人民锐评：当AI成为“标配”，大学该教什么
这篇能用在哪
申论作文
适合写入人工智能与教育变革、数字素养与人才培养、科技发展与人的主体性等主题，用于开头引入、分论点展开和结尾升华。
面试答题
适合回答“人工智能对教育/青年成长的影响”“如何防止技术依赖”“数字素养与人才培养”类综合分析题。
晨读积累
适合背诵核心金句、规范表达和短句，沉淀考场可迁移语言。
算法越强，越要守住自己的写法；工具越聪明，越不能把思考交出去。
一句话记忆
AI越普及越要守住人的思考与判断，算法越强写法越不能丢，方向盘握在人手里。
适合晨读背诵
可以借助AI处理重复性、标准化工作，但不能把思考过程一并外包。
AI提高了生成效率，却没有降低审核门槛；生成“像答案”不等于找到“真答案”。
人工智能能发挥多大作用，取决于前面的“人工”。
这篇文章讲了什么？
本素材可用于“人工智能与教育变革”“数字素养与人才培养”“科技发展与人的主体性”等主题，重点积累“认知卸载”“思维外包”“算法与写法”“工具理性与价值理性”“过程性考核”等表达。
申论写作拆解
可写主题
人工智能时代的教育变革与人才培养。
中心论点
人工智能越是普及，大学教育越要从单纯传授知识转向培养提出真问题、作出价值判断、承担选择责任的思维与品质，始终把技术发展的方向盘握在人手里。
文章结构
递进式结构：先以数据和现象引出问题，再剖析“代劳”与“代想”边界模糊带来的危害，进而提出教育评价和教学方式的改革路径，最后上升到人的主体价值与教育使命。
这篇好文章怎么学
为什么这样开头
从开学季校长提醒这一普遍现象切入，用“AI工具使用率达99.18%”等数据增强现实针对性，然后直接抛出“大学该教什么”的核心问题，最后亮明中心论点。考生可以仿写为“现象+数据+问题+观点”的开头。
材料如何转成论据
文章中的高校校长提醒、学生使用率调查、学生读文献查数据反复修改等具体情境，可以作为论据支撑“过程训练不可替代”“评价需要变革”等分论点；引用时不是罗列事实，而是将现象转化为“问题—影响—对策”链条中的论据。
为什么这样结尾
结尾用“方向盘终究要握在人手里”回扣中心，从教育延伸至人的主体性与技术治理，将具体话题升华为“工具理性与价值理性统一”“人的全面发展”的治理效能高度。
正文怎么论证
- 1.对比论证：AI提高生成效率但没有降低审核门槛，效率与责任形成对比。
- 2.事理分析：区分“代劳”与“代想”，剖析人工智能中“人工”与“智能”的关系。
- 3.比喻论证：用“算法”与“写法”、“无人驾驶”、“方向盘”等比喻使抽象道理具象化。
可直接参考的申论提纲
《以“人”驭“智” 重塑大学育人新范式》
开头示范
这个开学季，多所高校校长不约而同提醒学生警惕“认知卸载”“思维外包”。调查显示，高校AI工具使用率已达99.18%，超六成学生对使用边界感到困惑。当AI成为“标配”，大学该教什么？答案不在工具本身，而在教育如何回归人的思考、判断与担当。
正文分论点
以厘清功能边界为基，让AI服务“代劳”而不代替“代想”。
论证逻辑：提出边界问题是解决问题的前提。许多学生把AI从“辅助”变成了“替代”，根本原因在于使用边界不清。这一段按“问题表现—原因剖析—边界厘清”的逻辑展开，论证为什么必须区分“代劳”与“代想”。
材料转化：输入文章明确提到“程序可以让AI辅助编写，数据可以请AI辅助分析，但哪里可能出错、结果能不能使用、出了问题由谁负责，则不能由AI代劳”“可以借助AI处理一些重复性、标准化的工作，但不能把思考乃至能力形成的过程也一并外包”。这些可直接作为论据。
考场落笔：技术可以代劳流程，却无法代劳思考；教育必须守住这条边界，让学生既会用工具，也不丢思考能力。
以重塑评价机制为要，让考核从“看成品”转向“看过程”。
论证逻辑：评价是指挥棒，如果只看成品，学生就会倾向于用AI快速产出；只有追问过程，才能倒逼真实学习。本段按“传统评价失灵—AI时代挑战—过程性考核设计”的逻辑展开。
材料转化：可引用“过去教师看到一篇结构完整的论文还能判断学习效果，今天仅凭成品越来越难”“考核不能只验收成品，还要看学生怎么提问、怎样找证据、为什么修改、能不能解释自己的结论”；还可引用“学生花一个下午读懂文献、反复修改论证、查几种材料、与同伴争论观点”作为过程训练的例证。
