有人聽不懂、有人“吃不飽”——高校AI通識課怎樣才能講好

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下午兩點，某高校階梯教室。老師在講臺上講“機器學習的基本原理”，PPT翻過一頁又一頁。前排幾個女生盯著屏幕，眉頭微蹙；中間一排，一個男生正用手機看籃球賽直播；最后排靠窗的位子上，一個男生已經趴著睡了十幾分鐘。

“這門課最‘AI的地方，就是大家都用AI把作業對付過去了。”坐在后排的小張合上筆記本電腦，壓低聲音對記者說。他選修這門人工智能通識課已過半個學期，“老師把人工智能的歷史從頭講到尾，圖靈測試、專家系統、深度學習……每個概念都點了，但每個都沒講透。一學期下來，感覺就是在混學分。”

這樣的吐槽并非個例。在知乎、小紅書等年輕人聚集的社交平臺上，“高校AI通識課太水”成為被“不斷蓋樓”的熱帖。有人嫌太淺，“網上搜搜都知道”；有人聽不懂，“文科生上AI課，就是聽天書”；還有人直接擺爛，“反正開卷考，抄抄課件就過了”。

如今，人工智能正在深刻改變著各行各業。多所大學已將人工智能通識課納入培養方案，面向全體學生開課。教育部等五部門日前聯合印發《“人工智能+教育”行動計劃》，更是明確提出“高等教育階段，推動人工智能成為高校公共基礎課，按學科專業分類編寫課程教材，推動全體學生掌握人工智能知識。”

這門被寄予厚望的“時代必修課”，怎么在部分大學卻成了“水課”？記者走進多所高校尋找答案。

“轟轟烈烈開，馬馬虎虎教，稀里糊涂學”

這兩年，人工智能通識課正以驚人的速度與數量涌進大學課表。

據不完全統計，全國超過80%的高校已開設相關課程。在北京，459門AI通識課已進入課表；在廣西，AI課程覆蓋全區本科高校，近10萬名大一新生修讀；浙江、上海、四川等地，也紛紛將AI通識課列為必修。

然而，面對知識背景迥異的學生群體，不少課程卻未能因材施教，尷尬由此而生。

廣東某高校中文系學生小林在第一堂AI通識課上就被“砸”暈了。

“老師一上來就講神經網絡、反向傳播，滿屏的公式和代碼。我之前壓根沒接觸過這些內容，完全跟不上。”三周后，她從前排座位挪到了最后一排。期末考試開卷，她帶著一摞打印好的課件進了場。直到走出考場，她還是說不清“機器學習”和“深度學習”有啥區別。

與小林的茫然相似的，是安徽某高校學生在論壇上的吐槽：“數理基礎還沒打牢，就被灌了一堆算法和模型概念，最后交一個自己都說不清楚的作業。”帖子下面有人跟評：“分數全看報告寫了多少頁，這是在培養AI素養，還是在培養湊字數的能力？”

有人“聽不懂”，也有人“吃不飽”。

上海某高校學生小陳選修AI通識課，原本是沖著大模型實操去的，結果一個學期下來，課程始終圍著人工智能發展史打轉。“這些內容我早就自己了解過了。”后來，他索性在課堂上用自己的電腦看起了技術博客。

學生的失望，教師也心知肚明。北京某高校一位老師坦言，他的課“一開始坐得滿滿當當，到第三節課就只剩一半人了”。“我自己也不是學這個專業的，摸不準學生到底對什么感興趣。眾口難調，學校又要求開，只能邊學邊教。說實話，能把概念講清楚就不錯了。”

“轟轟烈烈地開，馬馬虎虎地教，稀里糊涂地學。”在某高校校園論壇上，這條對高校AI通識課的吐槽帖獲得高關注度。

本該是“金課”，緣何成“水課”

課堂效果不盡如人意，問題究竟出在哪里？

“很多教師在用專業課的邏輯上通識課。”杭州師范大學研究生院副院長楊俊鋒指出，當前AI通識課存在兩種極端傾向：要么過度深挖專業原理，把課上成“簡化版專業課”，讓非專業學生望而卻步；要么簡化為基礎工具教學，內容淺顯直白、缺乏深度，全然忽視了AI思維、批判意識、協同能力等核心育人目標。

北京大學教育學院教授尚俊杰在課堂上看到了這種“工具化”教學模式的后果：很多同學會用豆包、會調Kimi，卻說不清“生成式AI的工作原理是什么”“怎么判斷AI給出的答案是否可信”，他認為，“這就是典型的會操作但不會思考，把學生訓練成了高級操作工，而非有判斷力的使用者。”

定位模糊之外，復合型師資隊伍短缺也是重要原因。

前不久，中國計算機學會在長春舉辦的一場專題論壇上，40余位專家學者梳理出AI通識課師資面臨的兩大核心阻礙：一是課程對教師的AI理論儲備、跨學科視野與通識教學能力要求較高，卻缺乏明確的素質模型，缺乏可依循的師資選拔與培養標準，優質師資缺口明顯；二是AI技術迭代迅速，教師需持續更新教學內容，而現有評價機制重科研輕教學，對該課程的教學投入缺乏針對性激勵，形成“高投入低回報”的失衡局面，嚴重挫傷教師積極性。

