新智元報道

編輯：傾傾

【新智元導讀】AI正在以「教育革命」的名義，占領全球校園！清華的新生靠AI助理報到，加州州立大學把52萬師生接入ChatGPT Edu，Google更直接向全球學生免費開放Gemini?？此聘咝У膶W習浪潮，卻在悄悄重寫權力格局：誰還在定義「什么叫學會」？當算法成為新的老師，大學的主權，是否已經被溫柔地奪走？

上周，Nature發(fā)布了一篇題為「Universities are embracing AI: will students get smarter or stop thinking?」的報道。

文章指出，全球大學正以前所未有的速度擁抱AI：

清華給新生配了AI助理，加州州立大學讓52萬師生集體接入ChatGPT Edu，Google則向全球學生免費開放Gemini。

看起來，這是「教育革命」的開始。

但在這場浪潮下，大學的權力結構正在被重新改寫：

誰還在定義「學會了什么」？

當算法成為新的老師，大學，也正在成為「被教育」的對象

AI成了「校內系統(tǒng)」

課堂主權，正在被一點點外包

開學第一天，清華的新生登錄校園系統(tǒng)，迎接他們的不是輔導員，而是一位AI助理。

而在太平洋另一端，加州州立大學的52萬名師生，也被統(tǒng)一接入ChatGPT Edu——這是OpenAI史上最大規(guī)模的教育部署。

看起來，這是AI教育化的勝利；但對大學來說，它更像是一場基礎設施的外包。

AI不只是輔助工具，它開始替代學校原本的功能：答疑、批改、個性化輔導，甚至課程內容本身。

在清華，AI教學系統(tǒng)被設計成三層：底層對接約30個模型（DeepSeek、阿里云、OpenAI、Google等）；中層是一套「知識引擎」，裝載各學科的權威資料；最上層才是學生可見的應用端——課堂助教、「我不懂」按鈕、AI問答區(qū)

而在美國，同樣的AI浪潮卻是一片混亂。教授各自制定規(guī)則，有人嚴禁使用AI，有人要求必須用。

一個大一新生上五門課，可能會遇到五種不同的AI政策。

正如密西西比大學研究者Marc Watkins所說，這兩年「幾乎是完全混亂的狀態(tài)」。

教育專家警告，這種外包式AI滲透，正在悄悄改變大學的權力結構：誰在決定學生學什么？誰在掌握他們的數(shù)據？

當作業(yè)反饋、學習記錄、教學算法都被托管給OpenAI和Google，大學還剩下多少主導權？

聯(lián)合國教科文組織的教育技術主管Shafika Isaacs一針見血地指出：

AI在校園的擴散速度，遠遠超過了制度、教學法和倫理的響應。

這場課堂外包看似高效，卻讓大學第一次面臨一種前所未有的焦慮——當課堂被算法托管，教育主權究竟還屬于高校嗎？

權力更迭后

誰來定義「學會了什么」？

AI進入課堂后，一個更微妙的變化正在發(fā)生：教學權不只是被共享，而是被重寫。

過去，理解、會做題......這些標準由教師決定。現(xiàn)在，越來越多的標準，正由模型生成。

在清華的AI系統(tǒng)里，知識引擎會自動為每門課搭建「正確答案」的數(shù)據庫。

學生只要點擊「我不懂」，系統(tǒng)就會調用模型比對、總結、輸出解釋。

這些操作看似暖心，實則讓渡了高校的主權，現(xiàn)在「什么才算懂」由AI定義。

悉尼大學的教育技術專家Danny Liu則更進一步，把AI變成教學助理。

他的團隊開發(fā)的Cogniti系統(tǒng)，能幫老師生成課堂提問、自動擴寫批改意見，并為不同學生定制個性化學習路徑。目前，它已在全球百所大學推廣。

但問題是，當學習路徑、評估標準都由AI設定，教師的判斷還重要嗎？

這已經不再是「作弊與否」的討論，而是教育權威的重新分配。

麻省理工學院研究員Nataliya Kosmyna的腦電實驗讓這個問題更具象：她讓54名學生分別用ChatGPT、用搜索引擎、或純靠自己寫一篇短文。

結果發(fā)現(xiàn)，使用ChatGPT的那組學生腦區(qū)活動連接度最弱，寫完后幾乎記不住自己寫了什么。

這意味著，AI不只是幫人寫作，而是「代替人思考」。

越來越多的教育者開始擔心，AI在課堂上教會學生的，是答案是什么，而不是如何思考問題。

這讓「思考」這個詞本身，變得模糊又曖昧：我們是真的理解了知識，還是只是復制了模型的邏輯？

正如荷蘭拉德堡德大學認知科學家Olivia Guest所說：

學生的技能正在發(fā)生結構性變化，他們不再擅長思考，而是擅長提示（prompt）。

AI給了學生新的學習捷徑，也在重新定義學習本身。

而大學，在這場變革中，正在慢慢失去它最寶貴的東西——判斷什么是知識的權力。

教育主權的三種命運

AI闖入課堂后，大學的「主權」正在被三種力量重新劃分。

在不同國家，它走上了三條完全不同的軌道。

被公司占領：美國的「外包教育」

美國高校的AI浪潮，看似自由，實則混亂。教授各自制定政策，有的全面禁止，有的直接把AI納入課程。

OpenAI和Google趁機進入校園：ChatGPT Edu登陸加州州立大學系統(tǒng)，覆蓋52萬名師生，成為史上最大AI教育項目；Google則向學生免費開放其最先進的AI模型。

