生成式人工智能影響高等教育理念實踐的機理及應(yīng)對策略

［摘 要］

生成式人工智能的普及應(yīng)用，在助力高等教育實現(xiàn)創(chuàng)新發(fā)展的同時，亦對大學(xué)自主辦學(xué)、學(xué)術(shù)自由、人才培養(yǎng)帶來新挑戰(zhàn)。應(yīng)科學(xué)評估生成式人工智能對高等教育理念實踐的負(fù)影響，把握其應(yīng)用限度；完善生成式人工智能應(yīng)用于高等教育的監(jiān)管規(guī)制，引導(dǎo)、規(guī)范高校師生合理使用；創(chuàng)新高等教育模式，利用生成式人工智能提升教育實效，培養(yǎng)全面發(fā)展的高素質(zhì)人才。

［關(guān)鍵詞］生成式人工智能；高等教育理念實踐；影響機理；應(yīng)對策略

［作者簡介］劉紅玉：湖南大學(xué)馬克思主義學(xué)院副教授、博士生導(dǎo)師，主要研究方向為馬克思主義創(chuàng)新發(fā)展理論與實踐；李姝：湖南大學(xué)馬克思主義學(xué)院博士研究生。

［DOI］10.19377/j.cnki.43-1531/g0.2025.01.009

引言

自中世紀(jì)歐洲大學(xué)創(chuàng)辦以來，大學(xué)自治、學(xué)術(shù)自由、培養(yǎng)具備完善人格并獲得創(chuàng)造力量的全面人才，逐漸成為發(fā)展高等教育的基本理念。這些理念也得到中國高等教育機構(gòu)的認(rèn)同與實踐。生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence，GAI） 是一種依托深度學(xué)習(xí)模型、大規(guī)模數(shù)據(jù)訓(xùn)練和精細(xì)預(yù)設(shè)規(guī)則生成并處理多樣化內(nèi)容形式的AI技術(shù)，既具備輔助教師備課、答疑、了解學(xué)生學(xué)習(xí)情況等智能助教功能，又具有陪同學(xué)生開展語言練習(xí)、編程設(shè)計等智能助學(xué)作用；還能幫助管理部門開展教學(xué)管理、教學(xué)分析、教學(xué)資源配置、教學(xué)評估與改進(jìn)等智能助管活動；也能執(zhí)行文獻(xiàn)搜集整理、科研數(shù)據(jù)處理、實驗設(shè)計優(yōu)化等智能助研任務(wù)。隨著生成式人工智能在高校的推廣應(yīng)用，人們開始擔(dān)心該技術(shù)是否會沖擊或影響高等教育理念的實踐。筆者在親測ChatGPT、Sora、Kimi、文心一言、智譜清言、豆包、DeepSeek等GAI功能后，結(jié)合高校教學(xué)經(jīng)驗，就生成式人工智能對高等教育理念實踐所帶來的挑戰(zhàn)進(jìn)行了深度思考，并就如何應(yīng)對其挑戰(zhàn)提出相應(yīng)建議。

一 生成式人工智能普及應(yīng)用可能影響大學(xué)自主辦學(xué)

雅斯貝爾斯認(rèn)為，大學(xué)是一個有獨特任務(wù)的特殊機構(gòu)，“是一種特殊的學(xué)?！?/p>

卡爾·雅斯貝爾斯.什么是教育［M］.鄒進(jìn)，譯.北京：生活·讀書·新知三聯(lián)書店，1991：139.】。洪堡強調(diào)，大學(xué)是學(xué)生和學(xué)者組成的學(xué)術(shù)共同體，為保證學(xué)術(shù)知識的權(quán)威性、確保學(xué)者按真理標(biāo)準(zhǔn)行事，大學(xué)應(yīng)當(dāng)享有一定的自治權(quán)。《柏林洪堡大學(xué)章程》（序言）就明確寫道，“洪堡大學(xué)堅持研究與教學(xué)的統(tǒng)一、學(xué)生與學(xué)者的共同體、學(xué)術(shù)自我負(fù)責(zé)和自主管理，因為學(xué)術(shù)離不開自由，自由離不開責(zé)任。”【張繼明.德國柏林洪堡大學(xué)的治理結(jié)構(gòu)及其特征——基于《柏林洪堡大學(xué)章程》文本的解讀［J］.中國高等教育評論，2016（6）：55.】具體到中國，則是強調(diào)大學(xué)自主辦學(xué)，即大學(xué)在國家法律和政策框架內(nèi)，根據(jù)自身定位和發(fā)展要求，獨立行使辦學(xué)權(quán)和管理權(quán)，旨在更好地履行人才培養(yǎng)、科學(xué)研究、社會服務(wù)和文化傳承創(chuàng)新等使命。

