清华大学计算机科学与技术系长聘副教授王宏宁
非常荣幸有机会和大家分享清华大学近两年在人工智能赋能教育教学方面的探索和实践。生成式人工智能技术的快速发展，正在深刻地改变着我们对于教育方式的认知和期望。随着AI大模型在竞赛级别问题上的表现出超越人类的能力，传统依赖记忆和刻板套路的教学方式正受到严峻挑战，教育者们必须重新思考教学目标、方法和学生所应培养的能力。
清华大学从2023年秋季学期起，正式推动AI在全校教育教学中的整体布局。我们充分地意识到，AI的铺开与使用是无法回避的趋势，学生会主动拥抱技术；如果教师对于技术的理解和使用落后于学生，将在教育中面临被动局面。因此，学校从顶层设计出发推动AI赋能教育教学的系统性建设，目标是为每位师生打造专属AI智能体，全面提升教学方式的变革与人才培养质量。
我们在全校众多学科和院系中积极开展AI助教应用，重点支持思维启发、个性化学习、全过程反馈等教学核心需求。AI助教系统的开发并非简单部署现成模型，而是由教师提出教学需求和学科专业知识素材，由技术团队采用大模型技术开发具备教学能力的智能体和构造知识库，从而实现完整的AI辅助教学工作流。为最大化减少模型幻觉对于学生学习的影响，我们采用知识驱动的内容生成和自我反思机制，努力抑制事实类错误，提升模型输出的可靠性。AI助教可完成习题讲解、写作评价等任务，具有高度的可定制性。同时，我们持续采集师生反馈，优化系统表现。
在系统的构建和开发上，我们积极鼓励教师亲自参与，提供系统化支持教师使用自然语言定义教学需求，由系统自动化创建教师专属的AI智能体，实现“授人以渔”。同时，通过智能体大赛等活动形式，推动全校师生普及创作和使用AI智能体系统，真正实现“全民AI化”，形成教学创新生态。
两年的实践与探索也留给我们很多的思考。首先，随着AI能力的日益增强，学生是否会产生对于技术的依赖，而忽略了对于学习本质的追求？我们强调，教育的目标绝不仅仅只是让学生获取答案，而是提升他们提出问题、判断质量、掌握工具的能力。这类似于当年计算器进入数学课堂所带来的争议和讨论，我们相信未来学生需要的不是记忆力，而是更高层次的理解与创造。系统建设过程中，我们也关注如何提升教师的使用能力，避免AI能力被闲置，充分释放AI对于教育的赋能潜力。这需要推动教师转变教学理念，真正理解AI的能力边界并融入教学实践。此外，AI也在打破传统课程和课本的边界，我们尝试从数据中提取知识，指导教学计划，推动跨课程、跨学科的个性化教育。
目前我们正在推进两项重点工作：一是深化个性化教育系统，让AI实时反馈课堂与课后教学数据，帮助教师调整教学策略；二是建设多智能体虚拟实验平台，推动电路、物理等实验搬上AI平台，并拓展至模拟法庭、医患沟通等复杂社会情境，构建“AI清华园”，涵盖学习支持、信息服务、文化传承与科研协作。
希望清华的经验可以为更多高校提供参考，帮助大家找到AI赋能教育教学更好的途径。谢谢大家！
(本文系中教全媒体根据清华大学计算机科学与技术系长聘副教授王宏宁在第八届信息技术新工科产学研联盟年会的演讲实录编辑整理。)
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