表面上，這是一場教育創(chuàng)新，但實際上，它更像是一種權力外包——教學、作業(yè)、反饋的底層邏輯，正在被企業(yè)的算法架構所定義。

Nature評論道：

大學正在被AI公司牽著走，它們提供的，不只是服務，而是整個學習生態(tài)。

被國家吸收：中國的「系統(tǒng)化教育」

在中國，AI教育不是偶然，而是精密的頂層設計。

清華大學牽頭搭建三層AI教學體系：模型層接入約30個AI模型（DeepSeek、阿里云、OpenAI、Google等），中間的知識引擎匯集權威學術資源，最上層是學生可用的學習平臺。

這套體系隨后被數(shù)百所高校采用，成為國家教育數(shù)字化戰(zhàn)略的重要組成部分。

北京大學「小北學長」校園學習生活小助手的顯示頁面

這里的邏輯不同，不是「外包」，而是國家吸納。

AI被納入教育體系，而不是凌駕其上。

但這種整合同樣引發(fā)新問題：當AI模型成為課程的一部分，「統(tǒng)一化學習」會不會削弱個體的思考與差異？

被制度馴化：澳大利亞的「監(jiān)管教育」

澳大利亞選擇的是第三種路徑。

自2023年起，國家教育質量與標準署（TEQSA）聯(lián)合高校制定AI教學規(guī)范，從倫理、透明度到風險防控都有統(tǒng)一框架。

悉尼大學研發(fā)的Cogniti系統(tǒng)，正是這種制度化的產物：AI可用，但必須「在框架之內」——既不放任，也不排斥。

Cogniti官網對該智能體的介紹

這種做法讓AI成為「可監(jiān)管的工具」，形成一種新的平衡：有限主權下的教育創(chuàng)新。

三條道路，代表著三種權力結構：

• 美國的主權外包，正在被資本塑形；

• 中國的主權集中，試圖以系統(tǒng)對抗算法；

• 澳大利亞的主權馴化，在監(jiān)管與創(chuàng)新之間找平衡。

AI不是在重塑課堂，而是在重繪地圖——那是一張關于「誰來教育未來」的新世界地圖。

算法的「軟性殖民」

大學淪為AI生態(tài)的入口

AI進校園這件事，誰都說得冠冕堂皇：效率更高、學習更個性化、教育更公平。

但在這些漂亮的詞背后，大學正慢慢失去它最重要的東西——主導權。

以OpenAI為例。它推出了專為高校定制的ChatGPT Edu，宣稱能保護隱私、提升教學體驗。

加州州立大學系統(tǒng)第一個簽約，讓52萬名師生集體接入，這成為OpenAI史上最大規(guī)模的教育項目。

而Google則從另一種角度切入。

它向全球18歲以上的學生免費開放Gemini AI工具。名義上是「助力教育公平」，實際上是用校園去培養(yǎng)未來的用戶和依賴。

這是一種看不見的「溫柔殖民」——企業(yè)不必控制課堂，只要讓課堂離不開自己。

• 首先是數(shù)據依附：學生與AI的每一次對話、作業(yè)、提問，都是新的訓練語料。

• 其次是認知依附：當AI為學生總結要點、為老師生成評語，人類的表達方式正在被算法同化。

• 最后是制度依附：當考試、選課、教務系統(tǒng)都接入AI模塊，學校想「斷網」幾乎不可能。

6月，一封反對大學盲目引入AI的公開信在全球學界流傳，短短幾天就收集了上千個簽名。信中寫道：

大學的資金不該被花在逐利的公司身上——它們幾乎沒有回報，卻在主動削弱學生的能力。

這不是情緒化的指責，而是結構性警告。AI公司不再只是工具提供者，而是在重新定義知識的流向。

教材由算法推薦，論文由模型總結，反饋由AI生成。大學看似擁抱未來，實際上正在交出知識的主權。

教育學者George Siemens在采訪時說過一句耐人尋味的話：

教師使用AI的方式，其實比學生更原始。

換句話說，AI不需要征服任何人，它只要讓所有人「依賴」就夠了。

這，就是它最聰明的殖民方式。

當AI進入課堂，改變的不只是學習方式，而是教育的權力結構。

從清華到加州，從悉尼到巴黎，大學正在經歷一場看不見的「再組織」：教師讓位于模型，課程嵌入算法，學生依賴系統(tǒng)。

所有人都在使用AI，但AI也在反向塑造他們的思維。

短期看，AI的確讓學習更高效；長期看，它正在重新定義「知識」的邊界——誰來制定標準、控制數(shù)據、分配資源。

這不只是技術升級，而是一場靜悄悄的權力再分配。

正如UNESCO教育官員Shafika Isaacs所說：

AI擴散的速度，遠遠超過了教育倫理和制度的響應。

未來的大學，也許不再屬于知識分子，而屬于算法。

而這一次，被教育的，可能不僅是學生——還有整座大學本身。

參考資料：

https://www.nature.com/articles/d41586-025-03340-w