上海
圖源：視覺中國
2026年秋季，中國大學將迎來又一批新生。這群2007-2008年出生的學生有一個共同特征——在他們剛上高中那年，ChatGPT橫空出世，整個高中階段泡在AI無處不在的世界里。接下來，他們將把這種和AI融合的習慣帶進大學里。
在這個過程中，有三件事正同步演進：學生的認知模式在AI影響下快速改變；大學在摸索規則、調整策略；還有一個更根本的問題逐漸浮出水面——在AI時代，大學最應該教給學生的是什么。
01
他們和以前的大學生不一樣
如今，大部分高校師生每天或每周多次使用生成式AI。微軟《2025年AI教育報告》顯示，37%的學生用AI進行頭腦風暴，33%用于信息歸納，32%用于獲取反饋——他們不是偷懶，而是把AI當成了學習伙伴。
更值得關注的是清華大學的OpenMAIC實驗。2025年秋季，清華計算機系讓AI教師獨立為200名本科生講授一門學分課，對照組是清華最優秀的教師之一——劉知遠教授真人授課。結果令人深思：AI教師授課組的學生在成績和綜合素養指標上“無顯著差異或顯著優于”真人授課組。這個項目已在GitHub獲得16,000顆星標，引發全球教育界關注。
這說明什么？不是“AI比真人教師更好”，而是這一代學生已經天然習慣了與AI交互的學習模式。對他們來說，向AI提問、讓AI解釋、與AI反復討論，不比聽真人講課更陌生。
另一面也值得關注。浙江大學一項調研發現，約四成工科研究生承認過度依賴AI已造成思維惰性、抑制創造力，但大部分受訪者直言“戒不掉”，不是因為不想思考，而是AI讓不思考變得太容易了。
與此同時，全球高校正在大規模接入AI基礎設施：加州州立大學系統為46萬名學生接入ChatGPT Edu，東北大學全員配備Anthropic Claude“學習模式”。HolonIQ數據顯示，全球AI教育市場2026年預計突破600億美元，年復合增長率32%。
一個趨勢越來越清晰：學生已經跑在課程設計前面了，大學教的還是“知道什么”，學生需要的已經是“判斷什么”。
02
大學在調整，從“能不能用”到“怎么用”
面對AI的沖擊，國內高校的反應經歷了一個明顯的轉變——從最初的“嚴防死守”，逐步走向“有規則地使用”。
2024年底，復旦大學發布“六個禁止”：AI不能用于研究設計、原始數據收集、論文撰寫、答辯檢查等六個關鍵環節，學生必須在論文中簽字聲明是否使用了AI；天津科技大學規定論文智能生成比例原則上不超過40%；北京師范大學和華東師范大學聯合發布指南，要求AIGC直接生成的內容不超過20%，且必須在文中標紅。
技術手段也在跟進。北京郵電大學鄂海紅教授團隊研發了“文察”學術誠信檢測系統，已構建覆蓋400萬篇SCI論文、6000萬張圖像的比對數據庫，能自動識別AI偽造的學術圖像。
但這些規則面對一個共同挑戰，它們衡量的是“最終產出”，而學生用AI的方式早已滲透到整個學習流程，包括AI幫助選題、AI整理文獻、AI生成大綱、AI優化論證、AI潤色語言。最后交給檢測系統的稿子，可能沒有一段完整的AI生成文本，但整個思考過程已經被AI深度介入。
北郵校長徐坤在全國兩會期間的發言點出了深層關切：技術過度介入可能造成“結果提升—能力停滯”，學生的課業產出越來越好，但獨立思考能力、問題解決能力和自我矯正能力值得關注。
高校正在面臨一個需要不斷校準的問題：讓學生在論文中如實標注AI參與度，同時引導他們把AI用對地方，即用在拓展思路而非替代思考上。
03
一個更根本的問題：大學的核心價值在哪？
騰訊研究院2026年6月發布的AI原生教育研究報告，用“四根承重柱”的框架分析了傳統教育正在經歷的深層變化：
第一，知識獲取成本。過去大學的核心功能是“傳授知識”，因為知識稀缺且獲取昂貴，現在AI讓知識檢索的成本趨近于零，課堂上講的每一個知識點，學生兩秒就能查到，而且可能比老師講的更詳盡。
第二，能力競爭維度。AI已經具備強大的記憶和計算能力，人類的競爭力從“知道得多、算得快”向“做判斷、定方向”轉移，但標準化考試仍在衡量“記住了多少”。
第三，知識組織方式。真實世界的問題不按學科邊界出現，但課程設計仍然是“院-系-專業”的豎井結構，能力形成正在向項目制遷移。
第四，人才評價標準。標準化的勞動力產出正在被AI自動化替代。非標準化問題的處理者、復雜決策者、跨域整合者正在成為稀缺人才。
