高校教師“分身有術”？

深夜11點，在職研究生小王打開手機，對著名為“AI李老師”的對話框，輸入關于論文選題的困惑。幾秒鐘后，一段語氣熟悉的回復彈了出來，不僅有對選題方向的分析，還附上幾條文獻線索。小王說，這種感覺很奇妙——不是冷冰冰的搜索引擎，也不是通用大模型那種“正確的廢話”，而是真的像在與導師溝通。

這個“AI李老師”是南京大學政府管理學院教授李鵬的數字分身。自2025年10月上線以來，它已經服務5000多人，其中深度交流者超過百人，最長單次對話達220輪。同樣打造數字分身的還有上海大學美術學院教授金江波，“AI金老師”能幫研究生做創作方向初評、基礎理論答疑。杭州電子科技大學黨委宣傳部副部長程振偉和馬克思主義學院副教授范江濤，也基于自己的敘事模型和教學經驗，打造了各自的智能體。

這些高校教師的數字分身，正從概念走進課堂。它們不是簡單的虛擬主播或AI助教，而是試圖“復刻”人的思維邏輯、價值取向和教學風格。對此，本報記者近日采訪了多位學者，有人支持、有人質疑。支持者認為，這是破解高校師生比失衡、實現規模化與個性化教育的鑰匙；質疑者則發問，如果教師連回答學生提問的時間都沒有，教育的本質還在嗎？

一個“不會累”的自己

李鵬長期承擔MPA教學工作，他發現很多學生存在一個共同痛點：工作與學習的時間矛盾突出。論文選題怎么確定、文獻綜述怎么寫，大量重復性問題像潮水一般涌來，占用李鵬大量時間。

于是，他和團隊花了幾個月時間，把自己的知識體系“拆解”了一遍。不是簡單地投喂資料，而是將自己公開發表的成果、講座、教學文本進行編碼和梳理，最終訓練出一個數字分身。這個分身能回答什么、不能回答什么，邊界清清楚楚。

程振偉團隊自主研發了一套“敘事大腦”4.0系統。這套系統可以根據一線教師的真實經驗、專業特長和育人目標，為其定制專屬的“Skill”模塊。范江濤就基于自己多年的教學經驗，構建了一個智能體“范江濤.skill”。這個數字分身的特別之處在于，它不只是回答問題，而是用范江濤的教學經驗去“解析”問題的內核，然后根據不同學生的認知習慣和價值訴求，生成多個版本的回答，但都遵循“四講原則”：講清楚、講明白、講得讓人感興趣、講得激發人動力。

程振偉在該平臺構建的數字分身“程振偉.skill”，則被用于“敘事表達理論賦能下的寫作與溝通課”中。三個班級、超百名學生與這個數字分身進行了深度交互。有學生想寫一篇關于算法倫理的科普文章，但不知道如何讓非技術背景的人理解其意義。他把初稿輸入后，“AI程老師”自動調用“由彼及此法”“概念下沉拆解法”等工具，建議從“抖音推薦機制是否操控你的選擇”這個日常場景切入，再過渡到算法責任。“這正是我在科普文處理中常用的手法。”程振偉說。

學生的反饋也很有意思。他們認為，真人程老師重在引導思考、激發共鳴，而數字分身像一個“永不疲倦的思維鏡像”，能即時調用他的敘事策略，幫他們把模糊的想法結構化、把專業知識通俗化。

從知識搬運到思維復刻

數字分身和普通的AI助教、通用大模型有什么不同？這是受訪學者最先被問到的問題。金江波的回答很直接：“數字分身的底層邏輯會調用主流大模型的能力，但大模型只是‘軀殼’，真正有價值的是我多年來在美術教育領域積累的判斷邏輯、審美標準、教學方法。”

李鵬強調，其數字分身不是簡單的“投喂式”訓練，而是通過開放式編碼、主軸編碼和選擇編碼，完成知識體系的結構化梳理。“萃取最穩定、最程序化的專業思維模塊，同時用法律與道德規范進行約束，明確學術倫理邊界。”

這種差異在實際應用中體現明顯。比如，當學生問及其論文選題是否可行時，通用大模型可能會給出一個面面俱到但缺乏針對性的清單式回答；而“AI李老師”則基于李鵬26年的專業積淀和教學經驗，給出更符合他本人判斷標準的建議，而且會明確告訴學生，哪些地方可以繼續與數字分身聊，哪些地方必須去找真人導師。正是這種“有邊界感的專業陪伴”，讓學生覺得數字分身在“幫自己”，而不是“替老師敷衍自己”。

