当AI能力成为大学毕业要求：普渡和俄亥俄州立大学的先行实践
2023年，美国高校管理者们还在焦虑如何防止学生用ChatGPT作弊；2024年，讨论重心转向了如何设计AI相关课程；到了2025年底，游戏规则已经进化成：不会使用AI，你可能拿不到学位。
12月12日，普渡大学董事会批准了一项全美首创的政策：从2026年秋季入学的新生开始，所有本科生必须展示”AI工作能力”（AI working competency）才能毕业。这不是一门选修课，也不是某个专业的特殊要求，而是覆盖所有本科专业的硬性毕业要求。
更值得注意的是，普渡并非孤例。俄亥俄州立大学早在今年6月就宣布了类似的”AI流畅性”（AI Fluency）计划，并且已在2025年秋季开始实施。纽约州立大学系统也在推进将AI作为通识教育核心能力的计划，预计2026年秋季全面启动。
当调查显示86%的学生已经在学习中使用AI工具，54%的学生每周使用、近四分之一每日使用时，高校意识到”禁止”已经失去意义。关键问题变成了：如何引导学生正确、有效、负责任地使用？
尤其是在企业界早已开始类似的动作的情况下，今年4月，电商巨头Shopify发布内部备忘录，要求员工在工作中必须使用AI，并将其纳入绩效考核。现在，高校正在为未来的职场做准备，确保毕业生在进入职场前就已经具备这种能力。
两校的推进策略：魔鬼藏在细节里
普渡和俄亥俄州立虽然都设定了全校AI能力要求，但推进策略各有巧思。这些细节背后，体现了对组织变革和教育规律的理解。
普渡的”动态更新”设计
普渡的方案最引人注目的地方，不是设立了这个要求，而是如何确保这个要求不会变成一纸空文。
首先，普渡明智地选择了”分权”而非”集权”。董事会没有制定一个放之四海而皆准的统一标准，而是授权给教务长，由教务长与各学院院长合作，为每个专业制定符合学科特点的能力标准（discipline-specific criteria）。工程学院学生需要掌握的AI能力，和文学院学生的要求会完全不同。机械工程专业可能关注如何用AI辅助CAD设计和仿真，而历史专业可能更关注如何用AI进行文献分析和历史文本挖掘。
而且方案中甚至还有个内置的进化机制：教务长沃尔夫（Patrick Wolfe）明确要求每个学院建立一个常设的行业顾问委员会（standing industry advisory board），专门聚焦雇主对AI能力的需求，并且要求这些委员会每年审查和更新AI课程内容，确保标准”持续保持最新”（continually current）。
为什么这个设计如此重要？因为AI技术的进化速度远超传统学科。今天教的工具，两年后可能就过时了。通过制度化的年度更新机制，普渡实际上是在课程体系中植入了一个”自动升级系统”。
普渡的公开发文中对学生的三项核心期望也值得一提：
理解和有效使用本领域最新的AI工具 - 注意”最新”这个词；
清晰识别和沟通AI的使用、决策和局限 - 不只是”会用”，更要”会评估”；
有效且持续地适应和使用未来的AI发展 - 培养一种持续学习和适应新工具的能力；
俄亥俄州立的”无缝嵌入”策略
如果说普渡强调的是”标准的灵活性和可持续性”，俄亥俄州立更关注的是”启动的可行性和全面性”。
俄亥俄州立在实施时间上更激进，2025年秋季就开始了。但他们的推进方式却很稳健，采取了”无缝嵌入”现有课程体系的策略。
所有2025年秋季入学的新生，在他们原本就必须上的通识教育”启动研讨课”（General Education Launch Seminar）中，增加了三个AI模块：生成式AI是什么及其工作原理、如何有效且符合伦理地使用AI、如何在大学生涯中持续运用AI。同时，在新生必修的”第一年成功系列”（First Year Success Series）中，加入了”用AI探索”（Exploring with AI）工作坊。注意这里用的是”工作坊”形式而非正式课程，给了学生更多灵活性。
