人工智能一日千里，
随着能够数秒内起草论文、总结阅读材料和生成代码的聊天机器人的出现，生成式人工智能（AI）正迅速且具颠覆性地进入高等教育领域。
就全球范围来看，越来越多的大学已经开始采取行动，
1. 教学与考核方式的调整
密歇根大学 (University of Michigan)：部分教师正在重新设计考核方式，加入现场辩论和口头报告，以应对学生过度依赖AI的问题。
里士满大学 (University of Richmond)、巴德学院 (Bard College) 和三一学院 (Trinity College)：这些文理学院倾向于强调伦理和负责任地使用AI。
通常情况下，只要学生注明引用并获得教师许可，就被允许使用AI。
此外，这些学校允许教授自行制定各自课程的AI政策。
全美多所大学：教授们正在恢复口试 (Oral exams)。通过现场提问，迫使学生口头解释其推理过程并为自己的作品辩护，从而增加仅依赖AI的难度。
2. 学科特定应用与课程集成
宾夕法尼亚大学沃顿商学院 (Wharton School, University of Pennsylvania)：迅速将AI引入课程设置和学位项目中，将其定位为职场准备的一部分。
德克萨斯州某大型研究型大学：2025年秋季的分析显示，商学院课程对AI的使用限制最少，而人文学院限制最多。AI在该校最常被允许用于编辑、学习辅助和编写代码。
3. 设立研究中心与学术投资
卡内基梅隆大学 (Carnegie Mellon University) 和斯坦福大学 (Stanford University)：利用其在AI领域的长期积淀，迅速开发新的研究中心、聘请具备AI专长的教师，并创建新的学位或证书项目。
科尔比学院 (Colby College)：设立了戴维斯人工智能研究所 (Davis Institute for AI)，通过新课程、教师发展和创业项目，支持跨学科的AI研究。
里士满大学 (University of Richmond)：建立了一个新中心，将AI与批判性思维和人类价值联系起来，让学生研究AI的影响并有意地塑造它。
4. 整体集成案例
亚利桑那州立大学 (Arizona State University)：作为少数案例被提及，该校采取了更广泛的集成战略，涵盖了学术和校园运营。
这些大学在应对人工智能（AI）挑战时所采取的举措通常集中在教学方法调整、设立专门研究中心或特定学科的应用上，采取的的措施是“零星”、“零敲碎打”、“局部的”，绝大多数学校尚未形成全校范围的统一战略。
国内的高校的情况可能大体相当，绝大多数高校的应对措施仍停留在“零散”阶段，即开设面向学生的人工智能通识课，鼓励老师在教学中使用人工智能，由教授个人决定课程政策，或者开设一些人工智能相关的研究院等等…..，
也有不少高校在课程教学和专业上进行过一些大胆的探索，清华大学、复旦的AI大课、华五采取的集体行动等等，但总体而言，似乎依旧是非全校范围的统一战略。
有不少研究发现，在大学不同学科，应对AI 的行动和措施也不尽相同。
商科（Business）： 整合进度最快。
许多商学项目（如宾夕法尼亚大学沃顿商学院）已迅速将AI引入课程和学位项目中，并将其定位为职场准备的重要组成部分。在一项针对德克萨斯州某大型研究型大学的分析中，商科课程对AI的使用限制最少。
人文科学（Humanities）： 整合进度最慢且最为审慎。同一项分析显示，人文科学课程对AI使用的限制最多，允许使用的比例最低。
物理科学与生命科学（Physical and Life Sciences）： 整合进度处于中间地带，介于商科和人文科学之间。
此外，在具体任务应用上，各学科也存在共同的界限：
普遍允许： AI最常被用于编辑、学习辅助和编写代码。
普遍受限： 在涉及草拟、修改、推理或解决问题等核心思维环节时，AI的使用受到最多限制。
这种差异反映了各学科对AI角色的不同看法：
商科更倾向于将其视为一种必须掌握的职业工具，而人文科学则更担心它可能削弱批判性思维、个人判断和真正的专业知识积累。
