHub获得16,000颗星标，引发全球教育界关注。

这说明什么？不是“AI比真人教师更好”，而是这一代学生已经天然习惯了与AI交互的学习模式。对他们来说，向AI提问、让AI解释、与AI反复讨论，不比听真人讲课更陌生。

另一面也值得关注。浙江大学一项调研发现，约四成工科研究生承认过度依赖AI已造成思维惰性、抑制创造力，但大部分受访者直言“戒不掉”，不是因为不想思考，而是AI让不思考变得太容易了。

与此同时，全球高校正在大规模接入AI基础设施：加州州立大学系统为46万名学生接入ChatGPT Edu，东北大学全员配备Anthropic Claude“学习模式”。HolonIQ数据显示，全球AI教育市场2026年预计突破600亿美元，年复合增长率32%。

一个趋势越来越清晰：学生已经跑在课程设计前面了，大学教的还是“知道什么”，学生需要的已经是“判断什么”。

02

大学在调整，从“能不能用”到“怎么用”

面对AI的冲击，国内高校的反应经历了一个明显的转变——从最初的“严防死守”，逐步走向“有规则地使用”。

2024年底，复旦大学发布“六个禁止”：AI不能用于研究设计、原始数据收集、论文撰写、答辩检查等六个关键环节，学生必须在论文中签字声明是否使用了AI；天津科技大学规定论文智能生成比例原则上不超过40%；北京师范大学和华东师范大学联合发布指南，要求AIGC直接生成的内容不超过20%，且必须在文中标红。

技术手段也在跟进。北京邮电大学鄂海红教授团队研发了“文察”学术诚信检测系统，已构建覆盖400万篇SCI论文、6000万张图像的比对数据库，能自动识别AI伪造的学术图像。

但这些规则面对一个共同挑战，它们衡量的是“最终产出”，而学生用AI的方式早已渗透到整个学习流程，包括AI帮助选题、AI整理文献、AI生成大纲、AI优化论证、AI润色语言。最后交给检测系统的稿子，可能没有一段完整的AI生成文本，但整个思考过程已经被AI深度介入。

北邮校长徐坤在全国两会期间的发言点出了深层关切：技术过度介入可能造成“结果提升—能力停滞”，学生的课业产出越来越好，但独立思考能力、问题解决能力和自我矫正能力值得关注。

高校正在面临一个需要不断校准的问题：让学生在论文中如实标注AI参与度，同时引导他们把AI用对地方，即用在拓展思路而非替代思考上。

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一个更根本的问题：大学的核心价值在哪？

腾讯研究院2026年6月发布的AI原生教育研究报告，用“四根承重柱”的框架分析了传统教育正在经历的深层变化：

第一，知识获取成本。过去大学的核心功能是“传授知识”，因为知识稀缺且获取昂贵，现在AI让知识检索的成本趋近于零，课堂上讲的每一个知识点，学生两秒就能查到，而且可能比老师讲的更详尽。

第二，能力竞争维度。AI已经具备强大的记忆和计算能力，人类的竞争力从“知道得多、算得快”向“做判断、定方向”转移，但标准化考试仍在衡量“记住了多少”。

第三，知识组织方式。真实世界的问题不按学科边界出现，但课程设计仍然是“院-系-专业”的竖井结构，能力形成正在向项目制迁移。

第四，人才评价标准。标准化的劳动力产出正在被AI自动化替代。非标准化问题的处理者、复杂决策者、跨域整合者正在成为稀缺人才。

报告提出了一个“5U能力模型”：AI时代真正值钱的能力是问题定义力、跨域整合力、不确定性决策力、人际影响力、自我驱动力。这五种能力，没有一种是AI能替代的，也没有一种是传统期末考试能考出来的。

世界经济论坛2026年6月的报告《Shaping the Future of Learning》也指出：AI从底部向上渗透，而教育系统被设计为缓慢演进——学生行为已经改变，课程和评估体系需要加速跟上。批判性思维、伦理判断和适应力正在成为比专业知识更值钱的能力，专业知识AI也可以学，但在复杂情境中做出正确判断，仍然是人类的独特领域。

当学生问“我为什么要背这些东西，AI一秒钟就能查出来”，大学需要一个新的回答：不是因为考试要考，而是指向比知识记忆更高维度的能力。

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先行者：不是防AI，而是重新定义“教什么”

一批高校正在尝试新的路径：不纠结于“怎么防止学生用AI作弊”，而是思考“在AI无处不在的世界里，什么值得教”。

清华大学OpenMAIC的真正野心不只是让AI上课，其设计思路是把知识讲授环节交给AI，把真人教师的精力释放出来做线下深度互动，课程变为“AI讲知识+小班讨论+项目实践”的混合模式。知识获取成本降为零以后，大学的增量价值回到了人跟人之间才会发生的事——辩论、协作、启发、挑战。

北京邮电大学走的是“全员升级”路线。全校推行教职工人工智能素养培训，目标培养100名AI赋能教学标杆教师。学生用“码上”“邮谱”等自研AI工具融入学习全流程，核心理念不是“不准用AI写作业”，而是“你必须学会用AI解决问题”。

深圳大学大数据系统计算技术国家工程实验室与腾讯云达成合作，携手共同推出基于DeepSeek的人工智能通识课程，选课系统开放当天爆满。学生不是在逃避AI，他们在主动拥抱AI。

全球范围，类似的实验也在推进：欧道明大学推出MonarchSphere集中式AI学习枢纽，将零散试点变为全校可用服务；密歇根大学罗斯商学院引入虚拟助教引导学生做逻辑推理，不给答案，训练思维链。

这些探索的共同点：它们关注的不再是AI不能替代什么，而是在AI的辅助下，人能做到什么以前做不到的事。

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新的择校维度正在形成

第一批“AI原生大学生”的到来，意味着一个重要的择校判断维度正在被重置。

过去选大学看三样：排名、师资、就业率。现在可以多问几个问题：这所大学是如何引导学生使用AI的？它有没有把批判性思维、问题定义力、跨域整合力嵌入课程体系？它提供的是“防AI代写”的围栏，还是“人机协作解决问题”的训练场？

AI原生大学生不是“难题”，他们是一面镜子，这面镜子照出的是：哪些大学在培养学生驾驭AI的能力，哪些大学还在培养AI可能率先替代的技能。

家庭的教育投资最大的风险不是学费贵，而是花钱送孩子去读一所把他培养成更容易被替代——而不是更难被替代——的人的大学。

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