“AI优先”是否代表高等教育范式转变?

以上五所高校代表了一种实质性的进步，超越了传统大学对AI的被动、仅限于政策备忘录的应对方式。然而，如果要以托马斯·库恩（Thomas Kuhn）¹所定义的范式转变为标准来衡量（库恩认为范式转变是指对整个领域的组织假设、方法和目的的革命性颠覆），这些高校仍相去甚远，它们更像对现有范式中“采用与适应”这一点的强化。AI对高等教育构成的更深层挑战——大学存在的意义、其赖以生存的三大基石的动摇——至今仍未得到充分应对。

库恩认为，范式转变并非发生在某个领域改进工具或完善实践之时，而是当异常现象积累到一定程度，以至于一般科学的基本假设已无法容纳，从而引发一场认识论危机，一个全新的框架必须由此诞生。高等教育领域中的“AI异象”正是这样一种不断累积的危机，它同时动摇了支撑大学数百年之久的三大支柱：通过授课进行的信息传递、作为掌握程度证明的标准化评估，以及大学对文凭认证的垄断权。

这五所“AI优先”大学尽管怀抱雄心壮志，但无一真正从根本上打破这三大支柱。俄亥俄州立大学的“AI通晓”计划将AI融入每个学科，并规定所有新生必须接受AI培训，但以学分制为限、以成绩单为中心的学位体系依旧如故。纽约市立大学的“AI学术中心”虽将公平与以人为本的价值观置于首位，但学期制、大教室以及传统的评分制依然存在。纽约州立大学的全系统聊天机器人项目以及新设立的“AI与社会系”虽代表了有意义的大学基础设施建设，但这一新成立的系本身——连同其终身教职结构、学科壁垒以及共同治理机制——仍是学术生活的组织单元。

AI分析人士指出，2026年正在发生的变化，是将AI从基于合规的使用（学校为应对政策或同行压力而采取行动）向基于使命的使用（将AI视为实现教育机会、公平和终身学习等教育核心目标的杠杆）的转变。这是真正的进步，若对此视而不见，未免有失公允。华盛顿大学提出的全校AI战略，旨在构建共享指南、统一数据基础设施和伦理治理的主动运营层，这与2023年大多数大学那种临时性的AI实验有着本质区别。Unity环境大学将“AI优先设计原则”设定为治理框架确实反映了一种新的大学姿态，但姿态不等于范式转变，新的姿态是在现有框架内运作，而范式转变则是对框架的彻底重构。

高等教育中由AI驱动的真正范式转变，至少需要实现四项变革。

首先是废除或重构将学分制作为学术衡量单位。学分制不仅是一种便利的管理方式，它是旧范式核心假设的结构性体现，即在教师指导下所花费的时间等同于学习。借助AI的个性化学习、自适应评估以及基于能力的学业进展，使得这一假设已无从辩护。真正的范式转变应当以实际能力表现、持续的AI评估、与学习成果挂钩却与课堂时长无关的学习档案来取代学分制。

第二项变革在于，将评估从回顾性、以成果为导向的活动，重新设计为一种持续的、以过程为导向的、由AI介入的对话。能够操作学习管理系统并代表学生完成整个课程模块的自主AI系统的出现，使得旨在设计出“抗AI”作业的防御性举措越来越徒劳，这也引发了一个更根本的问题：评估的真正目的究竟是什么？具有前瞻性的分析人士预测，到2026年底，学生作业的真实性将不再取决于是否完全不使用AI，而取决于学生如何展示其思维过程——口头答辩、AI合著写作和协作项目将成为常态。

第三项变革，是打破大学在文凭颁发方面的垄断。学者们指出，作为专业知识守门人的大学曾牢牢掌控着文凭垄断权，但如今这一垄断正受到AI驱动的微证书和基于区块链的验证系统的侵蚀。雇主们越来越认可模块化认证，而大学则在谨慎地尝试基于能力的认证体系。在2025年接受调查的学生中，超过半数表示将选择更灵活的学习模式，包括混合式学习、微认证和短期课程，这表明传统学位项目尚未充分回应这种来自需求侧的压力。真正的范式转变要求大学对学位进行拆分——将知识获取、技能验证、文凭颁发与社会信号传递相互分离——并携手雇主、AI平台及替代性教育提供者，共同构建不受任何单一机构控制的学习架构。

