擁抱技術紅利，培育“小梁文鋒”
“DeepSeek讓普通中國人真正能夠使用到了博士生水平的人工智能大模型。”在清華大學新聞與傳播學院和人工智能學院雙聘教授沈陽看來，這一發明帶來的最大驚喜在于頂尖大模型在國內實現了普及。
面對這個驚喜，不少高校在第一時間展現出擁抱的態度，迅速將這一波技術紅利收入囊中，紛紛本地化部署該大模型，并設置了五花八門的使用計劃。
浙江大學不僅為本校的深度融合智能體“浙大先生”本地化部署了DeepSeek大模型，還向全國CARSI聯盟(中國教育和科研計算機網聯邦認證與資源共享基礎設施的簡稱)的800多所高校開放共享；東南大學在該校的全國產云智算一體化平臺部署該大模型后，支持復雜邏輯推理與長文本深度交互，支持私有知識庫融合；北京師范大學利用其基于本校培養方案、教學手冊、教學大綱等高質量語料，為本科生、碩士生、博士生課程定制情境化的智能助教；北京交通大學向教師開放“深度思考模式”幫助老師高效解決各類復雜問題……
高校為何迫不及待擁抱？東南大學副校長孫立濤表示，一方面，希望能夠構建自主可控的AI創新生態，即實現從芯片到框架再到模型的全棧技術鏈自主可控，為關鍵核心技術國產化提供高校范本。另一方面，這一探索也是為了強化技術賦能，驅動教育科研范式革新。
孫立濤說，希望推動人工智能大模型在交叉學科間的快速遷移與應用，促進交叉學科融合與科研創新，為培養復合型人才提供技術底座。為師生提供“零門檻”算力資源，通過開放API接口、支持二次開發等，激發校內科研團隊的技術原創力。
在浙江大學本科生院院長、人工智能教育教學研究中心主任吳飛看來，DeepSeek的出現激發了不少年輕人在開源領域的創新熱情。2月17日晚間，浙江大學DeepSeek系列專題公開課在微信視頻號上開講，吳飛講第一課，約一個小時的直播觀看人次超過28萬，獲得了超86萬個點贊。
吳飛說，大學擁抱前沿的AI生態，就相當于給學生提供一方成長的沃土，讓更多年輕人扎根在AI的土壤里，或許還能長出更多的“小梁文鋒”(梁文鋒是DeepSeek創始人——記者注)。
AI挑戰課堂“含金量”，大學核心價值轉變
大學雖已揚起AI的帆，但航線圖尚在勾勒。
有網友調侃，DeepSeek出現后，一些大學老師感到壓力很大，“不想開學”。這或許是因為上課、作業、考試等種種傳統教學場景都被打上了問號：大模型能給出的解題步驟還要老師講嗎？大模型能直接給出答案的作業還有必要寫嗎？大模型能解決的問題還用考嗎？
西交利物浦大學執行校長席酉民認為，首先要正視AI對教育的顛覆性沖擊，高等教育從管理、教學到評價都需要進行系統化的AI重塑，大學正在經歷一個被“喚醒”的過程。
沈陽直白地指出，大模型疾進催生出了技術創新與教學實踐機制滯后的新矛盾。
在某知名高校法律專業就讀的大學生李琪(化名)告訴中青報·中青網記者，自己想練就不會被AI取代的、能體現出現代人價值的“看家本領”。聽說AI公務員上崗之后，她更加期待大學提高教育的“含金量”。
吳飛也在思考，傳統的教育教學分門別類，以專業學科為導向進行專業學科的知識傳遞與積累，但現在知識傳遞和積累大模型就能夠完成，老師在課堂上要教什么？
教育者們試圖搞清楚，對于人工智能大模型時代的原住民來說，到底什么是“看家本領”。
席酉民曾提出，大學的核心價值需要進行根本性的轉變，由知識傳授轉變為促進人的全面發展。
沈陽認為，大模型的出現，本質上意味著創新和思維的工業化，在AIGC(人工智能生成內容)不斷涌現的背景下，當前教育的目標價值在于促進學習者的認知發展、情感成熟和社會適應，激發創新思維和批判性思考，以及培養終身學習的能力和良好的道德品質，最終促進個人的自我實現與社會的進步和繁榮。
