“有AI编程课，但学生说老师教的没有AI好，你能想象吗？老师在台上开着PPT讲概念，讲演示，台下同学听得不耐烦，直接打开AI自己学，让AI给他讲。”一位985高校教师被问到学校AI课程开设情况时，给出了这个回答。

 

这不是个例。北京大学退休教授乔晓春的观察更为直接：老师讲的内容学生随时能通过AI查证，甚至能发现其中的错误，上课压力巨大；学生则觉得老师讲的AI都有，即便被强制点名到课，也只是在“假装学习”。

清华大学校长李路明在一次公开场合转述了一位老师的话：“我现在已经不会上课了。”

生成式AI正从三方面对传统大学课堂构成威胁：知识获取更快、课程内容更旧、学生预期更高。

{数据链接}

麦可思《2026年中国本科生就业报告》数据显示：近五年毕业生对母校教学的满意度稳定在93%至94%，但2025届本科毕业生认为“课程内容不实用或陈旧”的比例达42%；32%的学生认为母校教学无法调动其学习兴趣；22%的学生认为课堂上让学生参与不够。

01

传统课堂正在失效：

学生获取知识的渠道变了

传统课堂有一个不言自明的前提：教师知道，学生不知道，所以学生来听。AI改变的就是这个前提，学生遇到问题，不一定先找老师，也不一定先翻教材。

麦可思“2025年高校师生AI应用及素养研究”（学生样本2971份）显示，受访大学生中，遇到问题首选求助AI的比例为24.42%，与首选向朋友求助的24.94%接近。当知识获取不再必须经过教师，“讲得清楚”就变成一项基础能力，而不再天然构成教师的核心优势。AI也可以讲清楚，甚至在某些场景下更耐心：不打断提问、不评价学生、可以反复解释。

教师端也感受到了变化。麦可思“高校教师AI应用现状与影响研究”（有效样本3669份）显示，67%的受访高校教师认为AI让课堂教学重心发生了转变，教学从“讲知识”更多转向问题解决、思维训练和能力培养。也就是说，不少教师已经意识到课堂不能以“把知识讲完”为终点。

更值得看的是AI专业自身的情况。过去几年，大量本科高校新增人工智能专业，规模扩张很快。但麦可思研究发现，2025届人工智能专业本科毕业生中，仅56%从事对口工作，明显低于全国本科平均的71%；因“达不到专业工作要求”而未能对口就业的比例达到31%，全国本科平均为9%；52%的AI专业毕业生认为“课程内容不实用或陈旧”。最该贴近技术前沿的专业，反而先暴露了课程更新慢的问题。

网上一份传播的985高校内部会议材料直言：“高校被边缘化、不在最前沿”“年轻人比老师更在前沿”。当教师依赖的知识体系正在被企业实验室和开源社区更快刷新，“学生说不如AI”就不只是讲课水平问题，而是教师站在知识生产什么位置的问题。

02

教师必须明白，哪些事AI做不了

当知识传授不再是教师的核心竞争力，教师该如何？

剑桥大学心理学家Jiun Youn在《自然》职业专栏中记录过一个细节：一位同事因为学生坦言更信任AI生成的解释，而不是自己亲自授课，感到沮丧，“我们感觉学生正在溜走”。这种“溜走”不是逃课，学生人还在教室，但判断权交给了屏幕。

Jiun Youn没有把精力放在“如何讲得比AI更好”上，而是换了一个问题：“我能提供什么是聊天机器人无法提供的？”她的做法包括口试等评估方式，也包括让学生把课程内容和个人经历、价值判断连起来。她在课堂上讲自己产后对孩子的保护欲，甚至对丈夫的攻击冲动，用催产素的作用解释当时的脑内变化。这些个人叙事带来的好奇和追问，AI生成不了。

这个案例说明，AI接过去的主要是知识传递中比较标准化的部分：概念复述、例题拆解、标准答案生成。教师更需要守住的是另外几件事：问题从哪里来，为什么值得追问；一个答案是否可信，在什么条件下成立；选择意味着什么，谁来负责。

复旦大学校长金力在开学典礼上引述一位学生的说法——“提问、判断、负责，这三样恰恰是今天的AI最不会的”。如果教师仍把主要精力放在“讲清楚”，而不是帮学生“问对、判准、担住”，那么被AI比下去的就不仅是一堂课，而是教师在课堂里的作用。

03

高校“用上AI”不等于教学转型

学校层面的调整比单个教师的课堂改变更快。一些高校，已经在行动。

🔷 据公开报道，北京航空航天大学航空科学与工程学院院长潘翀透露，北航今年正在谋划，未来约三分之一学时的课程将不再需要由教师讲授，而是“留白”给学生自主学习。 

🔷 上海交通大学自2024年秋季学期启动“HI导师+AI教师”课堂变革，由AI承担基础知识传授和评测，人类教师转向个性化学习指导、高阶思维培养和情感支持。

🔷 同济大学发布《教师人工智能素养标准》，从AI认知与理解、知识与应用、教学融合、伦理与责任、赋能专业发展五个维度提出要求。

这些改革的共同点之一是把低阶知识传递交给AI和学生自学，把课堂时间留给高阶互动、问题讨论和思维训练。但“让出去”之后，课堂里剩下的那部分由谁撑、怎么撑，才是更难的问题。

留白本身不产生教学价值，减掉讲授之后，如果剩下的时间没有配上明确的任务、及时的反馈和严格的评判，不过是把“教师讲得不好”换成了“学生学得散”或“AI答得热闹但没人把关”。

但大学课堂不会因为AI终结了照本宣科的老路，就自动变好。工具只是把旧的问题暴露出来，新的教学范式还需要教师去一步步探索，把腾出来的时间变成AI做不了的事：提出一个AI不会主动追问的问题，组织一场AI替代不了的当面讨论。

当AI能替代一部分讲授任务时，课堂的存续理由只能落在那些AI替代不了的事上。

主要参考文献：

[1] 李士萌. AI时代,大学还能教给学生什么？[N/OL]. 中国报道, 2026-05-03.

[2] YOUN J. What a viral TikTok taught me about personal storytelling in science[N/OL]. Nature, 2026-03-06. 

[3] 刘佳. 从教育到就业,两位北大教授给出AI时代解法[N/OL]. 第一财经, 2026-05-17.

[4] 麦可思研究、教育部网站、各高校网站等.