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2026 年 4 月 6 日，新加坡南洋理工大學（NTU）正式發(fā)布了 “2030 AI 教育轉(zhuǎn)型藍圖”。

從 2026 年 8 月起，向全校本科生開放谷歌企業(yè)級 AI 工具（Gemini Enterprise、Google AI Studio、Vertex AI）；

到 2030 年，40% 的課程深度嵌入 AI，覆蓋全部 52 個本科專業(yè)，從目前的 5% 增長 8 倍；

每位學生發(fā)放云計算點數(shù)（算力額度），用于訓練、部署自己的 AI 代理（AI agents）。

當有的大學還在查你有沒有用 AI 寫作業(yè)，

有的大學已經(jīng)要求你帶著 AI 畢業(yè)。

面對 AI，如今全球高校正在逐漸分化成兩大陣營，一方較為保守謹慎，一方則大膽擁抱，NTU 顯然站在了后者的一邊。

圖源 NTU 官網(wǎng)

NTU到底做了什么？

作為 QS 世界排名第 12 的名校、新加坡雙子星之一，NTU 一直走在教育改革的前沿。此次 AI 化改革與時俱進，主要有以下三大亮點。

算力平權(quán)，從“用工具”到“造工具”

過去，理工科學生或者計算機學生會（更容易）獲得 AI 工具的高級權(quán)限，而文科/商科學生通常只能接觸到基礎(chǔ)版工具。

而 NTU不分文理工商，從 2026 年 8 月起，所有本科生將獲得 Google 全套高級 AI 工具的全面訪問權(quán)限，包括 Gemini Enterprise、Google AI Studio 以及 Vertex AI。

這些工具適配不同技術(shù)背景的同學，從初次使用者到資深開發(fā)者均可使用。

此外，每個學生還將獲得計算點數(shù)，用于開發(fā)和部署自己的 AI 智能體。

也就是說，每年學生可以選擇創(chuàng)建數(shù)十個 “AI 分身”來支持自己的學業(yè)。

圖源 NTU 官網(wǎng)

例如，一名工科學生，可以為新車設(shè)計項目構(gòu)建一個智能體，自動生成多種設(shè)計方案，模擬其可能的能耗情況；一名商科學生，可以搭建智能體開展隨機對照實驗，在電子商務網(wǎng)站上測試一款新產(chǎn)品的不同定價點。

不同專業(yè)背景的學生，都將有機會，從 AI 的使用者變成開發(fā)者。

學生可帶走的 “AI 分身”

藍圖提出，到2030 年，NTU 計劃將 AI 深度嵌入40% 的本科課程，覆蓋全部 52 個專業(yè)。相比目前約 5%的覆蓋率，這是一個8 倍的躍升。

這 40% 的課程被分成兩類：

20% 課程：用 AI 實現(xiàn)個性化學習

比如 NTU 目前已經(jīng)打造了NALA （NTU AI Learning Assistant）這一平臺，幫助老師開發(fā)專業(yè)的 “AI 助教”。這些 AI 導師以課程材料為訓練基礎(chǔ)，能夠全天候幫助不同水平的學生掌握各自學習中的難點。

20% 課程：教學生搭建 AI 智能體

學生學習的終極目標是去解決來自企業(yè)、政府和社會的真實問題，比如交通優(yōu)化、能源管理、營銷策略、社會調(diào)研等。

學生在整個學習過程中，要為不同任務持續(xù)構(gòu)建自己的 AI 代理集群。學會如何設(shè)計任務、搭建 AI 代理、監(jiān)控其表現(xiàn)，并對結(jié)果負責。

而且這些代理在畢業(yè)后可以帶走，直接帶入職場繼續(xù)使用和迭代。

“未來的學生從 NTU 畢業(yè)時，不僅能對 AI 有深刻的理解，還能掌握一套可在入職首日就能投入使用的 AI 智能體組合，這會成為他們的核心競爭力?！?/span>

