新学期伊始，高校教师的一种焦虑被反复提及：学生交来的作业究竟是自己的思考、推理与修改，还是AI几分钟内生成的产物。如今，生成式AI已深度嵌入大学生的日常学习——从查资料、理思路、改表达，到直接生成课程作业，使用的边界正被一步步突破。而教师所忧，表面在“作业由AI代写”，实质在“思考会否停摆”。背后真正值得追问的，不是“学生能不能用AI”，而是“高校要不要重新设计课堂”——让AI的使用被看见、被规范，让学习的过程被检验、被评价。

　　要把AI带来的这场冲击转化为教育升级的契机，高等教育要完成三重转变。

　　重构评价，让学习过程重新成为核心。高校应提高过程性评价、口头答辩、项目制学习、课堂即时任务、实践操作与同伴互评的比重；对允许使用AI的作业，可要求学生附上使用说明与核验记录；对基础能力的检验环节，则应保留限时、独立、无AI辅助的训练与考核。评价必须与培养目标相匹配——训练基本功的课程，要守住独立完成的底线；解决复杂现实问题的课程，则考查学生如何驾驭AI、修正AI乃至超越AI。今天的AI把这一命题推向极致的同时，也迫使高校重新厘清培养目标：未来的人才，需要基础知识和专业技能，但更需要在信息过载、答案混杂的环境中作出判断——什么问题值得问，什么证据可以信，什么结论有存疑，什么后果须自担。批判性思维、创造性解决问题、伦理判断、协作沟通与跨学科整合等能力，不会因AI变强而贬值，恰恰相反，只会愈发稀缺。

　　AI素养入课，别让AI停留在规则的灰色地带。回望教育技术史，每一代新工具入场，都曾引发类似的焦虑。计算器进课堂，有人担心心算就此消亡；搜索引擎普及，又有人断言记忆即将贬值。然而教育并未因此失去意义，而是在一次次调整中完成重心上移：机械重复让位于原理理解，信息记忆让位于辨析与判断。AI素养，是把模糊需求转化为好问题的能力，是核查模型给出的事实与引文的习惯，是识别偏见、幻觉与偷换概念的敏锐，是理解数据隐私、知识产权与学术伦理的自觉，更是必要时果断不用的克制。唯有把这些素养纳入具体教学，学生才会把AI当作辅助思考的工具，而非替代思考的捷径。与此同步，学校还应划清场景边界：哪些任务允许AI辅助，哪些只许有限使用，哪些考试与基础训练必须独立完成。规则越明确，引导越有力。

　　教师转型，从知识传递者变为学习设计者。在AI时代，单向讲授的价值正在缩水，教师应转向机器难以替代的工作：设计真实情境的任务，组织高质量的讨论，识别学生的理解误区，提供有针对性的反馈，并在价值判断上予以引导。不妨主动把AI请进课堂，让学生比较AI答案与专业观点的异同，查找漏洞、评析优劣；或令其用AI生成多个方案，再说明为何择取其一。这样的课堂，促成的是驾驭工具的能力，而不是回避工具的姿态。

　　我们真正需要坚守的，从来不是拒斥AI的传统课堂，而是那个锻造学生判断力、责任感与创造力的育人课堂。高校要做的，是在坚守育人目标的前提下，重塑教与学的关系。当学生能够说清自己如何使用AI、为何采纳或拒绝某项建议、如何核验事实并承担后果；当教师能够据此评价学生真实的思考与成长时——AI便不再是学习的替代者，而是一面照见教育短板的镜子、一根撬动课堂升级的杠杆。

　　（作者系浙江工业大学管理学院副教授）