对于想深入学习的学生，俄亥俄州立开设了一门名为”解锁生成式AI”（Unlocking Generative AI）的选修课，向所有专业开放，聚焦如何有效地与AI互动、如何撰写激发创造力的提示词、如何理解AI对社会的影响。
俄亥俄州立教务长贝拉姆孔达（Ravi V. Bellamkonda）用了一个很形象的比喻来描述这个计划的目标：”通过AI流畅性计划，俄亥俄州立的学生将成为’双语者’ - 既精通自己的专业领域，又精通AI在该领域的应用。”（Through AI Fluency, Ohio State students will be ‘bilingual’ — fluent in both their major field of study and the application of AI in that area.）
这个”双语”的比喻恰到好处。就像掌握第二语言能打开新的世界，掌握”AI语言”则能让学生在自己的专业领域中看到新的可能性。
俄亥俄州立的另一个巧思是对教师的激励机制。他们推出了”构建AI流畅性的教学与学习”认证项目，在2025年12月至2027年8月期间获得认证的教师可以获得300美元的专业发展奖励。这个金额不算多，但传递的信号很明确：学校认可并支持教师在这方面的投入。德雷克教学与学习研究所（Drake Institute）还为教师提供AI融入课程的设计学院、工作坊、示例作业、学习社群和一对一咨询支持。
两校的共同智慧
尽管策略不同，两所大学有几个关键的共识：
**第一，都选择”嵌入”而非”附加”**。没有要求学生额外修读3学分的”AI概论”课程，而是将AI能力培养融入现有课程体系。AI不是一个独立的学科，而是一个横跨所有学科的工具和思维方式。
第二，都强调批判性思维和伦理考量，而非单纯的工具使用。两校都明确提到要让学生理解AI的”局限性”（limitations）、”后果”（consequences）、”伦理考量”（ethical considerations）。
这种设计哲学实际上回应了一个更深层的教育命题：在AI时代，如果纯粹的知识获取和内容生成可以由AI完成，那大学应该培养的核心能力是什么？答案指向了批判性评估、伦理判断、跨领域整合这些AI尚且无法替代的能力。
学生和家长需要知道：实际体验会是什么样
如果你的孩子2026年进入这些学校，或者其他跟进这一趋势的高校，ta会经历什么？基于俄亥俄州立已经开始实施的经验，我们可以描绘一个相对清晰的图景。
第一学年：建立基础认知
大一新生在入学后的头几周，会在必修的新生研讨课中接触三个核心模块。第一个模块解答”什么是生成式AI”以及它如何工作，不是要你学会算法原理，而是理解大语言模型的基本逻辑、训练过程、以及为什么它会出现某些典型问题（比如”幻觉”现象）。
第二个模块聚焦”如何有效且符合伦理地使用AI”。这包括实用技能（如何写出好的提示词、如何验证AI生成的信息、如何识别偏见）和伦理判断（什么情况下使用AI是合适的、如何正确标注AI的贡献、学术诚信的新边界在哪里）。
第三个模块着眼未来：”如何在大学生涯中持续运用AI”，帮助学生建立一个长期视角，AI工具会不断变化，重要的是培养一种持续学习和适应新工具的心态。
除了课堂学习，学生还可以选择参加”用AI探索”工作坊。这些工作坊是动手实践性质的，让学生尝试用AI工具完成一些小任务：生成创意、整理资料、辅助编程、创作多媒体内容等。重点不是”学会某个软件”，而是”体验AI可以做什么”。
专业学习阶段：因学科而异的要求
从大二开始，AI能力的培养会深度整合进各专业的课程。这时候要求就变得非常具体和差异化了。
