高等教育教育直播技术2智能学习系统771;研AI批改作业;的人文主义重构AI在教育中的应用

　　中国人民大学全民阅读教育研究院院长郭英剑教授

　　2月9日 ，高等构马特·舒默在个人博客上发表《大事正在发生》后，教育估计他自己也没想到，文主这篇长文迅速在全球范围内引发百万级传播。义重舒默并非科幻作家  ，高等构而是教育考研一位深耕人工智能（AI）领域6年的创业者与投资者。

　　他是文主美国AI公司OthersideAI的联合创始人兼首席执行官，该公司致力于开发全球最先进的义重自动完成工具。

　　在文章中，高等构舒默用朴实却震撼的教育语言描述了自己2025到2026年的亲身经历：曾经需要数周调试的复杂应用，如今只需用自然语言描述需求，文主AI便能在数小时内自主构建
、义重测试 、高等构迭代并交付“比自己做得更好”的教育成品 。

　　作为一位长期从事人文教育研究与教学的文主学者，我阅读此文时感受到的并非单纯的技术震撼，而是对高等教育未来的深切忧思。当舒默笔下的AI已能自主完成律师诉状 、财务分析师建模、金融报告撰写 ，甚至参与自身模型的调试与部署时 ，传统大学“传道、授业
、教育直播技术解惑”的根基正在经历地动山摇。

　　在我看来
，人文主义视角要求我们不将AI视为单纯的“工具”或“威胁” ，而是视为一场关乎“人之为人”的哲学拷问。技术进步从不中立
，它正在重塑我们如何认知世界 、如何工作、如何生活。舒默的警示恰好为高等教育改革提供了一面镜子 ：如果我们继续沿用工业时代形成的“标准化知识+专业技能”模式  ，大学将沦为“AI失业预备班”。

　　本文正是以此为出发点，简要探讨舒默描述的AI未来可能对高等教育改革的具体启示。

　　从人工智能工具到“智能爆炸”的临界点

　　舒默在文章中的论述，是建立在严谨的观察与数据之上的，而非空洞预言 。他首先回顾了AI能力曲线：2022年的AI模型连简单计算都可能出错；2023年AI能够通过律师资格考试；2024年能撰写可运行软件并讲解研究生级科学知识；2025年底 ，顶级工程师已将大部分编码工作交给AI；2026年2月
，GPT-5.3 Codex等新模型的出现让AI具备了“判断力与品味” 。更关键的是“自我迭代”闭环：GPT-5.3 Codex直接参与了自身创建过程的调试 、部署与评估。美国AI公司Anthropic的联合创始人兼首席执行官达里奥·阿莫迪指出 ，AI已在公司内部编写了“大量代码”
，AI在教育中的应用反馈循环“持续逐月加速”。

　　阿莫迪预测：2026到2027年 ，AI将“在几乎所有任务上实质性超越几乎所有人”。舒默进而推演就业冲击：50%的入门级白领岗位将在1到5年内被取代，法律 、金融
、医学等领域首当其冲。AI不仅执行任务，更展现出“品味”——这正是此前被认为人类独有的认知维度。

　　在教育层面，舒默虽着墨不多 ，却直指要害 ，提出要“重新思考你对孩子说的话” 。他说
，我们通常认为标准的成功指南是取得好成绩 、考上好大学 、找到稳定的专业工作 ，但恰恰是这种指南直接导致了“最容易被淘汰的岗位”。“我并非否定教育的重要性
，但对下一代而言，最关键的是学会运用这些工具
，并追寻真正热爱的AI批改作业领域。”

　　这些观点并非耸人听闻，而是基于AI一线观察敲响的警钟 。作为人文学者，我们更需要在此基础上追问
 ：当AI能独立完成“认知劳动”时 ，大学还应教什么，如何教，为何教？

　　人工智能未来对高等教育的多维度冲击

　　舒默的文章以亲历者的视角揭示了一个关键现实 ：AI正在跨越从“强大工具”到“自主创造者”的临界点。这种指数级自我迭代能力不仅将重塑劳动力市场  ，更将深刻撼动高等教育的根基 。

　　从人文主义视角来看 ，这些冲击绝非单纯的技术威胁，而是对“教育何为”“大学何为”的一次根本性追问。它迫使我们重新思考：在AI能高效完成大量认知劳动的时代，高等教育应当守护并强化哪些人类独有的价值？

　　我以为，AI未来对高等教育的多重冲击，体现在知识生产与传授模式 
、技能需求与就业准备、机构职能与生态转型三个维度上。

　　首先，是知识生产与传授模式的崩解。传统大学以“教师—教材—学生”的线性传授为核心。教师是智能学习系统知识权威，教材是固定载体，考试是验证手段
。但在舒默描述的AI时代，知识生产已去中心化 。人文课程如哲学史、文学批评 ，若仍停留在“背诵康德三批判”或“分析莎翁十四行诗结构” ，将迅速失去吸引力——因为AI能在秒级完成同样任务
，而且附带多语种、多视角扩展。

