人工智能学生使用指南（2025版 | 中文完整版）

一份人性化且全面的精要指南驾驭AI已成为当下人们重要技能之一，教育界已将其列入培养体系中。2024年前后，国内外就有大学为学生们提供了人工智能学生使用指南。伊隆大学（也译为：埃隆大学）的这份指南，站在支持学习的角度，突出了提升学生使用AI技能的重点。不但以学生学习为中心的特色明显，而且没有行政化、制度化语言。可为各大、中、小学编制自己的人工智能学生使用指南提供参考，或为高校一线教师在所授课程的教学大纲中相关内容的编写提供参考。

基于以上，我们对这份英文版“指南”进行了编译，同时提供文字版和手册版。手册版PDF文档请在本文正文末尾可下载（含英文原版与中译版）。

前 言

人工智能正在改变世界，其影响已经超出我们的已有认知。本指南旨在帮助学生在学术、职业和伦理层面驾驭人工智能这一时代性技能，从而理解人工智能不仅是实用工具，更是必不可少的技能。学会负责任地使用人工智能，批判性地评估其能力，并参与关于人工智能未来的对话。

一、AI学生使用指南

01 与人工智能协同工作

生成式人工智能（GenAI）工具利用机器学习技术分析提示词、数据和图像，并生成输出，包括书面文本、语音、图片、视频等信息。这些工具可以模仿人类的学习、推理、解决问题，并具有决策能力。

永远不要忘记：人工智能不是人类。 

尽管精妙的算法可以模拟人类个性，但人工智能不是你的伴侣，也没有情感或感受。使用这些技术工具来增强你的人类能力，而非取代。

猜猜看：我可以在哪里、如何使用人工智能？

几乎已经无处不在。人工智能驱动着我们每天使用的平台，例如：网络搜索引擎、Netflix、亚马逊、在线地图、YouTube、Spotify、Siri、Alexa、Instagram、抖音、Uber等等。

免费与付费人工智能工具

你的学校可能拥有许可证，可为学生提供人工智能账户。你也可以使用多种主流平台提供的免费版本。如果你需要更强大或更专业的工具，在订阅前不妨先测试不同的模型。

在你的应用程序中查找人工智能

现在很多电脑软件都嵌入了人工智能功能。微软在Word、Excel和PowerPoint等程序中加入了Copilot。谷歌文档嵌入了Gemini工具。Adobe和Zoom也包含人工智能驱动的功能。

许多科技公司现在正在开发智能体，它们可以接收信息、制定计划并完成任务，例如起草报告、安排会议或处理更复杂的工作。

02 人工智能对学生学习有何用？

人工智能工具正在飞速发展，便于学生能够获取海量知识资源，探索不同的理念和思维方式。

◇大学的教学模式正在改变；

◇绝大多数雇主期待你毕业时具备使用人工智能的技能和经验；

◇现在掌握持续学习的能力（学会如何学习），将让你在人工智能不断发展的进程中终身受益；

◇人工智能的未来将带来诸多令人兴奋的机遇，同时也将带来与伦理以及我们与技术的互动相关的全新现实。学会使用人工智能你将能够：

◇研究、组织和总结信息；

◇提升写作和沟通能力；

◇分析复杂数据、发现规律并解决问题；

◇创造和表达创新理念；

◇提高学习技能。

生成式人工智能工具

如：ChatGPT、Claude、Gemini、Copilot、Perplexity、MetaAI、Deepseek、Mistral、Grok。

研究、写作和编程专用工具

如：NotebookLM、Grammarly、Elicit、GitHub Copilot、Consensus。

创意人工智能工具

可生成图像、视频和音乐，如：DALL-E、Midjourney、Adobe Firefly、Stability.ai、Canva、Runway ML、Sora、Suno。

分析型人工智能工具

专注于商业智能、数学、统计和数据可视化，如：Tableau、Wolfram Alpha、PowerBI、DataRobot、RapidMiner和Python工具。

软件程序中嵌入的人工智能功能

如：Adobe应用程序、Google文档、Zoom、Microsoft 365 Copilot。

开源和定制化工具

可在GitHub、Hugging Face、Nvidia社区以及Poe等聊天机器人聚合平台上获取。

注：上述人工智能工具仅为部分示例；还有更多其他可用工具。

03 提升你的AI技能

3.1 让AI提示词行之有效的关键要点

（1）你的目标

如：我将要向大学生介绍与人工智能相关的伦理问题，需要你帮助识别和组织思路。

（2）任务说明与输出格式

如：识别与人工智能相关的重要伦理问题。列出8到10个关键点，每个要点配有项目符号说明其重要性。将你的建议与经典伦理原则进行交叉引用，并在这些原则与新兴人工智能技术之间建立联系。并为PPT提供视觉素材建议。

