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超九（成受访）大学生将AI作为“全能学伴”
一项最新调查揭示，超过九成受访大学生已把人工智能当作全方位的“学习伙伴”融入日常学业。与此同时，83.24%的受访者认为，高校亟需建立针对AI学习工具的使用准则，以明确边界、规范行为。
在受访者反馈的AI辅助学习痛点中，57.07%的人遭遇过AI提供错误答案或知识过时，从而对学习产生误导；48.06%的人坦言过度依赖AI导致独立思考能力、解题技巧乃至写作水平明显退化；40.50%的受访者承认自身惰性滋长，不愿再主动钻研或独立完成任务；27.91%的人对AI使用边界感到模糊，担心无意间触碰学术伦理红线；29.84%的受访者缺乏科学使用方法，仅仅把AI当作应付作业的工具，未能高效利用其潜力；另有15.41%的人指出学校缺乏明确的AI使用规范，导致考核评价标准含混不清；仅有3.39%的受访者表示未遇到明显问题。
来自西安工业大学汉语言文学专业的周雨枝，早已将AI嵌入专业学习的每一个环节。“把课本章节发给AI，几分钟内就能提炼出常考的名词解释和简答题，并压缩成精简的背诵材料，省去了熬夜整理笔记的功夫。”预习陌生理论时，她会先让AI拆解概念，再对照课本逐项查漏补缺；撰写文学评论前，她借助AI生成多套写作框架，经过对比优化后独立梳理出行文脉络；复习古代文学时，AI协助她编写记忆口诀、厘清文学史的时间线；在“美学概论”期末备考阶段，她把课程PPT“喂”给AI，系统迅速拆分各章节核心考点、辨析易混概念，并按考试题型整理出简答题的背诵素材，最终她顺利通过了这门难度颇高的专业课。
周雨枝的体验绝非个案。近日，中国青年报·中青校媒围绕AI与大学生学习话题发起了问卷调查，共回收有效问卷1032份。结果显示，98.55%的受访大学生曾在学习中使用AI工具，其中47.09%几乎每天都用，34.98%每周使用3至5次，仅有1.45%几乎不借助AI辅助学习。
从预习到备考，AI俨然成为大学生不可或缺的“学习搭子”。就读于山东石油化工学院英语专业的宋浩云自称是AI的重度使用者。从单词翻译、课文解读到英语作文，AI几乎贯穿了他全部专业课学习。“最初我只用AI查长难句翻译、核对单词释义，觉得能省去翻厚重词典的时间，慢慢就养成了习惯。”
中青校媒的调查数据显示，辅助完成作业是受访大学生使用AI最核心的场景（65.41%），包括拓展解题思路、优化答题逻辑、补充素材案例等；62.02%的受访者将AI应用于课程学习，如整理课堂笔记、拆解重难点、答疑解惑等；52.62%的人用AI进行课前预习，50.68%的人用于文献检索、论文框架搭建、数据分析、文案润色等，45.16%的人用于备考，31.88%的人用于构思课程演讲、设计作品方案等。
西安航空职业技术学院飞行器数字化制造技术专业的刘佳豪，已经摸索出一套专属的AI助学模式。由于飞行器制图、飞机装配、机身结构力学等专业课程难度较大，大量晦涩的航空术语和复杂的力学计算让他难以独自消化。于是，他尝试将多种AI工具组合起来作为学习助手：课前看不懂装配图纸与理论知识时，AI帮忙拆解难点；课后AI汇总课堂笔记、规整实训报告格式；编写程序陷入瓶颈时，他借助AI查找参考代码。在一次飞行器装配相关课程的作业中，AI帮他理清了整套结构力学计算逻辑，但他坚持只借鉴思路，建模、演算、数据验证全部独立完成。“AI只能辅助理论学习，线下零部件装配实操无法被工具替代。”
调查显示，在使用AI学习时，25.48%的受访者“仅作为思路参考，自主完成全部核心内容”，36.43%的受访者“借助AI整理素材，核心内容自主创作”，26.74%的受访者“让AI生成初稿，本人大幅修改完善”，9.59%的受访者“小幅修改AI生成内容后直接使用”，1.74%的受访者“直接使用AI生成的完整内容，几乎不修改”。
北京联合大学考古专业的王珺阳，在资料处理等学习场景中会使用AI。由于考古学科需要研读大量古籍文献、考古报告及外文研究资料，人工检索、整理和翻译效率极低，她通常用AI批量精读考古报告、检索文献，辅助翻译外文资料，并整理出土器物的铭文、题记和相关文字档案。