生成式人工智能的“黑盒”運行過程可能妨礙大學(xué)自主辦學(xué)。生成式人工智能是基于大量數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練形成的超大模型，其運行過程往往被視為“黑盒”。一方面，研發(fā)企業(yè)為維護其商業(yè)機密和競爭優(yōu)勢而對關(guān)鍵技術(shù)細(xì)節(jié)進(jìn)行保密的自我保護機制，容易造成外界認(rèn)識的“不透明性”和“信息破缺”【參見：董春雨.從機器認(rèn)識的不透明性看人工智能的本質(zhì)及其限度［J］.中國社會科學(xué)，2023（5）：158.】；另一方面，數(shù)據(jù)收集、模型訓(xùn)練、輸出決策或迭代升級需要專業(yè)的技術(shù)和特定的資源支撐，復(fù)雜的計算機指令、操作和編程語言、腳本的抽象化加大了理解和學(xué)習(xí)難度。要充分理解和熟練駕馭這些大模型，不僅需要擁有強大的數(shù)學(xué)知識應(yīng)用能力、編程語言和技能，而且需要積累轉(zhuǎn)換器和編碼器—解碼器模型、語言建模、文本分類、情感分析和機器翻譯等自然語言處理（Natural Language Processing，NLP）技術(shù)的經(jīng)驗。若非專業(yè)技術(shù)人員，通常難以深入理解大模型的工作原理及其輸出結(jié)果，難以充分運用和駕馭這些大模型。作為使用主體的高校師生和管理人員，并非全是精通人工智能的專業(yè)人士，使用生成式人工智能應(yīng)用的過程也僅停留在淺表層，甚至是簡單地通過輸入提示詞獲取生成內(nèi)容的快餐式利用；高校在使用該技術(shù)進(jìn)行行政管理、教務(wù)管理的過程中，一旦出現(xiàn)系統(tǒng)技術(shù)升級、操作不當(dāng)、黑客攻擊造成數(shù)據(jù)信息丟失等問題，則不得不求助于研發(fā)企業(yè)的技術(shù)工程師。這種因認(rèn)知隔閡與理解困境導(dǎo)致的技術(shù)問題處理依賴鏈，可能造成GAI技術(shù)專家治校的局面，侵蝕大學(xué)自主辦學(xué)的基礎(chǔ)。

生成式人工智能的“頭部壟斷”可能妨礙大學(xué)自主辦學(xué)。當(dāng)前，GAI大模型的研發(fā)基本由頭部數(shù)字巨頭主導(dǎo)。隨著GAI大模型的推廣應(yīng)用，頭部數(shù)字巨頭的利潤增長與其數(shù)據(jù)積累呈正相關(guān)，此趨勢進(jìn)一步鞏固其在數(shù)字市場的主導(dǎo)地位，從而形成壟斷格局。一方面，當(dāng)市場只有為數(shù)幾家頭部企業(yè)在提供相關(guān)產(chǎn)品和服務(wù)時，這些企業(yè)便會收取高昂使用費，影響大學(xué)辦學(xué)經(jīng)費自主支配權(quán)。例如，在實際應(yīng)用中，ChatGPT采用三級遞進(jìn)式服務(wù)（免費層—基礎(chǔ)層—專業(yè)層），基于資源稀缺性差別定價策略而實施價格歧視，對基礎(chǔ)層和專業(yè)層的服務(wù)分別收取高額費用，且對其響應(yīng)速度及功能權(quán)限實施差異化配給。另一方面，一旦高校及師生選擇使用某種模型，該模型便會將信息、數(shù)據(jù)牢記在“心”，成為事實上掌控學(xué)校各類信息、資源與數(shù)據(jù)的數(shù)字大腦或數(shù)字“家長”。反之，當(dāng)高校終止使用該模型時，隨之而來的數(shù)據(jù)流失會進(jìn)一步壓縮高校在技術(shù)服務(wù)選擇中的自主權(quán)。有研究指出，當(dāng)前生成式人工智能數(shù)據(jù)的刪除方式和“刪除與否”的狀態(tài)查詢、監(jiān)督機制均不明確【參見：鈄曉東.論生成式人工智能的數(shù)據(jù)安全風(fēng)險及回應(yīng)型治理［J］.東方法學(xué)，2023（5）：108.】，而數(shù)據(jù)銷毀機制缺失導(dǎo)致非法留存【參見：徐偉，何野.生成式人工智能數(shù)據(jù)安全風(fēng)險的治理體系及優(yōu)化路徑——基于38份政策文本的扎根分析［J］.電子政務(wù)，2024（10）：47.】，可能會進(jìn)一步強化技術(shù)供應(yīng)商基于積累數(shù)據(jù)資產(chǎn)形成的競爭優(yōu)勢，加深用戶對技術(shù)供應(yīng)商的長期依賴，進(jìn)而加劇結(jié)構(gòu)性權(quán)力失衡。長此以往，這些頭部企業(yè)便可能擁有基于數(shù)據(jù)的學(xué)校控制權(quán)，從而妨礙大學(xué)自主辦學(xué)。

二 生成式人工智能普及應(yīng)用可能削弱學(xué)術(shù)自由

學(xué)術(shù)自由是高等教育發(fā)展的基礎(chǔ)，德里克·博克曾指出，當(dāng)大學(xué)履行發(fā)展知識的義務(wù)時，學(xué)術(shù)自由是一種基本的價值前提【參見：Derek Bok.Beyond the Ivory Tower： Social Responsibilities of the Modern University［M］.Cambridge： Harvard University press，1982：35.】。學(xué)術(shù)自由主要體現(xiàn)為教學(xué)、學(xué)習(xí)、研究過程不受外在的干擾和控制。