（3）约束条件、注意事项与验证要求

如：使用我上传的附件论文中的要点。为所有来源提供链接。仅从权威学术刊物中检索资料。

（4）背景与情境（尽可能包含更多信息）

如：背景说明：我持续研究人工智能伦理并撰写了附件中的论文。现在我需要在15分钟的口头展示中解释这些问题。学生们对人工智能了解较少，大多数未学习过伦理问题。

（5）AI应扮演的角色（可选项）

如：在提供你的清单时，将自己视为演讲者（该演讲者是一位与听众年龄相仿的大学生）。

（6）供AI参考的示例（可选项）

如：我已经开始做PPT，并作为本提示词的附件。请对我的创意提供建议。

3.2 使用AI进行研究、信息收集和总结

（1）建议

使用人工智能工具来：

帮助你了解一个主题，提供背景知识并解释复杂概念。

头脑风暴，提出研究某一主题的多种方法。

分析大型数据集并得出结论。

创建模拟、原型和场景。

搜索在线资源并识别可信资料。

评判你研究某一主题的方法。

◇使用实时网络搜索人工智能工具，如Perplexity。

◇使用学术研究专用工具，如Semantic Scholar、Google Scholar或Elicit。

◇让Google的NotebookLM分析文档并创建PPT和思维导图。

◇向老师、图书馆或信息处/中心的老师寻求帮助， 他们是使用人工智能进行研究的专家。

◇使用人工智能工具翻译其他语言的文本。

（2）注意事项

◇核实一切：人工智能输出可能听起来很自信，但这些工具可能会出现幻觉编造或歪曲信息，从而犯下大错、得出错误结论，并生成虚假来源。

◇人工智能不像人类那样“理解”；这些模型缺乏现实世界的经验和背景，因此它们不容易处理讽刺、幽默和复杂的隐喻。

◇不要只阅读人工智能生成的摘要，花时间阅读原始文献，理解详细要点和背景信息。

◇需注意，现在很多人工智能工具是使用截至某一日期的信息训练的，可能无法发现、获取近期事件或资料。

◇质疑人工智能的回应，要求人工智能通过引用来源和数据来证明其输出的合理性。

◇警惕有偏见的人工智能输出。

◇防止过度依赖人工智能，挑战自己学习并锻炼脑力。

3.3 评估人工智能生成内容的检查清单

（1）准确性和来源核查

◇切勿依赖单一来源，宜使用多个权威来源（例如学术期刊、政府出版物、权威新闻机构）核实所有事实、统计数据和数据点。

◇如果人工智能引用了来源，需直接核查这些来源；如果人工智能无法引用来源，则可忽略该信息。

◇注意过时信息，确认来源材料的发布日期。

◇在多个人工智能工具和传统搜索引擎中尝试相同的提示词，并比较结果。

（2）逻辑一致性核查

◇确保所提出的论点逻辑流畅且合理。

◇警惕从有限证据得出的笼统概括。

◇仔细寻找推理中的矛盾或误导性跳跃。

◇评估推理深度，避免过于简单的分析。

（3）偏见核查

◇确保内容呈现多种观点，不要遗漏某些观点或宣扬刻板印象。

◇核查原始来源，看其是否偏向特定观点、意识形态或群体。

◇运用批判性思维评估看似倾斜到服务商业或倡导利益，或影响购买决策的信息。

（4）情感和操纵性语言核查

◇寻找使用中性、基于事实的语言的内容；警惕过于戏剧化或煽动性的语言。

◇注意旨在激起情绪（恐惧、愤怒、兴奋）或影响观点或行动的带有倾向性的词语。

3.4 使用AI辅助写作

（1）建议

无论是进行个人、专业还抑或学术写作，均需适当地遵循下列使用人工智能的规则：

◇编写提示词，并在写作过程的不同阶段使用人工智能：

·头脑风暴：使用人工智能探索想法、拓展论点并提出新方法；

·起草：使用人工智能为不同的受众和写作目的建议多种组织思路的方式；

·修改：如果你难以表达想法，使用人工智能审阅句子或段落；或审阅你的初稿，并就语气、清晰度和词汇提出建议；

·编辑：使用人工智能检查拼写、标点和语法，并确保你的写作遵循要求的引用格式。

◇使用多个人工智能平台，比较输出结果，并结合最佳创意。

（2）注意事项

始终保持原创主稿人身份；切勿让人工智能生成完整的初稿，然后当成你自己的作品提交。

◇切记写作是批判性思维的一种形式，是你必须亲自参与学习的重要组成部分；使用人工智能来增强，而非取代你自己的思考和写作。

◇记录你如何使用人工智能，并按照写作项目指定的指南引用其使用。

◇始终批判性地评估人工智能输出内容，确保语言听起来自然、引人入胜且真实。

◇不要过度依赖人工智能，将其作为写作的拐杖；努力培养自己独特的写作声音、风格和个性。

（3）人机协作写作循环模型示例

开始阶段：确保你理解作业要求和可接受的人工智能使用政策。如果你的老师允许使用人工智能，确定哪些具体的写作阶段最能从人工智能辅助中受益。人机协作写作循环模型如下图所示：

