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韦恩·霍姆斯描绘了一个场景，假如30多名学生坐在有30多台电脑的教室里面，他们彼此之间并不交流。“学生们确实在进行个性化的学习，但这不应该是我们追求的方向。”

伦敦大学学院知识实验室学习分析与人工智能团队主任、教授穆特鲁·库库罗瓦在布置作业上有了新的改变。他不再关注学生论文的结果，而关注学生论文的生产过程。“人工智能在分析材料上有显著的潜力。”穆特鲁·库库罗瓦会关注学生提出问题和解决问题的潜力。

针对人工智能所带来的隐忧，不少专家也提出了思考。华东师范大学高等教育研究所所长、教授阎光才提出了一个疑问：“人工智能融入教育，是赋能人类的表层学习还是深度学习？”

韦恩·霍姆斯认为，人工智能让师生对事情失去了主导权，只能依据人工智能系统的设计路径完成任务。然而人工智能系统背后存在着商业部门的复杂运作，牵涉到商业利益的复杂因素。不仅如此，“我们必须考虑学生社交的能力”。

以明尼苏达大学为例，常桐善提到，该校将人工智能嵌入教学课程的程度分成了3个层次，即允许使用、有思考地使用、禁止使用。教师需要在教学大纲中明确是否允许学生使用人工智能工具，以及允许使用人工智能的范围和要求、引导学生使用人工智能的操作方法。

从事人工智能工作长达45年，让-加布里埃尔·加纳西亚表示，技术更迭速度太快，教育者需要帮助人们在未来职业生涯之中扮演好角色。

杨宗凯认为，未来校园财务管理、网络安全、数据安全都将面临新的改革。他表示，技术融入一定程度会遭遇瓶颈，需要完成体系化变革。“边界在哪里，目前还处于一个不断探索的过程。”

清华大学文科资深教授、清华大学苏世民书院院长薛澜分享了一个故事：几年前，一位化工系教授让学生通过邮箱向“助教”反馈学习问题，而“助教”很负责地及时解答疑惑。学期结束后，这位被学生评为“优”等的助教揭开了神秘面纱——实为人工智能助教。

曾在3所大学担任校长，杨宗凯不断尝试信息技术和教育的深度融合。在他看来，“创新育人方式、办学模式、管理体制和保障体制，才是教育新赛道需要突破的难题。”但要完成模式的转变，杨宗凯坦言：“这是一件非常难的事情。”

薛澜表示，人工智能进入校园之后，有可能推动大规模个性化教学模式的形成，弥补现有教育模式的“短板”。如搭建个性化的学习中心、形成个人学习枢纽，为学生理解知识提供应用。

人工智能工具进入课堂、图书馆等不同场所，改变了教育的学习模式。但技术嵌入教育只是迈出了第一步。对此，在场的不少专家表示，新赛道刚刚开始。

德信检测公司上个学期，清华大学校长李路明在课堂上与学生交流，发现大部分本科生已使用人工智能来完成作业，且完成效果更好。他问学生：在人工智能时代，学生的学习价值体现在何处？而李路明也同样问了自己：传授知识的老师在何处找到自身的核心定位？

“谈到最大的变化，我觉得未来要培养两种人才，一种是能够提出问题的人才，一种是能够解决问题的人才。”武汉理工大学校长杨宗凯看到教育赛道正在发生变化，由知识传授为先转变成连接开放、共享、个性、价值的教育。

法国索邦大学计算机科学家、哲学家让-加布里埃尔·加纳西亚给出的思考是：“作为教育者，我们的目标是使得学生在未来世界中扮演一个角色。”他认为，学生不仅是要成为人工智能产品的消费者、制造者，而是要成为能适应未来世界的公民。

但目前，全球并没有人工智能与教育融合改革的“标准答案”。美国雪城大学教育学院副院长、教授雷静认为，在人工智能融入教学的新赛道上，美国高校并没有准备好应对之策。

具体来说，骆嘉惠在学生作业中看到明显标注，即学生会注明该部分使用了人工智能工具，而另一部分则重点强调原创工作的内容。还有学生向骆嘉惠询问：“如果我使用了太多人工智能工具，那么相较于原创工作的人，我会不会处于劣势？”“如果使用人工智能工具，教授是否会怀疑我的思维缺乏独立性？”

