2025年7月18日，由中国计算机学会（CCF）主办，CCF YOCSEF西安学术委员会组织的“技术赋能下的智慧教育如何守住‘育人’初心”观点论坛在西安市临潼区长安先导国际人才交流中心举办。本次论坛围绕人工智能（AI）与教育融合的机遇与挑战展开深入探讨，重点关注智慧教育时代如何把握技术与育人的关系，真正做到以学生为本，回归智慧教育服务于学生能力的本质。

  论坛由CCF YOCSEF西安主席许鹏飞和AC委员李宇楠共同担任执行主席。论坛邀请了西安理工大学教务处副处长王学通，陕西师范大学教授、高等教育研究所所长冯用军，西安电子科技大学李荣涵三位引导嘉宾，西安工程大学计算机科学学院副院长王蒙，西安邮电大学计算机学院副院长潘晓英两位特邀嘉宾，同时还邀请到来自西北工业大学、西安电子科技大学、长安大学、西安邮电大学和西北农林科技大学的CCF学生分会主席和学生代表，以及YOCSEF总部AC陈小军、YOCSEF总部学术秘书唐晓岚、YOCSEF西安AC和委员、外省高校教师和同学，华为、四叶草安全等企业代表共同探索智慧教育下学生使用大模型工具的问题、挑战和解决路径。

   核心观点输出：

   【现状分析】生成式人工智能在给人类带来了便利的同时也存在一定的风险，给教与学带来了价值冲突，包括：1）生成式人工智能提高教学效率的同时，变相加速了教育内卷，造成教与学价值取向的背离；2）生成式人工智能对学生能力的“三种异化”，即能力空心化、创新同质化、伦理意识淡薄化，使其“代具性”淹没了“教学性”，引起教学价值尺度的偏颇；3）生成式人工智能替代师生，绑架师生发展。

   【问题挑战】在智慧教育的大背景下，除了“碳基”师生还存在新型的“硅基”师生，在传统的二元“师生”关系转向三元“师生机”协同时，教师不仅是教育教学活动的参与者，更应该利用好生成式人工智能工具，做好教学环节的“导演”，引导学生思考，激发学生学习兴趣，避免对生成式人工智能工具过度依赖。这一根本性的转变对教师的能力水平提出了更高的要求。

   【多方协作】从教师层面而言，应当积极建立岗位能力数据库，动态更新课程内容以匹配产业需求，培养学生“不可替代”的核心能力。从学生层面而言，倡导学生合理使用大模型工具，即三个拒绝：拒绝让学生成为提示词工程师，守护工程认证要求的“独立研究能力”；拒绝用AI思考替代团队争吵，保留沟通能力训练中珍贵的碰撞和摩擦；拒绝用算法优化遮蔽责任判断。

论坛伊始，执行主席许鹏飞向与会嘉宾介绍了CCF YOCSEF的文化理念及西安分论坛的发展历程，李宇楠对本次论坛的主题背景进行解读。

本次论坛主要分为引导发言和议题思辨两个环节：

  引导发言一：数智引领的创新人才培养探索与实践

  王学通以学校数字化教育实践为例，分享了智慧校园建设的基础设施与课程改革成果。他指出，教师教育工作亟需通过共享平台与国家级资源中心的数字化改造等措施进行赋能优化，并强调了人工智能探秘课程与数字化教材建设对创新人才培养的关键作用。

  引导发言二：生成式人工智能“教与学”应用的价值冲突

  冯用军聚焦生成式人工智能在教育领域的应用价值和潜在风险。他指出，尽管生成式人工智能在推动教学模式变革中展现出巨大潜力，但其带来的价值和伦理冲突（如学术原创性问题）与人文价值弱化问题不容忽视。并提出“未来如果生成式人工智能工具发展到具有批判思维能力后，那么还需不需要培养学生的独立思考能力”的疑问。他呼吁教育者在技术应用中坚守“育人”初心，平衡效率与价值观塑造。

  引导发言三：从大模型知识边界看学习者AI依赖与有效利用

李荣涵围绕大模型知识边界展开。他首先介绍了大模型知识边界的概念，提出大模型在输入检索、上下文理解与置信度判断中的局限性。他强调，教育需引导学生辩证看待AI输出，避免过度依赖，同时探索智能体与教育场景的深度融合路径。

  随后，与会嘉宾围绕本次观点论坛的三个议题展开了讨论，并形成以下观点：

  议题一：在生成式人工智能与教育领域关联日益紧密的背景下，对于“中国工程教育认证学生毕业要求”所要求学生具备的问题分析、研究能力、个体与团队、沟通能力等能力，使用大模型对学生而言究竟是会产生什么样的影响？

