人工智能技术与教育融合的过程中，学生学什么，教师教什么，如何用人工智能作为燃料，驱动教学模式转型与学生素养提升的“双引擎”，成为许多高校亟待破解的痛点。

《意见》指出，推行更富成效的学习方式。把人工智能融入教育教学全要素、全过程，创新智能学伴、智能教师等人机协同教育教学新模式，推动育人从知识传授为重向能力提升为本转变。构建智能化情景交互学习模式，推动开展方式更灵活、资源更丰富的自主学习。

“学生应学会将人工智能作为拓展自身认知边界、构建个人知识体系的战略性资源。”顾仁涛表示，人的核心竞争力在于提出真问题、进行价值判断、拥有情感共鸣和跨领域创新，这些都是人工智能无法替代的核心能力。他举例称，学生在向人工智能提问时不要只问“什么是×××”，而是将其作为拓展思路的工具，让它在特定情境中帮自己总结、质疑、理解深层问题。

“ChatGPT、DeepSeek等大语言模型的核心优势在于自然语言交互能力，可以作为学习工具成为学生的‘私人助教’。”北京大学人工智能研究院副院长李文新在课堂教学中发现，学生使用人工智能帮自己写代码，在一定程度上提升了学习效率，“教育的本质是提升创造力，以前学生如果底层代码写得不好，就没法进行下一步的程序构想；但是如今学生可以通过人工智能帮自己完成写代码的基础工作，在整体程序设计和创新上就能更向前一步”。

在邓方看来，人工智能让知识传授不再成为最高优先级，更重要的是提升学习能力、判断能力等素养，学生需要培养终身学习的意识，因为“人工智能时代知识的传播和更新速度远超我们的想象”。邓方提到，当下很多学生使用大模型获取“快餐式”知识，让学习场景不再局限于课堂，“那在课堂上就要注重能力和素质的提升，以及世界观、价值观的构建和完善”。

在人机协同方面，一些人工智能辅助教学技术也已经在课堂中落地，为教师和学生提升教学体验和学习效率。中国人民大学智慧治理学院副院长许伟介绍，人工智能能够快速生成知识图谱，以知识点为节点，整合教材、文献、案例等资源，以可视化图谱的形式揭示知识之间的关系。教学智能体也可以快速生成教学方案、智能批改作业，并分析学生对知识点的掌握程度，实现因材施教和个性化学习。

对于这种教学关系的变化，顾仁涛的感受是，教师正在从“知识讲授者”变成“学习体验的设计师”，其主要任务是设计和引导融合人工智能资源的新型学习过程，帮助学生实现知识的自主建构和能力的自主提升。

尽管人工智能正在为高等教育的诸多方面带来变革，但数字鸿沟的存在仍然影响着教育资源和教育公平的普惠性。《意见》指出，加快实现大规模因材施教，提高教育质量，促进教育公平。

许伟表示，人工智能技术在突破优质教育资源的时空限制、满足个性化学习、降低教育成本等方面为促进教育公平提供了突破性机遇，“不过也要警惕人工智能技术滥用和数字鸿沟加剧的风险。人工智能虽然具备突破数字鸿沟的潜力，但需依赖政策保障和技术包容性设计等，才能实现教育资源的普惠共享，让人工智能教育回归育人本质，让技术真正服务每个学生的全面发展”。

“技术本身是中立的，任何剧烈的技术迭代都需要我们更认真地审视技术会产生怎样的影响。”李文新认为，如果没有人为干预去引导人工智能的发展方向，那么教育的差距和鸿沟仍然会被继续拉大。

在人工智能的监管层面，《意见》中提到，提升安全能力水平。推动模型算法、数据资源、基础设施、应用系统等安全能力建设，防范模型的黑箱、幻觉、算法歧视等带来的风险，加强前瞻评估和监测处置，推动人工智能应用合规、透明、可信赖。对此，有专家表示，人工智能伦理问题也需要融入高校育人体系，塑造技术向善文化、培育负责任的创新者。

邓方认为，教师除了向学生展示人工智能“能做什么”，也要告诉他们人工智能“不能做什么”。如果教师没有为学生做好引导，人工智能反而会抑制学生的创新思维和学习能力。

顾仁涛也表示，伦理教育不应独立于技术教学之外，教师应在算法设计、数据处理、模型训练、系统部署等核心环节上，嵌入对伦理风险的讨论。他举例称，在讲授机器学习算法时，应当同时考虑到算法偏见的影响。此外，顾仁涛还鼓励开设人工智能与社会学的交叉类课程，帮助学生以跨学科的视角审视人工智能的风险和伦理问题。

“高校课程应超越技术工具训练，在技术创新中坚守人文价值。”在许伟看来，对于人工智能带来的潜在风险，教育系统需秉持技术赋能与伦理守护的平衡理念，培养学生的伦理想象力与批判性创新能力。

用顾仁涛的话来说，人工智能给教育带来的是“颠覆性影响”，不仅仅是提供了新工具，更带来了目标、内容、模式、评价等各方面的巨大变革，“但是教育具有社会性，因此这一次教育变革的进度快慢，不仅是技术性的，还要考虑学生的适应程度以及社会对人工智能技术的群体性认知变化”。