從數(shù)據(jù)庫層面看，生成式人工智能的普及應(yīng)用可能影響學(xué)術(shù)自由。生成式人工智能數(shù)據(jù)庫的構(gòu)建和更新分為主動與被動兩大類。主動構(gòu)建是通過爬蟲等技術(shù)收集互聯(lián)網(wǎng)上的大量數(shù)據(jù)形成語料、圖片、聲音、符號等數(shù)據(jù)庫進(jìn)行模型訓(xùn)練；被動構(gòu)建是用戶在同生成式人工智能互動時，通過對話框輸入信息、系統(tǒng)自動將信息保存至數(shù)據(jù)庫。由于生成式人工智能模型的數(shù)據(jù)是基于歷史數(shù)據(jù)、根據(jù)預(yù)先設(shè)定的框架和程序進(jìn)行運算，對新出現(xiàn)的前沿文獻(xiàn)或?qū)I(yè)性很強的問題無法快速響應(yīng)，在一定程度上會限制前沿知識的獲取。當(dāng)高校師生普及應(yīng)用并習(xí)慣利用生成式人工智能進(jìn)行學(xué)術(shù)探索、學(xué)習(xí)研究、教學(xué)實踐后，往往會對這些智能工具產(chǎn)生依賴，從而導(dǎo)致高校師生知識信息面窄化且滯后，形成封閉的信息空間，強化“信息繭房”效應(yīng)。比如，作為西方話語體系在人工智能領(lǐng)域的具象化代表，ChatGPT在回應(yīng)新聞事件相關(guān)詢問時，傾向于引導(dǎo)用戶參考CNN、BBC等被西方社會視為“權(quán)威”的媒體，這種傾向性與教育的深度融合，有可能進(jìn)一步鞏固西方話語體系所構(gòu)建的“信息繭房”【參見：馮雨奐.ChatGPT在教育領(lǐng)域的應(yīng)用價值、潛在倫理風(fēng)險與治理路徑［J］.思想理論教育，2023（4）：29.】。另一方面，生成式人工智能的數(shù)據(jù)主要源自互聯(lián)網(wǎng)上各類公開信息，信息的可靠性、權(quán)威性參差不齊、真?zhèn)坞y辨，容易生成虛假或錯誤的低質(zhì)量內(nèi)容。有研究表明，AI 語言模型可在短時間內(nèi)生成欺騙性論文【參見：Liebrenz M，Schleifer R，Buadze A，Bhugra D，Smith A.Generating scholarly content with ChatGPT： ethical challenges for medical publishing［J］.Lancet Digit Health，2023（3）：e105-e106.】，這一現(xiàn)象也引發(fā)了關(guān)于科學(xué)研究誠信和已發(fā)表論文可信度的擔(dān)憂

。基于虛構(gòu)數(shù)據(jù)或偽造內(nèi)容形成的“偽學(xué)術(shù)”，可能會進(jìn)一步引發(fā)學(xué)術(shù)話語污染和學(xué)術(shù)信任流失等鏈?zhǔn)椒磻?yīng)。假若高校師生不加甄別地使用生成式人工智能提供的信息或數(shù)據(jù)，經(jīng)日持久，極易被牽著鼻子走，擾亂高校師生的知識架構(gòu)體系，進(jìn)而固化高校師生的認(rèn)知思維方式，影響高校師生自主性、前瞻性、創(chuàng)造性地開展學(xué)術(shù)探索活動。

從數(shù)據(jù)運算看，生成式人工智能的普及應(yīng)用可能削弱學(xué)術(shù)自由。在編程目標(biāo)、設(shè)計模型、數(shù)據(jù)訓(xùn)練的過程中，生成式人工智能往往負(fù)載了研發(fā)者的世界觀、人生觀、價值觀，形成算法偏見。如利用計算機技術(shù)分析、理解和處理自然語言時，基于預(yù)定規(guī)則以及訓(xùn)練模型對語言篩選、抽取、量化的過程，通常滲透著研發(fā)設(shè)計人員的主觀偏好。麻省理工相關(guān)團隊的一項研究顯示，部分人工智能系統(tǒng)通過習(xí)得性欺騙，系統(tǒng)地學(xué)會了“操縱”他人，使用戰(zhàn)略欺騙、不忠實的推理進(jìn)行有動機的誘導(dǎo)，以偏離事實的方式解釋其欺騙行為，獲得人類信任；同時，人工智能的欺騙能力隨著模型規(guī)模的增加而增強【參見：Park P S，Goldstein S，O’Gara A，et al.AI deception： A survey of examples，risks，and potential solutions［J］.Patterns，2024（5）： 1-16.】。另一方面，算法推薦通過海量信息與用戶的使用記錄匹配，可在精準(zhǔn)掌握用戶的思想動態(tài)、喜好變化后進(jìn)行智能推送，形成隱性控制權(quán)力。有研究指出，大學(xué)生群體在算法層面存在感知鈍化現(xiàn)象，可能會擴大算法平臺的權(quán)力空間，導(dǎo)致他們在算法推薦下面臨更嚴(yán)重的數(shù)字控制【參見：趙龍軒，林聰.“黑箱”中的青年：大學(xué)生群體的算法意識、算法態(tài)度與算法操縱［J］.中國青年研究，2022（7）：28.】。倘若高校師生長期沉迷于同生成式人工智能的情境化和個性化交互，在大規(guī)模、多維度、高效率、低透明、巨復(fù)雜的算法“超級助推”式操控下，其認(rèn)知方式、思維模式、行事風(fēng)格極易潛移默化地被影響、形塑，弱化高校師生開展學(xué)術(shù)活動的自主性，進(jìn)而妨礙學(xué)術(shù)自由。

