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你我心中或许都珍藏着一堂理想的文学课。对我而言，这份美好记忆源于自己执教的文学论文写作课。2019年，刚刚博士毕业的我接手了中国艺术研究院中文系的必修课“文学研究方法与论文写作”，如此安排是因为我从事学术论文的编辑工作，被默认知晓一篇论文“台前幕后”的更多故事。真正站上讲台后，我立马意识到讲好这门课并不简单：在4讲12学时的有限容量里，到底应当如何帮助学生了解、研究与提高写作技能？我绞尽脑汁为他们绘制“写作程序”，却时常遭遇讲台下迷茫困惑的目光。确实，他们的研究经验太少，这些道理太过抽象了。
这种可被称为“具身化学习”（embodied learning）的模式包含以下特征：问题驱动且高度具体、过程可视化、共同体建构（包括老师引导与同伴批评）。
转折点发生在一次课间。有位同学提出能否帮忙修改他的一篇文章，我顺势询问能否在课堂公开展示修改过程，得到慷慨应允。于是，我带着密密麻麻修订后的文档，与同学们尽可能充分地剖析、探讨这篇文章的方方面面。其中某些尖锐意见或是无意间的调侃，或许会刺痛作者，令他经历某种“挫折教育”，但包括作者在内的所有同学都认为这次“修改实践”让他们初步体会到何为选题、构思与遣词造句，许多观念初具轮廓。这位作者毕业后，还成为一名中学语文老师。
这是我记忆中镀着金色光晕的课堂画面：手把手地修改指导、字里行间的流动与排布、写作态度与品味的传递、知识与技能的平衡、即兴互动与头脑风暴的快乐……这种可被称为“具身化学习”（embodied learning）的模式包含以下特征：问题驱动且高度具体、过程可视化、共同体建构（包括老师引导与同伴批评）。自此以后，每轮课程，我都会结合同学的情况与需求，尽可能调动他们的参与热情，解决他们的实际困难。
但课堂终究不是飞地，重重外力的挤压都让我时不时从镀着光晕的美好时光里出走：疫情造成面对面交流的阻断，令我们重审线下课堂的价值以及技术手段的影响，而近年来ChatGPT、DeepSeek等生成式人工智能爆发式增长，在数据分析、自然语言处理、文本生成能力上表现突出，又让我们反思人类学习、阅读与写作的独特性，而这正是我这门课的内核与根基。许多关于人类能力的笃定信仰，都需要在AI时代被重新检视。
而AI与教育的结合，让自工业革命以来普及的课堂教学不得不面临变化。如果学生对课堂不满意或不满足，他们可以借助AI工具自主建构自己的学习路径，有可能带来学习效率上质的飞跃。与此相比，目前大学课堂的普遍状况并不令人乐观。《三联生活周刊》2024年1月3日发表报道《“高中化”的大学里，晚熟的大学生们》，旋即引发争论，比如大学生发表反驳文章《集体写作丨我们对大学失望的瞬间》（公众号“月卿小语”2024年1月14日），力图夺回被教育者的话语主导权，矛头直指“水课”、“爹味/说教气”、脱离现实与过度功利化等大学课堂中的普遍弊病。技术的迭代速度远远超过了制度自我完善调整的速度，某种程度上，AI的出现令教育的问题更加突出了：以人为本的教育到底如何发展？
可以说，上述都是系统性、结构性的困境，学生被困在学分、绩点、保研、考公的单向度人生里。从青年教师的角度来看，他们要在短时间内从学生变身教师，还要在硬性的管理制度（包括论文发表、课题申请、职称升等、非升即走等）与作为“良心活”的课堂教学之间，分配自己有限的精力，难免顾此失彼。所谓“良心活”，意味着好课堂需要投入无底洞般的时间、精力与情感，却未见得能够兑换为现实的好处。我在研究机构工作，承担的课程量较小且学生数量较少，因而上述矛盾在我这里并不那么突出。但是在讲授“文学研究方法与论文写作”这门课程时，我同样面对许多难解的问题：