——新加坡人工智能研究院創(chuàng)始執(zhí)行主席、NTU 教授何德華

過去你畢業(yè)時帶走的是一疊證書、幾份作品集。未來你帶走的是一隊已經(jīng)跑過無數(shù)真實任務的 “AI 分身”，它們繼承了你的專業(yè)知識、項目經(jīng)驗和工作流。

把 AI 倫理寫進必修課

NTU 意識到，如果只教學生怎么把 AI 用得更猛，而不教邊界和責任，后果同樣嚴重。

因此，他們設(shè)立了必修課《科技與人類》，學生將在課上學會辨別 AI 智能體輸出內(nèi)容的準確性與合規(guī)性。

教育考核方面，并非一刀切地禁用 AI，作為先行軍的計算機與數(shù)據(jù)科學學院 (CCDS)設(shè)計了一種解決方式，即AI-ON 和 AI-OFF評估體系。

圖源 NTU 官網(wǎng)

在AI-ON考核中，學生需要展現(xiàn)使用 AI 工具的能力；而在AI-OFF的考核中，學生則要證明自己能夠在沒有 AI工具輔助下仍能勝任工作。

“人工智能是一個乘數(shù)。但如果被乘數(shù)為零，結(jié)果也為零。

人工智能正迅速融入計算機實踐中。這些系統(tǒng)能夠以驚人的速度生成代碼、解釋和解決方案。但設(shè)計、正確性和判斷的責任仍然在于人?！?/span>

——NTU CCDS 院長盧克·翁教授

還有哪些學校在積極擁抱 AI？

除了 NTU，很多全球大學都在積極實踐 AI 與教育的融合。

提供算力和工具

一些學校會與云廠商合作，提供校園級或企業(yè)級的 GPT/Gemini/Claude 等模型。

很多理工類強校（如 MIT、Stanford、ETH 等）也都在不斷擴容校內(nèi) GPU 集群，讓本科生、研究生在課程項目、畢設(shè)、科研中都能實際跑模型。

此外學校還在校內(nèi)自建 AI 學習助手。MIT通過 Open Learning 平臺，為全球?qū)W習者開放了大量 AI 相關(guān)課程；同時還開發(fā)了“AskTIM”——一項人工智能驅(qū)動的推薦功能，幫助學生快速定位適合自己背景與目標的課程資源、自動總結(jié)課堂內(nèi)容、梳理知識框架。

98% 的 MIT OL 學習資源是免費向公眾開放的

圖源 MIT Open Learning 官網(wǎng)

AI納入必修課/學分體系

另一條清晰的趨勢是：AI 不再只屬于計算機系，而是進入通識教育和專業(yè)核心課。

一些美國高校（如耶魯、賓大等）已開始探索 “AI 輔助寫作”、“人機協(xié)同溝通”、“數(shù)據(jù)與社會”等課程，教學生如何用 AI 推進寫作與思考、如何在小組協(xié)作中合理分配“人做什么、AI 做什么”，以及如何理解算法背后的社會影響。

不僅如此，越來越多學校開始把 AI 作為獨立學位。比如哥大在 26 Fall 開設(shè)了 AI 碩士專業(yè)，成為首個開設(shè)人工智能碩士學位的藤校。

哥大 Master's in AI

人工智能理學碩士是一個STEM項目，包括 4 門核心課程，4 門專業(yè)方向選修課，最后完成一個畢業(yè)設(shè)計項目 or 兩門選修課程。

核心課程涵蓋人工智能的基礎(chǔ)知識以及先進的前沿發(fā)展，包括機器學習、深度學習、自然語言處理和計算機視覺。

共有以下 11 個領(lǐng)域的專業(yè)方向：

人工智能和高級計算

機器人學與感知

人工智能、金融和運營

人工智能和生物醫(yī)學

人工智能基礎(chǔ)設(shè)施

人工智能和用戶界面/用戶體驗

人工智能與健康及醫(yī)學

人工智能與公共衛(wèi)生

人工智能與藝術(shù)、創(chuàng)意和媒體

人工智能的統(tǒng)計基礎(chǔ)