三 生成式人工智能普及應(yīng)用可能影響全面發(fā)展人才的培養(yǎng)

高等教育的目的是激發(fā)和引導(dǎo)學(xué)生的自我發(fā)展之路【參見：懷特海.教育的目的［M］.莊蓮平，王立中，譯.上海：文匯出版社，2012：前言2.】。高等教育應(yīng)重視和關(guān)注培養(yǎng)學(xué)生健全的人格、塑造學(xué)生美好心靈，“一個不重視和關(guān)注人們性格和靈魂的地方，是不會有真正意義上的教育的”【張曼菱.西南聯(lián)大行思錄［M］.北京：生活·讀書·新知三聯(lián)書店，2019：429.】；高等教育應(yīng)培養(yǎng)學(xué)生的知識和技能，教會學(xué)生批判性、建設(shè)性的邏輯思維，誘導(dǎo)和激發(fā)學(xué)生的創(chuàng)造力，進(jìn)而將知識、技能、創(chuàng)造力轉(zhuǎn)化為成人的力量，“大學(xué)的職責(zé)就是把一個孩子的知識轉(zhuǎn)變?yōu)橐粋€成人的力量。”【懷特海.教育的目的［M］.莊蓮平，王立中，譯.上海：文匯出版社，2012：36.】

生成式人工智能存儲了海量的數(shù)據(jù)和知識，具有信息全、水平高、響應(yīng)快等優(yōu)勢，其強大的自適應(yīng)學(xué)習(xí)技術(shù)又使該類模型具備一定的“涌現(xiàn)”能力，能夠模仿人類思維。隨著生成式人工智能的逐步推廣應(yīng)用，高校學(xué)生將成為使用生成式人工智能的主力軍。然而，高校學(xué)生正處于世界觀、人生觀、價值觀的形塑期，情感表達(dá)能力與情緒調(diào)節(jié)管理能力的提升期，知識結(jié)構(gòu)完善與技能專長儲備的黃金期，創(chuàng)造性思維發(fā)展與創(chuàng)新方法培養(yǎng)的關(guān)鍵期，長期沉浸在同生成式人工智能互動環(huán)境中的高校學(xué)生，容易偏離全面發(fā)展的軌道。

首先，生成式人工智能的普及應(yīng)用可能影響高校學(xué)生的“三觀”形塑、情感表達(dá)及情緒調(diào)節(jié)能力的提升。引導(dǎo)學(xué)生樹立正確的“三觀”是高等教育的根本目標(biāo)，幫助學(xué)生提高情感表達(dá)及情緒調(diào)節(jié)能力是高等教育的重要環(huán)節(jié)，關(guān)乎學(xué)生的全面發(fā)展。教育目標(biāo)與教學(xué)環(huán)節(jié)的實現(xiàn)需要教師堅定信仰的價值引導(dǎo)、身正為范的榜樣引領(lǐng)、言傳身教的熏陶和化育，需要建立師生之間的情感鏈接、互動頻道以達(dá)成春風(fēng)化雨式的循循善誘。只有在這種榜樣的示范、溫暖的氛圍、良好的環(huán)境中，學(xué)生才能真正成長為有信仰、有格局、有擔(dān)當(dāng)、有情懷、有溫度的追夢者。生成式人工智能本質(zhì)上是一臺無信仰、無情感的冰冷機器，缺乏人類具有的信仰、道德、情操，難以準(zhǔn)確捕捉人類的心理、情感、體態(tài)語言等變化；生成式人工智能還過濾了非言語線索（如肢體語言、微表情）、弱化了社會角色協(xié)商過程，可能會使學(xué)生錯過在現(xiàn)實社會互動中培養(yǎng)團隊協(xié)作、沖突調(diào)解等社會能力的機會；算法生成內(nèi)容雖可模擬人類語言特征，但其情感計算機制本質(zhì)是基于概率分布的情感符號再生產(chǎn)，無法承載真實人際互動中的情感能量交換，可能導(dǎo)致學(xué)生面臨情感體驗的“雙重剝離”——既缺失情感表達(dá)的主體間性驗證，也缺乏共情能力發(fā)展的情境化訓(xùn)練；因而無法提供與人類互動的情感支持方面的同等體驗與回應(yīng)，在幫助學(xué)生發(fā)展軟技能方面存在局限性【參見：Kumar S，Rao P，Singhania S，et al.Will artificial intelligence drive the advancements in higher education？ A tri-phased exploration［J］.Technological Forecasting and Social Change，2024（4）：1-18.】。倘若放任學(xué)生在日復(fù)一日、年復(fù)一年的“人—機”世界中生活，可能會削弱他們與真實人互動、建立深厚聯(lián)系的能力，進(jìn)而引發(fā)“數(shù)字依戀障礙”和“數(shù)字癡呆”現(xiàn)象【參見：胡曉萌，李倫.防范人工智能引發(fā)的倫理風(fēng)險 ［N］.學(xué)習(xí)時報，2024-12-11 （A6）.】；與此同時，不斷接受各類良莠交織、魚龍混雜、真假難辨、是非難分的網(wǎng)絡(luò)信息轟炸，其“三觀”極易受到影響，往往忽視真實世界的任務(wù)和事情，關(guān)閉同現(xiàn)實世界進(jìn)行交流互動的情感閘門，乃至出現(xiàn)述情、共情障礙，產(chǎn)生社交恐懼，形成類機器人格【參見：劉紅玉，李理.類機器人格研究——基于人機交互視角［J］.長沙理工大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版），2020（6）：14-15.】。