“能把這門課開出來就不錯了，哪還顧得上質量？”一位高校教師的話，道出了不少人的無奈。

此外，考核標準寬松、方式單一，讓這門課的“含水量”進一步升高。

“一篇小論文定成績”“開卷考試”——這樣的考核方式，在不少高校的AI通識課中已成常態。尚俊杰說，學生用AI生成論文交上來，教師很難分辨真偽，評分難免流于形式。在他看來，考核的邏輯很簡單：你評價什么，學生就學什么。考記憶和操作，學生就去背概念、練技巧；考思維和素養，學生才會真正投入深度學習。

從“教知識”轉向“育思維”

多位受訪專家表示，從“通識課”“選修課”到“公共基礎課”，一詞之變，意涵深遠。

楊俊鋒指出，最新政策釋放的信號，體現了AI教育從“可選的興趣培養”向“必備的素養奠基”跨越，是教育理念、制度安排和資源投入的全面升級，旨在為大學生在智能時代的生存、發展和創新奠定堅實基礎。

在此基礎上，尚俊杰進一步明確了課程提質的方向：必須從“教知識”轉向“育思維”，著力培養學生理解智能技術、與AI協作、保持批判性審視的綜合素養。“如何提問、如何辨別真偽、如何在人機協作中保持人的主體性，恰恰是AI無法替代、也無法直接教授給學生的。幫助學生建立人機協同的認知框架，使他們既能駕馭AI提升效率，又能在關鍵時刻做出機器無法替代的價值判斷。”尚俊杰認為，這才是AI通識課從“水課”走向“金課”的核心所在。

理念的轉變，最終要體現在一堂堂生動、務實又有用的課上。

有限課時內，面向全體學生的AI通識課應該講什么？

尚俊杰提出了“三看”篩選原則：一看有用性，是否與學生未來職業發展相關；二看持久性，是否屬于底層邏輯和思維方式；三看不可替代性，是否是AI本身無法教給人的，如批判性思維、倫理判斷、創新意識。基于這一原則，他建議優先教三類知識：AI核心理念與運行邏輯、AI倫理風險與防范、人機協同思維與核心能力。

“講什么”明確后，面對知識背景迥異的學生，該怎么講？

楊俊鋒建議，應以項目制學習為主線來重塑教學，“加強案例教學，如‘人臉識別門禁系統’分析，讓學生以‘分析者’身份理解AI原理與倫理；強化體驗式學習，對比AI與人類完成同一任務的優劣，直觀體會AI的能力邊界；同時積極利用開源智慧學習工具，實現有效人機協同。”

清華大學裘瑩老師的實踐提供了可參照的范本。她牽頭組建校企協同教學團隊，將企業一線AI落地經驗帶入課堂。“AI的價值是打破學科壁壘，讓不同專業的人跨界協作、解決真實問題。”她強調，AI通識課需構建清晰的線性邏輯，給予學生充足實操機會，杜絕“只聽不練”，“若單純邀請企業專家開展零散講座，極易陷入‘拼盤式’授課誤區。”

“關鍵是要讓學生真正覺得：這門課和我的專業、未來學習、真實世界有關。”北京建筑大學測繪與城市空間信息學院副教授郭賢將自己的做法提煉為三個要點：一是做減法，避免“兩張皮”，開課前先與專業任課教師溝通，明確各自分工，避免學生在AI通識課和專業課上學兩遍相似內容；二是低門檻，先建直覺再講原理，不急于拋出復雜模型，而是用衛星影像、無人機影像等直觀案例引入，讓學生先理解“AI為什么有用”，再逐步引出核心方法；三是考核創新，因勢利導，不簡單禁止學生使用生成式AI，而是要求學生在提交論文的同時，還要提交提示詞和使用反思，既鼓勵合理使用，又訓練提出問題、判斷答案、修正內容的能力。

在考核形式上，專家們建議，應從“結果判定”轉向“過程見證”。

尚俊杰提出，可采用“過程性評價+項目作品+答辯展示+反思性評價”的多樣化組合，“項目作品是核心，要求學生完成一個‘AI+X’的真實項目，即用AI解決自己專業領域的具體問題；答辯展示讓學生向同伴和教師展示項目成果、反思人機協作過程中的決策邏輯；反思性評價讓學生寫下學習中的真實困惑和認知變化。”

他進一步提醒：“AI通識課的提質，不只是一門課的改革，更是整個校園文化對智能時代的態度重塑。當學校以清晰的AI政策引導學生，當教師主動擁抱技術、理解AI，這門‘公共基礎課’才能真正開好。”

來源丨《光明日報》2026年5月19日

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