归根结底，当前高等教育面临的核心挑战在于AI 正在重新定义学习的本质——如果教育过程变成了单纯的内容产出而非深度理解，那么“思考”这一核心环节将面临流失的风险。
为此，为了应对这一挑战，大学必须从简单的规则制定（如防止剽窃）转向对教学模式、评估方法以及 AI 素养的全面战略重构。
这里，自留地君提出6个具体的建议：
1、从微观“零散应对”转向宏观“全局整合”
大学需要制定协调一致的机构级计划，将 AI 整合到学术教学和校园运营的各个方面。
这种转变意味着对话必须超越单一课程的微调，上升到关于“大学应培养何种知识和思维形式”的共同战略高度。
请注意，这里并不仅仅是制定一个纸质文件就万事大吉了，而是要落实到大学的各个学科、各个部门、各个环节，从教学、科研、到管理和服务所有地方。
2、进行评估方式的根本性变革
为了确保学生在 AI 辅助的环境中依然在进行“思考”，评估的焦点正从“产出了什么”转向“学生是否能分析、质疑并证明其研究结论”。
大学应重新设计作业与考核：增加现场辩论、口头报告和口试 (Oral exams)。通过实时提问，迫使学生解释其推理过程并为作品辩护，从而降低学生的思维外包和对 AI 的依赖。
大学应当推广项目式学习： 扩大基于项目的评估 (Project-based assessments)，并寻找新方法来记录和证明学生在 AI 环境下的判断力与解决问题的能力。
3、跨学科整合 AI 素养
大学不应简单禁止 AI，而应将其视为一种现实存在的职业工具。
建议在所有学科中整合 AI 素养教育，指导学生如何合乎伦理且负责任地使用 AI。
建议明确规定 AI 在特定任务（如集思广益、代码调试）中的使用边界，同时在核心思维环节（如起草、推理）进行限制。
4、既要有宏观战略，也要有微观规定和指引
今天，也许，在一些大学拥有纸质的宏观规划，落实情况并不清楚。
相对而言，绝大多数大学缺少的，不仅是统领所有部门的、对宏观战略的贯彻落实，而且还缺少具体、明确、可操作的微观指引和规定。
新加坡南洋理工大学在学生作业提交上，有明确的规定和指引，要求学生在提交作业时候，必须提交人工智能使用声明，具体明确地说明，在作业的哪些内容？哪些环节，哪些步骤使用了哪些人工智能应用。
只有有了类似的你具体、可操作的微观指南、指引和规定，宏观的战略才不会是一纸空文，挂在嘴上和贴在墙上的东西，是可以贯彻落实的纲领性文件。
5、加大机构层面的资源投入
实现深度的 AI 整合需要高昂的成本，大学应当在财务压力下依然优先考虑三个方面的投资：
一是教职员工培训： 投资于教师发展，帮助他们掌握应对 AI 挑战的教学技能。
特别是参与式教师工作坊，不是讲讲讲式的培训，不是那种专家在讲台上“拿着纸和笔大讲数字化转型和人工智能教育应用”，一群人在下面拿着纸和笔做笔记的那种。
二是基础设施建设： 购买全校范围的 AI 服务许可并升级计算系统。
在经费紧张的大背景下，需要特别慎重，既要防止把人工智能教育应用变成又一次的“买买买”行动，也要科学统筹规划，合理投资，把有限的教育经费用在刀刃上。
三是为教职员工提供软件使用费用。几乎绝大多数人工智能应用都需要使用费/会员费/API接入和Tokens 的投入。现在几乎都是教师自己支付的，这个费用理应由大学支付，或者由科研经费中支付。
6、重新审视教育目的与学习价值
随着 AI 能够快速生成内容，大学必须重新思考教育的本质目的以及学位在 AI 时代的长久价值。
如果大学不主动界定 AI 在教学中的角色，技术将默认定义教育，导致学习过程退化为单纯的“快速生产内容”，而非深度理解、独立判断和专业知识的构建。
如果大学不主动制定全面的、全校范围的战略来塑造 AI 在教学中的角色，这种快速发展的技术将通过默认改变学习的定义。
高校必须主动界定何种形式的知识和思维是不可替代的，否则将面临被 AI 重新定义的风险。
除了这些意见和建议，您觉得
大学要应对人工智能的冲击，抓住机遇，
还应该作出哪些改变，采取哪些举措？
另外，就您所知，您所在的大学，在人工智能教育应用方面，采取了哪些措施？有哪些行动？计划？项目？有哪些案例和故事，
欢迎您跟帖分享！
万一有大学的管理者看到了呢？！
摄影者不详