其一，针对性不强。选课同学专业方向众多，因知识、时间所限，我无法让每位同学都收获特别具有针对性的指导。提升论文写作能力最有效的方式之一，便是导师对学生的一对一指导，但这无法在占据学生大多数时间的课堂上实现。其二，知识性与实践性不易平衡。方法课与技能课，与知识传授型课程（比如文学史课程）不太相同，没有相对固定的教材与课程体系，对实践性要求更高，最忌讳“一听就会，一做就废”。但目前的教学模式对于培养实践技能的收效堪忧。其三，教师能力问题。且不说教师自己的研究与写作能力是否过关，即便能力出色，也未必愿意或能够倾囊相授。研究与写作能力在许多人那里更接近秘而不宣的“默会知识”“无他，唯手熟耳”；而另一些人又热衷总结写作规律，八股味油然而生。因此，教师如何胜任写作的引导者，属实是专门的学问。
技术的迭代速度远远超过了制度自我完善调整的速度，某种程度上，AI的出现令教育的问题更加突出了：以人为本的教育到底如何发展？
与数学等学科相比，文学教育对程序性的依赖程度较低，对语境、上下文的依赖程度更高，很难去复刻曾经的完美课堂。再加之数码转型、AI冲击、教育体制的问题等多重变量，理想的文学课堂变得更加扑朔迷离。我执教这门课的六年来，始终在思考，对于毕业后大多数不必再写作文学研究论文的同学们而言，这堂课的真正价值是什么？在“AI+教育”的时代，人类教师应当如何自我调整，做出创造性的回应？
工业革命催生了作为大众教育载体的课堂，而伴随着信息技术革命的深入，课堂的形式也将改变。智能辅导系统ITS（Intelligent Tutoring Systems）于二十世纪七八十年代之交便初具雏形，可以根据学生学习状态给予个性化反馈。时至今日，ChatGPT等大语言模型使得AI导师（AI Tutor）的能力发生质变，在理解语境、生成文本、交流互动等方面更接近于人类教师。因而问题的焦点便成为，如何在已经非常成熟稳固的教育系统内部“接入”新技术，令教育能朝着更加高效、健康、公平的方向发展？在这样的语境下，我在教学实践中感受到的AI冲击波包括以下几个层面：
第一，教育权力结构变化与教师职能的转变。2024年11月18日，教育部办公厅《关于加强中小学人工智能教育的通知》发布，明确提出“2030年前在中小学基本普及人工智能教育”。可以想见，未来世代将是彻底的“AI原住民”。据Soul APP发布的《2024Z世代AIGC态度报告》（AIGC即生成式人工智能）显示：“从代际视角来看，00后这一年轻世代正作为AIGC原世代快速成长，调研显示，年龄越小，群体中了解AIGC概念的比例反而越高，00后（19~24岁）了解AIGC的程度最高。” [1] 虽然当前的AI热潮中不乏舆论泡沫、商业投机甚至民族主义情绪，也存在地域、阶层的差异，深度使用也并非所有人的习惯，但抛开所有这些，就本文所讨论的话题而言，AI导师入局恐怕难以逆转，其所带来的长远影响引人深思。
由此也可引申出AI使用能力的分层问题。AI使用能力分化既是不同阶层、地域、族群、性别差距带来的结果，反之也可能进一步加剧彼此间的鸿沟。
AI原住民出现，AI导师入局将会带来教育权力结构的变化。前AI时代成长起来的教师非但无法在新技术使用上占据优势，反而是技术弱势群体，可能构成学生进步的阻碍。即便我是一名“准90后”，技能代沟的焦虑已萦绕于心。因此，对于教师而言，既要持续学习新技术，还要对新技术使用带来的隐患保持警惕，坚守以人为本的教育初心，又要不以保守心态武断批评学生对新技术的热衷——既要，又要，还要，获得这样的理想站位，真是难上加难。
