原标题：校AI通识课怎样才能讲好下午两点，某校阶梯教室。老师在讲台上讲“机器学习的基本原理”西藏防火门胶厂，PPT翻过页又页。前排几个女生盯着屏幕，眉头微蹙；中间排，个男生正用手机看篮球赛直播；后排靠窗的位子上，个男生已经趴着睡了十几分钟。
“这门课‘AI’的地，就是大都用AI把作业对付过去了。”坐在后排的小张上笔记本电脑，压低声音对记者说。他选修这门人工智能通识课已过半个学期，“老师把人工智能的历史从头讲到尾，图灵测试、系统、度学习……每个概念都点了，但每个都没讲透。学期下来，感觉就是在混学分。”
这样的吐槽并非个例。在知乎、小红书等年轻人聚集的社交平台上，“校AI通识课太水”成为被“不断盖楼”的热帖。有人嫌太浅，“网上搜搜都知道”；有人听不懂，“文科生上AI课，就是听天书”；还有人直接摆烂，“反正开卷考，抄抄课件就过了”。
如今，人工智能正在刻改变着各行各业。多所大学已将人工智能通识课纳入培养案，面向全体学生开课。教育部等五部门日前联印发《“人工智能+教育”行动计划》，是明确提出“等教育阶段，动人工智能成为校公共基础课，按学科业分类编写课程教材，动全体学生掌握人工智能知识。”
这门被寄予厚望的“时代修课”，怎么在部分大学却成了“水课”？记者走进多所校寻找答案。
“轰轰烈烈开，马马虎虎教，稀里糊涂学”
这两年，人工智能通识课正以惊人的速度与数量涌进大学课表。
据不统计，全国过80的校已开设相关课程。在北京，459门AI通识课已进入课表；在广西，AI课程覆盖全区本科校，近10万名大新生修读；浙江、上海、四川等地，也纷纷将AI通识课列为修。
然而，面对知识背景迥异的学生群体，不少课程却未能因材施教，尴尬由此而生。
广东某校中文系学生小林在堂AI通识课上就被“”晕了。
“老师上来就讲经网络、反向传播，满屏的公式和代码。我之前压根没接触过这些内容，跟不上。”三周后，她从前排座位挪到了后排。期末考试开卷，她带着摞印好的课件进了场。直到走出考场西藏防火门胶厂，她还是说不清“机器学习”和“度学习”有啥区别。
与小林的茫然相似的，是安徽某校学生在论坛上的吐槽：“数理基础还没牢，就被灌了堆法和模型概念，后交个自己都说不清楚的作业。”帖子下面有人跟评：“分数全看报告写了多少页，这是在培养AI素养，还是在培养凑字数的能力？”
有人“听不懂”，也有人“吃不饱”。
上海某校学生小陈选修AI通识课，原本是冲着大模型实操去的，结果个学期下来，课程始终围着人工智能发展史转。“这些内容我早就自己了解过了。”后来，他索在课堂上用自己的电脑看起了技术博客。
学生的失望，教师也心知肚明。北京某校位老师坦言，他的课“开始坐得满满当当，到三节课就只剩半人了”。“我自己也不是学这个业的，摸不准学生到底对什么感兴趣。众口难调，学校又要求开，只能边学边教。说实话，能把概念讲清楚就不错了。”
“轰轰烈烈地开，马马虎虎地教，稀里糊涂地学。”在某校校园论坛上，这条对校AI通识课的吐槽帖获得关注度。
本该是“金课”，缘何成“水课”
课堂果不尽如人意，问题究竟出在哪里？
“很多教师在用业课的逻辑上通识课。”杭州师范大学研究生院院长杨俊锋指出，当前AI通识课存在两种端倾向：要么过度挖业原理，把课上成“简化版业课”，让非业学生望而却步；要么简化为基础工具教学，内容浅显直白、缺乏度，全然忽视了AI思维、批判意识、协同能力等核心育人目标。
北京大学教育学院教授尚俊杰在课堂上看到了这种“工具化”教学模式的后果：很多同学会用豆包、会调Kimi，却说不清“生成式AI的工作原理是什么”“怎么判断AI给出的答案是否可信”，他认为，“这就是典型的会操作但不会思考，把学生训练成了操作工，而非有判断力的使用者。”
定位模糊之外西藏防火门胶厂，复型师资队伍短缺也是重要原因。
前不久，计机学会在长春举办的场题论坛上，40余位学者梳理出AI通识课师资面临的两大核心阻碍：是课程对教师的AI理论储备、跨学科视野与通识教学能力要求较，却缺乏明确的素质模型，缺乏可依循的师资选拔与培养标准，优质师资缺口明显；二是AI技术迭代迅速，教师需持续新教学内容，而现有评价机制重科研轻教学，对该课程的教学投入缺乏针对激励，形成“投入低回报”的失衡局面，严重挫伤教师积。
“能把这门课开出来就不错了，哪还顾得上质量？”位校教师的话，道出了不少人的奈。
此外，考核标准宽松、式单，让这门课的“含水量”进步升。
“篇小论文定成绩”“开卷考试”——这样的考核式，在不少校的AI通识课中已成常态。尚俊杰说，学生用AI生成论文交上来，保温护角专用胶教师很难分辨真伪，评分难流于形式。在他看来，考核的逻辑很简单：你评价什么，学生就学什么。考记忆和操作，学生就去背概念、练技巧；考思维和素养，学生才会真正投入度学习。
