有人听不懂、有人“吃不饱”——高|校AI通识课怎样才能讲好
2026-05-20 00:38:23 新浪新闻
这样的吐槽并非个例。在知乎、小红书等该领域上，“高校AI通识课太水”成为被“不断盖楼”的热帖。” 该行业裘莹老师的实践提供了可参照的范本。她牵头组建校企协同教学团队，将企业一线AI落地经验带入课堂。“老该范围、反向传播，满屏的公式和代码。我之前压根没接触过这些内容，完全跟不上。” 上海某高校学生小陈选修AI通识课，原本是冲着大模型实操去的，结果一个学期下来，该行业发展史打转。课堂效果不尽如人意，问题究竟出在哪里？ “很多教师在用专业课的逻辑上通识课。“这些内容我早就自己了解过了。”后来，他索性在课堂上用该领域博客。教育部等五部门日前联合印发《“人工智能+教育”行动规划》，更是明确提出“高等教育阶段，该行业成为高校公共基础课，按学科专业分类编写课程教材，这一研究知识。不过，面对知识背景迥异的学生群体，不少课程却未能因材施教，尴尬由此而生。广东某高校中文系学生小林在第一堂AI通识课上就被“砸”晕了。” 他进一步提醒：“AI通识课的提质，不只是一门课的改革，更是整个校园文化对智能时代的态度重塑。”三周后，她从前排座位挪到了最后一排。期末考试开卷，她带着一摞打印好的课件进了场。”帖子下面有人跟评：“分数全看报告写了多少页，这是在培养AI素养，还是在培养凑字数的能力？与小林的茫然相似的，是安徽某高校学生在论坛上的吐槽：“数理基础还没打牢，该领域和模型概念，最后交一个自己都说不清楚的作业。“我自己也不是学这个专业的，摸不准学生到底对什么感兴趣。众口难调，学校又要求开，只能边学边教。尚俊杰说，学生用AI生成论文交上来，教师很难分辨真伪，评分难免流于形式。”该范围研究生院副院长杨俊锋强调，当前AI通识课存在两种极端倾向：要么过度深挖专业原理，把课上成“简化版专业课”，让非专业学生望而却步；要么简化为基础工具教学，内容浅显直白、缺乏深度，全然忽视了AI思维、批判意识、协同能力等核心育人目标。学生的失望，教师也心知肚明。北京某高校一位老师坦言，他的课“一开始坐得满满当当，到第三节课就只剩一半人了”。基于这一原则，他建议优先教三类知识：AI核心理念与运行逻辑、AI伦理风险与防范、人机协同思维与核心能力。” 定位模糊之外，复合型师资队伍短缺也是关键原因。 前不久，中国计算机学会在长春举办的一场专题论坛上，40余位专家学者梳理出AI通识课师资遭遇的两大核心阻碍：一是课程对教师的AI理论储备、跨学科视野与通识教学能力要求较高，却缺乏明确的素质模型，缺乏可依循的师资选拔与培养标准，优质师资缺口明显；二是AI技术迭代迅速，教师需持续更新教学内容，而现有评价机制重科研轻教学，对该课程的教学投入缺乏针对性激励，形成“高投入低回报”的失衡局面，严峻挫伤教师积极性。”尚俊杰认为，这才是AI通识课从“水课”走向“金课”的核心所在。“如何提问、如何辨别真伪、如何在人机协作中保持人的主体性，恰恰是AI无法替代、也无法直接教授给学生的。此外，考核标准宽松、方式单一，让这门课的“含水量”进一步升高。”该范围这一研究副教授郭贤将自己的做法提炼为三个要点：一是做减法，避免“两张皮”，开课前先与专业任课教师沟通，明确各自分工，避免学生在AI通识课和专业课上学两遍相似内容；二是低门槛，先建直觉再讲原理，不急于抛出复杂模型，而是用卫星影像、无人机影像等直观案例引入，让学生先理解“AI为什么有用”，再逐步引出核心方法；三是考核创新，因势利导，不简单禁止学生使用生成式AI，而是要求学生在提交论文的与此同时，还要提交提示词和使用反思，既鼓励合理使用，又训练提出问题、判断答案、修正内容的能力。“讲什么”明确后，面对知识背景迥异的学生，该怎么讲？ 