谈及AI对学习的最大帮助，调查显示，66.38%的受访者认为可以“节省时间，高效整理笔记和学习资料”，54.17%的受访者认为可以“突破思维局限，拓宽解题和创作思路”，48.45%的受访者借助AI“辅助专业学习，助力数据处理和翻译等专业任务”，另有48.45%的受访者看中AI“精准答疑，快速攻克个人不懂的知识点”。
“AI辅助学习是一个必然趋势。”清华大学社会科学学院党委书记、教授孟天广认为，未来的社会需要具备AI使用能力的人才，学生应在读书期间接受与AI协同的训练；其次，AI的知识广度能拓宽学生的知识储备，在信息爆炸时代，知识的丰富性和多样性对创新更为重要；其三，AI将学生从繁杂事务中解放出来，让他们有更多时间处理更具创新性的工作。“AI时代，教育系统需要重塑，需要与AI兼容，与AI共生。”孟天广说。
然而，“越用越不会自己想了”的AI依赖症正在蔓延。在宋浩云日常的英语写作和口语训练中，AI的介入更为深入。“现在我口语练习全程靠AI模拟对话，一旦脱离工具，和真人面对面英文交流时经常卡顿，基础句式都要反复停顿思考。”在一次期末专业基础测试中，他的完形填空和翻译题失分严重，复盘后发现，因为长期不自主拆解句子、积累语法，基础理解能力持续下滑。
“AI会直接给标准答案，我懒得深究背后的语法逻辑、文学背景，知识点看完就忘，根本没法真正吸收。”宋浩云还曾抱着侥幸心理，用AI完成整篇课程论文润色，被老师指出同质化严重。
调查显示，长期使用AI辅助学习后，49.03%的受访者承认“遇到问题习惯性依赖AI，不愿自主钻研”；47.38%的人感到“过度依赖AI导致知识点理解肤浅、记忆不深刻”；44.09%坦言“自主解题、文字创作等核心学习能力逐步退化”；35.95%的人“滋生惰性，主动学习意愿大幅降低”；30.43%的人感到“创作思维受限，过度依赖AI固定模板，缺乏创意与特色”。
刘佳豪也曾因依赖AI付出代价。一次编程作业中，他直接照搬AI生成的代码，最终结果和实测数据完全不符。更令他警醒的是思维层面的改变——长期依赖AI后，遇到难题他第一时间就想索要完整答案，渐渐失去了独立验算、分步推导的耐心。“如果一碰到力学计算、编程难题就等着AI给出完整答案，长期放弃自主推导，等到实训出现装配偏差、程序报错等真实问题，自己根本没有独立排查的能力。”
调查显示，在使用AI学习的过程中，57.07%的受访者遭遇过“AI答案存在错误、知识点滞后，误导学习”的问题。周雨枝就有过这样的“翻车”经历。学习古代汉语时，AI曾混淆两类虚词的用法，释义与教材完全不同，如果直接背诵AI整理的知识点，考试中就会答错。
孟天广用三种角色形容AI与大学生的关系——学习工具、学伴和挑战者。AI帮学生找资料、做数据分析，是学习工具；陪伴学生共同成长，培养人机协同能力，是学伴；但AI也在消解学生对真实社会的体验和理解，“依赖AI会让学生远离现实社会，减少其对真实社会过程的亲身体验，是对学生能力培养和价值塑造的挑战”。
孟天广提醒大学生警惕AI在学习环境下的过度使用。他表示，一是基础知识、思维方式和认知框架的构建若过度依赖AI，可能出现基础不牢的现象，影响内在认知和思维结构的形成；二是部分学生在尚未掌握学习方法、欠缺自主学习能力时，过度使用AI，很难习得与AI协同的能力；三是“巨人版”AI的出现容易打击学生的自信心，产生“反正AI做得比我好，让它来做”的心态；四是过度使用AI会让学生沉迷虚拟世界，理解真实社会的意识和处理复杂性的能力被削弱。“AI时代，更要让学生做田野调查，进入真实场景，加强实践教育。”孟天广说。
如今，“踩过坑”的刘佳豪会主动约束自己的AI使用习惯：“AI只作为思路参考，所有数据核算、工艺分析、程序调试都必须亲手完成。”周雨枝也确立了自己的准则：只向AI索要写作思路，正文内容全部自己动手，“把AI当作整理资料、拓宽思路的学习帮手，但绝不能依赖它代替自己独立思考与原创表达”。
在王珺阳看来，使用AI学习时出现独立思考退化、惰性增强的问题，根本原因是本末倒置，把AI当成了“代做工具”；而AI从“答题工具”转向“学习协作者”的关键，就是分清使用边界。
调查显示，仅33.53%的受访大学生“能够规范、适度合理使用AI辅助学习，严守学术底线”；52.71%的人“基本清晰，但偶尔会模糊使用尺度”；12.69%的人“不太清晰，难以界定什么情况属于合理AI辅助学习”；1.07%的人“完全不清晰，随意用AI完成各类学习任务”。