第二，AI的即时交互超越了课堂的有限性。AI可以实现一对一的针对性互动与服务。与课堂（即便我的课堂一般为十几人规模的小课堂）统一讲授相比，AI产品能够与用户进行持续的一对一对话（当然有的产品需要付费才可无限畅聊），这无疑是目前的教育体系所难以达到的。比如我所使用过的Flowith便集成了多种先进AI模型，用户可以在一个无线画布上自由创建节点，在与模型的对话中发散思维，激荡脑力。与人类教师相比，与AI的互动强制性减少，用户可以随时关掉窗口。AI导师也不会随意评判，用户可以大胆提问，不必担心暴露自己的无知或是阴暗面。当然，这其中存在数据的隐私安全问题。不过，AI也存在幻想与编造的问题，常见各类事实性错误屡见不鲜，需要用户加以甄别。即便信息准确，AI生成的答案也难逃“算法偏见”（Algorithmic Bias）与“信息茧房”，导致对不同群体或事物产生偏向、遮蔽或歧视，进一步巩固英语学术或知名学者的中心地位。但总而言之，与信息量稀薄的“水课”相比，随时可与之互动的AI产品显然要有用得多，敞开了知识获取的更多可能。
第三，比起容易陷入高蹈抽象的写作教学而言，AI辅导写作的实践性、场景化与应用性都要更高。现在许多针对传统学校教育弊端而出现的创新学校，就试图打破分科、分班、分级的静态教学体系，以项目制、跨学科、场景化、应用型的方式引导学生自主学习。不过，如果教育仍是以评价、筛选为目标，再加之超级人口规模下阶层分化的严峻现实，那么此类创新模式难以推广。如此来看，使用AI自主学习有可能成为辅助学习的策略。就写作而言，它能够在观点立意、逻辑结构、事实论据、字句润色等方面提出有针对性的意见。特别是对于受教育水平较低、写作能力欠佳的受众来说，AI在表达上给予的帮助巨大，被视作某种“平等化工具”。但在相对高阶的使用者那里，AI在辨析文体差异、分辨写作情境、调适评价标准等方面仍有待提高。如此看来，使用者能否具备与它对话合作的能力，便显得十分关键了。
由此也可引申出AI使用能力的分层问题。AI使用能力分化既是不同阶层、地域、族群、性别差距带来的结果，反之也可能进一步加剧彼此间的鸿沟。2018年12月13日，中国青年报冰点周刊微信公众号发表的《这块屏幕可能改变命运》（中国青年报冰点周刊12月12日发表，原题为《教育的水平线》）一文引起较大反响，显示出直播技术帮助落后地区提升教学质量的正面价值。但如今我们依然要问，这块屏幕所改写的命运，到底走向何方。根据斯坦福大学《2025年人工智能指数报告》（ The AI Index 2025 Annual Report ）显示，全球有三分之二的国家提供或计划提供K-12计算机教育，自2019年以来，比例已经翻了一倍，但由于学校缺乏电力（如撒哈拉以南非洲仅有34%的小学通电），非洲国家学生接受计算机科学教育的机会最少，遑论接受人工智能教育。 [2] 相较而言，美国等发达国家的人工智能使用已相当普遍，相关能力如提示词使用、数据清洗、信息甄别等已被有意识培养，技术弱势群体则最多只停留在简单问答的环节。因而如果没有相应的制度设计与保障，AI的应用极有可能加剧全球教育领域的两极分化。