3.5 使用AI进行创意工作

（1）建议

将人工智能视为创意工具，而非你自己艺术投入的替代品：

◇探索生成图片、视频和声音的专业人工智能工具，使用这些工具激发你自己的创意。

◇使用人工智能探索不同的创意风格并重新整合内容；实践可能帮助你跳出思维定势，获得不同视角。

◇使用多种不同的人工智能系统并比较输出结果，结合灵感，并将概念与你自己的创意愿景相融合。

（2）注意事项

仅将人工智能输出作为你自己创意想法的催化剂：

◇明确披露并标注使用了AI能生成的内容。

◇警惕AI所生成材料中存着刻板印象、偏见或平淡无奇的内容。

◇AI生成的内容可能基于受版权保护的材料，因此将输出与现有作品进行比较，不要使用企业Logo、角色或风格。

◇对所使用的AI工具、提示词以及对输出所做的修改进行记录。

◇切勿使用AI创建深度伪造或可能伤害、误导或利用他人的冒犯性内容。

AI工具可广泛用于下列创意工作：

◇各类艺术作品。

◇图片生成和图形处理。

◇设计与图形。

◇音乐与声音作曲及编辑。

◇生成视频、动画并进行编辑。

◇创建播客。

◇游戏开发和虚拟/增强现实。

◇戏剧舞台、灯光和服装设计。

◇剧本创作和脚本开发。

◇编舞和舞蹈设计。

◇广告和营销活动。

◇编写和调试计算机程序代码。

3.6 使用AI进行数据或数值分析

（1）建议

使用人工智能工具来：

评估数据集质量。

执行重复性数值任务，在数据集中寻找隐藏模式，助力理解数据。

创建预测模型并进行预测。

◇使用Tableau或PowerBI等AI工具进行数据可视化。

◇使用WolframAlpha或Python库等AI驱动的专业工具解决复杂数学问题。

◇使用GitHub Copilot协助编码和调试。

（2）注意事项

目前AI平台并非很好的数学工具，可能会返回错误，在简单计算、解决文字问题或完成多步数学方程等方面存在困难：

◇不要坚信AI工具的数据输出；仅在解决方案的正确性可以通过其他专业工具独立验证的情况下，方可使用人工智能生成的代码。

◇绝不要以侵犯他人权利或隐私的方式与AI工具共享数据集。

◇未经许可，绝不要把公司或组织拥有的数据（包括个人和商业信息）与AI工具共享。

（3）评估人工智能生成的数据

◇使用批判性思维技能来检查输出内容，并确保AI与你对数据的了解相符。例如，数字是否在合理范围内？

◇使用电子表格或统计软件交叉核查结果；

◇核实人工智能是否使用了正确的统计方法；

◇注意四舍五入和近似误差；

◇使用多种分析工具交叉验证结果。

3.7 使用AI辅助学习与研究

（1）建议

使用人工智能工具来：

用根据你的知识、技能、学习偏好和节奏量身定制的问题和测试来挑战自己。

创建可视化图表并辅助组织可视化课堂笔记。

协助记笔记、语言翻译、字幕、语音转文字和其他无障碍功能。

◇尝试用Khanmigo、Quizlet等AI辅导工具，它们旨在帮助你学习，而不仅仅是给你所有答案。

◇使用NotebookLM的学习指南或类似工具，对你提供的文本和材料进行测验。

◇在Zoom直播间或小组中使用AI具记录会议笔记。

（2）注意事项

◇始终保持积极主动的学习者身份，将人工智能作为追求更深层次理解的学习资源。

◇记住要与小组成员和小伙伴一起学习，你将以人工智能系统无法模拟的方式学习。

◇在录像或录音之前，务必征得会议或讨论中每个人的同意。

◇始终在课堂和学习时做好笔记，人工智能系统不能替代用你自己的头脑处理想法和做出人类判断。

◇培养独立于人工智能工具的学习和批判性思维能力；你将在工作和整个生活中运用这些能力。

（3）创建学习指南的四个提示词示例：

总结提示词