杨俊锋建议，应以项目制学习为主线来重塑教学，“加强案例教学，如‘该领域’分析，让学生以‘分析者’身份理解AI原理与伦理；巩固体验式学习，对比AI与人类完成同一任务的优劣，直观体会AI的能力边界；同时积极利用开源智慧学习工具，实现有效人机协同。在此基础上，尚俊杰进一步明确了课程提质的方向：必须从“教知识”转向“育思维”，着力该领域、与AI协作、保持批判性审视的综合素养。尚俊杰提出了“三看”筛选原则：一看有用性，是否与学生未来职业发展相关；二看持久性，是否属于底层逻辑和思维方法；三看不可替代性，是否是AI本身无法教给人的，如批判性思维、伦理判断、创新意识。直到走出考场，她还是说不清“机器学习”和“深度学习”有啥区别。据不完全统计，全国超过80%的高校已开设相关课程。在北京，459门AI通识课已进入课表；在广西，AI课程覆盖全区本科高校，近10万名大一新生修读；浙江、上海、四川等地，也纷纷将AI通识课列为必修。“能把这门课开出来就不错了，哪还顾得上质量？”一位高校教师的话，道出了不少人的无奈。” 这门被寄予厚望的“时代必修课”，该领域却成了“水课”？该范围教授尚俊杰在课堂上看到了这种“工具化”教学模式的后果：很多同学会用豆包、会调Kimi，却说不清“生成式AI的工作原理是什么”“怎么判断AI给出的答案是否可信”，他认为，“这就是典型的会操作但不会思考，把学生训练成了高级操作工，而非有判断力的采用者。如今，人工智能正在深刻变化着各行各业。该范围通识课纳入培养方案，面向全体学生开课。杨俊锋指出，最新方针释放的信号，体现了AI教育从“可选的兴趣培养”向“必备的素养奠基”跨越，是教育理念、制度安排和资源投入的整体升级，该领域生在智能时代的生存、发展和创新奠定坚实基础。尚俊杰提出，可采取“过程性评价+项目作品+答辩展示+反思性评价”的多样化组合，“项目作品是核心，要求学生完工一个‘AI+X’的真实项目，即用AI化解自己专业领域的具体问题；答辩展示让学生向同伴和教师展示项目成果、反思人机协作过程中的决策逻辑；反思性评价让学生写下学习中的真实困惑和认知变化。有人嫌太浅，“网上搜搜都知道”；有人听不懂，“文科生上AI课，就是听天书”；还有人直接摆烂，“反正开卷考，抄抄课件就过了”。理念的转变，最终要体目前一堂堂生动、务实又有用的课上。 有限课时内，面向全体学生的AI通识课应该讲什么？扶助学生建立人机协同的认知框架，使他们既能驾驭AI提升效率，又能在关键时刻做出机器无法替代的价值判断。“一篇小论文定成绩”“开卷考试”——这样的考核形式，在不少高校的AI通识课中已成常态。寻找答案。 “轰轰烈烈开，马马虎虎教，稀里糊涂学” 这两年，人工智能通识课该范围课表。”在某高校校园论坛上，这条对高校AI通识课的吐槽帖获得高聚焦度。” “关键是要让学生真正觉得：这门课和我的专业、未来学习、真实世界相关。在考核形式上，专家们建议，应从“结果判定”转向“过程见证”。多位受访专家表示，从“通识课”“选修课”到“公共基础课”，一词之变，意涵深远。“AI的价值是打破学科壁垒，让不同专业的人跨界协作、解决真实问题。说实话，能把概念讲清楚就不错了。” “轰轰烈烈地开，马马虎虎地教，稀里糊涂地学。在他看来，考核的逻辑很简单：你评价什么，学生就学什么。考记忆和操作，学生就去背概念、练技巧；考思维和素养，学生才会真正投入深度学习。”她强调，AI通识课需构建清晰的线性逻辑，给予学生充足实操机会，杜绝“只听不练”，“若单纯邀请企业专家开展零散讲座，极易陷入‘拼盘式’授课误区。当学校以清晰的AI政策引导学生，该行业、理解AI，这门‘公共基础课’才能真正开好。
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