第四，AI带来了超级运算时代的创造力危机与写作伦理重构。我曾在《赛博时代的“创造力”：近年诗歌创作中的“机器拟人”与“人拟机器”》（《文艺争鸣》2020年第10期）一文中提出：为何人类想要模仿机器写诗？为何人要以“自我机器化”的方式来抵制这个世界的异化？创造力的问题，不只是主体问题，而是深嵌于政治经济文化的宏观语境之中。我在文末强调：“当代人深度异化的现实处境与心灵境况、当代社会日益机械化的生产组织方式、当代语言本身的模式化痼疾、加速发展对于无限创造力的需求，共同塑造了我们理解‘创造力’的时代语境，也最终决定了‘创造力’以何种形态落地、以何种方式组织进生产生活的过程中。” [3] 就本文论题而言，我们同样需要在宽广的视野中思考，如果AI已经可以快速运算所有已知数据，那么人类的创造力到底体现在哪里？
学者许煜曾有针对性地提出“运算之后”的想象力与审美教育问题：“我们建议在运算之后重新概念化创造力的问题，那便是要通过运算来寻求超出运算范围的创造力。于是，在这背景下人工想象力绝不只关乎图像的生产，更重要的是超越形象的通路，建立精神与世界、人与世界的关系。” [4] 单就目前的教育情况而言，很难引导学生“通过运算来寻求超出运算范围的创造力”，师生陷入新的猫鼠游戏，老师需要提防与识别学生运用AI制造课程作业——所有人都被模型与算法裹挟了。
如此局面恰恰是我这门课程目标的反面，研究与写作课的核心诉求便是培养同学内生的创造力。以AI为镜，照见的正是课堂教学长久以来的软肋：创造力无法以知识的形态被传递。对学生而言，AI的一键生成确实颇有诱惑力，如果没有足够的自觉与批判精神，非常容易形成路径依赖，将推理过程与思维原创“外包”出去，完全陷入“运算游戏”之中，错失学习的意义进而丧失自身的主体性。
与此同时，这也为学术规范与写作伦理带来新的挑战。现有的著作权制度基于对作者独创性的保护，将作品视为作者精神与人格的延伸。但AI时代著作权制度遭受冲击，众多作家、编剧、艺术家已公开抗议AI的侵权行为。于学术写作而言，原有的学术规范体系也遭受着AI的冲击，很难想象AI接入中国知网等数据库后，将对学术原创性带来怎样的打击。
身处潮头，各类期刊媒体也在做出各自的调整。2025年2月28日，中国历史研究院历史研究杂志社发布《关于规范生成式人工智能工具使用的启事》，这是史学类期刊中首个生成式人工智能引导与规范机制，严格限制其应用范围，投稿须出具使用生成式人工智能工具相关情况的书面说明，并签署作者承诺书。差不多同时，《十月》杂志2025年2月14日发起“‘县@智’在出发：2025·DS文学青年返乡叙事——与DeepSeek共谱我的‘家乡志’”征文大赛，邀请创作者与DeepSeek等AI工具合作完成返乡叙事，来稿需注明“AI参与度”，但参与度并不会影响最终是否获奖。以上仅列举两例，他们的态度或审慎，或开放，但都试图直面超级运算时代的写作伦理问题。禁止新技术的闯入是不可能的，关键在于如何利用新技术发展新的创造力，并规范人机交互伦理。目前围绕人机写作伦理的相关措施包括：明确AI参与度，明确引用标准，撰写对AI生成文本的修改记录与交互日志，发布作者反思手记或短视频、教师引导对AI生成文本的批判性解读等，相关效果还需在实践中进一步检验。
禁止新技术的闯入是不可能的，关键在于如何利用新技术发展新的创造力，并规范人机交互伦理。
AI导师的普及正在颠覆传统教育模式中的权力结构、学习模式、创造力培养模式以及学术伦理体系，亟须对此自觉，并做出建设性回应。我在教学实践中一直在有意识地做出调整，在此不妨回顾总结：