教育学专业的学生，可能会收到这样的作业：使用AI工具生成一份针对五年级学生的科学课教案，然后对这份AI生成的教案进行评估和修改。最终提交的内容包括：你给AI的原始提示词、AI生成的教案、你修改后的教案、以及一份反思报告，解释你改了什么、为什么要改、AI工具在教案设计中的优势和局限各是什么。
工程类专业的学生，可能在毕业设计项目中被要求使用AI辅助工具，但关键不是”用了就行”，而是要在最终报告中清晰说明：AI在哪些环节起了什么作用、你如何验证AI的输出、哪些决策是你自己做的、AI的局限性在项目中如何体现。
文科专业的学生，比如历史或英语专业，可能被要求在文献综述中使用AI工具帮助整理和分类大量文献，但必须对AI提取的信息进行人工验证，必须理解AI在处理历史材料或文学文本时可能存在的解读偏差。
商科专业的学生，可能在案例分析作业中可以使用AI进行数据分析和初步建议生成，但需要对AI的建议进行批判性评估，指出其中可能的逻辑漏洞或未考虑的商业风险。
注意到规律了吗？评估的重点从来不是”会不会用AI”，而是：能否准确识别AI工具的能力边界、能否对AI生成的内容进行批判性评估、能否清晰说明AI在决策中的角色、能否理解AI在本领域的伦理含义。
不用担心和需要适应的事
对很多学生和家长来说，”AI能力”听起来很技术化，容易产生焦虑。但实际上：
不需要提前学编程（当然拥有一定的编程基础本来也是对逻辑思维能力的很好锻炼）。这些要求针对的是AI工具的使用能力，不是AI的开发能力。
不需要理解算法原理。你需要知道大语言模型大致是怎么工作的，但不需要懂反向传播算法或者Transformer架构。
重点是”工作能力”而非成为AI专家。俄亥俄州立把这个能力定义为”流畅性”（fluency），普渡称之为”工作能力”（working competency），强调的都是”能用它完成实际任务”，而不是”精通它的所有细节”。
但确实有一些变化需要提前知晓：
学术诚信规则会变得更细致。每门课可能会有不同的AI使用政策。俄亥俄州立的调查显示，41%的学生通过教学大纲、35%通过课堂讨论了解何时可以使用AI。这意味着学生需要养成习惯：每门课开始时仔细阅读关于AI使用的说明。
作业形式可能会发生变化。传统作业是”写一篇论文”，现在可能会变成”用AI生成一个初稿，然后说明你如何改进它”或”提交你的最终作品、你给AI的提示词记录、以及你的修改和反思过程”。这种”过程导向”的作业设计，让教授既能允许学生使用AI，又能评估学生的真实能力。
批判性思维变得前所未有地重要。当生成内容变得非常容易时，难的变成了”判断这个生成的内容质量如何”。AI让”批判性思维”从一个抽象的教育目标变成了一个具体的生存技能。
供需缺口背后的市场信号
普渡和俄亥俄州立的动作，实际上是在回应一个巨大的市场缺口：
根据教育营销研究公司Validated Insights的报告，美国约有5700万人对学习AI技能感兴趣，其中大约870万人正在学习。但其中只有不到1%的人是通过高等教育的学分课程学习的 - 99%的需求被Coursera、Udemy这类在线教育平台满足了。ChatGPT发布仅14个月后，这些在线平台上的生成式AI课程注册人数就达到了350万。
这种供需失衡反映的是传统高等教育在快速变化的技术面前的反应迟缓。课程设置需要经过漫长的审批流程，教师需要时间掌握新技能，学分体系的刚性让快速调整变得困难。
但这不意味着高校应该放弃。普渡和俄亥俄州立的做法指出了一条不同的路径：不是与在线平台竞争”教你怎么用某个AI工具”，而是提供在线平台难以提供的东西：系统性的批判性思维训练、学科深度整合、长期的能力培养。
