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人工智能通识课，是怎么成为孩子口中的“水课”的？
最近，“OpenClaw”这只“红色龙虾”大火。一夜之间，这个能让AI直接替人操作电脑的开源智能体，成了全网顶流。
在全社会热火朝天地“养龙虾”，讨论着AI怎么替人干活、怎么改变工作方式的同时，大学也昂头并进，纷纷开设“人工智能通识课”（或称AI通识课）。
可很多孩子上完课表示“这是水课”：“文科生听天书，理科生觉得无聊”“我们学AI，学的是复制粘贴、上传三步，然后就下课了。”老师也无奈：“讲深了听不懂，讲浅了说水课，怎么上都觉得不对。”
社媒上，大学生对AI通识课的吐槽
社会上AI热火朝天，课堂里AI通识课却被称为“水课”。这课到底教什么？为什么“时代必修课”，变成了学生眼中的“水课”？
通识课，陷入“水课”争议
“说实话，折磨人的一门课，怎么上都不对！”东北某高校《人工智能通识课》的任课老师梁老师，谈起这门课满是无奈。
“第一个学期讲算法，学生说听不懂，上来干嘛？第二次内容换成神经网络和编程，学生说学不会，学来干嘛？现在是第三次了，我想让学生用AI生成视频了，至少算是AI的应用吧……”
梁老师的教学调整轨迹，几乎成了这门课困境的缩影。短短几年，从北京、天津到江苏、四川，全国超18个省份已明确要求高校开设人工智能通识课，一股人工智能开课热潮席卷全国。
这股热潮也在海外大学蔓延，有国外老师坦言，管理层要求课堂融入AI，却未提供具体框架，导致“大家各做各的，没有任何价值导向”。
raddit上，海外网友表示自己学校的AI通识课也是各做各的，没有标准的课程大纲
当高校像完成任务一样把课程塞进课表后，“度，太难把握了”，这是许多任课老师对这门课的共同心声。
有些学校，将AI通识课的内容设置得“高深莫测”，算法、机器学习、卷积神经网络、数据聚类与降维，这些计算机专业研究生才能消化的内容，被一股脑塞给大一新生。
西安某高校汉语言文学专业的秦梅，就被这门课折磨得不轻。她要在学校的机房里，通过一个平台完成“用提示词给中小学生批改作业”的实验。“我是学文学的，这跟我有什么关系？”她实在想不通。
另一些学校的课程内容比较“亲民”，多以人工智能的历史为起点，然后就直奔主题，教学生如何用指令让腾讯元宝、豆包、Deepseek等大模型生成文案、图片、视频。
但老师还在台上讲“AI赋能学习”，学生就已经直接“AI赋能作业”了，也难逃内容浅尝辄止，教学不到位的指摘。
海外教师坦言，AI通识课“非常有挑战性，因为它总是在变化，尤其是涉及学术诚信时。”
更现实的是，老师在AI通识课上讲得慷慨激昂，可在社交平台上，这门课被学生们大量打上“水课”的标签。
一种普遍的失望情绪在大学生中蔓延：这门被冠以“时代必修”的课程，并未带来预期的认知提升，反而成了食之无味、弃之可惜的学分负担。
社媒上，对AI通识课的不同看法
我们发现，这门课被贴上水课标签的另一个原因是：考核形式化。
有的课程没有教材，期末交一篇报告就算完事；
有的课程作业量巨大，让学生完成一堆AIGC生成任务、练习提示词工程，却缺乏实质性的指导和反馈；
还有的课程内容本身很浅，却强制检查笔记、随机抽查回答问题，学生反感至极：“事多，还没用。”
而任课教师将教学评价权让渡给算法，考核过度依赖并不完善的自动化系统，更让学生犯难。
湖南某高校大一新生RinO提交的人工智能通识课的作业，因为WPS系统判定他未使用AI指令而被打了低分。他向实验老师申诉，老师答复“是系统判的”；找到理论老师，对方则表示“我只负责统分”。责任在双方推诿中悬置，问题迟迟无法解决。
帖子下不少学生反映遇到过类似情况，“系统判分，老师不看”似乎成了常态。最终，由于出现同样问题的学生太多，学校进行了统一整改，RinO的成绩才从不及格调整到了70分。
@小红书RinO的求助帖及一些对考核的吐槽
在梁老师看来，AI通识课被认为是水课，更核心的问题，是产研脱节。
据统计，超过70%的大学生在评价通识课时，会将“个人收获”放在首位。这背后反映的，是对学习主动权的渴望，但不少学校的AI课程始终与企业实际需求隔着一道墙，确实难讨学生喜欢。
“这门课看似热热闹闹，实则学生学完一头雾水，什么都没留下”，梁老师坦言，在各方因素作用下，这门课程常常背离初衷，最终又滑向弄虚作假的“纸面人才培养”的老路。
但梁老师也认为，AI通识课，是否是“水课”，不能一概而论。它的课程质量，高度依赖于学校的重视程度、师资配置、教材体系和考核方式。
目前这门课在全国范围内呈现明显的两极分化：虽然有的学校有槽点，但还是有学校做得不错。
那些把AI通识课
上“活”了的学校
其实，关于AI通识课到底要教什么，教育部官方其实早就定过调：不是要把每个孩子都培养成程序员，而是让他们成为“懂人工智能”的跨领域人才。