其一，有意识创造更多彼此连接的写作共同体。开篇所讲的修改演示取得良好效果之后，我便有意识引导同学自主创建更多一对一的写作学习机会，比如鼓励他们将这样的修改化作日常，主动邀请导师、任课老师、师兄师姐甚至同学给自己的文章提出意见。最好结为伙伴，或是写作小组，互读文章，共同研讨。这类生活中的“无形学院”会塑造出更具专业性、针对性的写作—情感共同体，超越课堂的局限，也可与缺乏互动灵活性与足够专业性的“AI导师”构成互补关系。
换言之，这是讲述自己的故事，并对他人产生影响的能力。这种基础能力，即便将来不从事学术研究，同样是必不可少的生存技能。
其二，基于上述写作共同体的理念，我还尝试增强讲授的场景性与实践性，将所有的观念尽量落实在操作之中。比如，我摒弃了“研究+写作”的两张皮教学模式，通过精选若干不同类别的论文案例，在具体文章中解析其研究方法与写作特点，尤其强调穿透文字去理解为何是这位作者，在特定的时空中，以这样的方法与这样的文字展开研究与写作，引导同学进入纸面背后的思想与精神世界，让同学看到“活”的文字。此外，在课程介绍中，我还特意撰写了这样一段话：“（课堂讨论）包括但不限于对作者、论文内容、研究方法、收获与疑问等方面，也不妨大开脑洞，‘cosplay’成读者、编辑、论文评审等多重身份来精读论文，或想象如果由自己来写，又会采取何种方式。”有些同学受此启发，在课堂上积极扮演各种角色，提出对论文案例的新颖理解。在作业设置上，我也由最初的撰写读书札记、学术书评，演变为修改自己的旧作并撰写修改手记。这些设计，都希望避免“悬浮”地谈论学术写作，或依赖AI便可一键解答，引导同学在具体的情境中自主探索。
其三，由“技”入“道”。在知识与信息可以便捷获取的今天，教师需要更多揭示“元知识”，即教给学生“知其所以然”，将知识与更广阔的社会、人生、精神世界关联起来。幸运的是，我的这门课程并不追求绩点与保研，而且是小班教学，因此可以更多地与学生深度互动。在首讲伊始的“破冰”交流中，我会请同学讲述自己对学术写作的理解以及目前所面临的困难，提取关键词写在黑板上，并与同学一步步挖掘这些“写作焦虑”的根源。比如，同学经常困惑的如何才能快速掌握“学术黑话”显得自己很“学术”。我会耐心地给同学讲解学术写作真正的含义是什么，亦即能够自主发现问题、寻找材料与论据并尝试做出解答，并以论文文体表达出来的过程。换言之，这是讲述自己的故事，并对他人产生影响的能力。这种基础能力，即便将来不从事学术研究，同样是必不可少的生存技能。我也会帮助他们区分什么是自己的研究与他人审视的眼光。学习写作虽离不开模仿，但目标并不是“装作专业”，希望引导学生柔软下来，暂停焦虑，先把注意力转向对自己优缺点、兴趣点的了解（比如撰写个性化的“学术小传”），发现自己真正感兴趣的问题，培养与激活表达欲，最终从源头解决写作“从0到1”的难题。
再比如在涉及学术规范与写作伦理的环节，我虽然也会在知识与操作层面进行讲解，但更重要的是引导同学理解为什么我们需要学术规范，规范存在的意义是什么。我会指出学术工作的特点，决定了学术规范必须存在：需要告知读者来源，论据是可验证的；需要明确当前研究的进展程度，为读者提供知识基础，在此基础上突破认知水平；避免偷材料、偷观点等学术不端行为。这不只是学术习惯与学术道德的培养，更重要的是，观点越是多元，就越需要一个规则清晰的世界，这样才能邀请更多人加入一个智识讨论的世界。如此一来，可以改变同学对于学术规范的肤浅理解，不再一味地反感琐碎的学术规范，而是去反思未经思考的写作套路，更多发挥自己的创造力。在AI的使用上同样如此，既要引导“技”层面的工具学习，也要引导他们思考背后的道理，思考人与机器的边界，如何更好地呵护、发展自己的创造力。