总结供需的关键概念，包括均衡价格和数量的定义，以及“在此处填写你的教科书章节”中描述的市场力量。

问题生成提示词

根据“在此处填写你的教科书章节” 中所解释人类的巴甫洛夫反应内容，生成10道选择题和5道简答题。

详细阐述

请解释《了不起的盖茨比》中和“幻灭”相关的主题。解释这一主题如何通过人物而展开，并提供第4、7、9章中的具体例子。

出练习题提示词

生成五道练习题，要求使用幂法则、积法则和商法则求函数的导数。提供解答，并清晰展示所有步骤。参考：‘在此处填写你的教科书名称’。

04 人工智能时代的学术诚信

（1）"作弊"与人工智能人工智能使学术诚信的概念变得复杂。有些人理所当然地认为“每个人都在用人工智能”，或“人工智能就像任何其他技术工具一样随便用"。学生必须忠于这一原则：你提交的作业必须真正的属于你。逐字复制人工智能生成的内容并声称为己有而不注明出处，那就是作弊。用人工智能作弊剥夺了你培养自己技能和知识自信的机会。你的个人成长需要你付出学习的艰辛努力。

（2）明确"红线"如果你的老师禁止在他们的课堂上或个别作业中使用人工智能，请遵守规则。记住，不同作业的规则可能有所不同。在某些情况下，你甚至可能被要求使用人工智能。为避免越过作弊"红线"，请就每项作业的人工智能使用要求具体说明。

（3）当“红线”并不明确，而有些模糊时……有些作业会允许甚至要求使用人工智能。在这些情况下，请记住以下基本原则：◇当允许使用人工智能时，用它来了解一个主题并收集信息。然后，在你自己完成研究并独立撰写初稿后，与人工智能系统分享，并请其对你遗漏的内容或可修改的地方提供反馈和想法。这将使你保持项目的主要创作者的身份，而人工智能提供反馈。

◇无论你如何使用人工智能，关键是诚实透明，清楚说明人工智能对工作的贡献方式。

（4）关于“引用需全部标注”学术诚信要求你引用（注明）所有非原创材料的原始来源。这种透明度使他人能够了解信息的来源并评估其可信度。剽窃，即未能正确注明来源，是严重违反学术诚信的行为。遵循老师关于如何在作业中引用人工智能使用的指示。规则可能因课程而异。随着新人工智能工具的出现和高等教育的适应，人工智能引用的标准也在不断演变。

（5）人工智能引用的基本要素当你解释如何在工作中使用人工智能时，请说明以下四个要素：

◇说明使用的具体人工智能工具；

◇解释使用目的（头脑风暴、数据分析、图像生成、文字编辑等）；

◇评估人工智能影响的程度（最小、中等或广泛）；

◇声明人类监督在审查和核实人工智能输出中的作用。

（6）在作业中注明使用了AI的四种方式

◇在致谢部分列出人工智能的使用：“作者声明在审查本材料的初稿并提出清晰度修改建议时中度使用了ChatGPT（OpenAI，2024）。最终内容由作者审查和编辑，作者对作品承担全部责任"。

◇按照APA、MLA或Chicago格式，在脚注、尾注或参考文献中将人工智能作为来源引用："OpenAI. (2024). ChatGPT (2024年1月版本) [大型语言模型]. 检索自 https://openai.com/chatgpt"

◇在方法部分声明人工智能的使用："本研究最小程度地使用了Python进行人工智能辅助数据分析，识别模式和异常值测试结果，然后由作者审查其准确性。"

◇在正文内进行行内引用："根据ChatGPT（2025）生成的摘要，并经作者核实准确性，关于这一主题的系列文章的主要主题是……"

05 AI伦理

创造一个积极融入人工智能的世界完全取决于我们：

政府和企业正试图制定有效的法规和指导方针来管理人工智能。他们在促进人工智能的道德和负责任使用方面还有很多工作要做。用户也有个人责任，避免伤害自己和他人。以下是一些与人工智能相关的伦理问题：