换句话说，这门课的目标不是要让每个孩子都懂写代码，而是让他们知道AI能做什么、不能做什么，更知道“怎么跟AI共事”，给自己的专业“赋能”。
北京航空航天大学大一学生张博宇，一开始对AI也是一知半解。“网上找的资源太零散了，不成体系。”上了《人工智能导论》课后，他接受人民日报采访时说，“这门课正好填补了那个空白”。
而一门课要面对全校几十个专业的学生，怎么让学历史的和学计算机的都觉得自己没白上？对此，有些学校实行分层教学。
如北京市属高校直接把AI通识课分成理工版、管文版、艺体版；复旦大学搞了四级课程体系，文科生用案例拆解原理，硬核玩家还能用AI研究甲骨文；浙大的AI通识课则依据社科、理工农医分类设计了相应的课程大纲。
慕课上，浙大AI通识课大纲
学AI不是为了纸上谈兵，为了真正能将AI用起来，有些学校在实践上是下足了功夫。
比如，电子科技大学在每门核心课程里融入“AI+”知识及应用，学生邓皓宇上完“人工智能基础”，受人脸识别启发，开发了一套汉字识别系统，用来提升古籍研读效率。
邓皓宇在维也纳做汉字识别系统汇报
苏州大学则走产教融合的路子，其《“X+ai”人工智能基础》通识课程中，产业导师授课率超过70%，构建了一个从“线上学习”到“商业孵化”的完整闭环。服装设计与工程专业毕业生沈星彤借助AI，在短短一年内，独立运营艺术工作室的同时，还快速搭建起两个新的文创品牌。
沈星彤展示手工制作立体书
当然，AI通识课不止教技术，还得教点别的。“如果只是教书，我们肯定比不过AI。但培养学生的创造力、同理心、责任感，这块阵地还得老师和学校来守。”复旦教授郑磊强调，伦理和思维也是AI通识课想要传达给学生的重要一课。
放眼海外，斯坦福、剑桥等顶尖学校也纷纷在通识课里塞进了社会、文化和伦理的讨论。
海外老师同样强调AI通识课的核心
在于：思维培养与伦理引导
热潮之下，这些尝试像一盏盏小灯，照亮了这门“时代必修课”该去的方向。
孩子怎么学，
才能把“水课”变“资产”？
看过了那些值得称赞的课堂尝试，一个更现实的问题摆在面前：如果我的孩子所在的AI通识课，恰好还处于摸索阶段，甚至就是他们口中的“水课”，那该怎么办？是跟着一起“水”过去吗？毕业于郑州大学，现在是人工智能领域算法工程师的知乎用户Dean给出了一些实用建议。
要知道，这门课的核心，是建立一种能与AI协同工作的思维。所以，面对一门可能不够完美的课程，与其被动抱怨，不如主动转变思路，从“这门课能给我什么”的被动接受，转向“我能从这门课带走什么”的主动规划，才是最重要的。
首先，上任何一门课，要快速摸清“游戏规则”：考核方式是什么？老师看重出勤、作业还是期末试卷？了解规则后，就可以用最少的必要时间，守住一个体面的分数。
比如，如果期末闭卷考试占大头，那考前的高效突击就远比平时“假装努力”更有价值。这不是功利，而是对自身精力负责的成熟态度。
前文提到的秦梅告诉我们，面对听不懂的算法代码，她会先判断各章节课程对自己专业的赋能价值，如果实在没用，就会利用课堂时间自学本专业知识。结果AI课过关了，专业课也没落下。
其次，要像寻宝一样，主动在这门课里寻找对自己有价值的“闪光点”。或许授课老师对AI伦理的见解非常独到，那他的课就值得你放下手机，当作一场免费的前沿讲座。或许课程中关于“大模型原理”的一章让你好奇，那就深究这一部分，其他的保持基本了解即可。从课堂中找到对自己有用的内容才是正解。
再次，将课程任务与你学习的“主线任务”结合，是让AI通识课增值的实用方法。比如，商科学生，完全可以把AI通识课的期末报告，定为《基于大模型的消费者评论情感分析》，把通识课变成专业探索的“拓展包”，一举两得。
所以，回到最初那个问题：面对可能“水”的AI通识课，孩子该怎么做？
答案是：不要在全然放弃和盲目内卷中二选一。这门课最终能否成为“资产”，关键或许不在于课堂本身是“深”是“浅”，而在于孩子能否在其中，有意识地培养出一种至关重要的“元能力”：在信息过载的时代，如何高效获取知识、如何跨领域整合资源、如何与智能工具协同共创。
而这，可能才是AI通识教育，留给孩子最长久的礼物。
参考资料：
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1.现代教育报：《12万人选课！北京已有38所高校开设人工智能通识课》
2.天津日报：《“发霉”的大学课堂“抢”不过手机！问题真全在学生吗？｜津报早评
3.新华视点：《人工智能成通识课，高校何以“人人皆学”？》
4.人民日报：《面对AI浪潮多所高校推出人工智能通识课》
5.四川省教育厅：《电子科大信通学院推进AI+本科教育全链条改革—— “顶流”课程“焕新”教学硬实力》
6.中国科学报：AI时代，大学生开始“一人创业”
7.苏州大学：特等奖！未来学院教学团队“X+ai”赋能育人结硕果
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