夜雨聆风
图文 | 未来编辑部 · 新潮学生
乔竣清 何立文 潘弘辉
指导老师 | 白净
编辑 | 陈子心
“AI老师”已成为当代大学生群体中的高频流行称谓，不少同学会亲切地给AI工具起一些专属昵称，如称呼“Deepseek”为“d老师”、豆包为“豆老师”。尤其在课业繁重的期末月，同学们与AI老师这份特殊的“师生情谊”就更加深厚了。
与此同时，高校也开始将AI老师请到教学课堂中，不仅面向低年级学生开设AI通识类课程，更在专业课程中积极推进AI与教学内容的深度融合。
AI通识课：与AI老师的初相识
为了帮助学生系统性地接触AI，国内多所高校均已开展AI通识类课程，这也成为了很多大学生与“AI老师”在课堂上的第一次相遇。
南京大学面向全体大一新生统一开设了AI通识课，采用多现场同步直播的授课模式，部分学生到大讲堂现场听讲，其余学生则在教室通过直播实时参与。曲一舟回忆道，课堂教学内容涵盖了当前AI的发展趋势、技术原理以及相关伦理议题，有效拓展了他的视野。
然而，作为面向全体新生的通识课，这门课程的专业性不是很强，整体考核要求也较为宽松。文科生唐译选择将课堂时间投入到更让她感到头疼的微积分中。她坦言：“在这门课上最大的收获是学习了数学”。而对于电子专业的曲一舟来说，课程的内容则过于宽泛和浅显。他原本更希望学习到一些偏重技术实践的内容，例如机器学习的算法原理，以便用于自己的研究项目中。尽管二人的需求和课堂体验不同，但他们都认为，AI通识课仍有必要开展，课程内容也基本满足他们的期待。
与南大统一授课的模式不同，东南大学在开设人工智能导论课程时，采用了分班授课的形式。该校生物医学工程专业的学生张英杰观察到，小班授课相较于统一授课增加了点名提问等师生互动环节，课程效果略有提升。但由于是通识课程、学分少，认真听讲的同学仍占少数。在教学内容上，授课老师更注重将AI知识与学生的专业背景相结合。
例如张英杰所在的班级中，老师会重点介绍人工智能在生物医学工程领域的应用，如情感计算、医疗影像识别等。学生们也要围绕相关主题，分组展开调研与汇报。通过这门课程的学习，张英杰对自己所学专业与AI的融合有了更具象的认识。
南京林业大学的何小宇，最初对学校开设的人工智能通识课抱有颇高的期待：“我一开始看见有叫做现代人工智能的课，以为学校非常紧跟时代”。何小宇期待在该课程中学到一些编写提示词的使用技巧，从而更有效地借助AI工具辅助其学习、工作与创作。
然而实际开课后，何小宇发现这门课就是曾经信息技术课的“翻版”。课程内容以计算机基础和Python编程入门为主，涉及人工智能的部分仅简单梳理其发展历史与基础理论。而何小宇所期待的关于生成式AI相关的内容，在课程中难觅踪影。
将AI与传统信息技术课程相融合，也已经成为多所高校开设AI通识课程的教学策略。与何小宇所在学校相对简单的内容合并不同，齐书莹所在的中山大学将AI技术与编程实践进行了更加巧妙地融合，课程内容也更加有趣。例如，齐书莹曾提到一项令她印象深刻的作业：学生们需要用AI来编写一个程序，用于识别并统计一张照片中的人脸数量。
这些有趣的课程设计也有效激发了部分同学对AI和编程的兴趣。齐书莹观察到，她身边一位同学在修完这门课后，至今仍保持着对编程的浓厚兴趣，经常抱着电脑在捣鼓编程。
在专业课程中寻觅AI“老师”的身影
除了通识类课程，不少同学在专业课程的学习中也发现了一些与AI进行创意结合的有趣的课程。
石健佑在上学期选课时，并未想到，南京大学一门名为《文化创意案例实务》的课程，会全程与AI相伴。起初，他只是觉得这门课程的名称听起来很有意思，与自己所学的新闻传播专业也有一定的关系。在正式上课后，他才发现这门课程全程都要使用AI，这让他感到既惊喜又兴奋。
