课堂AI助手24小时答疑，学生自主开发“GPA精算师”，师生共创材料预测工具登上顶级期刊……当这些场景成为日常，高校如何让AI在教学中既激发创新又不越界？

1月12日，复旦大学正式上线AI3A教育共创平台，同步发布《复旦大学生成式人工智能教育教学应用指引1.0版》（以下简称《应用指引》）。这一“平台+指引”的双轮驱动模式，成为全国高校中首次将AI教育理念系统落地、支持师生共创的尝试。

“我们选择把‘能不能用’‘如何用’的问题，回归到‘人如何学习、如何成长’的教育原点上。”复旦大学教务处处长林伟表示。

一份能“按图索骥”的AI教学行动手册

面对生成式AI对高等教育的冲击，复旦大学新发布的《应用指引》不仅告诉师生“什么不能做”，更关注“怎样正确地做”。

这份超万字的《应用指引》将AI应用场景细化为课堂教学、学业评价、自主学习支持等具体环节，为每个环节提供行动建议、伦理警示和工具推荐。其中，还包含11个可操作的附件，如《人工智能使用声明模板》《教学评语中的“人工智能使用表现”评价维度》等。

“我们特别警惕文件写得很好，但师生不知道该怎么用的情况。”林伟指出，对于允许使用AI完成的作业，评价重点则不再是结果的对错，而是学生“如何使用工具、如何验证信息、如何贡献自己的思考”。

针对学术诚信问题，《应用指引》采用“环节区分+责任归属+过程证据”的判定逻辑，明确AI可用于语言润色、结构建议等辅助环节，但不得替代研究构思、理论构建、数据分析等核心学术劳动。判定依据则侧重学生是否如实披露、是否有过程记录可供核查。

“当一位老师想尝试AI辅助评价，他不仅能看到原则，还能获得一份可修改的声明模板，可用于在开学第一课就与学生达成共识，这极大地降低了实践门槛。”林伟表示。

该校口腔医学院《口腔组织病理学》课程是这一理念的实践案例。这门连接基础与临床的桥梁课，长期面临学生难以从二维图像理解三维疾病、从静态切片推断动态进程的难题。

课程团队教师王彦瑾引入虚拟仿真平台和AI助教，“学生可以随时随地‘云端’观察、缩放数字切片，AI助教能7×24小时答疑。”她介绍，课程通过严格的“使用记录”和基于专业知识的交叉验证环节，确保学生深入理解病理特征而非依赖机器判断，真正将AI用作深化专业理解的支架，而非替代独立思考的捷径。

《应用指引》并非“泛泛原则”，而是将风险治理贯穿全过程，有着很强的可治理性，以清晰底线支撑有序创新，做到“凡进课堂必可控、凡入评价必可溯、凡涉数据必合规”。

一个会“生长”的AI教育共创生态

匹配《应用指引》上线的AI3A平台，集合了教学案例库、实训学习平台、全球高校AI案例精选及师生共创四大板块。其名字来源于“掌握AI（Acquire）-驾驭AI（Apply）-共创AI（Advance）”的进阶学习路径设计。

该平台的诞生，是一次跨学科共创实践。该校中国语言文学系2022级研究生方华和来自文、理、工、医不同背景的同学一起参与了平台搭建。他们希望这个平台既赋能新手“敢上路”，也助力探索者“走得更远”。

“我们发现校园里AI实践已如星火，但各院系的优秀探索彼此‘看不见’。”方华回忆团队开发初衷，“能不能像串珍珠一样把这些经验连起来，让一个人的探索成为更多人的起点？”

她介绍说，登录平台，师生看到的不是静态产品陈列页，而更像动态的创新集市。案例平台按三级进阶路径，收录了两年来全校师生在AI教育领域的超100项优秀实践。

该校国际关系与公共事务学院教授郑磊的《AI赋能的政务服务再造》完整课程设计已被系统化沉淀。郑磊将这种方法喻为“腌do鲜教学法”：教师如“咸肉”提供经验底蕴，学生似“鲜肉”带来新鲜思维，AI作为“调料”激发化学反应。

郑磊表示：“我们要启发学生和老师一起向AI提出问题。小学生问的问题和博士生问的问题不一样，AI虽然很强大，但如果你问不出好问题，也不会有好答案。”

他的课程与上海市大数据中心、浦东新区行政服务中心等政府部门合作，让学生带入现场调研真实案例。在郑磊看来，“真正的好问题来自现场，而不是来自课堂里的闭门造车”。

平台的“师生共创入口”催生了众多特色成果。该校未来信息创新学院副教授张浩与物理学系2025级研究生杜子健等开发的“通用原子嵌入算法软件”，在生成两万余种候选晶体结构后，获得了数十种具备合成可行性的全新材料，该项研究成果发表在《自然-通讯》与计算材料学的顶级期刊上。

“该平台给了我们一个展示和分享的窗口，让一项源于科研需求的技术，有机会反哺更多交叉学科的教学与实验。”杜子健表示。

点开入口，还能看到“GPA精算师”“论文时间管理助手”等学生开发的轻量化应用。平台通过分层管理，将这些散落的“珍珠”串联起来，在激发活力的同时管控风险。

一场教育教学模式的深度变革

AI3A平台与《应用指引》的深度联动，构建了一套支持师生智教慧学的立体化支撑体系。2025年年初，复旦大学启动这项工作，经过一年多的师生共创，最终形成1.0版本。

“培养AI时代的拔尖创新人才，关键在于夯实高质量的育人要素。”林伟强调，“像搭积木一样，从课程设计、教材编写到师资建设，一步步构建起AI与本校优势专业深度融合、相互促进的教育教学新生态。”

“对于很多教师而言，AI技术都要重新去学，靠自己是很困难的。”在张浩看来，平台的一大价值在于打破专业教师的孤独感，为他们连接跨学科的新鲜血液。

在其团队开发“通用原子嵌入算法软件”的过程中，张浩从大数据学院“挖”了一名本科生算法工程师。“我有一些物理思想，他把它变成代码。”张浩解释道，“现在的研究，不光是课题要变，组织科研的队伍和模式都要变。材料物理研究不能只招材料系的学生，‘领域科学家+算法工程师’跨学科协作，正在成为高水平研究工作的重要路径。”

这种师生共创模式正在多个学科开花结果。作为文科生参与技术平台建设，方华对AI与人的关系有着清醒观察：“AI真的会让人变快，但它也会让人更容易‘省掉思考’。”她表示，平台希望通过整合规则、工具与路径，“让大家在更清晰的边界里，练习做更有质量的选择”。

AI不会让教师消失，但会重新定义教学。郑磊的“腌do鲜教学法”或许提供了最佳注解：教师的经验底蕴、学生的新鲜思维与AI的技术赋能，如同咸肉、鲜肉与调料，在教育的慢火中煨出一锅美味。

复旦大学的探索表明，当规则与创新双轮驱动，AI进课堂不再是挑战，而成为提升教育质量的契机。

（来源：中国青年报）