刘晓霞

近年来，生成式人工智能技术迅猛发展。其强大的文本生成、图像创作、代码编写等能力，正深刻改变着人们的生产生活方式，也为大学生的学习与研究提供了全新助力。很多学生借助AI工具高效完成数据分析与整合等基础任务，将更多精力投入到深度思考、逻辑推演等核心环节，实现了学习效能的极大提升。

从技术层面看，生成式AI的便捷性使其在学生群体中广泛应用，也推动相关领域不断探索技术应用规范，为明确学术创作中的技术使用边界提供了实践基础。在教育层面，生成式AI的兴起促使传统学术诚信教育模式加速创新。教育者通过更新教育内容、优化教育方式，引导学生树立合理使用技术的意识，培养兼具技术应用能力与独立思考能力的学术素养，实现技术发展与教育提升的良性互动。但是，生成式AI技术是一把“双刃剑”。高校需进一步适应技术变革，从教育内容、教育方法、教育管理等方面，持续建设符合人工智能时代的学术诚信体系。

在教育内容方面，增加AI伦理教育。将AI伦理纳入学术诚信教育体系，帮助学生认识生成式AI的潜在风险与伦理责任，提升道德判断能力和责任感。强化学术规范与AI应用的结合。针对生成式AI特点修订完善相关学术规范，明确在学术活动中使用AI的范围、方式和标注要求，使学生清楚知道如何规范使用AI。实行分专业差异化内容供给。针对不同专业的AI应用特点定制教育内容，文科类专业侧重文本原创性保护，如汉语言文学专业需训练学生区分AI生成观点与自主论证的边界；理工科类专业强化数据真实性校验，如计算机专业需强调AI生成代码的逻辑验证与漏洞检测；艺术类专业聚焦创意溯源管理，如设计专业需建立AI生成素材库，要求学生提交从AI初稿到原创成品的完整演化过程。同时，还可补充AI工具实操案例教学，通过剖析因未规范标注AI生成内容而导致学术问题的真实案例，引导学生直观认识合规使用的重要性。此外，适当介绍AI检测技术基本原理，帮助学生了解学术平台如何识别技术滥用，推动学生从“被动遵守”转向“主动规避风险”，进一步夯实学术诚信认知基础。

在教育方法上，推行案例教学。选取生成式AI技术使用中出现的学术不端典型案例，组织深入分析与讨论，引导学生从中汲取教训，增强对学术诚信的理解。开展实践体验，组织学生进行AI应用实践活动，在实操中引导学生正确使用技术，亲身体验规范使用的重要性。同时，可利用线上线下混合式教学构建双线融合教育体系，线上搭建AI诚信教育平台，设置包含AI伦理短视频的微课程库，开辟案例讨论区供学生交流使用经验，建立自测题库开展AI使用规范测评；线下配套系列互动活动，如邀请知识产权律师解析AI生成内容的著作权归属，用司法案例明确法律边界。另外，可引入“AI学术伙伴”模拟训练，让学生在虚拟场景中练习标注AI辅助内容、规避引用风险，通过即时反馈纠正不规范操作；组织跨专业学术诚信辩论赛，围绕“AI辅助创作的边界”等议题展开辩论，在思想碰撞中深化对学术规范的理解。

在教育管理层面，健全学术不端检测体系。引入前沿AI甄别工具，提升对AI生成内容的辨识效能，加强对学术失范行为的及时发现与核查。同时，搭建检测结果的复核与申诉流程，保障检测工作的公平性。构建学术不端预警及惩处体系，通过对学生学术行为的监测与分析，对存在学术不端风险的学生提前开展预警干预，引导其规范自身行为，并依据学术不端行为的严重程度，制定梯度化惩处办法。此外，可建立学术诚信档案管理制度，将学生AI使用合规情况、学术行为记录纳入档案，实现全周期追踪管理。加强院系、辅导员等多方协同，针对检测与预警中发现的共性问题优化管理策略，提升学术诚信管理的针对性与长效性。

作者单位：武汉东湖学院

本文系湖北民办高校党的建设与思想政治工作研究中心2025年度专项课题（编号：DJSZZ25006）成果。