变化不止于此。薛澜认为，人工智能融入校园将会带来教育模式和学校组织方式的重大变革，“人工智能作为个性化的学习中心，其中提供了无限的可能性”。

“他们将生成式人工智能工具的诞生，看作一次世纪性的良机，具体来说是提升大学治理效能的良机。”常桐善观察到，美国高校开办了不同话题的人工智能研讨会，聚集专家讨论，希望探索人工智能在教育领域应用的不同范式。此外，大部分高校开设人工智能通识课程，以此来提高学生的人工智能运用能力。

骆嘉惠敏锐地捕捉到了学生普遍存在的担忧心理。因此，骆嘉惠认为，高等教育系统需要构建学生与人工智能共同生活和学习的未来图景。一方面让学生看到人机协同工作的潜力，另一方面，也要调整对原创性工作的评价方法。

对此，伦敦大学教育学院教授、联合国教科文组织国际人工智能研究中心科学期刊编辑委员会研究员韦恩·霍姆斯有着不同的看法：“人工智能或许会设计出个性化路径，但那并不是真正意义上的人性化。真正的个性化是帮助每一个学生变得更好，但人工智能还无法做到。”

重审人工智能时代高等教育的价值、探讨人工智能对大学课程教学和评价方式的改革、思考人工智能对人才培养思路的转变……一系列的核心问题在清华园交流、争论、碰撞。正如联合国教科文组织教育助理总干事斯特凡妮娅·贾尼尼在视频致辞中强调的：在人工智能拓展高等教育可能性的同时，也需要厘清人工智能的边界，看到其对教育的深远影响。

从历史进程来看，人类的学习成果是基于漫长岁月的经验和知识的积累沉淀，而大模型则来自数据库的深度学习。在这位教育工作者看来，需要研讨人工智能是否能帮助人类完成深入的学习。

据一项面向美国多所大学的问卷调查显示，制定人工智能使用政策和计划的高校仍然占比较低，相当部分高校仍然在探索规划思路。此外，将近一半的高校人员担心人工智能会影响到学术公正。“但共识是，大家都觉得人工智能对于高校的教学和管理至关重要，必须行动起来应对变化。”雷静说。

今年，清华大学公布学校将建设100门人工智能赋能教学试点课程，为2024级新生配备“AI成长助手”，提供24小时的学习帮助、反馈和评估；基于GPT-4的AI交互工程的产物“Brainiac Buddy”成为北大学生的助教，协助学生建立知识库，展开课程预习；东南大学所采用的“大学物理课程智慧AI助教系统”投入使用，帮助教师完成课程策略调整，也帮助学生搭建知识体系。

未来已来。从个性化教育争论到教学工具的设计、教学思维的转变，人工智能“融与合”的边界难题摆在了全球教育界的面前。如今，共识已成，难题未解，人工智能融入校园的新路探索仍在继续……

如今，快速迭代的人工智能正在赋能高等教育的高质量发展，那么融合边界是什么？如何完成“融”与“合”的统一？8月底，一场由清华大学主办，牛津大学全球高教中心、北京大学教育学院、香港大学教育学院等多所高校协办的论坛，吸引了来自全球多所高校的教育工作者。

加州大学伯克利分校高等教育研究中心高级研究员、美国加州大学校长办公室院校研究与学术规划主任常桐善在加州大学工作多年。面对席卷而来的人工智能技术浪潮，加州大学成立了人工智能工作组，探讨学习、校园治理、风险把控等方面的问题。

不仅在教学上有明确的规则，在科研活动中也有人工智能工具使用细则。常桐善提到，部分高校对于人工智能起草论文思路、撰写申报书、审核科研项目上都有了明确的界限，以此帮助师生规范行为。

尽管人工智能早已融入学生的课堂、作业、生活，但借助人工智能完成学业的行为是否被允许？人工智能化的作业是否会被评优？这一系列的问题仍然未得到准确的回答。在香港教育大学助理教授骆嘉惠的观察里，“这背后藏着一种人工智能使用的负罪感”。

在中国，教育部发布4项行动助推人工智能赋能教育，包括国家智慧教育公共服务平台上线“AI学习”专栏、国家智慧教育公共服务平台智能升级支持全民个性化终身学习、实施教育系统人工智能大模型应用示范行动、搭建数字教育国际交流平台等。党的二十大首次将“教育数字化”写进报告，提出：“推进教育数字化，建设全民终身学习的学习型社会、学习型大国。”

在校园里，杨宗凯和同事们打造了学习新场景，让学生在无人工厂、无人码头、智慧交通等方面展开深度学习，把人工智能督导引入课堂，协助师生完成了2000多门课程，培养学生自主学习、管理、服务等方面的能力。