专业大模型“扎堆”进高校，新学期课堂怎么“接”？

近日，江南大学推出全球首个食品学科大模型“食问”，成为高校发力专业领域AI的最新案例。事实上，这并非孤例，今年以来，江苏多所高校纷纷结合自身优势学科，研发专用模型。这股热潮背后，高校教学如何跟上？

高校纷纷推出“专属大脑”

作为全球首个食品学科专用模型，“食问”能在几秒钟内，解答像“如何区分普通酱油和有机酱油”这样的实际问题，并提供清晰的操作指南。

江南大学人工智能与计算机学院副教授周浩杰介绍，该模型由江南大学联合科大讯飞、华为等构建，聚焦“教学—科研—科普—行业服务”四大场景，已上线食品安全标准问答、营养素查询等核心智能体。“大模型已涵盖面向高校师生的智能化教育教学，能实现生产过程智能问答、知识库检索分析，科研智能分析，以及面向公众的服务。”

不只是江南大学。南京审计大学也推出了服务审计行业的“审元”大模型，目标是成为审计人员的智能帮手。南京农业大学王东波教授团队则打造了古籍处理专用工具“荀子”——这是国内首个此类模型，能帮助处理古籍的断句、标点和翻译。

新工具来了，课堂怎么办？

这些功能强大的专业模型发展很快，它们能迅速解答问题、生成报告甚至辅助设计，这让高校课堂面临实实在在的新问题——教材和课程内容怎么才能跟上技术的变化？老师自己又该如何快速学会用好这些新工具？

南京审计大学的徐超教授在谈到“审元”模型如何帮助撰写审计报告时指出：“它不是为了替代审计人员的专业判断，而是想通过技术，让审计工作从大量重复劳动转向更需要智慧和决策的方向，提高效率的同时，也给创造力留出空间。”

徐超提示，高校教学可能需要更侧重培养那些AI难以替代的能力，比如批判性思考、发现关键问题的能力、真正的创新能力，以及如何与AI协作。作业和考试的方式，可能也需要随之改变。

更深层的是，教学的核心可能需要调整。当基础的信息获取和报告撰写可以由AI高效完成，老师们开始思考：课堂上，什么才是学生更需要学的？

王东波教授（左）与学生

面对这些变化，一些高校已经开始尝试不同的应对方法。比如，南京农业大学王东波教授在研发“荀子”模型的过程中，特别注重让学生参与实战。通过“自然语言处理学社”的学生社团，王东波对学生进行高强度、实战化的AI技能培训。“团队成员由师生共同组成，会接受从传统模型到大语言模型的密集训练。这些实战技能对他们后续的科研、深造和工作帮助很大。”参与其中的博士生赵志枭也感受到，这种训练不仅提升了专业技能，也开拓了视野。

课程本身也在调整。不少高校开始增加AI应用或“AI+专业”结合的课程，同时加强关于数据思维和AI伦理的教育。让学生参与到真实的大模型项目中去实践，也是一个方向。

对于学生使用AI工具，南京大学发布了《本科生规范使用人工智能工具指导意见》。该校外国语学院的施雪莹副教授解释说，规则不是要禁止使用，而是引导学生合理使用，核心是“提前告知导师并获得同意”。她提到，在外语这种特别强调实际运用能力的专业，老师们有能力判断学生的真实水平。

记者观察：一个逐渐清晰的共识是：这些强大的专业模型，不是为了取代老师和课堂，它们促使高校思考，如何从主要传授知识，转向更注重培养思维方式和核心能力。高校课堂能否适应这场由技术带来的变化，关键在于能否找到新的方式，让老师、学生和智能工具协同配合，最终培养出能真正驾驭AI时代、具备核心竞争力的专业人才。

记者|江苏广电总台荔枝新闻中心

          刘正则  乔雯
供片台|无锡台

编辑|江苏广电总台荔枝新闻中心 

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