孟天广介绍，清华大学在去年推出了《清华大学人工智能教育应用指导原则》，向学校教师和学生提出了使用AI的相关要求——教师教学和学生写作业时，需标注清楚哪些内容由AI辅助生成。在孟天广看来，这份指导原则“积极而审慎”——既认识到AI赋能教育教学的必然性，又强调学生应当掌握使用AI的边界，在学会如何用的同时能用得好，并始终保持自身独立性、创新性和自主性。
那么如何才算“用得好”？“第一要问得深，与AI对话不能浅尝辄止，要在对话中不断聚焦、深入、形成新的增量。其次，要体现批判性和反思性，对AI输出的结果要有批判意识和反思态度，甚至要与AI辩论，同时对AI常常‘讨好用户’的倾向保持警惕。第三，要习惯性地对AI生成结果进行交叉验证。第四，建立连续深度的对话习惯，要学会积累历史记录，不断训练、培养自己的AI。”孟天广解释，在评价学生合理使用AI时，他更在意内容的深度及效度——“深度，指学生与AI的对话是否深入、聚焦、有增量；效度，指的是通过AI辅助，学生是否最终转化成了自身的能力提升”。
调查显示，近六成受访大学生表示他们所在的学校对AI使用规范方面仍停留在“口头提及”阶段，缺乏系统性指导。此外，83.24%的受访者认为学校有必要制定AI学习工具使用规范——其中33.14%的人认为“非常有必要，明确边界能规范学习行为”，50.10%的人认为“有一定必要，可适当参考”。
调查同时显示，65.70%的受访者希望“开设AI学习课程，分享思路拓展、资料整理等正向使用方法”，51.45%的人希望“优化作业考核方式，减少机械抄写、背诵类任务，侧重思维考察”，43.12%的人希望“明确AI使用红线”，27.03%的人希望“开展主题教育，杜绝AI代做作业、学术造假行为”。
刘佳豪观察到，不同课程的老师对学生使用AI的标准有所不同——理论课老师允许借助AI梳理知识点，实训、课程设计老师则管控严格，只允许参考思路。“比起简单出台硬性禁令，学校更应该开设AI规范使用专项培训，结合专业特点，教会学生合规使用AI，清晰划分参考内容与独立完成内容。”
谈及对AI工具的期待，周雨枝希望未来能生产出适配汉语言文学、语言学等文科专业的专属AI工具，减少知识点与教材不符的错误，增设文本梳理、考点归纳等功能；工具内部设置提醒机制，主动引导学生独立思考，配套简易的AI辅助内容标注，贴合大学生预习、复习、课程作业全场景需求。刘佳豪希望AI弱化直接输出完整标准答案的功能，改用引导式提问、分步提示的模式，倒逼学生自主推导，真正从“答题神器”转变为启发学习的协作者。
（文中周雨枝为化名）
中青报·中青网记者 刘俞希 程思 西安外国语大学 王鸿超 西安工业大学 莫宇萱
功能特点
聚焦低空、机器人（等新领域） 教育部增补27个职业教育专业
教育部于7月16日对外透露，日前已完成2026年度《职业教育专业目录》的新一轮专业增设工作。此次共新增27个职业教育本专科专业，涵盖高职专科层次9个、职业本科层次18个，广泛分布于14个专业大类与20个专业类之中。这一举措被视为职业教育体系加速对接国家战略需求的重要信号。
本轮专业增补在顶层设计上紧密呼应国家“十五五”规划纲要以及《教育发展“十五五”规划》的总体部署，以建设现代化产业体系、推动服务业提质增效为着眼点，围绕产业前沿、新兴产业及新兴业态发展趋势，将重点聚焦于数字经济、低空经济、人工智能、高端装备制造、城市更新和民生紧缺领域，对高技能人才培养方向进行了系统优化与补充。
从具体设置来看，此次新专业的布局具有明显的超前性和战略性。为应对未来职业结构的新变化，补齐重点领域技能人才供给短板，新增专业直接瞄准新兴岗位需求。例如，面向机器人工程技术人员、智能网联汽车测试员等数字职业，新增了“人形机器人工程技术”和“车联网通信技术”等本专科专业；同时，针对储能电站运维管理员、氢能工程技术人员等绿色能源职业方向，增设了“储能材料装备智能运维技术”高职专科专业及“氢能工程技术”职业本科专业，体现出对绿色低碳转型的前瞻响应。