（1）重大社会问题

◇失业、经济转型、收入不平等。

◇过度依赖人工智能，削弱人类能力。

◇拥有人工智能知识和访问权限的人与没有的人之间的数字鸿沟。

◇ 随着人工智能促进数据收集和大规模监控，公民和政治权利面临新风险。

◇全球人工智能权力失衡，拥有先进人工智能的国家对欠发达国家施加政治、经济和军事主导地位。

◇人类失去对人工智能系统的控制。

（2）知识产权

人工智能模型经常在未经创作者许可的情况下使用受版权保护的作品进行训练。这引发了关于所有权的法律和伦理问题。像对待任何其他信息一样对待人工智能输出，不要假设它可以免费使用而不检查原始来源的权利。如果你使用人工智能输出，请对其进行修改，并用你自己的想法增加价值。优先选择对其训练数据和许可透明的人工智能工具。

（3）环境影响

人工智能系统的开发和使用正在增加能源需求，加密货币、流媒体视频和其他系统也是如此。不要将这些工具视为可以浪费或用于琐碎目的的无限资源。

（4）隐私与安全

与人工智能系统分享个人信息可能使你自己或他人面临风险。这些信息可能被某些机构或企业以超出你控制的方式获取和使用。你需要配置人工智能工具的选项设置，使你的数据不被用于训练新模型，并且未经他人许可绝不要分享关于他们的信息。

（5）偏见与公平

大多数人工智能模型使用英语信息训练，因此，人工智能模型可能继承源材料中存在的偏见和事实错误。人工智能输出也可能受到某些机构宣传和信息审查或公司限制的影响。识别人工智能用户有责任识别偏见，不延续虚假或误导性的叙述和刻板印象。

（6）人工智能的滥用

人工智能工具可以生成虚假照片、视频和音频。它们甚至可以提供开展虚假信息活动、网络攻击或制造暴力武器的指导。即使是看似无害的用途，如人工智能创建的社交媒体帖子，也可能失控。请极其谨慎地使用这些强大的技术。

06 为自己制定AI时代的两大职业规划

6.1 强化你的人类能力

随着人工智能工具变得更加强大，独特的人类能力变得越来越有价值。将人工智能作为工具，用来补充和放大你必不可少的人类能力。雇主在其员工队伍中最看重的技能：

69%： 分析性思维；

67%： 韧性、灵活性和敏捷性；

61% ：领导力和社会影响力；

57% ：创造性思维；

52%： 动机和自我意识；

51% ：技术素养。

（数据来源：2025年世界经济论坛《未来就业报告》：一项对代表全球22个行业1400万员工的1000多名雇主进行的调查）。

（1）你需要具备的技能

◇批判性思维：分析复杂情况，识别错误假设、逻辑缺陷和不可靠来源。

◇创造力和创新：产生新的想法，以新方式解决问题，适应模糊性，建设性地挑战传统智慧。

◇情商：建立同理心和强大的倾听技能，掌握冲突解决和谈判技能，理解社会动态，建立跨文化能力，培养韧性和情绪自我调节。

◇伦理判断：识别道德复杂性，倡导伦理考量，设定个人伦理原则和界限。

◇战略思维：超越眼前问题看到更广泛的影响，识别新兴机遇和威胁，规划情景和风险。

◇领导力与协作：激励团队，委派和监督任务，给予和接受建设性反馈，建立共识和管理冲突。

（2）如何培养这些技能

◇寻找能够指导你发展的导师。

◇参加专注于个人和职业成长与发展的课程或研讨会。

◇在学生和职业组织中寻求领导角色。

◇参与小组、研究和社区项目。

◇将实习/实践作为学业优先事项。

6.2 提升人工智能素养

没有任何一代人遇到过你们在职业准备中面临的挑战。你们必须在熟练掌握人工智能的同时，发展独一无二的人类能力。将你们的大学时光致力于在这两个领域积累经验，掌握双重的超级能力。