其次，生成式人工智能的普及應(yīng)用可能影響高校學(xué)生構(gòu)建完備的知識技術(shù)結(jié)構(gòu)體系。長期以來，人們普遍認(rèn)為知識、技能掌握得越多，越能在工作和生活中出類拔萃、脫穎而出

，從而形成了從小到大沉浸在知識海洋中蓄力前行、厚積薄發(fā)的學(xué)習(xí)傳統(tǒng)。這個傳統(tǒng)包含自然科學(xué)知識的傳授與人文社會科學(xué)的熏陶，是個體成人、成才、成事的前提和基礎(chǔ)。只有通過積累，才能真正把知識和技能內(nèi)化于心，構(gòu)成專屬于自己的知識技術(shù)結(jié)構(gòu)，轉(zhuǎn)化為個人得心應(yīng)手的能力。生成式人工智能內(nèi)容的迅速產(chǎn)出和答案、方法的“即得性”，顯著減少了學(xué)生在問答環(huán)節(jié)中的獨立思考與探索時間【參見：Civit M，Escalona M J，Cuadrado F，et al.Class Integration of ChatGPT and Learning Analytics for Higher Education［J］.Expert Systems，2023（00）：1-22.】，進(jìn)而影響學(xué)生的知識建構(gòu)與認(rèn)知能力發(fā)展【參見：胡欽太，梁心賢，劉顏帆，等.生成式人工智能如何影響學(xué)生發(fā)展——基于31項實驗與準(zhǔn)實驗研究的元分析［J］.現(xiàn)代遠(yuǎn)程教育研究，2025（2）：88.】。隨著生成式人工智能的普及應(yīng)用，人們逐漸發(fā)現(xiàn)個體儲備的知識和技能不過是生成式人工智能數(shù)據(jù)大海中的一滴水，所需的知識、技術(shù)、方法均可通過GAI快速獲取，這就可能動搖銖積寸累式的知識技能習(xí)得傳統(tǒng)。一旦高校學(xué)生堅信如此，甚至指望跳過知識積累的量變過程而轉(zhuǎn)向求助生成式人工智能，就極易成為內(nèi)心空洞、知識淺薄、才能平庸的工具人。

再者，生成式人工智能的普及應(yīng)用可能弱化高校學(xué)生的創(chuàng)造性思維。人類的創(chuàng)造性思維建立在長期的實踐基礎(chǔ)之上，以強烈的好奇心和探求欲望、廣闊而扎實的知識面、獨立的思考能力、強大的聯(lián)想與鏈接力、深思熟慮之后的頓悟為前提。生成式人工智能的研發(fā)應(yīng)用，使曾經(jīng)通宵達(dá)旦思考、糾結(jié)數(shù)天無法抉擇或得到回答的問題瞬間得以解決，這不但會打擊人類的自信心，而且會加深人類對生成式人工智能的依賴。特別是高校學(xué)生群體，好奇心強，但自我約束力弱。倘若過度依賴和頻繁使用生成式人工智能應(yīng)對學(xué)習(xí)過程中所遇到的問題，按照機器算法的機械性指導(dǎo)、程序化完成學(xué)習(xí)科研任務(wù)，而非下意識地進(jìn)行深度思考、深入分析判斷，則其自主的認(rèn)知、閱讀、書寫、記憶、判斷、推理、思考、創(chuàng)造能力可能會遵循“用進(jìn)廢退”的原則而逐漸退化。

四 擁抱與規(guī)制：推進(jìn)生成式人工智能與高等教育融合互促的策略

消除生成式人工智能對高等教育理念實踐帶來的負(fù)影響，關(guān)鍵在于高校師生合規(guī)合理地使用。因此，應(yīng)科學(xué)評估生成式人工智能的負(fù)效應(yīng)，把握其應(yīng)用限度，完善監(jiān)管規(guī)制，創(chuàng)新高等教育模式及評學(xué)、評優(yōu)機制。

第一，科學(xué)評估生成式人工智能對高等教育理念實踐的負(fù)影響，把握其應(yīng)用限度。鑒于高等教育是一項塑造和培養(yǎng)人的高尚事業(yè)，應(yīng)根據(jù)生成式人工智能的風(fēng)險程度建立分類等級制度，擬定清單目錄；結(jié)合風(fēng)險等級制定相應(yīng)的規(guī)范，提前干預(yù)，使其朝著有利于提升高等教育質(zhì)量的方向發(fā)展。按照風(fēng)險與受益的程度比例，可將生成式人工智能的應(yīng)用風(fēng)險分為不可接受風(fēng)險、低風(fēng)險兩類，相應(yīng)地做出嚴(yán)厲禁止、謹(jǐn)慎允許應(yīng)用的明確規(guī)定。