其四，努力传递生命状态与情绪价值。在课程启动之初，我就不以“完美的写作者”“成熟的学者”自居，而仅仅是一个经验较学生丰富的写作者。这样的姿态并非为了讨好学生，将教学视为某种服务业，或是规避学生恶评的风险。事实上，这样的尝试，是为了尽可能还原论文写作的真实过程，其中快乐有之，当然也不乏枯燥、痛苦，适当暴露自我的脆弱性与解决之道，正是为了向同学展示如何从失败中学习。我也会邀请不同学者、编辑、专家来到课堂，分享他们的写作心得，为同学提供某种生活方式的参考。虽然AI同样提供某种情感陪伴，但其人格化程度仍须审慎评估。而由老师、同伴、同路人共同创造的情感记忆，终究还是难以取代的。此外，我也试图将文学视作情感教育的中介，而非研究的客体。在疫情期间的线上课堂上，正是与生命人心相关的“泛文学”理解，为我与同学们的深层沟通搭建了桥梁。在这样一种去功利、去计算的生命存在的意义上，文学课堂再次被擦亮，被我们珍藏。
行文至此，我非常好奇如果是AI，它会如何设计我的这门课程？于是我发出提问：“如果你是一名中文系的老师，要向硕士同学讲授‘文学研究方法与论文写作’的必修课，一共4讲12学时。那么你会如何设计课程，确保这一课程对同学有实际的帮助？”提问时间为2025年4月6日。因篇幅有限，这里仅展示DeepSeek-V3的回答如下：
以下是为中文系硕士生设计的“文学研究方法与论文写作”课程方案，聚焦“学术思维训练+实操工具运用”，兼顾学科特性与AI时代新挑战：
一、课程定位：解决硕士生常见痛点——
选题空泛（如“《红楼梦》女性意识研究”）
方法陈旧（仅用社会历史批评）
写作套路化（摘要→引言→正文→结论的机械填充）
二、课程目标：培养“问题意识-方法适配规范写作-学术伦理”全链条能力
三、课程框架（4×3学时）
第一讲：破题与文献的“降维打击”
目标：从“选题目”转向“提问题”
（一）选题诊断工作坊（1学时）
学生预提交选题，课堂用“三问法”互评：
1.你的研究能否被AI在30分钟内复现？
2.是否有可操作的比较维度？（如“20世纪80年代 vs 网络时代的伤痕文学传播机制”）
3.是否包含“危险的证据”（需费力挖掘的一手材料）？
（二）文献狩猎技术（2学时）
在这样一种去功利、去计算的生命存在的意义上，文学课堂再次被擦亮，被我们珍藏。
1.用Zotero+AI插件构建“学术关系网”
2.用Elicit快速定位争议性论文
3.用ChatGPT分析某领域被引Top10论文的隐含对话关系
4.批判训练：分组拆解1篇C刊论文的“文献综述陷阱”（如选择性引用）
第二讲：方法论的“武器库升级”
目标：超越“理论贴标签”
（一）方法匹配实验（1.5学时）
案例：同一文本（如鲁迅《野草》）用不同方法处理
1.数字人文（词频云+情感分析工具）
2.物质文化研究（出版史料+印刷技术考据）
3.认知叙事学（读者眼动实验数据）
（二）AI协作沙盒（1.5学时）
1.实战：用Perplexity AI辅助梳理“接受美学在中国的误读”脉络
2.伦理边界讨论：AI生成的“理论框架初稿”需标注哪些修改痕迹？
第三讲：写作的“外科手术式拆解”
目标：解构学术写作黑箱
（一）论文解剖课（1学时）
1.精读1篇《文学评论》范文，标注“隐形知识”
2.如何用“虽然……但是……”句式制造学术张力
3.数据可视化技巧（如民国期刊统计图的叙事性设计）
（二）反向写作训练（2学时）
步骤：
1.给结论→虚构论证路径（锻炼逻辑能力）
2.给材料→限时写出3种不同论点（避免材料绑架）
3.用Claude检查论证漏洞
第四讲：学术人格的“防伪认证”
目标：建立学术身份自觉
（一）学术伦理情景剧（1学时）
