Abstract
<p>生成式人工智能使高质量产出快速可得，高等教育因而需要重新回答两个基础问题：哪些能力仍须学生形成可独立调用的个人掌握，哪些环节可以借助人工智能学习或执行；当越来越多执行工作可以自动化时，教师和教育机构必须保留什么。本文提出"判断力依赖性优先、供给主权校核"的两步判据。第一步考察某项能力的缺失是否会实质损害学习者评估或修复人工智能输出的能力，据此划定个人掌握底线；第二步针对拟由人工智能承担的执行环节，评估承担教学连续性责任的机构能否在规定时限内保障所需供给，并结合任务关键度、可容忍中断与恢复时间决定外包、冗余或能力保留。两步交叉形成四种配置状态，其中"判断力依赖性低、供给可控性低且连续性关键"的组合构成须重点治理的"危险的舒适区"。在教师论上，本文把命题收窄为人工智能介入课程治理回路后不可让渡的四件事：设定目标、全程观测记录、及时预警帮扶、最终评价认证。讲授、答疑、记录采集和初步批改等执行环节可以由人工智能承担，但其目标、证据规则、干预尺度和认证责任不能自动外包。文章同时保留三个尚未解决的矛盾：能力边界由谁划定、凭什么划定；教师能力结构如何从"讲得好"转向"看得准"；治理回路能否充分安放育人。最后，文章以作者三年课程改革中的设计选择与失效事件为定性脚注。</p>
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Keywords
生成式人工智能使高质量产出快速可得高等教育因而需要重新回答两个基础问题哪些能力仍须学生形成可独立调用的个人掌握哪些环节可以借助人工智能学习或执行当越来越多执行工作可以自动化时教师和教育机构必须保留什么本文提出判断力依赖性优先供给主权校核的两步判据第一步考察某项能力的缺失是否会实质损害学习者评估或修复人工智能输出的能力据此划定个人掌握底线第二步针对拟由人工智能承担的执行环节评估承担教学连续性责任的机构能否在规定时限内保障所需供给并结合任务关键度可容忍中断与恢复时间决定外包冗余或能力保留两步交叉形成四种配置状态其中判断力依赖性低供给可控性低且连续性关键的组合构成须重点治理的危险的舒适区在教师论上本文把命题收窄为人工智能介入课程治理回路后不可让渡的四件事设定目标全程观测记录及时预警帮扶最终评价认证讲授答疑记录采集和初步批改等执行环节可以由人工智能承担但其目标证据规则干预尺度和认证责任不能自动外包文章同时保留三个尚未解决的矛盾能力边界由谁划定凭什么划定教师能力结构如何从讲得好转向看得准治理回路能否充分安放育人最后文章以作者三年课程改革中的设计选择与失效事件为定性脚注