不可接受風(fēng)險是指師生使用生成式人工智能所產(chǎn)生的風(fēng)險大于受益，其使用目的違反法律道德或教育規(guī)律，可能產(chǎn)生無法逆轉(zhuǎn)或修復(fù)的負(fù)面影響。例如，利用GAI過度收集高校師生信息，通過GAI實時遠(yuǎn)程抓取學(xué)生面部數(shù)據(jù)進(jìn)行特征分類，以實現(xiàn)商業(yè)化盈利；對特定人群（如殘疾者、不同膚色者）做出不公平的預(yù)測或產(chǎn)生不道德的影響；使用GAI對學(xué)生進(jìn)行評分，產(chǎn)生與學(xué)生實際情況不匹配的偏見分析，形成“智能歧視”【朱永新，楊帆.ChatGPT/生成式人工智能與教育創(chuàng)新：機遇、挑戰(zhàn)以及未來［J］.華東師范大學(xué)學(xué)報（教育科學(xué)版），2023（7）：9.】，進(jìn)而影響教育公平，等等，對于這類應(yīng)用必須嚴(yán)厲禁止。

低風(fēng)險是指師生在使用生成式人工智能的過程中所面臨的風(fēng)險遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于受益，并處于可控范圍內(nèi)。如基于DeepSeek的推理透明性架構(gòu)與多頭潛在注意力機制（MLA）的協(xié)同作用，構(gòu)建面向教育場景的認(rèn)知支持工具，幫助學(xué)生清晰地梳理思維過程和邏輯路徑；依托Sora的多鏡頭生成能力和物理世界模擬能力生成教學(xué)視頻素材，將抽象概念具象為直接訴諸人的感官的形象，以加深學(xué)習(xí)者對知識的理解與運用；利用文心一言深化對文言文、古詩詞的理解，幫助學(xué)生跨越語言和文化鴻溝，增進(jìn)文化理解與認(rèn)同，等等。這類應(yīng)用有助于提高師生的“內(nèi)生創(chuàng)新能力”【 高奇琦.GPT技術(shù)與人文社會科學(xué)知識生產(chǎn)：智能時代的學(xué)者與學(xué)術(shù)研究［J］.上海交通大學(xué)學(xué)報（哲學(xué)社會科學(xué)版），2023（6）：118.】，可謹(jǐn)慎允許使用。

第二，完善生成式人工智能應(yīng)用于高等教育的監(jiān)管規(guī)制，引導(dǎo)和規(guī)范高校師生合理使用。制定生成式人工智能應(yīng)用于高等教育領(lǐng)域的監(jiān)管框架，健全數(shù)據(jù)審查、技術(shù)檢測、監(jiān)管機制、責(zé)任分配等法律法規(guī)，明確GAI技術(shù)在教學(xué)、科研及管理實踐中的適用邊界與操作準(zhǔn)則。建議由國家互聯(lián)網(wǎng)信息辦公室與教育部聯(lián)合組建專業(yè)的技術(shù)檢測部門，對生成式人工智能進(jìn)行詳細(xì)的風(fēng)險分析與評估，下設(shè)執(zhí)行機構(gòu)開展執(zhí)行活動，落實具體監(jiān)管規(guī)定。

技術(shù)研發(fā)企業(yè)應(yīng)始終保護高校師生在使用生成式人工智能決策服務(wù)和授權(quán)設(shè)置隱私參數(shù)時的知情權(quán)、隱私權(quán)和決定權(quán)，規(guī)避高校使用群體與科技信息企業(yè)之間因權(quán)利不平衡產(chǎn)生的隱私泄露風(fēng)險【參見：蔣美仕，陳亮偉.教育大數(shù)據(jù)隱私安全的保護困境及其治理策略［J］.自然辯證法研究，2023（6）：102.】；提高生成式人工智能軟件開發(fā)人員的責(zé)任感和道德意識，督促其做到負(fù)責(zé)任的開發(fā)和創(chuàng)新；為高校持續(xù)提供技術(shù)支持和后期服務(wù)，協(xié)助高等院校開設(shè)ChatGPT、Sora、豆包、Deepseek等生成式人工智能培訓(xùn)課程，編寫淺顯易懂的學(xué)習(xí)指南，以提高技術(shù)骨干、行政管理者、教師的人工智能素養(yǎng)和技能，解決因操作不當(dāng)、黑客攻擊而造成的數(shù)據(jù)泄露或丟失等問題。在校企合作模式下，依托 Deepseek、AnythingLLM 等大語言模型（LLMs）搭建融合框架，構(gòu)建具有多模態(tài)特性與跨學(xué)科屬性的本地化知識圖譜，進(jìn)而打造具備高安全性和強大智能推理能力的本地知識庫系統(tǒng)，為智慧教育資源共享、教學(xué)模式創(chuàng)新以及科研協(xié)作提供智能化支撐。

高校應(yīng)承擔(dān)生成式人工智能使用的自律性監(jiān)管及技術(shù)與規(guī)則的多重監(jiān)管職責(zé)，在學(xué)術(shù)誠信實踐守則和學(xué)生行為規(guī)范中明確規(guī)定學(xué)生使用生成式人工智能所需承擔(dān)的風(fēng)險與責(zé)任。如學(xué)生可借助ChatGPT撰寫論文，但須標(biāo)注說明并進(jìn)行提供參考使用列表