高校搶占AI高地，探索課程重構發力點
在全國政協常委、東南大學副校長金石看來，目前“知識更新速度滯后于AI迭代”和“標準化考核難以評估人機協作能力”這兩項挑戰最為緊迫。也就是說，學什么、怎么學、怎么考，都要變。金石認為，高等教育急需進行核心課程模塊化重構，探索跨學科項目制學習，以及建立科學多元評價體系。
近年來，大學課程體系的AI化重構已經逐步展開，不少大學都開設了人工智能通識課、“AI+”微專業課等。
“人工智能領域已成為世界高校爭先占領的新高地。”清華大學計算機科學與技術系教授王宏寧在近期舉行的AI賦能醫學教育交流會上說，清華自2023年啟動首批8門人工智能試點課程以來，目前相關AI課程已增至113門。
吳飛說，浙大把人工智能通識課分為計算機、理工農醫、社會科學、人文藝術四大類，今年覆蓋了全校60個班的3000多名學生。計算機專業的老師先對其他專業的老師進行輪訓，其他專業的老師再教學生。
金石介紹，東南大學建設了覆蓋所有專業的“AI-MUST”課程體系，將人工智能領域的新進展與專業知識緊密結合。全面修訂所有課程教學大綱，增設凸顯人工智能素養與技術支撐的課程目標。
但也有學生反饋有些AI改造課程效果不佳。在某知名高校讀自動化專業的王星星(化名)表示，身邊的同學認為“AI預制課+老師講課”的學習體驗并不好，AI沒有體現出其不可或缺的作用，似有“為了AI而AI”的味道。
學法律的李琪同學則提出，特別是對于人文社科類的專業，大模型的幻覺問題比較突出，比如會編造法條和案例，因此目前覺得課堂上要求人機協同進行思考“挺雞肋的”。
在復旦大學計算機科學技術學院教授張軍平看來，把AI學透需要扎實的數理基礎，建議為不同基礎和需求的學生制定合理的培養計劃和目標，如何培養各類學生的AI素養，還需要進一步找準發力點。
“給每人發一個AI孔子”，個性化教育有望規?；?/strong>
談到教學模式變革，北京郵電大學教育數字化特聘專家徐童和金石的想法一致，推崇項目制學習。
近年來，徐童一直帶領學生團隊開發教育大模型的應用系統，支持北郵推動教育革新。沒想到，高潮迭起的技術浪潮意外成為這個學生團隊的實戰教學資源。
該校2022級本科生高德潤是該團隊的核心成員。三年前，他和團隊的同學們計劃開發的數字化教育工具，原本是個編程論壇；兩年多前，語言大模型ChatGPT的橫空出世，倒逼團隊開始研究國產閉源大模型，并開發出了教育應用系統“碼上”平臺和教學智能體開發系統“初發”平臺；最近，他們又在忙著給這兩個平臺接入世界頂級的開源大模型DeepSeek。高德潤感到，這種邊做項目邊學習的模式受到越來越多同學的認可，前不久他們創立了“馬上出發創新社”，目前有約1800名同學參加。
項目制學習并不是一個新概念，只是過去難以大規模開展。徐童說，教育界長期面臨一個“千年難題”，即難以兼顧大規模的普及教育和個性化的優質教育。當前主流授課式教學效率高，但學生以被動接受知識為主，而更能激發學生主動性的項目制學習，又因需要大量優秀教師實時提供個性化指導而難以普及。
現在，他欣喜地看到，大模型技術或可破解此困局——其強大的能力與低成本的特性，可以替代教師為每個學生提供實時、個性化、啟發式輔導，相當于“給每人發一個AI孔子”，有望實現真正的因材施教，使規?；膫€性化教育成為可能。
金石所在的東南大學已經邁出了探索大規模項目制教學的第一步。
他告訴中青報·中青網記者，在新一輪培養方案修訂中，要求所有專業至少建設一門大學分、跨學期的項目驅動式課程，融入“提問與猜想”模塊或環節，鼓勵學生開展原創性科研創新，寬容失敗、允許試錯。比如未來技術學院的“未來機器人”專業聚焦問題牽引，實施項目驅動，整合7門核心課程、有機融入實踐環節，設置了一門18個學分的統一機器人學跨學期大課。