人才缺口的现实紧迫性也在数据层面得到印证。智联招聘发布的《2026新质生产力人才发展报告》显示，在2026年春节后的一个月内，八大新质生产力行业中，先进材料、新一代信息技术、新能源汽车、航空航天与海洋工程、高端装备与智能制造等领域职位数增长尤为显著。其中，机器人行业职位数同比增长36.6%，新材料行业提升32.6%，航空/航天/船舶制造行业职位数增幅达20.2%。这些数据清晰表明，本次专业补增精准契合了产业一线对高技能人才的迫切需求，具有鲜明的针对性。
教育部职业教育与成人教育司相关负责人在答询中指出，专业目录的动态调整是学科专业体系优化的重要机制之一。本次新增的27个专业，不仅聚焦传统产业升级、新兴与未来产业培育，也关注服务业的高质量发展，力求在人才供需两端实现高效匹配，进一步提升职业教育与经济社会发展之间的融合度与适配性。
对外经济贸易大学国家对外开放研究院研究员李长安则从就业市场角度分析了此次调整的现实意义。他认为，职业教育的专业结构变化，实质上反映了产业转型、技术演进与劳动力市场需求的多重转向。他指出，在人工智能驱动的新经济新业态蓬勃发展的背景下，技能型人才短缺已成为限制技术进步与经济增长的重要瓶颈。低空经济、机器人、人工智能等创新领域的技能人才培养，应成为未来职业院校办学方向的重中之重。这不仅有助于缓解结构性就业矛盾，降低摩擦性失业率，也能为高校毕业生就业压力的疏解提供积极助力。
教育部职业教育与成人教育司负责人进一步强调，本轮专业增补并非简单的“叠加式扩充”，而是立足于人才供需匹配的系统性设计，旨在推动产业岗位“需求端”与专业设置“供给端”的深度对接。下一步，教育部将完善快速响应机制，适时启动对职业教育专业目录的全面修订，创新管理方式，统筹研究生、本科、高职三类学科专业的协同联动，并强化就业状况与招生计划、人才培养的动态反馈机制。此外，还将依托市域产教联合体、行业产教融合共同体等机制，构建多方参与、科学论证的专业设置协同体系，确保专业建设始终与时代需求同频共振。
使用说明
“西藏古碉遭强拆”被戳{穿 谎言}操弄终落空
中新网北京7月29日电 题：“西藏古碉遭强拆”真相大白 舆论操弄自取其辱
中新网记者 曾靖平
近日，一段声称“西藏嘉绒千年古碉遭强拆”的视频在网络上引发热议，并激起诸多无端猜测。然而，热心网友实地探访后迅速揭穿真相，证实这场被恶意炒作的“文物拆除风波”，自始至终不过是一场张冠李戴、居心叵测的虚假编排。从实地探访拍摄的画面来看，所谓“强拆”视频在民族背景和建筑年代上漏洞百出，所谓“千年古碉”实为十几年前打造的仿古景观，且从未被列入任何级别的文物保护名录；事发地点并非网传的“西藏嘉绒”，而是四川阿坝州茂县沙坝村，一个羌族民众聚居之所。当地真正的羌族千年古碉楼安然矗立于高半山羌寨之中，始终得到妥善看护与保护。
进一步审视这则“强拆”视频的创作、扩散与升温，其背后蓄意的舆论操弄更令人警惕。整个造谣链条中，偷梁换柱与凭空捏造贯穿始终：将仿古景观渲染成“千年古碉”，把羌族聚居区偷换为“西藏嘉绒”，将正常施工曲解为“文物强拆”，每一步都在刻意篡改事实。视频制作者还特意截取建筑坍塌瞬间，放大局部画面，再辅以煽情解说与虚假指控，拼凑出“藏族文化遭破坏”的所谓“真相”，充分表明这是精心布局的舆论陷阱，而非无心之失。
谣言之所以能迅速蔓延，关键在于幕后操弄者精准利用了公众对文化遗产的珍视、对民族聚居区的牵挂。一些境外势力也趁机推波助澜，将一次寻常的拆除施工强行贴上“毁坏古迹、抹杀民族文化”的标签。然而，此类手段并非首次出现。从所谓的“强迫寄宿”到“同化少数民族”，再到此番编造的“强拆西藏千年古碉”，这些别有用心的造谣、传谣伎俩如出一辙。他们惯于借谣言放大社会情绪，趁机炮制“文化灭绝”“少数民族受压迫”等虚假叙事，制造族群间的嫌隙与对立，并在国际舆论场上刻意矮化、丑化中国形象。
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超九（成受访）大学生将AI作为“全能学伴”一项最新调查揭示，超过九成受访大学生已把人工智能当作全方位的“学习伙伴”融入日常学业。与此同时，83.24%的受访者认为，高校亟需建立针对AI学习工具的使用准则，以明确边界、规范行为。在受访者反馈的
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