。強化生成式人工智能應(yīng)用的倫理教育，將批判性思維和倫理元素納入教學(xué)課程【參見：王佑鎂，王旦，梁煒怡，等.“阿拉丁神燈”還是“潘多拉魔盒”：ChatGPT教育應(yīng)用的潛能與風(fēng)險［J］.現(xiàn)代遠(yuǎn)程教育研究，2023（2）：54.】，通過宣傳講座、校園文化等途徑讓學(xué)生了解使用ChatGPT、豆包、Deepseek等應(yīng)用輸入與搜索存在的隱私泄露風(fēng)險，減少高校學(xué)生因隱私觀念與實際使用行為不一致所產(chǎn)生的“隱私悖論”【參見：蔣美仕，陳亮偉.教育大數(shù)據(jù)隱私安全的保護困境及其治理策略［J］.自然辯證法研究，2023（6）：101.】現(xiàn)象。在高校內(nèi)設(shè)置技術(shù)監(jiān)管部門，在生成式人工智能投入使用前對其進(jìn)行風(fēng)險評估，事中開展人為監(jiān)督；通過專業(yè)技術(shù)培訓(xùn)確保進(jìn)行評估和監(jiān)督的技術(shù)人員與管理人員具備相應(yīng)的資格和能力，并擁有一定的權(quán)力以便及時有效的實施補救和糾正措施。

第三，創(chuàng)新高等教育模式及評學(xué)、評優(yōu)方式，利用生成式人工智能提升教育實效?！鞍l(fā)展人的可發(fā)展性，這才是教育的真諦。”【張楚廷.再論大學(xué)的使命［J］.大學(xué)教育科學(xué)，2012（1）：110.】生成式人工智能在高等教育領(lǐng)域的應(yīng)用，應(yīng)始終圍繞人的自由全面發(fā)展、服務(wù)于教育的本質(zhì)追求而發(fā)揮其價值。

堅持“以人為本”的教學(xué)理念，依托生成式人工智能創(chuàng)新教學(xué)模式。高校教師應(yīng)主動學(xué)習(xí)生成式人工智能技術(shù)，縮小其自身數(shù)字認(rèn)知素養(yǎng)與技術(shù)進(jìn)步之間的差距，避免產(chǎn)生技術(shù)應(yīng)用滯后的負(fù)面效應(yīng)。基于學(xué)生認(rèn)知水平、需求層次尋找教學(xué)內(nèi)容與生成式人工智能的契合點，以傳授有用知識為載體增進(jìn)師生的互動交流，縮小理論知識與教育實踐之間的鴻溝。借助ChatGPT實時預(yù)測技術(shù)和Sora的用戶控制能力，了解學(xué)生的知識空白與興趣領(lǐng)域，及時調(diào)整教學(xué)內(nèi)容與教學(xué)策略，將學(xué)生的偏好和需求納入創(chuàng)造與教學(xué)過程，為學(xué)生提供個性化教學(xué)和高階的引導(dǎo)與支持，提高課程知識的實用性和時效性。依托ChatGPT、Sora、DeepSeek等生成式人工智能將知識納入有針對性的不同形式的教學(xué)情境中，通過面對面交流，與學(xué)生形成對同一問題的開放性認(rèn)識和非共識性理解，增進(jìn)學(xué)生對學(xué)習(xí)的歸屬意識和責(zé)任感。利用生成式人工智能改進(jìn)混合教學(xué)模式，提高教學(xué)的靈活性和可及性，滿足多樣化興趣需求。在課堂教學(xué)、社會實踐等多方面利用ChatGPT、Sora、豆包、DeepSeek等生成式人工智能、虛擬現(xiàn)實（VR）、增強現(xiàn)實（AR）等新興技術(shù)創(chuàng)建虛擬課堂，通過實景模擬、情景預(yù)設(shè)與再現(xiàn)優(yōu)化創(chuàng)造多樣性的教學(xué)場景，以“具身體驗”的方式提升學(xué)習(xí)的沉浸感和交互體驗，更好地理解人與人、人與社會、人與自然的關(guān)系。借助生成式人工智能提高課堂教學(xué)設(shè)問的遞進(jìn)性、邏輯關(guān)聯(lián)性，引導(dǎo)學(xué)生思維層層遞進(jìn)，保持好奇心，形成深度思考的習(xí)慣，增強學(xué)習(xí)者提出富有深刻洞見問題的能力。運用ChatGPT生成班級討論問題，布置突出創(chuàng)新能力、團隊合作能力的學(xué)習(xí)任務(wù)，以團隊間的對話和頭腦風(fēng)暴讓學(xué)生的思維產(chǎn)生無限遐思、迸發(fā)出創(chuàng)新的火花，激發(fā)學(xué)生強烈的求知欲及創(chuàng)造的沖動。借鑒Sora的多模態(tài)思維，融合不同形式的信息與感知產(chǎn)生更富創(chuàng)意和創(chuàng)新性的思維和創(chuàng)作【參見：黃欣榮.從ChatGPT到Sora：生成邏輯、哲學(xué)本質(zhì)及世界圖景［J］.新疆師范大學(xué)學(xué)報（哲學(xué)社會科學(xué)版），2024（6）：77.】。通過精細(xì)化的專業(yè)知識整合與技術(shù)創(chuàng)新，構(gòu)建一個互動性強、適應(yīng)性強、旨在培養(yǎng)批判性思維和創(chuàng)新能力的教育生態(tài)系統(tǒng)，從而在實踐教學(xué)中實現(xiàn)教育的深度智能化和個性化。

