資料來源：教育部
開欄的話
新世紀出生的青年一代陸續走進大學校園，他們朝氣蓬勃、好學上進、視野寬廣、開放自信，這一代的成長折射出時代的光芒，寄托著民族復興的希望。即日起，人民日報教育版推出“校園觀察@大學生”專欄，聚焦校園熱點，透過現象看本質，傾聽所思所想，回答青春之問，展現豐富多彩的大學校園和當代大學生成長成才的青春故事。
“我使用了廣度優先算法在二叉樹中搜索特定節點并刪除它，請看看我的代碼錯在哪里？”“智能審題：首先，我們需要明確廣度優先搜索（BFS）算法在二叉樹中的基本操作和刪除節點的步驟……”
新學期第一周，北京郵電大學“‘碼上’——大模型賦能的智能教育應用平臺”的論壇，恢復了熱鬧的一問一答。2023年9月在北郵上線至今，“碼上”累計用戶約1.5萬，提問帖數量超11萬，AI回答次數突破22萬次……有學生親切地稱它“碼老師”。
近年來，國內外多個大模型產品如雨后春筍般涌現，由此生成的AI助教、虛擬實驗室、語言工具等紛紛落戶大學，在與高等教育的融合中不斷迭代。當大學生遇上大模型，一場教與學的變革已然向我們走來。
從“子曰”“師云”，再到如今的“人機共生”，如何將AI技術科學融入教育教學和管理？怎樣助力青年大學生更加主動地學、讓教師更加創造性地教？記者走進多所高校，探訪AI浪潮下的大學校園。
怎么充分用好——
提升學習效率的“助教”，開拓新知的“伙伴”
“這個if語句中，如果b不等于15，就會進入第二個if語句。大家可以按照平臺的建議再試一次。”走進教室，北郵計算機學院教師楊亞正帶領學生通過“碼上”平臺進行編程學習。
輸入不完全正確的編程代碼，向大模型提問，平臺便迅速做出解答，學生的電腦屏幕上飛快顯現出AI實時生成的輔導內容。
相較于傳統的講解—練習—講解模式，楊亞在學生提交代碼后，利用“碼上”的代碼糾錯、代碼解讀、問舞蹈場地題答疑3項功能，與學生共同研究大模型給出的題目分析、關鍵點撥等多輪提示，循序漸進地啟發他們自行發現錯誤，獨立解決問題。
“后臺數據顯示，30%的同學都在這里出錯了，說明這部分內容還要加深講解。”楊亞表示，在“碼上”平臺，任課教師可實時觀察每位同學的學習和改正記錄，還能對AI給出的答案進行補充，這極大減輕了教師課九宮格后答疑的工作量，也有助于實現個性化教學，“人機互動的社交學習環境能激發學生的學習興趣，提升教學效果。”
很難想象，最初研發出這款平臺的核心成員，都是來自北郵的在校本科生。
高德潤是電信工程及管理專業本科生，兩年前，當他意識到學習編程面臨一對一輔導的需求痛點時，就與楊中天、邱天澤等同學一拍即合，決心設計出一款應用。在學校和老師支持下，“碼上”在北郵教學云平臺上線，輔助日常編程教學。
一次教學實驗結果，引發了專業教師的討論：同一門課，使用“碼上”輔助學習的班級，平均分、分數中位數均高于未使用的班級，班內得滿分的同學比例也比未使用班級高出一倍。“碼上”對教學質量的提升，讓項目指導教師徐家教童喜出望外，也吸引了越來越多教師與課程“登陸”平臺。
如今，“碼上”已在北郵累計開設210門實驗課程、300余名教師加入教學實驗群；入駐相關企業的智慧教學平臺，被500余所院校接入試用。徐童告訴記者，隨著大模型不斷演進，“碼上”回答準確率明顯提升，每個大版本準確率提升約5%—10%。
一段時間以來，生成式人工智能為高等教育提供了豐富多樣的應用場景，也逐漸打破傳統的學科界限，開拓新的研究領域。
“人工智能與法學，能碰撞出怎樣的火花？”帶著滿滿的好奇，上學期，中國人民大學法學院大二學生陳佳依走進“法律數據分析基礎”選修課的課堂。
“請大家用我剛才所講的‘爬蟲’技術獲取法律數據的方法，下載國家法律法規數據庫中的相關法律條文。”陳佳依低頭翻閱交流筆記，教室里響起噼里啪啦的鍵盤聲。
經過一個學期，這群原先對編程語言陌生的人文社科類學生，學會了用相關技術對法律判決書案號分析整理，增進了對當前社會司法實踐的思考。人大高瓴人工智能學院教師周驍認為：“人工智能是引領新一輪科技革命、產業變革、社會變革的戰略性技術，任何專業的學生都要掌握一定的基礎知識。”
面對人工智能對金融、公共管理等行業帶來的影響，人大各學院和專業主動布局，開設80余門“X+人工智能”課程。在通識核心課中，設置實證與推理、科學與技術模塊，開設“新文科人工智能跨學科思維與應用”“數智化社會”等22門課程，超12500人次修讀……
前不久，教育部發布第二批32個“人工智能+高等教育”應用場景典型案例，其中不少涉及教育教學。“AI走進校園，成為老師傳道授業的得力助手，為傳統教育方式帶來了全新的體驗和機遇。”中國教育科學研究院數字教育所副所長曹培杰說。
怎么理性看待——
學習是否會過度依賴人工智能？課堂將發生什么變化？
“請使用AI寫作助手，嘗試不同語言風格、參考文字生成文章，對比評估生成效果與區別，總結更有效、更合適的提示生成方案。”為了完成老師在“人工智能素養”課上布置的實踐作業，四川大學漢語言文學專業大一學生彭毓杭和同學們圍坐在一起，你一言我一語，各抒己見。