　　更深层的冲击还在于“知识权威”的转移 。大学曾垄断认证与解释权；未来，学生可能带着AI生成的“完美论文”进入课堂 ，教师需从“知识提供者”转为“智慧引导者”。若不改革，大学将面临“内容空心化”危机 ，学生无法学会真正思考。

　　其次，是技能需求与就业准备的错位。舒默预测的“认知工作替代”直接冲击专业教育。商学院培养的财务建模、法律系的案例分析、医学院的影像诊断，均可能被AI以更高效率 、更低成本完成 。2026年的大学毕业生若仅掌握“专业技能”，将直接面对入门级岗位的消失。

　　人文教育本就擅长这些领域，但传统文科“低就业率”的刻板印象正在被放大 。冲击之下，若大学继续“象牙塔式”培养“纯理论家”，将加剧“学历贬值”与社会焦虑；反之 ，若能将人文优势转化为“AI时代核心竞争力”，则可引领改革。

　　最后，是机构职能与生态转型的压力 。在上述领域相继受到剧烈冲击后，大学作为社会机构的整体职能定位与生态系统
 ，也正面临更为宏观和结构性的转型压力。这种压力呈现出明显的双重性：一方面 ，AI技术的突破性进展赋予了大学新的重要使命；另一方面，数字化学习方式的兴起正在深刻改变大学的传统存在形态。

　　就此而言 ，从人文主义视角来看 ，我们必须清醒地认识到任何技术变革都不能以牺牲“面对面共同体”和“师生成长关系”为代价 ，否则大学将从根本上失去其作为“育人”机构的本质与灵魂 。

　　构建“人机共生”的新教育范式

　　在我看来，舒默的警示实际上为高等教育提供了明确的改革方向
：以人文主义为灵魂，以拥抱AI为手段 ，实现从“工业时代大学”向“智慧时代大学”的跃迁 。要将这一战略方向转化为具体可操作的实践路径 ，高等教育必须在课程体系 、教学方法 、教师角色以及评估体系等核心环节进行系统性
、协同性的重构
。为此
，我提出四个关键维度的改革路径。

　　首先 ，课程体系重构——从“知识堆积”到“智慧框架” 。核心是“人文+AI素养”双螺旋课程。保留经典人文通识，但将其升级为“AI增强版” ：学生用AI工具分析柏拉图《理想国》多语种版本 、生成跨文化可视化比较 、辩论AI是否具备“灵魂”。专业课程则嵌入“AI协作模块” 。

　　新增跨学科“AI人文融合”专业方向，如“数字人文”“AI与社会正义”“创造力工程”。舒默强调的“好奇心与适应力”可通过“项目驱动学习”落实：学生以团队形式，用AI辅助完成真实世界挑战，并撰写反思报告，强调“人机边界”
。

　　其次，教学方法创新——重返“苏格拉底对话”，辅以AI个性化。传统大班讲授将被“混合式人机对话”取代 。教师主导深度研讨
，AI担任“无限耐心助教” ：为每位学生生成个性化阅读清单、实时反馈写作草稿、模拟辩论对手 。舒默亲身经历的“描述需求—AI自主交付”模式可转化为“提示工程工作坊”：学生学习如何精准“提问”AI ，从而提升元认知能力。

　　再次，教师角色转型——从“知识权威”到“智慧导师与伦理守护者”。教师需接受持续培训，掌握AI工具 ，同时深化人文素养 。绩效评估不再仅看论文数量
，而还要看“学生批判性成长指标”与“AI伦理引导案例”。人文教师的优势在于引导学生追问：“AI能做，但该做吗 ？”例如，在文学课上讨论AI生成小说是否仍具“作者性”。舒默的“无自我”心态适用于教师，敢于承认“我不知道，但我们可以一起用AI探索”。

　　最后，评估体系革新——从“标准化考试”到“过程性人文档案” 。取消单纯依赖AI可轻松完成的闭卷考试 ，转向“AI辅助+人文评鉴”组合：学生提交“人机协作项目档案”；口头答辩强调即兴伦理推理；毕业设计要求“AI不能完全复制的原创贡献”
。

　　当然 ，改革并非坦途  。舒默未加详述的“数字鸿沟”将在高等教育上进一步放大。资源雄厚的顶尖大学可率先部署先进AI，普通院校则会处于相对落后的状态 。更深层的“身份危机”亦不可忽视 。当AI承担认知劳动
 ，学生可能产生“无用感”。人文教育应提供“意义锚点”——通过社区服务、艺术创作、哲学沉思，帮助学生发现“AI之外的自我价值”
。

　　舒默以“未来已至 ，只是尚未叩响大门”结束全文。作为人文学者，我要补充的是高等教育正是那扇“门”的守护者与开启者
。舒默描绘的AI未来并非终结 ，而是新纪元的开端 。在这个纪元里
，技术将极大解放人类体力与脑力，但唯有人文教育能确保解放后的“人”依然保有尊严、好奇与爱的能力。

　　为此 ，高等教育必须行动起来 
。唯有如此
，“大事正在发生”的风暴才不会摧毁大学 ，而是将其锻造为更具韧性、更富人文温度的灯塔  。

　　（原标题为《人工智能“大事正在发生” ：高等教育的人文主义重构》）
来源：澎湃新闻

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