当代大学生正面临一道新的选择题：是借AI赋能成长，还是靠AI应付学业。这不仅是个人学习态度问题，更反映了高等教育如何适应技术变革的深层思考。 问题的真实写照来自课堂。山东某高校教师刘云发现，学生提交的作业逻辑通顺、案例充分，但课堂提问时却连核心观点都说不清。更令人担忧的是，有学生直接照搬AI生成的内容，甚至引用的行业数据已是三年前的陈旧信息。在一次旅游产品设计实践中，学生提交方案包含远超大学生消费能力的"高端民宿套餐"，显然未经过实际思考和调整。这些现象表明，部分学生已陷入"AI依赖症"，将生成工具当作"枪手"而非助手。 西南石油大学艺术学院的调查数据更具说服力。在该院将《播音主持创作基础》升级为《AIGC与播音主持创作基础》后，辅导员邓亚波观察到明显分化：九成以上学生借助AI提升学习效率，但接近一成的学生将其当作"甩手掌柜"，直接照抄AI答案而不经思考，最终一学期毫无收获，甚至面临挂科风险。邓亚波指出，真正的鸿沟不在于AI本身，而在于学生能否正确驾驭此工具。 这种分化背后反映的是教育理念的转变。传统教育强调独立完成作业，而AI时代要求学生学会在人机协作中保持思考的主动性。问题的关键在于，部分学生和教育者尚未找到平衡点。 积极的探索已在多所高校展开。河北某高校艺术专业学生翠翠的做法颇具代表性。她使用豆包、DeepSeek等工具，但从不直接要现成答案，只让AI提供思路框架。在设计作业中，她将主题、风格和要求告诉AI，获得系统方案后，再结合自己的想法进行打磨和精简。这样的做法使她的工作效率翻倍，同时潜移默化地培养了结构化思维能力。 广编专业学生栗子的成功更具启发意义。她没有资源优势，却通过正确使用AI辅助，成为拥有十万粉丝的内容创作者。她的方法是：将日常灵感告诉AI生成初步脚本，再根据实际拍摄条件调整场景和台词，在遇到剪辑瓶颈时咨询AI的建议，但始终保持对创意的主导权。这种"人机共创"模式既发挥了AI的效率优势，又保留了人的创意和判断。 高校的制度创新为学生提供了更好的引导。泰山科技学院的"双实验室"布局值得关注：基础实验室支持AI问答和资料检索，帮助学生高效积累知识；综合实验室聚焦视觉设计、声纹识别等深度实践，引导学生进行高阶创作。这一设计明确传达了一个信号——AI是辅助，真正的创新仍需人脑。 华东师范大学的"赋能加批判"模式则从教学层面提供了系统方案。学校开设AI使用指导课，教学生撰写提示词、用好大语言模型，同时更注重培养批判性思维。课堂上，教师引导学生思考"AI能写优美句子，但能传递真挚情感吗""如何分辨AI答案中的错误"等问题，让学生在使用工具的同时保持独立思考能力。 邓亚波的观点抓住了问题的本质："部分学生使用AI代笔的乱象，核心不是使用了AI，而是没学会正确使用AI。真正的教育是教会学生驾驭工具，而不是被工具驾驭。"这一判断为高等教育改革指明了方向。 学生们也在总结经验。翠翠的建议是"把AI当教练，不当代笔"，遇到难题让AI拆解步骤、提供思路，但不直接要答案。英语专业学生小思则呼吁学校配备更多AI教育导师，开设有关课程，帮助学生建立正确的使用观念。
技术持续进步，但教育的本质始终是培养人。把工具当作"教练"而非"替身"，把生成结果视为"草稿"而非"标准答案"，才能真正发挥技术优势而不被其局限；面对新的学习方式，高校和学生需要共同作答：既要守住学术底线，又要在人机协作中实现更有质量的成长。