堅持全面發(fā)展的教育理念，借助生成式人工智能改革評學(xué)、評優(yōu)標(biāo)準(zhǔn)。評學(xué)、評優(yōu)旨在培養(yǎng)具備獨立思考能力、正確價值判斷能力和足夠的“未來生存力”的人。應(yīng)豐富教學(xué)評價指標(biāo)體系，將學(xué)術(shù)興趣、情感認(rèn)知、創(chuàng)新意識、科研實踐、社團活動、社會公益等與人的主體性發(fā)展息息相關(guān)的元素融入學(xué)習(xí)過程中并內(nèi)置于DeepSeek等評價平臺，結(jié)合具體教學(xué)內(nèi)容設(shè)置評價項目，突出“學(xué)業(yè)成果的創(chuàng)新性貢獻(xiàn)和知識的實質(zhì)性增值”【張曦琳.從“績點制”到“等級制”——高校學(xué)生評價應(yīng)向“增值評價”理念轉(zhuǎn)向［N］.中國科學(xué)報，2024-01-16（3）.】以及綜合素養(yǎng)的提升，把關(guān)注點轉(zhuǎn)移到促進(jìn)學(xué)生實現(xiàn)“全面增值性發(fā)展”【張曦琳.從“績點制”到“等級制”——高校學(xué)生評價應(yīng)向“增值評價”理念轉(zhuǎn)向［N］.中國科學(xué)報，2024-01-16（3）.】。借助DeepSeek等技術(shù)創(chuàng)建實踐培訓(xùn)、社團活動智能平臺，引導(dǎo)學(xué)生積極參與實踐活動，在跨維度的交互體驗與實踐過程中鍛造思維深度、發(fā)展個人能力、實現(xiàn)自我成長。發(fā)揮生成式人工智能的語言處理和生成優(yōu)勢創(chuàng)建專題練習(xí)，設(shè)計更多開放性作業(yè)或一系列難度遞增且有針對性的試題【參見：崔宇紅，白帆，張蕊芯.ChatGPT在高等教育領(lǐng)域的應(yīng)用、風(fēng)險及應(yīng)對［J］.重慶理工大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)），2023（5）：19.】，增強作業(yè)的過程性監(jiān)督和及時性考察，超越應(yīng)試和論文寫作的局限性?；谏墒饺斯ぶ悄苡涗浐驼系母黝愋畔?shù)據(jù)對學(xué)生進(jìn)行差異化管理與評價，為學(xué)生提出有針對性的建議，讓每位學(xué)生都有不同程度的收獲和提高，形成優(yōu)勢學(xué)習(xí)能力。同步優(yōu)化評獎、評優(yōu)、保研等配套評價考核標(biāo)準(zhǔn)，強化學(xué)生學(xué)習(xí)的積極心理體驗，引導(dǎo)學(xué)生實現(xiàn)自我發(fā)展。

結(jié)語

高等教育的任務(wù)在于研究和傳授科學(xué)、教育新人成長、個體之間富有生命的交往、學(xué)術(shù)勃發(fā)【參見：卡爾·雅斯貝爾斯.什么是教育［M］.鄒進(jìn)，譯.北京：生活·讀書·新知三聯(lián)書店，1991：149.】，應(yīng)堅持能力與素養(yǎng)導(dǎo)向，培養(yǎng)和成就一個人從出生到離開人世的全生命周期的終身學(xué)習(xí)能力，引導(dǎo)和幫助人在復(fù)雜紛紜、變幻無窮的真實社會中獲得快樂工作、享受幸福人生的能力。生成式人工智能的普及應(yīng)用，為高等教育提供了更加開放、靈活、個性化的學(xué)習(xí)方式，但同時也帶來諸多挑戰(zhàn)和困難，驅(qū)動著教育范式及評價考核方式的變革與創(chuàng)新。筆者相信，通過對生成式人工智能的規(guī)范應(yīng)用，必將催生出更加智能、多元、高效的教育方式，更好地助力培養(yǎng)全面發(fā)展的高素質(zhì)人才。

The Mechanism and Response Strategies of Generative Artificial Intelligence Influencing the Practice of Higher Education Concepts

LIU Hongyu，LI Shu

Abstract：The widespread application of generative artificial intelligence has brought new challenges to university autonomy，academic freedom，and talent cultivation while supporting the innovation and development of higher education.We should scientifically evaluate the negative impact of generative artificial intelligence on the practice of higher education concepts and grasp its application limitations；Improve the regulatory framework for the application of generative artificial intelligence in higher education，guide and standardize the rational use by university teachers and students；Innovate higher education models and evaluation methods，utilize generative artificial intelligence to enhance educational effectiveness，and cultivate high-quality talents with comprehensive development.

Key words：generative artificial intelligence；practice of higher education ideas；influence mechanism；response strategies

About the author： LIU Hongyu，associate professor and doctoral supervisor of Marxist School of Hunan University，specialist in innovative development theories and practices of Marxism.LI Shu，doctoral candidate of Marxist School of Hunan University.