第四项变革，是对学术劳动的重新构想——即重新审视教师的工作内容以及教授群体的存在意义。研究“自主人工智能大学”（agenticuniversity）的学者指出，如今，自主人工智能（agenticAI）已能承担教职员工的部分岗位职责，包括数据收集、分析、文档编制，甚至反馈工作，这引发了大学劳动力规模和构成等一系列结构性问题。一种能带来范式转变的质疑是：在知识匮乏且知识守门人权势滔天的时代，终身教职制度旨在保护学术独立性，但在知识充沛且AI能够承担起原本属于教授角色的知识传递功能的今天，这种制度是否仍有意义？

如果你认为没有任何大学正在尝试进行范式转变所需的更深层次结构性变革，那就错了。米涅瓦大学（MinervaUniversity）是高等教育“第一性原理”重构最常被提及的案例，该校已预见了AI时代的转型。米涅瓦大学在其教学法中采用第一性原理思维，强调实践知识、主动学习和全球视野，并围绕思维习惯和基础概念这两种截然不同的学习目标构建了课程体系，以学生领导力和解决问题的能力，摒弃了无期末考试的模式和传统授课，转而采用在线同步进行的小型研讨会。

关键在于，米涅瓦大学取消了终身教职岗位和传统教室，而是围绕专有技术平台而非实体基础设施构建了其整个运营模式。2025年初，福布斯曾重点报道了米涅瓦大学的课程如何培养复杂性思维和系统思维。该校校长指出，学校运用认知科学和行为科学来培养未来领导者必备的技能。与本文此前提到的五所大学相比，米涅瓦大学的模式更接近一场范式转变，因为它从那五所大学从未问过的一个问题出发：如果一所大学不是沿袭中世纪行会模式，而是围绕学习科学从零开始设计，它会是什么样子？

佛罗里达大学的“全课程AI”计划是更深层次结构性变革的又一局部例证。佛罗里达大学已将AI素养作为所有学生（无论所属学科）的核心培养目标，并将其与认证所需的“质量提升计划”挂钩，将AI定位为毕业标准，而非选修拓展课程。这一举措值得关注，因为它将认证体系——高等教育中最保守的结构性力量之一——作为推动变革的杠杆而非阻碍，这为更深层次的变革在整个体系中的传播指明了一条路径。

在治理方面，高等教育领域新兴的AI治理框架正开始构建一个涵盖九大领域的架构，包括学术诚信、数据基础设施、自主AI监督、供应商管理以及公平资源配置等，并制定了一套风险分级标准，用于区分辅助型、运营型和后果型AI系统。若在全系统范围内采用这种治理架构，它将逐步形成新的运作范式：不再只是在旧有结构中部署AI工具，而是构建一个重新定义问责制、透明度及机构自主权的新结构层。

2026年初，这一问题的紧迫性急剧加剧。已有记录显示，自主人工智能系统登录了学习管理系统，并代替学生完成整个课程模块，制造出法律专家所称的“影子教育记录”。与任何战略性AI计划相比，这场危机或许才是最终迫使现有范式崩溃的那个异常点。

本文开头所介绍的五所“AI优先”大学令人钦佩，且具有重要的历史意义。它们代表了高等教育的最前沿——这是一项严肃且自觉的努力，旨在以更强的目的性、公平性和结构一致性，将AI这一异象融入现有的制度范式之中。但改革后的范式并非新范式。

学者们指出，高等教育的真正考验不在于捍卫AI所擅长的领域，而在于培育AI无法复制的特质——即认知判断、归属感、创造力和好奇心。大学必须重新构想自身，将自身塑造成人类的公共领域，让意义建构、伦理责任和想象力在此蓬勃发展。

这种构想如果最终得以完全实现，其形态将不会像俄亥俄州立大学的“AI通晓”计划或纽约州立大学的聊天机器人项目那样。它将呈现这样的形式：摒弃学分制、传统学位、讲授与考试的循环模式以及学历认证的垄断，构建出真正崭新的教育体系。

正如一位分析人士所言，2026年必将成为结构重构之年：教育工作者将重新设计教学与评估模式，整合分散的技术系统，并积极响应劳动力市场及学生的潜在需求。这五所“AI优先”大学是否将引领这场重构，抑或变革将源于系统边缘那些规模较小但更具颠覆性的实验（如米涅瓦大学），又或是来自大学始料未及的、由原生AI平台带来的外部冲击——这仍是高等教育在当前这一过渡时期最关键却悬而未决的问题。

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