据授课的田老师介绍，该课程采用工作坊的教学形式，指导学生依照文化创意类产品从诞生到推广的全流程，在具体的项目实践中进行学习。自2022年起，AI技术被逐步引入到课程中，并在今年进一步将实践的文创产品形式聚焦到AI Agent上。课程以小组合作的方式开展，各小组需要在一个学期内共同打造一件文创产品。除确定创作方向外，其余环节均需借助AI技术来实现。
在课堂教学中，田老师也真正践行了“以学生为本”的教学理念，将讲台更多地交给学生。在每次课的三节课堂中，田老师通常仅用前半个小时的时间进行讲解和示范，剩余的大量时间则完全交由学生自主开展实践。
各小组会以老师所做的样板为参考，着手学习并运用AI技术，来推进各自的文创项目。石健佑所在的小组最终决定做一款与孔庙场景结合的音乐生成小程序。除了最初的产品方向是由小组成员共同讨论决定外，后续包括分析目标用户、构思产品形态、研究受众拓展及盈利模式等具体环节，均是通过与AI的持续对话来推进实现的。
“我之前连‘Agent’是什么都不知道。” 石健佑笑着分享到自己在这门课上的收获。通过在这门课上的学习和实践，他不仅明白了智能体的含义，知晓其是可以自定义的一个智能助手，还学会了其使用的方法，通过不断调整提示词，可以让它输出更符合自己需求的结果。与此同时，石健佑对人与AI的关系也有了更加深刻的理解，“AI不是主导的，人才是主导，人要去主动使用AI。”对AI生成的内容，也不能完全相信，要有自己的判断，并提出一些质疑。
孙雨在旁听苗老师主讲的《红楼梦研究》课程时，也意外邂逅了一场经典文学与人工智能的奇妙碰撞。这门课程具有一项颇为有趣的期末任务：每位学生需要认领一位《红楼梦》里的主要人物，为其续写80回后的人物故事。无论是贾宝玉的后续境遇，还是林黛玉命运的另一种可能，抑或是薛宝钗的后半生抉择，均需要学生依靠自己的文学积累与创意构思完成。
苗老师计划将学生们创作的这些人物后记按回目进行整合，生成一本相对完整的续集小说。考虑到人工整合多份人物续集难度较大的问题，苗老师萌生了借助AI技术来完成这一工作的想法。不过这部分与AI相关的工作并未让课程中的同学们参与，而是主要由他和一位在香港的博士生同学共同推进。
孙雨对这个AI与红楼梦结合的项目很感兴趣，还特意向苗老师和博士生学姐请教了相关细节。学姐曾向她展示过前期调试AI模型的核心思路：先将《红楼梦》某一回目的内容喂给AI，让其提炼情节梗概；再把剧情梗概喂给AI，要求它用红楼梦的语言讲述这一完整的故事。通过这种反复训练，让AI逐渐能够形成比较有红楼梦风格的叙事腔调。苗老师也曾尝试过直接让AI来续写《红楼梦》，发现AI在理解《红楼梦》中复杂的人物关系时存在一定的短板，时常出现写着写着就将人物关系混淆的现象。
通过这门课程的学习和与苗老师的沟通交流，孙雨学会了以一种开放的心态与AI相处。在孙雨看来，这是一门非常包容的课程。一方面，苗老师会积极拥抱AI，认可AI确实可以介入一些文学创作中；另一方面，苗老师也始终坚信文学院的学生有自己的核心竞争力，能写出更鲜活的且有创造力的文字。
如何与AI“老师”相处
如果说课堂上AI与各类课程的创新融合，为高校教学带来了不少新鲜有趣的实践模式，那么延伸至课下的作业场景，学生们如何借助AI工具辅助完成学习任务、老师们又该如何界定和评判这些人机协作的作业成果，便成了值得探究的现实问题。
在借助AI完成作业这件事情上，刘宇玲有着自己的一套清晰的“取舍原则”和使用逻辑。她会先对作业的价值进行评判，挑选出那些她觉得没必要浪费时间，对成绩影响也不大的作业，交给AI来处理。在她看来，这类作业要么不值得投入过多思考，要么是自己已经掌握了核心知识点，就算亲自去做也不会有额外的收获。AI能生成的也都是些没有什么价值的内容，用AI辅助完成作业完全是高效且合理的选择。
