加速将原则性倡导转化为治理框架

　　今年11月，教育部正式发布《教师生成式人工智能应用指引（第一版）》（以下简称《应用指引》），要求教师在引导学生使用生成式人工智能时，应“明确使用边界、目的与规范”，并建立有效监督机制，引导学生形成“标注人工智能生成内容”的意识。几乎同期，清华大学发布《清华大学人工智能教育应用指导原则》（以下简称《指导原则》），首次系统性地对校园中的人工智能应用提出全局性、分层级的引导与规范，以“积极而审慎”为基调，通过“红线”与“绿道”的框架设计，为高校人工智能（AI）教育治理提供了开创性范例。

　　对高校而言，如何将这些指引转化为可落地、可评价、可持续的学生行为规范与教学实践，已成为当前亟待推进的关键课题。

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　　现实落差：

　　当原则遭遇实践困境

　　《应用指引》从教师职责出发，要求明确使用边界、培养标注意识。《指导原则》从学校治理入手，构建了分类管理的框架体系。两者无疑对实践具有重要的指导意义。

　　然而，高等教育现实中对AI的滥用现象依然严峻。部分学生将AI工具异化为“学术捷径”——从初期的辅助查阅、语言润色，演变为直接生成论文框架、外文翻译甚至完整作业。这种行为不仅直接触犯学术诚信底线（未经声明的使用实质构成剽窃），更消解了学术训练的根本价值。作业、阅读、写作等教学环节的核心功能在于思维锤炼与能力培养，当这些过程被AI“代劳”，学生便失去了在困难中思考、在试错中成长的关键机会。

　　我们必须清醒地认识到，当前各层级出台的多数文件仍以“指引”“倡议”为主，其措辞多为“鼓励”“倡导”“建议”，对于已明确识别出的、严重的学术不端行为，缺乏与之直接挂钩的惩戒条款。这种“软约束”状态，威慑力明显不足。规范的生命力在于执行，缺乏明确罚则的倡议，在实践中难免流于形式。

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　　追根溯源：

　　为何“好指引”难成“强约束”

　　深入分析当前困境，可以发现多重结构性原因：

　　一是规范层级存在“制度断层”。《应用指引》主要规范教师行为，《指导原则》则属于校内指导性文件，两者均未直接形成对学生具有强制约束力的规章制度。还有一些高校尚停留在转发文件层面，未将《应用指引》转化为本校学生学术规范中的具体条款，导致违规成本模糊、执行依据不足。

　　二是责任主体存在“衔接空隙”。现有的多数文件对于学生在使用AI过程中的主体责任界定、违规认定标准、处理程序等关键环节，缺乏系统衔接。当问题发生时，容易陷入“教师难取证、学校难处理”的困境。

　　三是技术识别存在“能力鸿沟”。当前AI生成内容的检测技术仍不完善，不同学科、不同类型的AI使用行为识别难度差异很大。许多教师缺乏相应的鉴别能力与技术支持，客观上降低了违规行为被发现的可能性，削弱了制度威慑力。

　　近期，上海交通大学、四川大学等高校进一步细化了应用场景的分类管理（如禁止、有限、鼓励、开放使用），并将AI素养融入学生学习与发展评价中，强调“自觉标注”“过程透明”。这些探索共同揭示了一个核心共识：高校的使命是培养学生成为能驾驭AI的“指挥者”，而非被其替代的“执行者”。

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　　刚性约束：

　　推动指引落地的三条关键路径

　　要使高层指引真正落地生根，必须推动其从“软性倡导”向“刚性约束”转化。高校有必要从以下三方面着手构建具有执行力的规范体系。

　　制度转化。广大高校应尽快制定校本“人工智能学术应用实施细则”，并将其作为《学生学术诚信管理办法》的专门附件，且与之具有同等约束效力。细则的核心内容可以包括：

　　明确定义与分类——清晰界定“合理使用”“限制使用”“禁止使用”的具体情形，特别是要明确“学术不端行为”在AI语境下的具体表现（如：未声明的实质性使用、使用AI完成禁止环节的考核等）。

　　建立强制声明制度——要求在所有重要的课程作业、实验报告、学位论文等学术成果提交时，必须附有《人工智能工具使用声明表》，详细说明使用工具、使用环节、使用程度及贡献比例。隐瞒或虚假声明者，一经查实即按学术不端处理。

　　规定明确罚则——将AI学术不端行为纳入现有学术纪律处分体系，根据情节轻重设定阶梯式处分标准，并向全体师生公示。

　　能力建设。构建“教师—学生”双轨培训与支持体系，具体可以包括：

　　教师赋能计划——将AI使用监督与鉴别能力纳入教师岗前培训和持续发展必修模块。开发《AI生成内容识别指南》《学科特异性使用规范设计工作坊》等实用资源，设立校级技术支持团队，为教师提供可疑作业检测、使用痕迹分析等技术协助。

　　学生素养教育——将对细则的学习纳入新生入学教育和“学术规范与伦理”必修课程。通过真实案例剖析、情景模拟练习，让学生深刻理解违规后果。同时，开设“人工智能与学术创新”等选修课，正面教授如何“善用”AI提升研究质量。

　　技术赋能。可以建设校级学术诚信保障平台，如投入专项经费建设校级“人工智能学术应用管理平台”。该平台应具备以下核心功能：

　　声明提交与验证系统——电子化声明流程，并与作业提交系统绑定。

　　使用痕迹存证功能——在获得授权前提下，对学生在校定AI工具上的关键操作进行加密存证，为解决争议提供客观依据。

　　原创性辅助检测——整合多源检测工具，为教师提供AI生成内容可能性评估报告。

　　数据看板与预警——实时监测各院系、课程AI使用合规情况，对异常模式进行预警。

　　文件的真正价值不在于印刷成册，而在于转化为每个学生的行为自觉。高校必须拿出更大的决心与智慧，推动相关的指引、原则从“文本”走向“制度”，从“原则”走向“细则”，从“倡导”走向“约束”。这不仅是技术应用的规范问题，更是对高等教育育人初心的深刻守望——我们培养的，终究是能够驾驭工具、坚守诚信、勇于创新的完整的人，而非技术的附庸。

　　（作者系上海外国语大学法学院教授）

《中国教育报》2025年12月31日 第06版