人工智能、建筑與城市規(guī)劃

http://engineering.columbia.edu/academics/programs/masters-programs/master-science-programs/artificial-intelligence-ms

建立AI教學規(guī)范與評估框架

這類學校不僅擁抱 AI，還建立了清晰的使用規(guī)范和評估標準，確保學生既能充分利用 AI，又不過度依賴。

比如新加坡管理大學發(fā)布《生成式 AI 使用指南》，不同課程采用分級制度，明確 AI 工具的使用邊界；

UCL制定《生成式 AI 教學框架》，要求教師在課程大綱中明確標注 AI 使用政策。同時提供教師培訓，幫助他們設(shè)計適合 AI 時代的作業(yè)和考核方式。

圖源 UCL 官網(wǎng)

AI 時代，如何保持自己的競爭力？

當下技術(shù)更新迭代非常快，幾乎是半年一個周期。

在這樣一個高速變化的時代，年輕人應該如何構(gòu)建不會被淘汰的核心競爭力？現(xiàn)在學生們可以重點投資哪些能力？

我們邀請到三位分別深耕于大模型、AI、生物信息學等領(lǐng)域的專業(yè)導師，下面是他們給同學們的建議：

Henry：打牢基本功+關(guān)注前沿動態(tài)

首先，要有非常強的好奇心和持續(xù)學習新知識的能力。前提是你的基本功必須扎實，也就是過去所學的理論知識，特別是計算機和 AI 相關(guān)的算法知識，必須做到熟練掌握。

其次，就是要高度關(guān)注前沿動態(tài)。比如每天瀏覽像arXiv 或 Papers with Code的 top論文。這個過程不用花太多時間，但需要持續(xù)輸入。

如果你是在做產(chǎn)品，那就還需要關(guān)注企業(yè)層面的新動態(tài)；此外，還要持續(xù)關(guān)注新模型的發(fā)布和底層技術(shù)革新。

Frank：終身學習成本高，要評估個人耐受

最核心的是保持終身學習的習慣。但這對信息攝入量和處理能力的要求非常高。

在考慮是否投身一個快速變化的行業(yè)時，要評估清楚自己的“心理耐受力”和“學習耐力”。

這個世界上有非常多的職業(yè)，并不需要你去追求每半年就要更新一次知識體系。而 AI、軟件、數(shù)據(jù)這些領(lǐng)域，是真的要跟著跑——一不留神就被時代淘汰。所以別盲目羨慕別人“卷得動”，要先問問自己能不能“卷得久”。

田茂：明確動機，選擇能長期保持熱情的方向

要搞清楚自己的動機：是為興趣而學，還是為就業(yè)而學？基于明確的目標，再去選擇你能長時間保持熱情的方向。

找工作、發(fā)展職業(yè)，是一個多任務系統(tǒng)，它需要你具備多種能力和視角。既要均衡發(fā)展不掉隊，又要在某些方面具備突出優(yōu)勢。

最后

從 NTU 全面開放谷歌企業(yè)級 AI 工具、給學生配發(fā)算力與 “AI 分身”，到全球名校紛紛把 AI 嵌入課程、寫進必修課，一個趨勢已經(jīng)非常清晰：

AI 不再是加分項，而是未來大學生的標配能力。

未來的競爭力，不是在比 GPA，更多在于是比誰更會用 AI、更會訓練 AI、更會帶著自己的 AI 團隊，跑贏這個時代。

而不管你是為了追求知識、還是為了職業(yè)發(fā)展，都要明確目標、認清自我，并保持持續(xù)精進。這才是在快速變化的時代保持競爭力的關(guān)鍵。