与此同时，刘宇玲也始终认为有些作业是无法用AI来完成的。《数据新闻》里的画图作业，从设计思路到最终的可视化呈现，都需要自己亲手完成。她也曾尝试过让AI帮忙列采访提纲，可AI给出的问题要么脱离实际，要么缺乏针对性，最后还是要靠自己重新梳理；至于《心理咨询与治疗实务》这类需要和人实际交流的课程，是AI完全插不上手的，必须依靠切身的实践经历和思考才能完成。
蒋思晨同学同样认为，大学生使用AI来辅助完成作业已经是一个不可避免的趋势。他提到，AI在进行文字总结梳理、英文文献翻译等工作上具有显著的优势，可以很大程度上提高做作业的效率。他自己就经常会借助AI解决学习中的一些难题：读英文文献时用AI帮忙翻译；遇到很厚的书籍没时间通读时，就把电子文档投喂给AI，让它提炼核心重点；碰上不擅长的代码作业，也可以向AI寻求帮助。
在 AI 模型的选择上，蒋思晨也有自己的一套小策略。例如，他通过对比发现，DeepSeek写代码的风格过于冗长、效率不高，而豆包生成的代码就比较简洁、更能符合他的要求，所以遇到写代码的难题时他都会优先找豆包帮忙。
不过，即便认可AI带来的便利，AI使用的乱象也给蒋思晨带来了很多困扰。在小组作业中，蒋思晨经常会遇到这样的情况：有些组员在领取分配的任务后，几乎完全依赖AI完成，不仅全程没有自己的思考，甚至不愿意花时间对AI生成的内容进行基础的修改，所提交的材料中带着明显的AI痕迹，让人一眼就能看出是直接把问题投喂给AI后复制粘贴的产物。这种不负责任的做法不仅影响了整个小组作业的质量，也会让其他认真付出的组员的努力大打折扣。可碍于同学间的情面，蒋思晨多数时候既不便当面直言指正，也不愿贸然向老师反馈，只能将这份无奈与苦恼默默压在心底。
面对同学们使用 AI 辅助作业的情况，高校老师们的评价给分机制也随之出现了相应调整。长期主讲《新媒体技术应用》和《数据新闻》两门课程的白老师，就经常在课堂上向学生们传递一个观点：“学生可以用AI来写作业，那么老师们也可以用AI来批改作业”。在具体的作业评价中，她也有一些自己的衡量和方法。
白老师并不反对学生们在作业中使用AI，并积极在课程中引入AI,鼓励学生们使用AI来进行复杂代码的编写和数据分析。但她并不提倡学生用AI直接得出结论，而是要求学生对数据和现象有自己独立的思考。
凭借丰富的教学经验，白老师一般可以直接分辨出学生是否使用了AI来直接得出结论。当对学生作业的诚实性产生怀疑时，白老师也有一套检查的好方法：将学生作业中的原话或者数据放到AI中跑一遍，以检验其是否是由AI生成的。
除此之外，白老师还会特意设计能让学生在AI辅助下充分展现独创性的作业。在她看来，即使同学们都使用了AI工具，每个人在AI工具的使用技巧和内容创新层面的表现也能分出明显高下，完全可以作为作业评判的重要依据。在《新媒体技术应用》课程中，她就曾给所有学生提供了同一个素材。学生若能使用AI工具把这份素材打磨得比其他人更出彩，跳出AI作品常见的同质化套路，做出独属于自己的风格，照样能拿高分。这在白老师眼里，也是学生独创性的体现。
从通识课上对AI技术的初识与了解，到专业课程里AI与文创、文学等的创意碰撞，再到作业场景中对AI使用边界的反复校准，高校的师生双方始终在双向互动中摸索着与AI相处的平衡之道。学生要在实践中学会区分AI的辅助性与自身思考的核心性，懂得做AI的“主人”而非“仆人”；教师也要在开放地接纳新技术的同时，用创新的评价方式守护学生的独创性与学术诚信，守住教育的本质。
注：文章插图均使用AI生成。文中出现的采访对象刘玉玲、孙雨、蒋思晨、唐译、曲一舟、张英杰、何小宇、齐书莹、石健佑、田老师、苗老师、白老师均为化名。
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