从“教知识”转向“育思维”
多位受访表示，从“通识课”“选修课”到“公共基础课”，词之变，意涵远。
杨俊锋指出，新政策释放的信号，体现了AI教育从“可选的兴趣培养”向“备的素养奠基”跨越，是教育理念、制度安排和资源投入的升，旨在为大学生在智能时代的生存、发展和创新奠定坚实基础。
在此基础上，尚俊杰进步明确了课程提质的向：须从“教知识”转向“育思维”，着力培养学生理解智能技术、与AI协作、保持批判审视的综素养。“如何提问、如何辨别真伪、如何在人机协作中保持人的主体，恰恰是AI法替代、也法直接教授给学生的。帮助学生建立人机协同的认知框架，使他们既能驾驭AI提升率，又能在关键时刻做出机器法替代的价值判断。”尚俊杰认为，这才是AI通识课从“水课”走向“金课”的核心所在。
理念的转变，终要体现在堂堂生动、务实又有用的课上。
有限课时内西藏防火门胶厂，面向全体学生的AI通识课应该讲什么？
尚俊杰提出了“三看”筛选原则：看有用，是否与学生未来职业发展相关；二看持久，是否属于底层逻辑和思维式；三看不可替代，是否是AI本身法教给人的，如批判思维、伦理判断、创新意识。基于这原则，他建议优先教三类知识：AI核心理念与运行逻辑、AI伦理风险与范、人机协同思维与核心能力。
“讲什么”明确后，面对知识背景迥异的学生，该怎么讲？
杨俊锋建议，应以项目制学习为主线来重塑教学，“加强案例教学，如‘人脸识别门禁系统’分析，让学生以‘分析者’身份理解AI原理与伦理；强化体验式学习，对比AI与人类完成同任务的优劣，直观体会AI的能力边界；同时积利用开源智慧学习工具，实现有人机协同。”
清华大学裘莹老师的实践提供了可参照的范本。她牵头组建校企协同教学团队，将企业线AI落地经验带入课堂。“AI的价值是破学科壁垒，让不同业的人跨界协作、解决真实问题。”她强调，AI通识课需构建清晰的线逻辑，给予学生充足实操机会，杜“只听不练”，“若单纯邀请企业开展散讲座，易陷入‘拼盘式’授课误区。”
“关键是要让学生真正觉得：这门课和我的业、未来学习、真实世界有关。”北京建筑大学测绘与城市空间信息学院教授郭贤将自己的做法提炼为三个要点：是做减法，避“两张皮”，开课前先与业任课教师沟通，明确各自分工，避学生在AI通识课和业课上学两遍相似内容；二是低门槛，先建直觉再讲原理，不急于抛出复杂模型，而是用卫星影像、人机影像等直观案例引入，让学生先理解“AI为什么有用”，再逐步引出核心法；三是考核创新，因势利，不简单禁止学生使用生成式AI，而是要求学生在提交论文的同时，还要提交提示词和使用反思，既鼓励理使用，又训练提出问题、判断答案、修正内容的能力。
在考核形式上，们建议，应从“结果判定”转向“过程见证”。
尚俊杰提出，可采用“过程评价+项目作品+答辩展示+反思评价”的多样化组，“项目作品是核心，要求学生完成个‘AI+X’的真实项目，即用AI解决自己业域的具体问题；答辩展示让学生向同伴和教师展示项目成果、反思人机协作过程中的决策逻辑；反思评价让学生写下学习中的真实困惑和认知变化。”
他进步提醒：“AI通识课的提质，不只是门课的改革，是整个校园文化对智能时代的态度重塑。当学校以清晰的AI政策引学生，当教师主动拥抱技术、理解AI，这门‘公共基础课’才能真正开好。”
（记者 邓晖 通讯员 孔祥羽）
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锻造“AI修金课”，这些校在破题
浙江大学：分层分类，让不同业学生各取所需
浙大将AI通识课细分为A、B、C三类，分别面向理工农医、社会科学、人文艺术类业。授课教师来自全校29个学院，考古文博等非AI学科的教师也参与其中。同时，浙大还出版全国套按学科分类的AI通识系列教材，并同步开发“智海”AI科教平台，为学生提供丰富的实训项目。
复旦大学：四课程矩阵，通“AI+X”路径
复旦造AI-BEST课程体系，将课程划分为通识基础、业核心、学科进阶、垂域应用四个层，截至2025年底已开设121门课程，累计1.3万余人次修读。学校还出41个“X+AI”双学士学位项目，让不同业学生都能找到AI与自身域的结点。
北京建筑大学：AI通识课度嵌入业场景
作为建筑类校，北建大在AI通识课改革中强调与业场景的度融，构建了“1门AI通识修课+X门AI技术基础课+N门AI与业融课”的课程体系。该校计机系教授吕橙训练了个门扮演“杠精学员”的AI智能体，学生需与之辩论AI伦理问题、对抗模型漏洞，“让学生发现AI犯错，比发现AI成功有教育价值。”
（记者 邓晖采访整理）
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