“以人为本”不是一句空洞的口号，而是智能时代教育伦理必须坚守的底线

期末考试周，在复旦大学“数据挖掘技术”课程的期末考核现场，学生们干的是一件新鲜事：出题考问生成式人工智能（AI）。每位学生设计10道数据挖掘领域的计算题，要求有唯一正确答案和完整推导过程，然后拿这10道题去考三个当前较先进的AI模型，AI答错越多，学生得分越高。结果耐人寻味：51位参与考试的学生中，有50人至少让某个AI答错过一题，但能让任意一个AI模型整张卷得零分的只有4人。全班平均分85.7分，中位数88分。这组数据耐人寻味。这说明学生之间真正的分野，不是谁记住了更多算法公式，而是谁真正理解了知识的边界、谁真正建立了对智能系统的批判性认知。

AI的能力边界，在这场考试中被学生们用实践丈量出来。它善于模式识别，却不擅长识别“刻意构造的反模式”；它能快速检索并整合既有知识，却难以应对那些需要真正推理链条的新颖问题；它能输出流畅的解题过程，却无法感知出题者埋下的概念陷阱。

换句话说，人工智能依然无法到达人类思维的高度。评价、判断、创造、质疑——这些人类独有的高阶认知能力的培养，在人工智能时代尤显重要。

然而，这里有一个令人警惕的问题：那些只会换数字套模板的学生，在人工智能时代面临的风险远不止考试低分。当他们习惯于让人工智能代劳思考，当他们的判断力在长期依赖中悄然退化，他们失去的不只是一道题的解法，更是独立思考的能力和人的主体性。

正是在这个意义上，“以人为本”不是一句空洞的口号，而是智能时代教育伦理必须坚守的底线。技术可以辅助学习，但学习的主体永远是人。《人工智能教育伦理：参考框架》确立了“主体归人、协同共生、适境致善、分类施治”的核心理念，划定了人工智能在教育中“禁止准入、有限使用、鼓励使用”的三类行为边界。复旦这场考试，正是对这些理念的生动实践——学生不只是AI的使用者，更是审视者和超越者。

《“人工智能+教育”行动计划》明确提出，到2030年，人工智能与教育深度融合格局基本形成，构建起纵向贯通、横向联通的人工智能全学段教育和全社会通识教育体系，人工智能人才培养规模与质量显著提升，形成全民人工智能素养培育长效机制。这里的人工智能素养，绝不只是学会用AI工具，而是理解其能力边界、建立对人工智能输出的批判性判断、具备在人机协作中保持人类主导地位的能力。能考倒AI的学生，才是真正具备人工智能素养的学生。

人工智能可以优化效率，但教育“培养完整的人、激发创造的欲望、传递文明的火种”的价值只能由人来守护。《教育发展“十五五”规划》将“推进教育数智化变革”作为教育改革创新的重要方面，其落脚点始终是更好地育人。当我们谈论智能教学系统、教育智能大脑，所有这些技术基础设施的终极指向，都应该是让每一个具体的人得到更好的成长，而不是让教育系统本身运转得更像一台机器。

理解了“以人为本”的伦理底线，教与学的新范式才有了清晰的方向。对教师而言，角色的核心转变是从知识传递者到认知导航者。这场教学实验，本质上是一场教学设计的革命——没有试图在AI的强项上与其竞争，而是重新定义了学习目标：不是记住算法，而是理解算法的边界；不是解出答案，而是构建新问题。这种设计能力，本身就是一种高阶教学智慧。

对学生而言，学习方式的核心转变是从接受知识到建构知识。能考倒AI的学生，一定经历了真实的知识建构过程：他们必须足够理解一个概念，才能知道它在哪里会失效；他们必须足够熟悉一个模型，才能设计出它的盲区。这种为了出题而学习的逆向过程，反而比为了答题而学习更深刻、更持久。

那4名让AI整张卷得零分的学生，或许并不知道自己完成了一件多么重要的事。他们用一道道精心设计的题目证明：人类的思维，在其最活跃、最深刻的状态下，依然拥有机器无法企及的锋芒。但更多的启示来自那些没能完全考倒AI的同学。他们的局限，不是知识的局限，而是思维的局限——习惯于接受标准答案，习惯于套用现成框架，习惯于让工具代替思考。

人工智能时代真正的教育挑战，不是如何限制学生用人工智能工具，而是如何激发学生超越人工智能进行思考。面向未来的教育图景，是一个个性化、自主化的学习新生态，是技术服务于人的全面发展。这一切的前提，是我们首先相信：人类的思维，值得被认真对待，值得被精心培育，值得在与AI的每一次对决中，永远保持主角的位置。

（作者系陕西师范大学智慧教育研究院常务副院长）

《中国教育报》2026年07月15日 第02版

作者：白浩