现在大学生之间，“AI老师”可是个高频词，不少同学还会给常用的AI工具起昵称，比如把Deepseek叫“d老师”，把豆包叫“豆老师”。尤其是期末月课业忙的时候，大家跟这些AI老师的“感情”就更深厚了。与此同时，很多高校也开始把AI请进课堂，不仅给低年级学生开AI通识课，还试着把AI和专业课程结合起来。

为了让学生系统接触AI，国内多所高校都开了AI通识课，这也是很多大学生第一次在课堂上接触“AI老师”。南京大学给所有大一新生都开了这门课，用多现场直播的方式授课，有的学生去大讲堂现场听，其余的在教室看直播。学生曲一舟说，课上会讲AI的发展趋势、技术原理和伦理问题，确实开阔了眼界。

不过这门课是面向所有新生的，专业性不算强，考核也比较宽松。文科生唐译上课的时候，会把时间花在更难的微积分上，她坦言自己在这门课上“最大的收获是学了数学”。而电子专业的曲一舟觉得课程太浅显，本来想多学些机器学习算法之类的实用内容，方便做研究项目。虽然两人感受不一样，但都觉得这门课有必要开，也基本符合预期。

和南大统一授课不同，东南大学的AI导论课是分班上的。学生张英杰说，小班课多了点名提问的互动环节，效果稍好一些，但因为是通识课、学分少，认真听讲的同学不多。不过老师会结合学生的专业来讲AI，比如张英杰学的生物医学工程，老师就重点讲AI在情感计算、医疗影像识别等领域的应用，还让大家分组调研汇报，让他对专业和AI的结合有了更具体的认识。

南京林业大学的何小宇，一开始对学校的AI通识课期待很高，以为能学到紧跟时代的内容。他本来想学会怎么写提示词，更好地用AI辅助学习和创作，结果发现这门课就是以前信息技术课的翻版，主要讲计算机基础和Python入门，涉及AI的部分只简单提了下发展历史和基础理论，他期待的生成式AI内容几乎没有。

也有高校把AI和信息技术课结合得很好，比如中山大学。学生齐书莹说，课上会把AI和编程实践结合，还挺有意思的。印象最深的一次作业，是用AI编程序，统计一张照片里的人脸数量。这种有趣的设计，也激发了不少同学对AI和编程的兴趣，她身边就有同学上完课后，至今还经常捣鼓编程。

除了通识课，不少专业课程也和AI玩出了新花样。南京大学学生石健佑，选了一门《文化创意案例实务》，没想到全程都要用到AI。这门课是工作坊形式，老师只在前半小时讲解示范，剩下的时间都让学生自主实践，大家分组打造文创产品，除了确定方向，其余环节都要靠AI完成。

石健佑所在的小组，做了一个和孔庙结合的音乐生成小程序，从分析目标用户到构思盈利模式，都是和AI反复沟通完成的。他说，以前根本不知道“AI Agent”是什么，上完课不仅学会了用，还明白了人和AI的关系：“AI是辅助，人才是主导，还要学会判断AI生成的内容，不能全信。”

还有《红楼梦研究》这门课，也和AI来了次碰撞。这门课的期末任务，是让学生给《红楼梦》主要人物续写80回后的故事，老师计划把这些续写整合成本续集小说，因为人工整合太麻烦，就打算用AI来帮忙。学生孙雨很感兴趣，了解到老师是先把《红楼梦》原文喂给AI，让它提炼梗概再模仿文风讲故事，但AI经常搞混人物关系，还是得人工调整。这门课也让她学会了以开放的心态对待AI，既认可AI的作用，也清楚自己的核心竞争力。

课上AI用得热闹，课下写作业时，学生们对AI的使用就有了讲究。学生刘宇玲有自己的原则：不重要、不影响成绩，或者自己已经掌握的作业，就交给AI做，节省时间；但像数据新闻的画图作业、心理咨询实务的实践作业，还有需要自己思考的采访提纲，她都会亲自做，因为AI做不好、也插不上手。

蒋思晨也觉得，用AI辅助作业是大趋势，比如翻译英文文献、提炼书籍重点、写代码，AI都能帮上忙。他还对比过不同AI，发现豆包写的代码更简洁，遇到编程难题会优先找豆包。但他也很困扰，小组作业里，有些组员完全依赖AI，不思考、不修改，提交的内容全是明显的AI痕迹，影响小组质量，可碍于情面，又不好直接说。

面对学生用AI写作业，老师们也调整了评价方式。白老师教新媒体技术和数据新闻，她不反对学生用AI，还鼓励大家用AI写复杂代码、做数据分析，但要求学生必须有自己的思考，不能直接用AI得出结论。她能分辨出学生是不是直接用AI写的，不确定时就把作业内容放到AI里检验，还会设计能体现学生独创性的作业，比如给大家相同素材，谁能用AI打磨出独特风格，谁就能拿高分。

从通识课初识AI，到专业课和AI创意结合，再到写作业时把握AI使用边界，大学生和老师都在摸索和AI相处的方式。对学生来说，要分清AI的辅助作用和自己思考的重要性，做AI的主人；对老师来说，既要接纳新技术，也要用创新的评价方式，守护学生的独创性和学术诚信，守住教育的本质。