对技术技能日益增长的需求：

87%的雇主表示人工智能和大数据技能正变得愈发重要。

86%的雇主预计未来五年人工智能及相关技术将推动业务转型。

69%的雇主计划招聘精通人工智能工具设计和优化的人才。

62%的雇主预计将重点招聘具备人工智能工作技能的人员。（1）你需要具备的技能

◇驾驭AI的基本技能：撰写有效的提示词、核实人工智能输出、结合多个人工智能工具的输出、使用人工智能进行写作和编辑、合乎伦理地使用人工智能。

◇技术理解：基本了解不同类型人工智能工作原理，理解人工智能的偏见和局限性。

◇专业AI应用：使用你所在领域特定的人工智能工具；信息研究、数据分析和可视化。

◇AI整合：创建结合人工智能和人类输入的工作流程和文档、人工智能输出质量控制协议、确保人工智能安全和保护数据隐私。

（2）如何培养这些技能

◇参加专门开设的AI工具和应用的课程。

◇结识能够分享AI知识的教授和导师。

◇完成AI认证项目。

◇为自己建立AI辅助项目作品集。

◇加入AI专业组织和学生人工智能团体。

07 与AI互动

创建展示自己技能的作品集

通过建立实践人工智能项目的专业作业作品集来展示你的价值。如果你能在自己的领域展示使用AI工具的创意和经验，那你将在竞争激烈的就业市场中脱颖而出。

在学术会以及LinkedIn、GitHub等社交媒体和网站上分享你的作品集。潜在雇主和合作者会对你的主动性印象深刻。

可创建的作品集：多学科创意

（1）STEM：

科学（science）、技术（technology）、工程（engineering）、数学（math）

◇AI驱动的数据分析：使用Python、R语言或AI插件的Excel等分析工具分析真实数据集。

◇AI辅助发现药物：使用AlphaFold等AI驱动软件预测蛋白质结构或分析医学研究数据。

◇AI网络安全：使用AI检测网络流量异常，或构建一个教育用户识别网络钓鱼攻击的基本聊天机器人。

◇基于AI的机器人控制系统——设计AI算法控制机械臂进行物体检测和分类。

（2）经管类学科：

◇AI可辅助生成的商业计划书（创业计划书）：制定商业计划，由人工智能协助进行市场研究、原型设计、竞争对手分析和SWOT分析。

◇AI驱动的市场细分：—使用人工智能根据行为和人口统计数据对消费者群体进行分类。

◇AI供应链优化：使用OptimoRoute等人工智能驱动的物流规划工具分析和优化公司的配送路线。

◇AI商业路演PPT和投资提案：使用Canva和带Copilot的Excel等人工智能工具为创业想法生成商业路演文稿，包括市场机会、收入模式和财务预测。

（3）艺术与人文类学科

◇AI辅助翻译：比较人类与人工智能对文学作品的翻译，分析细微差别和准确性。

◇历史数据分析：使用AI工具分析大型历史信息数据集，如人口普查记录或船舶登船清单，以识别模式或趋势。

◇AI生成音乐和音景：使用AI声音生成工具为戏剧表演创作背景音乐。

（4）社科类

◇AI与政治趋势：例如使用AI分析美国选举或重大政治事件期间的社交媒体讨论。

◇AI犯罪模式分析：使用AI发现不同地区犯罪统计数据之间的相关性。

◇社会运动比较分析：使用AI总结和比较历史与现代社会运动，并创建可视化时间线或信息图。

（5）健康科学

◇AI与营养分析：使用人工智能根据不同健康状况生成个性化饮食计划。

◇AI语音治疗：构建帮助言语障碍人士改善发音的人工智能工具。

◇AI驱动的锻炼计划：使用人工智能健身应用程序生成个性化锻炼计划并比较其有效性。

（6）其他专业示例

◇教育学：使用人工智能生成差异化教学材料，以满足所有学生多样化的学习需求。

◇传播学：使用人工智能工具分析大量真实世界的公关危机，并生成危机应对框架。

◇法学：使用人工智能分析历史犯罪数据，预测特定城市地区的未来趋势。

08 展望未来

8.1 深度洞察人工智能的前景

在伊隆大学畅想数字未来中心2025年的一份报告中，全球技术专家分享了他们对未来十年人工智能的应用，用可能会将如何改变我们的洞见。

以下是来自他们文章的一些发人深省的观点：

“每个人将会面临一个严峻的选择：要么继续做依赖先天生物能力的‘经典人类’，要么接受技术增强来提升或取代某些能力。这可能涉及将一些人类特质让渡给机器，引发关于做人意味着什么的伦理和存在主义问题。“

——David Vivancos，MindBigData.com首席执行官、《知识的终结》作者。

"自我造成的人工智能痴呆症"将因过度依赖人工智能系统而导致人类认知能力萎缩而产生。

——Ken Grady，密歇根州立大学法学兼职教授、Medium创新领域前50名作者。

"到2035年，我们将拥有满足人类好奇心的人工智能工具，还是依赖人工智能拐杖？"