Statista估计2025年美国AI市场价值将达到740亿美元。这个规模的市场需要的不只是会用ChatGPT的人，更需要能够在特定专业领域深度应用AI、能够判断AI使用边界、能够处理复杂伦理问题的人才。
有趣的是，调查显示93%的高等教育员工预计在未来两年会扩大AI在工作中的使用，但只有61%的教师在教学中使用过AI，而其中88%的人只是”最低限度使用”。这个数据透露出高校内部的矛盾：管理层推动AI应用的意愿强烈，但一线教师的准备程度参差不齐。这也解释了为什么俄亥俄州立要为教师提供专门的培训和激励，为什么普渡要建立持续更新的机制。
对准留学生家庭的启示
普渡和俄亥俄州立的举动，不会是孤例。纽约州立大学系统已经明确将AI列为通识教育核心能力，要求所有满足信息素养能力要求的课程在2026年秋季起包含AI伦理和素养的教学内容。南佛罗里达大学在2024年成立了专门的贝里尼人工智能、网络安全和计算学院，计划在2025年秋季推出AI本科学位。
有意思的是，一些AI研究重镇，例如MIT、斯坦福、卡内基梅隆，反而没有类似的全校性强制要求。这可能是因为这些学校的学生本身AI能力已经相对较强，环境倒逼之下自然会学习；也可能是这些学校更强调学术自由和学生自主性，不倾向于设置太多强制性要求。但对于大多数公立大学和综合性大学来说，普渡和俄亥俄州立的模式可能更具参考价值，它们需要一个”保底机制”，确保每个毕业生都具备基本的AI工作能力。
如果你的孩子正在准备申请美国大学，这个趋势带来几个值得考虑的点：
选校时可以将AI教育作为一个考量因素。不是说一定要选有AI专业的学校，而是关注学校对AI教育的整体态度和资源投入。查看学校是否有类似的全校性AI能力培养计划、是否有良好的AI教学资源、是否有与科技公司的合作项目。
高中阶段可以开始有意识地培养AI使用能力。这里指的其实是学会如何有效地使用ChatGPT这类工具辅助学习、培养对AI生成内容的批判性评估能力、了解AI在不同领域的应用。这不是为了在申请时有个”亮点”，而是为了到大学后能更快适应新的学习环境。
关注目标学校关于AI使用的政策动态。这个领域的政策变化很快。2024年的政策到2026年可能就完全不同了。建议在申请季时特别留意各个学校关于AI使用的最新规定。
不要过度焦虑。虽然”AI能力”听起来是个新要求，但实质上它和过去逐渐成为基本要求的”计算机能力”、”信息素养”是一个性质。这是技能集的自然演进，不是一个高不可攀的门槛。
结语：重新定义”受过教育的人”
普渡大学校长蒋濛（Mung Chiang）在宣布这项政策时说：”AI对社会的影响范围和速度，包括高等教育的诸多维度，意味着我们普渡必须全力投入、主动前行。”这不是在”赶时髦”，而是在回应一个根本性的挑战。
当获取信息、生成内容、进行初步分析都可以由AI完成时，人的价值在哪里？大学教育应该培养什么样的能力？**普渡和俄亥俄州立给出的答案是：批判性思维、伦理判断、跨领域整合、持续学习能力。这些是AI目前还无法替代的，也是真正的”高阶能力”**。
从这个角度看，将AI能力作为毕业要求，表面上是在适应技术变革，实质上是在重新定义”一个受过高等教育的人应该是什么样的”。不是掌握了多少知识点（这些AI可以查），也不是能生成多少内容（这些AI可以做），而是能否明智地使用工具、能否批判性地评估信息、能否负责任地做决策、能否在技术快速变化时保持学习和适应的能力。
这些先行者的实践，为其他高校提供了宝贵的参考，也为学生和家长提供了一个清晰的信号：AI时代的高等教育，正在重新定义”学习”的含义。对于学生来说，这既是挑战也是机遇，如果能够在大学阶段真正培养出与AI协作的能力，将在未来的职场中拥有显著的优势。
毕竟，正如俄亥俄州立大学校长卡特（Ted Carter）所说：”在不远的将来，每个行业的每个工作都会在某种程度上受到AI的影响。”