報告提出了一個“5U能力模型”：AI時代真正值錢的能力是問題定義力、跨域整合力、不確定性決策力、人際影響力、自我驅動力。這五種能力，沒有一種是AI能替代的，也沒有一種是傳統期末考試能考出來的。
世界經濟論壇2026年6月的報告《Shaping the Future of Learning》也指出：AI從底部向上滲透，而教育系統被設計為緩慢演進——學生行為已經改變，課程和評估體系需要加速跟上。批判性思維、倫理判斷和適應力正在成為比專業知識更值錢的能力，專業知識AI也可以學，但在復雜情境中做出正確判斷，仍然是人類的獨特領域。
當學生問“我為什么要背這些東西，AI一秒鐘就能查出來”，大學需要一個新的回答：不是因為考試要考，而是指向比知識記憶更高維度的能力。
04
先行者：不是防AI，而是重新定義“教什么”
一批高校正在嘗試新的路徑：不糾結于“怎么防止學生用AI作弊”，而是思考“在AI無處不在的世界里，什么值得教”。
清華大學OpenMAIC的真正野心不只是讓AI上課，其設計思路是把知識講授環節交給AI，把真人教師的精力釋放出來做線下深度互動，課程變為“AI講知識+小班討論+項目實踐”的混合模式。知識獲取成本降為零以后，大學的增量價值回到了人跟人之間才會發生的事——辯論、協作、啟發、挑戰。
北京郵電大學走的是“全員升級”路線。全校推行教職工人工智能素養培訓，目標培養100名AI賦能教學標桿教師。學生用“碼上”“郵譜”等自研AI工具融入學習全流程，核心理念不是“不準用AI寫作業”，而是“你必須學會用AI解決問題”。
深圳大學大數據系統計算技術國家工程實驗室與騰訊云達成合作，攜手共同推出基于DeepSeek的人工智能通識課程，選課系統開放當天爆滿。學生不是在逃避AI，他們在主動擁抱AI。
全球范圍，類似的實驗也在推進：歐道明大學推出MonarchSphere集中式AI學習樞紐，將零散試點變為全校可用服務；密歇根大學羅斯商學院引入虛擬助教引導學生做邏輯推理，不給答案，訓練思維鏈。
這些探索的共同點：它們關注的不再是AI不能替代什么，而是在AI的輔助下，人能做到什么以前做不到的事。
05
新的擇校維度正在形成
第一批“AI原生大學生”的到來，意味著一個重要的擇校判斷維度正在被重置。
過去選大學看三樣：排名、師資、就業率。現在可以多問幾個問題：這所大學是如何引導學生使用AI的？它有沒有把批判性思維、問題定義力、跨域整合力嵌入課程體系？它提供的是“防AI代寫”的圍欄，還是“人機協作解決問題”的訓練場？
AI原生大學生不是“難題”，他們是一面鏡子，這面鏡子照出的是：哪些大學在培養學生駕馭AI的能力，哪些大學還在培養AI可能率先替代的技能。
家庭的教育投資最大的風險不是學費貴，而是花錢送孩子去讀一所把他培養成更容易被替代——而不是更難被替代——的人的大學。
關于教育專欄
教育專欄是由福布斯中國與北京福與喆傳媒科技有限公司攜手打造的全新教育內容欄目，專注于發布教育行業資訊與評論內容。
福布斯中國長期關注中國教育事業的發展，堅持用專業的評估體系提供具有前瞻性與影響力的內容，迄今已連續多年推出福布斯中國國際化學校評選、福布斯中國教育行業評選等，并舉辦相關線下峰會。
福與喆傳媒是一家深耕教育垂直領域的專業傳媒服務機構。公司以“品牌放大器”為核心定位，憑借卓越的行業洞察力、豐富的資源整合經驗以及精銳的策劃執行團隊，致力于為教育全產業鏈的客戶提供從戰略咨詢、形象重塑到市場傳播的全方位解決方案，助推教育品牌實現價值跨越與可持續增長。
專欄咨詢：
intlschool@forbeschina.com
聲明：以上內容是商業合作內容，用于調研的部分/全部數據來自合作方和第三方，相關觀點及結論均基于以上數據研究得出，不作任何投資指引和參考。
精彩內容
特別聲明：以上內容(如有圖片或視頻亦包括在內)為自媒體平臺“網易號”用戶上傳并發布，本平臺僅提供信息存儲服務。
Notice: The content above (including the pictures and videos if any) is uploaded and posted by a user of NetEase Hao, which is a social media platform and only provides information storage services.