分组演绎：
场景1：发现导师未发表的观点与AI生成内容高度相似
场景2：田野访谈对象要求匿名但论文需实证
（二）终身学术生存指南（2学时）
工具包：
1.用Obsidian构建个人知识图谱
2.用“三栏笔记法”（原文/转述/灵感）避免无意识抄袭
职业化训练：
1.模拟《文艺研究》审稿意见回复
2.制作“学术人格声明”（明确研究价值观）
四、课程特色
（一）AI透明化：要求所有作业附“工具使用说明”（如：用ChatGPT润色占比≤20%）
（二）临床诊断：第2/4讲后安排1v1论文急诊室（15分钟/人）
（三）暴力实战：每讲配备“极限挑战任务”（如：用30分钟从零写微型文献综述）
五、评估方式
（一）过程性：课堂挑战赛积分（如最佳问题意识奖）
（二）成果性：提交“研究计划+方法论证报告”替代传统论文
（三）伦理考核：Turnitin查重+AI检测工具双轨制
图片来源：DeepSeek-V3，查询时间：2025年4月6日
此设计通过“问题驱动—工具武装—伦理护航”三个阶段，帮助学生在AI时代既善用技术又保持学术主体性，最终产出可立即用于学位论文开题的研究方案。
以上便是DeepSeek-V3给出的教学方案。需要说明的是，在此前数日，我已就AI时代的文学教育与它有过持续对话，因此它非常清楚我的“痛点”与问题意识，最终给出的方案“花活不断”，实践性很强，但操作难度很大。具体能否落实、落实效果如何，还需结合教师与同学的能力情况进一步考量。这类课程设计能顺利进行的前提，是学生已经具备相当强的专业知识基础与批判性思维能力，而这离不开传统教育的积累。但难以回避的是，AI给出的方案确实突破了以往教学的舒适圈，为教师提供了更多灵感与角度，甚至还有意识地培养“反制”AI的能力。这也必然给教师带来更多挑战：教师需要持续更新知识与思维，动态设计更具信息量、现实感与人文深度的课程，并且能够与计算机科学教育等其他学科密切配合，共同挪动原有的知识边界与分科体系，以便更加适应人才培养的现实需求。这将是一场正在进行时的探索之旅，无论如何，所有教师都不应忘记教育的初心与宗旨，应当使用新技术增强教育系统本身，思考人类教师与AI导师的共生之道，与最应被珍视的学生们一道，再度开启对理想课堂的追寻之旅。
（作者单位：中国艺术研究院马克思主义民族理论研究所）
这也必然给教师带来更多挑战：教师需要持续更新知识与思维，动态设计更具信息量、现实感与人文深度的课程，并且能够与计算机科学教育等其他学科密切配合，共同挪动原有的知识边界与分科体系，以便更加适应人才培养的现实需求。
[1] Soul APP、Just So Soul 研究院：《2024Z世代AIGC态度报告》，https：//www.soulapp.cn/media/news_en/soul-app-s-2024-survey-on-gen-z-attitudes-towards-aigc potential-goldmine-and-likely-cure-for-loneliness。
[2]Stanford HAI， The AI Index 2025 Annual Report， p.379，https：//hai.stanford.edu/ai-index/2025-ai-index report.
[3] 李静：《赛博时代的“创造力”：近年诗歌创作中的“机器拟人”与“人拟机器”》，《文艺争鸣》2020 年第 10 期。
[4] 许煜：《在机器的边界思考》，广西师范大学出版社 2025 年版，第 287 页。