——Rosalie R. Day，Blomma联合创始人，该平台为临床研究提供数字解决方案。

"未来将需要“人性证明”：'我们可能会发现很难区分人工智能人格和真实人格。这可能导致寻找可靠的人性证明，以便我们和机器人能够区分彼此。'"

——Vint Cerf，互联网名人堂成员、谷歌副总裁；IETF和互联网协会的创始领导人。

“由于数字孪生和其他人工智能代理每天完成多达六小时的数字杂务，一场新的人类"启蒙"可能开始，使人类能够"将这种能量转移到生活的精神、情感和体验层面"。

——Rabia Yasmeen，欧睿国际高级顾问，驻阿联酋迪拜。

"人工智能顾问和伴侣将越来越多地争夺人们的时间、注意力和忠诚度。……人工智能信徒和人工智能良心拒服者之间将形成亲和集团。"

——Eric Saund，独立人工智能研究科学家。

8.2 人工智能正在改变高等教育

在最近的一项调查中，美国学术领袖表示，人工智能正在扰乱教学和学习的各个方面，并可能导致课堂作业和学生作业的显著变化。（来源：《引领变革：高等教育管理者评估人工智能对教学和学习的影响》，伊隆大学和AAC&U，2025年1月）

在2024年的一项调查中，90%的美国学生事务高级领导强调了"利用人工智能推进学生学习和参与"的重要性。（来源：NASPA高等教育学生事务管理者年度调查）

调查结果：高等教育领导者预测生成式人工智能在未来五年的影响，如下图所示：

致谢

伊隆大学 校长 Connie Ledoux Book

美国高校协会（AAC&U）主席 Lynn C.Pasquerella

作者：

Daniel J. Anderson（主要作者）伊隆大学校长特别助理

C. Edward Watson  AAC&U数字创新副总裁

Lee Rainie 伊隆大学畅想数字未来中心主任

Janna Anderson 伊隆大学传播学教授、畅想数字未来中心高级研究员

合作学者：

Haya Ajjan 伊隆大学玛莎·斯宾塞·洛夫商学院院长

Mustafa Akben  伊隆大学管理学助理教授、人工智能整合主任

Micah Altman  麻省理工学院公平与开放学术研究中心研究主任

Eiji Aoki  日本超网络社会研究所所长

Dylan Barth  在线学习联盟创新与项目副总裁

Drissia Chouit  摩洛哥穆莱·伊斯梅尔大学教授；联合国教科文组织媒体与信息素养联盟国际指导委员会联合主席

Peter Felten  伊隆大学教学与学习助理教务长、参与式学习中心执行主任

Divina Frau-Meigs  法国巴黎新索邦大学教授；联合国教科文组织可持续数字发展Savoir Devenir教席

Ioana Galleron  法国巴黎新索邦大学法国文学与数字人文学教授、学术事务副总裁

Christopher Harris  美国图书馆协会政策问题高级研究员；纽约州杰纳西谷教育合作服务委员会学校图书馆系统

Stephen G. Humer  德国费森尤斯应用科学大学互联网社会学系教授、主任

Alan Inouye  美国图书馆协会公共政策与政府关系高级主任

Klaus Bruhn Jensen  丹麦哥本哈根大学传播学教授

Luis Germán Rodriguez Leal  委内瑞拉中央大学教授

Paul LeBlanc  美国南新罕布什尔大学前校长

Hoda Mostafa 埃及开罗美国大学学习与教学中心主任、实践教授

Elise Newkirk-Kotfila  学生事务管理者高等教育协会NASPA战略与合作伙伴关系助理副总裁

Francisca O. Oladipo 尼日利亚托马斯·阿德乌米大学副校长、教授

Arlindo Oliveira 葡萄牙里斯本大学IST杰出教授；系统与计算机工程、技术与科学研究所（INESC）所长

Sonia Parratt 西班牙马德里康普顿斯大学新闻学教授

Paula Rosinski 伊隆大学英语教授、全校写作项目主任

Philippa Smith 新西兰奥克兰理工大学托罗阿传播研究中心副主任；奥克兰大学荣誉研究员

Genoveva Vargas Solar 法国国家科学研究中心（CNRS）高级科学家

Amanda Sturgill 伊隆大学新闻学副教授、参与式学习中心学者，专注于人工智能与参与式学习

Evelyne Tauchnitz 瑞士卢塞恩大学社会伦理研究所高级研究员

Jaak Tepandi 爱沙尼亚塔林理工大学荣誉教授

Stefaan Verhulst The GovLab和The Data Tank联合创始人；纽约大学研究教授

Alexis Wesaw  学生事务管理者高等教育协会NASPA研究与分析助理副总裁

学生审稿人：

Yasmine Abulfadl 埃及开罗美国大学

Liam Becker 伊隆大学

Jose Pahua Bejar 伊隆大学

Justin Betts 伊隆大学

Thomas Case 伊隆大学

Emma Dooley 马凯特大学

Omar ElShazli 埃及开罗美国大学

Kennedy Jones 伊隆大学

Lyla Khalid 伊隆大学

Grace Madden 伊隆大学

Joshua Mason 伊隆大学

Kennedy Moore 伊隆大学

Pierson Norris 伊隆大学

Manny Peralta 伊隆大学

Ethan Riscovaliez 伊隆大学