“文風是不是要溫柔一些，才符合原作者的風格？”“我們把序言上傳上去，故事會不會更飽滿？”……
選定作家及其文本→選定要使用的大模型→輸入AI文本內容，命令AI學習文本風格和寫作技巧→發送大綱，規定AI生成范圍→生成內容……
一番操作后大家發現，“投喂”給大模型的內容越豐富，生成的文章質量就越高，作者的風格也逐漸清晰。“這項作業既需要我們文科背景的文字敏感性，同時要求我們運用邏輯思維修正AI的缺漏。”彭毓杭說。
2024年秋季學期，川大面向文史哲拔尖班大一新生開設“人工智能素養”課，以講座、實踐和研討相結合的方式，培養學生了解、使用AI。
“我們充分考慮到學生不同的學術背景，在理論導入方面旁征博引、深入淺出，在教學實踐方面采用零代碼和低代碼的教學設計，降低學生使用人工智能的門檻。”川大計算機學院教授趙啟軍道出了學校對人工智能通識教學的考量。
根據清華大學教育研究院2024年在國內高校本科生、研究生中開展的一項調查，超過半數的大學生會經常使用生成式AI工具，主要用于信息搜索和輔助自學。學生普遍認為，生成式AI能幫助自己更快地完成任務、提升學業表現。
“學習漢語言文學，很難將每位作家走過的路、遇到的人、生平的起落都串聯起來。而人工智能的出現，將散落在史書典籍里的只言片語集結起來，為我們進行學術探究提供了幫助。”彭毓杭坦言，學習并熟練使用人工智能是如今大學生應該具備的素質。
針對人工智能可能帶來的問題，不少受訪教師已經開始思考：備課、講課、獲取資源……人工智能能替代教師完成很多教學任務，未來該如何授課、培養學生？人工智能會成為學習的“偷懶神器”嗎？使用大模型生成的內容，算不算是一種抄襲行為？
“教師要正確引導學生科學合理使用，不斷提升學術能力和教學理念，同時加深對學生的關心、啟發和鼓勵。”在清華大學教育研究院教授張羽看來，盡管AI在許多領域可以提供即時的反饋和知識支持，只有那些不斷更新自己知識體系、富有激情和創新的教師，才能在未來的教育中發揮關鍵作用。
記者采訪了解到，近年來一些高校發現，部分本科畢業生使用AI工具完成畢業論文寫作。對此，復旦大學、中國傳媒大學、天津科技大學等，根據學校不同的專業特色和考核方式，對本科生使用這類工具完成畢業論文（設計）做出明確規定。有的學校要求學生對所用AI工具的名稱和使用情況提供文字說明，以備查驗。
怎么擁抱未來——
掌握新技能，越來越多大學生參與研發的人工智能成果走出校園
去年12月，北郵“碼上”團隊迎來又一高光時刻。在英國倫敦舉辦的2024世界慕課與在線教育大會亮相，“碼上”成為大會重點展示的8個教育數字化前沿成果之一，讓世界看到了中國大模型的應用和中國大學智慧教學的探索。
事實上，這早已不是“碼上”走出舒適圈的第一步——
揚帆出海，去年4月，研發團隊推出面向全球學習者的“碼上”海外版——MashOn，分享體驗賬號給多個國家和地區的十幾所學校試用；
公益培訓，在北郵幫扶的貴州長順縣啟動大模型數字素養培訓實訓活動，幫助欠發達地區師生學習、使用和探索大模型技術，縮小城鄉及東西部教育數字鴻溝；
拓寬學段，與多地中學對接，根據各校情況提供深入淺出、通俗易懂的大模型技術培訓……
“期待更多人享受到人工智能+教育的成果。”高德潤說，持續探索新功能、新技術，在快速上線、快速試錯、快速迭代中不斷優化，讓平臺建起來更要用得好，這是團隊師生一致的目標。
當前，高校成為人工智能研究的重要策源地，越來越多大學生參與研發的成果走出校園，助力傳統行業突破應用瓶頸，成為人工智能與高等教育“雙向奔赴”的縮影。
“在道路行業，傳統檢測設備費用高昂、檢測效率低下、需要耗費大量的人工。”前不久，為了解決這一難題，同濟大學交通學院博士研究生陳菁與課題組成員設計了輕量化的路面檢測設備。利用成本較低的相機，結合人工智能圖像識別，快速準確識別道路受損的位置和類型，為道路設施管理和養護提供數據支持。
得益于同濟在教學中對人工智能的引入，碩士期間，陳菁就在“交通數據分析與應用”課上學到了有關交通數據檢測、數據處理分析、機器學習、神經網絡等人工智能的理論方法和實操技能。“對我現在的科研工作有很大作用。”陳菁說。
比如，傳統的車輛駕駛決策與控制方法，依賴于全面的交通知識、完善的駕駛規則。而在應用人工智能以后，可在自動駕駛決策控制個人空間中考慮更加復雜的駕駛環境。“加入其他車輛軌跡、道路設施、乘客反饋等信息，幫助自動駕駛車輛更好地理解駕駛環境，并做出合理的駕駛決策。”陳菁舉例。
“人工智能的廣泛應用，讓教育迎來一個個性化、跨學科、‘千人千面’的終身學習時代。”同濟大學本科生院院長吳志軍表示，教育的主體依然是人，要讓人與人工智能更好地和諧共生，需要建立更加規范、更加包會議室出租容并充滿人性化的教育生態，推動經濟社會發展和人類文明進步。