人工智能應用已深度嵌入大學生的日常學習和科研之中。全球高校與科技行業聯合組成的數字教育委員會撰寫的《2026全球高等教育AI調查報告》顯示，全球大學生學業AI綜合使用率高達88%。當人工智能介入文獻綜述、數據分析與學術寫作，高校紛紛引入AI率檢測，學生則忙於降AI率以被動應付。學生參與科研本是一種高級學習形式，其核心目標不是産出論文，而是在實踐中提升科研素養，如問題意識、文獻對話、實證驗證、批判性反思與學術表達能力等。這些能力的培養，只能在一次次試錯與修正、反復思考與推敲中逐步實現。同理，在人工智能時代，學生在科研中的人機協同能力、邊界意識、學術倫理等，也要依託課程與科研實踐，在師生協同中逐步養成。

　　以智慧素養引導AI使用

　　智慧素養被視為正面引導人工智能使用的主要途徑。它是數字素養在智慧技術時代的深化與擴展，指個體能夠批判性地評估、有效溝通並與AI協作的一組技能與態度。主流智慧素養框架包含認知、應用、評價、倫理四個維度，近年也有框架將思維、價值觀、態度等納入，以持續提升人機協同能力。智慧素養的核心，在於超越工具操作層面，深入理解AI的工作原理與潛在風險。

　　對於大學生而言，基於智慧素養使用AI工具，需做到以下三點。一是理解AI的工作原理。AI能提供答案，並非因為真明白，而是通過深度學習從海量數據中識別模式與規律，以統計方法推測出來的。二是加強批判性思維，增強風險意識。AI生成的數據與結論可能存在差錯，甚至出現編造的內容。需要保持高度警惕，對事實進行核查，不能拿來就用。三是增強倫理自覺，清楚AI使用的目的。時刻反問自己，AI到底是在幫我提升能力，還是省事偷懶？只有當學生能充分理解AI使用在何種程度上增強或削弱了自身能力時，其智慧素養才可能真正內化為學術能力。

　　在課程規則中建立邊界意識

　　針對AI使用不應“一刀切”地説不，而應與教學目標高度一致。美國斯坦福大學官網發佈的《人工智能與你的學習：學生指南》指出，不同課程對人工智能的使用方式有著不同規定，這主要源於各課程學習目標的差異。《清華大學人工智能教育應用指導原則》也建議，教師應基於教學目標自主制定人工智能的應用方式與程度。因此，學生應明確了解每門課程、每次科研實踐、每篇論文的具體要求，在不同場景的規則中建立邊界意識。

　　《上海交通大學關於在教育教學中使用AI的規範》明確提出，學生應結合課堂要求和指導方案，合理選擇人工智能工具，了解AI“禁止使用”“有限使用”“鼓勵使用”“開放使用”的具體場景。

　　在美國加州大學聖芭芭拉分校的教學實踐中，任課教師對課程的AI工具使用做了細緻規定。如一些理工科課程允許學生在代碼環節有限借助大語言模型，但要求反復核驗正確性，並明確標注工具名稱與對應代碼行號。學術寫作課允許將AI作為輔助反饋工具，但學生須如實標注全部AI協助內容，並對最終文本全權負責。創意寫作課的邊界則更為嚴格，要求作業完全獨立原創，禁止AI介入，教師有權隨時調取原始草稿與寫作筆記核驗。無論何種課程，未標注的AI使用即構成學術抄襲。

　　由此可見，教師如果能夠圍繞教學活動的培養目標制定AI使用規則，學生就能在不同的課程規則中確立邊界意識，明晰AI工具使用的範圍及程度。

　　儘管國內多所高校已出臺AI工具使用規範，但尚未要求所有課程提供AI使用説明，不同學科中論文與科研實踐的AI使用規範也尚未明確。在哪些類型的科研與論文可以使用AI、使用到何種程度等方面，還需進一步細化。

　　通過過程管理提升學生綜合能力

　　傳統評價方式過分倚重最終産出，客觀上誘發了學生濫用AI的行為。AI時代的學術能力訓練，正經歷深刻的範式轉型，這要求學生、教師、學校共同從結果考核轉向過程管理。

　　學生合理使用AI，不僅要嚴格遵守課程和學科的規定，還要建立過程意識，保持與指導教師的積極溝通。從選題之初的問題記錄、與導師討論的郵件、逐版修改的批註，到與AI對話的完整截圖、數據來源的詳細説明等，這些過程性材料，既是對自身科研思路從混亂到清晰的梳理，也是進行批判性思考的依據。學生與教師的溝通，不只是單向彙報，更應是雙向共建——學生通過闡釋觀點以修正並加深對課題的理解，指導教師則應以育人目標為根本，加強對學生的追問與引導，從而實現對其科研活動的把關和推動。大學判斷學生是否濫用AI，不應單純以使用率為標準，而應改革科研考核方式，打破統一、標準化的論文考核模式，重視過程管理，增設現場質詢環節，加強答辯權重等。