Aaron Satko 伊隆大学

Sam Zirin 伊隆大学

英文版作者声明

本指南（英文原版）制作过程中使用的人工智能工具包括：ChatGPT、Gemini、Claude、Copilot、Perplexity、MetaAI、Mistral、Deepseek、Adobe Firefly和Adobe Photoshop的模型。这些工具用于头脑风暴和综合内容、提出改进建议，以及创建和处理图像。其他图像来自Adobe Stock和Flaticon.com。写作和编辑由相互协作的人工完成。

——伊隆大学畅想数字未来中心

编译团队与人员

新课型教与学研究团队：

2022年以来，我国教学设计专家，浙江大学盛群力教授提出了“新课型教学设计模式”。该模式包含了学业水平与知识分类二维框架，提供了符合中国教师习惯，完整的面向不同学业水平的教学目标行为动词，在目标精确可测的前提下配套了面向问题解决的扶放有度教学实施步骤，为落实核心素养和实现学习迁移提供了实操性解决方案。目前已发展成为适用于中、小学与高等教育的新课型教学、新课型学习双驱驱动模型，盛群力教授于2005年出版了《核心素养呼唤新课型》一书。

新课型教与学研究团队数十名成员来自于全国各地高校、中小学、教育科技研究院、教育科技公司的领导与一线教师。

本指南文档编译人员：

盛群力：新课型教与学研究团队负责人。浙江大学教育学院课程与学习科学系教授，教学理论与教学设计专家。发表撰/译文200余篇；引进并主持翻译了《首要教学原理》《综合学习设计》《多媒体学习》等国际教学设计名著，截至目前出版了教学设计著作和译著50 余部。

李笃峰：新课型教与学研究团队成员。数智建构（厦门）教育科技研究院常务副院长。全国对分课堂教育创新共同体理事会理事，对分课堂认证导师；国内教师教学发展领域资深培训师。

参考资料与拓展阅读：

[1] Connie Ledoux Book. Higher education’s essential role in preparing humanity for the artificial intelligence revolution[EB/OL]. https://www.elon.edu/u/imagining/event-coverage/global-igf/igf-2023/higher_ed_ai_statement/.

[2] Imagining the Digital Future Center.. Leading Through Disruption: Higher Education Leaders Assess AI’s Impacts on Teaching and Learning[EB/OL]. https://imaginingthedigitalfuture.org/collaborations/ai_higher_ed_survey_jan2025/.

[3] Thomas H. Davenport,Peter High. How Gen AI and Analytical AI Differ — and When to Use Each[EB/OL]. https://hbr.org/2024/12/how-gen-ai-and-analytical-ai-differ-and-when-to-use-each.

[4] Ben Hylak. Four Pillars of AI Prompting by OpenAI’s President Greg Brockman —Master AI Like a Pro! [EB/OL]. https://yourstory.com/2025/02/greg-brockman-perfect-ai-prompt-framework.

[5] World Economic Forum. Future of Jobs Report 2025[EB/OL]. https://reports.weforum.org/docs/WEF_Future_of_Jobs_Report_2025.pdf.

[6] Imagining the Digital Future Center. Being Human in 2035: Experts predict significant change in the ways humans think, feel, act and relate to one another in the Age of AI[EB/OL].https://imaginingthedigitalfuture.org/reports-and-publications/being-human-in-2035/.

[7] NASPA. 2024 NASPA Top Issues in Student Affairs[EB/OL]. www.naspa.org/report/2024-naspa-top-issues-in-student-affairs.

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（作者：Daniel J. Anderson,C. Edward Watson, Lee Rainie, Janna Anderson）

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