为什么“超越禁令：重建教学”在当下至关重要
当校园领导者谈论屏蔽 Wi‑Fi、没收设备或将学生锁在受监督的实验室时，他们往往是对一种明显的恐惧做出反应：AI 可以在几秒钟内生成润色好的作品，并颠覆长期以来的评估实践。“超越禁令：重建教学”这一说法指向了一个不同的答案。这种方法并非将工具视为敌人，而是要求大学重新设计课程、评估和治理，以便毕业生学会使用、评估和批判 AI——这些是他们在已经饱和了算法助手的职业中所需要的技能。
这不是一个小小的课程调整。它触及教学实践、机构采购、无障碍性和学术诚信。这意味着要培训教职员工重新设计作业，投资于人工评分能力，并为披露和验证制定透明的规则。这些是结构性选择，需要资金、时间，以及从监管向教学法的转变。
实际上，这意味着要提出新问题：哪些课程为了安全和临床能力必须禁止 AI？哪些课程应该要求明确的归属和验证？当学生可以通过一个提示词生成一份接近出版水平的草稿时，我们该如何评估学习成果？答案是教学层面的，而非技术层面的——根植于能让思维可见的学生作品中。
超越禁令：重建教学 —— 重新设计评估与学习
重新设计评估是“超越禁令：重建教学”的核心。目前许多作业奖励在截止日期前交付的成品；它们不要求学生展示其背后的思考。这使得外包——无论是外包给另一个人还是一个模型——变得既诱人又容易。为了保护学习，评估必须像重视结果一样重视过程。带有版本历史的作品集、简短的反思备忘录、带注释的书目以及课堂或现场口头答辩，让教师能够评估判断力和方法，而非表面的文字。
将 AI 整合到这种重新设计中，意味着将验证纳入评分标准。学生应提交一份“AI 使用声明”，列出提示词、保留的模型输出、进行的转换以及针对原始资料进行的检查。在实践中，这看起来像是每次提交作业上的一个简短、结构化的框：使用了什么工具，为什么使用，以及学生如何验证或纠正输出。当验证被计入评分时，激励结构就发生了变化——学生因发现模型错误而获得奖励，而不是掩盖它们。
评估工作室——共同设计作业、评分标准和披露语言的教职员工学习社区——可以帮助教师将这些想法转化为课堂实践。这些工作室还处理领域特殊性：历史论文的正确验证任务不同于软件工程作业。在不同学科中，同样的原则都适用：让思维可听、可见，使工具成为众多输入之一，而不是精通能力的替代品。
超越禁令：重建教学 —— 平衡 AI 辅助与批判性思维
教育工作者面临着一个核心的教学张力：如何允许学生使用强大的助手，同时仍能培养独立的批判性思维。解决方案在于校准的约束和脚手架式练习。首先向学生讲解 AI 系统的工作原理——它们的优势、失败模式和典型的幻觉。展示模型何时捏造引用或误述事实的简短课堂演示，比一味地警告更有效。学会测试和交叉验证输出的学生会内化怀疑的习惯。
在课堂上，要求学生实时为自己的选择辩护。口试、现场调试、回教（teach-backs）或简短的公开演讲，迫使学生展示超出静态文本文件的理解能力。对于代码密集型工作，带有注释的提交记录和现场演示表明学生理解权衡取舍，并能解释意外行为。对于论文，要求对论点进行五分钟的口头总结，可以暴露书面草稿本身可能隐藏的理解缺陷。
教职员工发展、能力与公平评估
重建教学意味着投资于人。突出过程的作业需要更多的互动：对草稿的反馈、结构化的批评以及更小的评估比例。如果没有用于助教、评分员培训、写作中心和专门的评估重新设计时间的资金，这就无法大规模实现。那些试图限制 AI 却保持班级规模和人力不变的机构，只会将问题推向死角。
当教职员工通过评估工作室和小额资助来重新设计课程时，机构会获得双重收益：评估变得更加真实，且教职员工获得了在 AI 介导的世界中教学的实践技能。培训不仅应涵盖技术素养，还应涵盖评分标准设计、提示词记录以及课堂验证方法。
政策架构：采购、披露与分级规则
政策应该是明确、共享且可执行的。一种务实的方法是分级规则：临床课程或高风险的专业能力课程可以合理地禁止某些工具；基础或高级课程可能要求披露和验证；专业课程应教授特定领域的整合。将政策视为一刀切的禁令既不切实际也不公平。
采购至关重要。机构在推荐将 AI 工具用于课堂之前，应审查其无障碍性、隐私性、可审计性和劳动力透明度。制定经过审核的工具清单和采购标准，以便教职员工和学生能够依赖符合机构规范的选择。在使用消费级工具时，指导学生绝不要上传敏感数据；在必要时，提供具有适当保护措施的机构管理替代方案。
最后，纳入可持续性和成本意识。一种“计算预算”模式——即学生拥有有限数量的查询次数或固定的计算配额——可以教授效率和资源的道德使用。它镜像了真实的职业限制，并建立了反映职场现实的权衡思考习惯。
当 AI 可以生成作品时如何评估学习成果
在功能强大的模型时代，评估需要从检测转向设计。教授们不应主要依赖抄袭检测器，而应重新设计评估，使真实的作品可见：阶段性提交、口头答辩、带注释的资源档案和过程日志。机器生成的文本很容易产生，但在审查下很难辩护。要求解释、引用检查和现场问题解决的评估策略降低了外包的价值。
评分标准应将验证列为一个评分类别。奖励那些识别出模型输出错误并记录其如何修复错误的学生。这将一个充满诱惑的环境转变为一个技能培养的机会：学生学习批判性的来源评估、提示词技巧和道德引用实践。随着时间的推移，这些习惯将成为大学可以可靠宣称的学习成果。
在需要检测的地方，将其与修复性实践相结合。将已确认的不当行为作为教学契机，明确预期并加强评估设计。目标不是惩罚性监视，而是一个将激励与真实学习相结合的系统。
校园在本学期可以采取的实际步骤
大学不需要法拉第笼；它们需要一个计划。从将课程类型与允许的实践相匹配的分级政策开始。启动评估工作室并提供小额重新设计资助。试点 AI 素养证书，涵盖偏见、验证、隐私、引用和可持续性。创建经过审核的工具清单和采购标准。最后，投资于人力资源——助教、写作中心和教师时间——以便重新设计的作业可以大规模推广。
这些是实际的、可获得资金支持的措施。它们承认技术不会消失，而且保护学习不仅需要禁令：它还需要新的设计、新的技能以及资助这些措施的政治意愿。“超越禁令：重建教学”是一项工作计划，而不仅仅是一个口号。
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