知識儲備仍然必要，考試要被重新定義
席酉民為西交利物浦大學的人工智能系統取名為“君謀”，他認為，AI再偉大，仍然是工具，AI與人的互動結果，說到底要取決于人的水平。在大模型可以瞬間幫人提供答案的時代，駕馭AI的人應具備什么素養，又該如何評估？
過去考試前學生都盼著老師“劃重點”，以后記憶這些重點還有意義嗎？
主流觀點認為，在大模型面前，提問的能力、批判性思維和構建能力特別重要。因此，受訪者均表示，AI時代學生仍然需要體系化的知識儲備。
吳飛解釋，如果對問題所涵蓋的知識沒有體系化的了解，可能就無法知道問題的所在，也無從將人工智能工具整合起來解決問題，并對人工智能給出的答案進行辨識。
但吳飛強調，考察知識的掌握程度，不能再“一場閉卷論英雄”，考試這件事也需要被重新定義。
沈陽認為，大模型相當于人人都安裝了一個“外腦”，為了考察人機協作能力，建議高校設計允許使用AI工具的考試，比如至少要有一門課允許所有人使用AI考試，或者在若干門課里面有幾道題允許學生使用AI進行解答。在這種情況下，考試題目的難度也需要直線上升，因為學生都是靠人腦加上AI“外腦”PK的。
席酉民還提出，考試應更加注重考查學生利用人工智能解決實際問題的能力，不僅僅要看得出什么結果，更要看學生使用AI工具解決問題的思維和互動過程。
批判性地使用AI是必修課，教師轉型為“認知架構師”
本科生邱天澤和彭開源是北郵大模型教育應用開發團隊的技術主力，他們相信，大模型時代的原住民掌握AI工具，將會像過去人們學習使用計算機般自然。
但當前出現的學生使用AI一鍵完成作業等現象不免引發擔憂。如何正確地認識和使用大模型，仍是個需要探索的議題。
金石表示，一方面，技術帶來了學習紅利，學生有條件從被動接受知識轉向“人機協同”的主動探索；另一方面，便利也易滋生懶惰，學生有可能過度依賴 AI導致思維惰性，例如直接用AI完成論文而缺乏獨立思考，在這種情況下，引導舉措是非常必要的。
金石建議，首先要幫助同學們樹立正確的價值導向，明確學術倫理規范。比如在之后的學生規范中可加入對使用AI 的學術規范要求，制定人工智能使用指南；其次，要設計相關課程或增加相關教學環節，如開設“AI工具批判性使用”必修課，或在學術寫作、實驗設計等課程中嵌入AI倫理案例討論，讓學生直面技術便利與學術規范的沖突。
徐童在搭建大模型教育應用的實踐中體會，通用大模型用于教育場景，應該在技術層面針對教育的規律進行調整，讓大模型掌握教師的思維，保留教學實踐中按步驟循循善誘的啟發過程，避免直接給出結果導致學生產生思維惰性。
吳飛補充道，作為大模型時代的原住民，同學們自己也需要轉變觀念，把作業直接丟給AI可能一時覺得很舒服，但長此以往被耽誤的只能是自己。
“大模型時代的原住民怎么教？”記者最后把這個問題拋給了DeepSeek，它回答，在大模型時代，教育需重構為“AI增強型學習生態”：以人機協作為核心，將知識傳授轉為思維鍛造。教師應轉型為“認知架構師”，指導學生掌握三大核心能力——精準定義問題(設計AI提示詞)、交叉驗證結果(識別模型幻覺)、重組創新方案(人機互補共創)。課堂形態可迭代為“雙軌制”：基礎技能由AI個性輔導，高階課程專注人類獨有能力培養，如價值判斷、復雜系統分析和倫理推演。真正的教育不是對抗技術洪流，而是教會學生駕馭浪潮。教育者需率先實踐：把每次技術顛覆都變為活教材，讓課堂始終比AI快半步。
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