數字分身帶來的好處，排在第一位的當然是效率。李鵬算了一筆賬：“AI李老師”上線以來，回答了數千次學生提問。如果這些問題都堆到真人老師這里，一個學期也處理不完。現在，這些標準化、重復性的工作被數字分身承擔了，真人可以把省下來的時間投入到更需要的地方——比如核心教學、創新指導、情感關懷。

數字分身做的不僅是“分流”那么簡單。它提供了傳統教學模式很難實現的東西——跨時空的個性化陪伴。有學生說，“現在隨時可聊，心理門檻大大降低”。更意外的是，數字分身還成了師生深度溝通的“預演工具”。不少學生與數字分身交流后，線下交流的效率和質量均明顯提升。

禁用清單與鼓勵場景

數字分身的故事聽起來似乎很美好。范江濤在采訪中反復強調邊界，“如果沒有明確標識，數字分身很容易引發信任錯位”。他提出，關鍵是要確保數字分身與教師經驗的高度契合性，確保不出現“幻覺”。金江波則擔憂“邊緣場景”下的風險，分身可能在大部分情況下表現良好，但在一些極端或特殊場景下可能給出不準確的判斷。如果學生不加辨別地全盤接受，就會形成錯誤認知。

更深的擔憂來自教學能力的退化問題。有學者提出，如果教師過于依賴數字分身，長期脫離一線教學實操，專業判斷力與教學直覺會逐漸退化。必須警惕教師將全部教學工作外包給AI，忽視師生面對面的互動，最終偏離教育的本質和初心。

在采訪中，有學者對教師使用數字分身提出尖銳質疑：作為一名教師，連回答學生提問的時間都沒有，何談教育？程振偉認為，問題的關鍵不在于是否使用數字分身，而在于使用的目的與邊界。“如果用它來解放教師，使其從重復性、技術性的表達勞動中抽身，轉而投入更高階的引導、啟發與關懷，那是對教育的深化、賦能。如果用它來替代教師本該親自承擔的責任，那就是對教育的傷害。”

此外，如果數字分身給了學生錯誤的指導，導致論文方向跑偏甚至涉嫌學術不端，誰來負責？是構建分身的真人教師，是技術開發團隊，還是學校？金江波提出，數字分身輸出內容的責任應由教師本人和開發團隊共擔。李鵬則認為，自主開發的數字分身是教師責任的延伸，并非獨立的責任主體，輸出內容的最終責任由真人教師承擔。

在制度層面，學者們也提出了建議。清華大學新聞與傳播學院教授沈陽表示，應盡快出臺高等教育人工智能應用規范指引，明確數字分身的“禁用清單”與“鼓勵場景”。高校可建立校級數字倫理審查委員會，對教師的分身模型進行備案、審計與定期評估，確保算法透明、可解釋，并將數據安全、隱私保護與價值觀對齊納入強制要求。他還建議，將AI協同教學能力納入教師培訓體系，讓教師真正學會駕馭而非依賴數字分身。在學生培養方案中增設智能素養通識課，培養學生對AI輸出的批判性甄別能力，避免過度依賴導致的思維退化。教學實踐中，應嚴格區分虛實邊界——線上數字分身負責知識傳遞與個性化輔導，線下真人課堂則聚焦情感交流、價值引領與創造性實踐。

李鵬強調，制度建設要堅守三個原則：數據權屬、知識產權、學術規范相互匹配；教師是率先垂范和言傳身教的主體，其責任不可轉移；事關公平的質量內控、學術鑒賞、結果評價必須依靠教師。“唯有碳硅結合和通力合作，方能彰顯中國特色的專業學位制度優勢。”

金江波認為，高校應建立“數字分身使用規范”，明確適用場景，同時要求教師定期對分身內容進行審核和更新。考評層面，不能把“用了AI”等同于“偷懶”，也不能把“沒用AI”等同于“認真”，關鍵看教學效果和學生成長情況。

采訪中，大家反復強調技術不是替代者。沈陽將數字分身的發展看作“從工業社會辦學模式向智能社會辦學模式躍遷的關鍵一環”。他說，智能時代的教育轉型不是“要不要”的選擇題，而是“怎么做”的必答題。“只要堅持‘教育駕馭技術、人機共生共創’的理念，把風險轉化為治理紅利，我們就能真正培養出適應智能社會、具備批判性思維與創造力的時代新人。”

的確，數字分身能解決師生比失衡、學習時間碎片化、重復性問題集中等現實痛點，能讓優質教育資源跨越時空限制，讓更多學生獲得及時的基本幫助。但它替代不了的東西，恰恰是教育最核心的部分——人與人之間的情感聯結、價值引領、思維碰撞。

中國社會科學報記者 吳楠

來源 ：中國社會科學報

責任編輯： 陳靜

新媒體編輯：程可心

如需交流可聯系我們