考场落笔：只有把评价从“结果证明”变成“过程追踪”，才能真正引导学生把时间花在思考与能力形成上。
以涵养核心素养为本，让人才在价值判断和责任担当中驾驭技术。
论证逻辑：技术越智能，越需要人具备发现真问题、辨别真伪、创造想象和担当责任的能力。本段从“知识传授”上升到“素养培育”，属于认识深化和升华。
材料转化：可引用“问题的提出、意义的构建、价值的判断更加重要”“大学还需要教会学生发现问题的能力、从信息海洋中作出选择、识别似是而非的说法、更强的想象力和创造力、正确的价值观和审美、懂得担当负责”“机器可以给出十种方案，最终作出选择、承担责任的只能是人”。
考场落笔：在智能时代，最稀缺的不是知道答案，而是提出真问题、作出负责任选择的能力。
结尾升华
人工智能越是强大，教育越不能变成“无人驾驶”。守住边界、强化过程、涵养素养，最终都是为了让技术辅助于人而不替代人。当算法越来越强，大学生更要练出不可替代的“写法”。方向盘握在人手里，教育才能培养出有思想、有判断、有担当的时代新人，以高质量人才支撑高质量发展。
材料分析框架
问题、原因和对策用于支撑正文论证，不单独当作答案背诵。
问题表现
- 1.认知外包：学生过度依赖AI生成答案，放松核验与思考，导致“虚假掌握”。
- 2.评价失灵：教师仅凭成品难以判断真实学习效果，传统考核方式面临挑战。
- 3.边界模糊：超六成学生对AI使用合理边界感到困惑，学校系统课程供给不足。
原因分析
- 1.机制滞后：高校AI相关课程与使用规范建设不足，未能及时回应工具普及。
- 2.评价单一：考核偏重成品和结果，忽略过程、提问与思考质量，助长“代劳”倾向。
- 3.价值缺位：对人工智能背后的价值判断、责任伦理教育不够，学生重工具轻主体。
对策建议
- 1.厘清边界：制定AI使用清单，明确哪些环节可辅助、哪些必须独立完成，防止思考外包。
- 2.过程考核：建立“提问—查证—修改—解释”全流程评价机制，考察学习过程与思维痕迹。
- 3.素养重塑：开设数字素养与AI伦理课程，强化发现真问题、辨别真伪、承担选择责任的能力。
面试怎么答
适合题型
适合回答“人工智能对教育/青年成长的影响”“如何防止技术依赖”“数字素养与人才培养”类综合分析题。
答题角度
- 1.从“技术中性”走向“价值导向”，明确AI只是工具，关键在人的使用。
- 2.从“结果评价”走向“过程评价”，高校需重塑考核方式，引导学生真实训练。
- 3.从“技能学习”走向“素养培育”，培养问题意识、批判思维与责任担当。
参考表达
观点表态
表态：面对AI深度融入学习生活，我们既要看到其提升效率的积极意义，更要警惕“思维外包”的风险，必须把人的主体性放在首位。
分析展开
分析：AI与搜索引擎不同，它会生成形式严谨的内容，容易让人把“像答案”当成“真答案”，造成“虚假掌握”。当前高校AI工具使用率已达99.18%，但超六成学生对使用边界感到困惑，部分教师仅凭成品难以判断学习效果，说明教育体系尚未完全适应智能时代的要求。
对策建议
对策：一方面，学校要厘清“代劳”与“代想”的边界，制定AI使用清单，明确哪些环节可辅助、哪些必须独立完成；另一方面，要推进过程性考核，关注学生怎么提问、怎样找证据、为什么修改、能不能解释结论，同时加强数字素养教育，培养发现真问题、辨别真伪和承担责任的能力。
升华落脚
升华：人工智能能发挥多大作用，取决于前面的“人工”。只有把“算法”交给工具，把“写法”握在自己手里，才能真正培养出驾驭技术、担当未来的一代新人。
核心观点
- 1AI普及要求警惕“思维外包”，守住思考与能力养成的底线。
- 2大学教育应从成品验收转向过程追问，重塑教学与考核逻辑。
- 3人工智能成效取决于人的提问、选择、判断与责任担当。
规范表达
AI提高了生成效率，却没有降低审核门槛。
把“像答案”当成“真答案”，容易造成“虚假掌握”。
人工智能能发挥多大作用，取决于前面的“人工”。
算法越强，写法越不能丢。
工具越是聪明，越要防止学习变成“无人驾驶”。
可迁移金句
算法越强，越要守住自己的写法；工具越聪明，越不能把思考交出去。
把“像答案”当成“真答案”，是思考退化的开始。
工具越是聪明，越要防止学习变成“无人驾驶”。
适用主题
关键词
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