  问题与风险：AI在工程教育中可以帮助学生完成文献阅读等需要大量数据检索等任务，但也可能弱化学生的问题分析能力。AI将复杂问题转化为“基础组合”，可能阻碍学生对本源问题的深入理解，削弱“从零到一”的创新性研究能力。部分学生过度依赖AI工具，导致实践能力退化，尤其在缺乏教师引导时问题更为显著。 AI在学术场景中的滥用可能引发科研创新能力退化的风险，例如论文写作和项目设计的原创性问题，且难以单纯通过文件规范、伦理道德等方式的约束以解决。同时，学生倾向于依赖大模型而非面对面交流，可能削弱团队协作与沟通能力。

  应对方法：AI对于整个社会的影响是持续的、深远的，不能简单通过禁止使用来避免问题的出现，而是应该拥抱它，从更为积极的角度来辩证看待AI带来的优势和问题。在教学活动中，教师应调整教学设计以应对AI影响。强化底层能力训练（如手动代码调试），保留核心技能；将AI作为辅助工具用于文献综述、算法验证等环节，而非直接替代学生思考；教授学生辩证评估AI输出结果。需分层管理学生群体：对高自驱力学生利用AI加速研究，对低自律性学生限制AI使用范围并加强教师监督，引导其利用AI生成的结果进行思考。AI是工具而非目标，教育需回归“以人为本”的本质。短期行动包括制定AI使用规范、加强教师和学生使用AI的培训；长期方向需重构课程体系，平衡AI工具与传统能力培养。

     核心理念：确保AI成为教育的“加速器”而非“替代品”，通过教学设计引导学生驾驭AI而非被其主导。

  议题二：由传统的“师生”二元关系转向“师机生”三元协同，智慧教育带来了哪些机遇和挑战？

  机遇：AI可承担重复性教学任务，使教师聚焦于思维引导、情感关怀和创造性教学设计。学生通过AI获取资源，结合兴趣与能力制定学习路径。AI还可精准分析学生学习数据，帮助教师动态调整教学策略，实现“因材施教”的规模化落地。AI辅助师生协作更高效，学生与AI的交互过程本身即为思考训练，促进问题分析能力的提升。教师角色需转向“AI使用指导者”，引导学生辩证评估AI工具输出，培养批判性思维与自主决策能力。

挑战：师生面对面交流减少可能导致情感联结削弱，教师“言传身教”的影响力下降。AI可通过模拟情感支持弥补教师精力有限的问题，但需警惕其“人情味”缺失。自驱力强的学生能高效利用AI工具，而被动学习者可能进一步落后，加剧教育公平性问题。教师需从“知识传授者”转向“AI使用指导者”，但部分学科教师缺乏人工智能技术能力，培训需求迫切。教育中“启发思考”“价值观塑造”等人文目标可能被弱化，学生可能更易接受AI工具的标准化答案，而非通过讨论探索多元观点。大模型生成的答案可能存在逻辑漏洞或偏见，学生若直接依赖其结论，可能形成错误认知，需教师严格把控学习质量。

  议题三：未来应如何发展AI赋能的智慧教育技术，辅助学生实现与社会现实更为精准的职业匹配的能力提升？

  AI能够通过分析学生兴趣、能力及行为数据构建用户画像，结合企业岗位需求精准推荐专业与职业方向。同时，企业生态链的岗位需求可被纳入课程设计，使学生接触更广泛的职业场景，提升就业匹配度。

  当前教育与社会岗位需求存在错位，核心问题在于岗位细分化与能力需求的动态变化导致传统课程体系难以实时响应。AI可通过数据挖掘和精准分析，建立教育与岗位需求的动态链接，促进学生在校期间参与实际问题解决，缩小理论与实践的差距。

AI在职业推荐中存在局限性，包括个体性格、认知差异导致的推荐偏差，难以完全匹配复杂的职业需求。需重构教育模式以适应AI赋能的智慧教育技术。高校可开发基于大模型的“职业性向测验”工具，挖掘学生潜能，提前规划职业方向。

多方协同推动AI赋能教育技术发展。高校与政府、企业合作，建立岗位能力数据库，动态更新课程内容以匹配产业需求。最终通过AI赋能，使学生在毕业时具备“不可替代”的核心能力。

  思辨环节结束后，唐晓岚首先对本次观点论坛进行总结：她肯定了本次论坛的思辨深度与创新性，并且特别肯定学生代表首次参与观点讨论带来的新视角。她呼吁学生分会发挥带头作用，以倡议形式引导学生合理利用生成式大模型，助力自身成长。YOCSEF西安分论坛主席许鹏飞也表示将有效总结本次论坛的思辨结果，后续实现更具影响力的输出。

  最后，本次观点论坛执行主席李宇楠为参与观点论坛的学生分会代表颁发感谢牌。

记录：张海曦，张洁

撰写：张海曦，许鹏飞

校对：李宇楠，王鸽，张海曦，杨旭东