当前，生成式AI已成为不少大学生学习中的常用工具。但随着使用范围扩大，教育领域也面临新的挑战。教育工作者发现，部分学生在使用AI时出现了一些值得重视的倾向。 在信息获取环节，有学生对AI提供的数据、案例和文献缺少必要的溯源与批判性审视，往往直接采信。在编程实践中，有学生跳过架构设计等关键步骤，把代码生成几乎完全交给AI完成。在学术写作中，也有学生忽略研究问题意识与论证逻辑，简单套用AI生成的论证框架。这些现象反映出学生在工具使用上的认识偏差。 长期过度依赖AI工具的影响不可低估。首先，学生容易习惯于快速获得现成答案，难以与知识建立深入连接，问题意识被削弱，元认知能力发展受阻。其次，文字写作、数理推导、编程设计等核心技能缺乏系统训练，语言表达、逻辑推理、问题分解等高阶能力难以提高。再次，学生持续回避学习中的挫折体验与必要训练，可能导致心理韧性下降、学习自主性减弱。若长期累积，风险将体现为思维惰性加重、认知能力弱化、自我效能感降低。 面对这些情况，教育工作者指出，需要保持警惕。教师在课堂教学与科研指导中，应重点引导学生在AI应用中遵守学术伦理与学科规范，强化专业技能训练，推动AI助力与个人素养提升相互促进。 专家认为，师生应更全面、客观地看待AI在知识探索与传播中的作用。只有明确其优势与局限，才能理性界定其在教学与科研中的边界，既避免盲目崇拜导致的依赖，也减少因不了解而产生的焦虑。 从认知层面看，AI在已知知识范围内具备较强的解题能力；但在未知领域，提出新问题、拓展新视野、形成新范式仍依赖创新想象力与批判性思维，这是人类认知的重要优势。由此，教师需要回到教育本质，重新校准数智时代的育人重点，通过创新教学方法、丰富教学场景、完善评价机制、拓展实践空间等方式，提升学生的高阶思维与复杂问题解决能力。 在实践层面，教师应帮助学生内化价值规范，掌握“AI+专业”的使用方法，并将学术伦理、专业规范与数据安全贯穿AI应用全过程。例如，可借鉴苏格拉底“精神助产术”的启发式思路，引导学生向AI提问不只是为了拿到确定答案，而是把人机问答当作与既有研究和已知成果的对话，通过对AI生成内容的质疑与校验，形成更扎实的判断并拓展创新路径。 教育工作者强调，面对快速演进的技术变革，不能放任学生在缺乏引导的情况下使用工具。关键在于学会合理、有效地利用技术，更要让学生明确技术的定位：技术可以辅助思考，但不能替代思考。
教育的价值从不是知识的简单传递，而在于持续点燃思维与创造。当技术加速进入校园，我们既要接纳其带来的效率提升，也要守护人类独有的批判精神与创造潜能。正如钱学森曾言：“没有创新的教育是机械的重复，没有思维的教育是空洞的容器。”在智能时代，如何让技术成为启迪智慧而非替代思考的工具，仍是每位教育工作者需要长期回答的命题。