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新加坡高校集体拆除AI围墙:从“怎么用”到“怎么想”,它们走了哪几步?

2026/09/05
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8月,新加坡高校接连落地了两项看似举动相反、实则殊途同归的重磅决定。

新加坡国立大学(NUS)官宣:今年全体7700名本科新生,无论文理工医,都必须修读一门叫THE1008的必修课——“应用生成式AI:从提示到评估”。校方同步向全校师生开放了ChatGPT Edu。

南洋理工大学(NTU)向全体教职员工发了邮件:学校将于2026年底前停用AI检测器,2027年起全面停止使用。

一边是强制学AI,一边是放弃AI工具——不少家长的第一反应是困惑:学校到底是否在推AI?

答案藏在这两件事的深层逻辑中:新加坡顶尖高校对AI的态度,已从“防御与监控”全面转向“拥抱与驯服”。 这不是政策摇摆,而是一场系统性的教育战略转型。

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教、考、信:三位一体的AI教育

先看NUS的AI必修课,它核心目标不是培养AI工程师,而是只教会两件事:如何与AI高效对话(提示),如何批判性审视AI的输出(评估)。

NUS常务副校长程文耀教授在宣布新政时说过一句话:“大学的核心任务是培养人,而不是培养AI。”这门课的本质,是把AI变成“可对话、可质疑的伙伴”。校方目标很明确——让所有毕业生离校时都具备“AI流利”的能力。

但嘴上说说没用,如果评估方式不变,期末依然可以靠AI一键生成论文。

NUS同步调整了考核规则:允许学生在学习和作业中使用AI,但必须注明并批判性审视AI生成内容;考察基础知识的课程则恢复实体考场考试、禁止使用AI。

再看NTU取消AI检测这件事:

2025年,NTU曾有三名学生因被指控滥用AI而受罚,学生对指控提出异议,质疑判定流程的公平度。这一事件推动了校方重新审视AI检测工具的合理性。

陈成志博士在邮件中列出了核心判断:AI检测工具无法区分“违规”与“负责任使用”;AI概率得分不能作为判定学术不端的可靠证据。

且AI检测不仅抑制了学生的思路,也影响了师生的信任关系。

NTU的结论是:“要从自动化监控到改变评估”——放弃不可靠的机器去“抓”学生,转而通过重新设计评估方式——口头答辩、过程追踪、课堂参与——来考核学生的真实思维能力。

这两件事并非孤例。NTU也于今年4月宣布将AI素养设为所有学生的必修内容。新加坡社科大学(SUSS)跟进停用AI检测工具。NUS、新加坡科技设计大学(SUTD)、新加坡理工大学(SIT)均证实不使用或不依赖自动化AI检测工具。

这些连在一起,让新加坡高校的AI教育法则有了雏形:

·教: NUS将AI素养设为大类必修——AI不是选修兴趣,是基础能力。

·考: 评估重心从“结果”转向“过程”——考核的是思维,不是一个最终的PDF。

·信: NTU停用AI检测器——放弃监视,重建师生互信。

不防、不堵、不监视——用“AI无法代劳的考核”倒逼学生真正思考,这才是新加坡高校应对AI时代的底气。

整个新加坡高等教育界正在形成共识:与其用机器“防”AI,不如重塑教育“思考”AI。

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“AI+X”:交叉学科布局的深层信号

如果说必修课和取消检测只是“校园内部”的规则改变,那真正值得同学们关注的,是大学在AI交叉学科上的延伸布局。新加坡高校正在通过这种方式,让“AI教育理念”进一步过渡、落地。

NUS近年来密集推出多个AI交叉学科硕士项目。

人工智能与创新硕士(MSc in AI & Innovation)由六个学院及创业部门联合打造,覆盖政策治理、金融经济、制造服务等多个领域——不培养AI工程师,搭建依托AI落地的能力。

此外还有智能产业与数字化转型硕士、数字金融科技硕士,以及今年首届的杜克大学合办的项目等等,都是NUS的AI融合版图。

今年还拓展性地开辟了亚洲首个地理空间智能本科——地理空间智能(荣誉)理学学士。

NTU在2026年集中推出四个AI交叉学科硕士:

企业人工智能硕士

医学人工智能硕士

数字人文硕士

应用人工智能计算机硕士

四门课均强调“AI+领域”交叉——企业AI聚焦商业转化、医学AI注重临床实践、数字人文探索技术伦理。

NTU的目标不止于此——校方计划到2030年将包含AI内容的课程比例从当前约5%提升至40%,覆盖全部52个本科专业。

(来源:NTU官网)

这些交叉学科的本质,是把AI从一个“提问对象”变成一个“协作伙伴”。学生带走的不是“我会用ChatGPT”,而是“我用AI重构了某个行业的工作流”。

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顺势而行,随学校一同破局

第一,选校则专业要看“AI教育生态”,而不只是排名。一所大学是否在AI教育上有系统投入,决定了孩子毕业时带走的是“AI时代的竞争力”还是“AI时代的焦虑感”。

第二,交叉学科项目是“技能延伸”的最佳入口。如果孩子关注的专业方向——金融、法律、医学、传媒、公共政策——在NUS或NTU已有AI交叉方向,那这正是应该重点研究的对象。这些项目直接衔接新加坡企业数字化转型的真实人才需求。

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第三,未来的学术成功,比拼的是“解释力”而非“生成力”。当人人都能用AI秒出答案时,能经得起教授追问、能在答辩中逻辑自洽解释推导过程的人,才是真正的赢家。

新加坡的高校没有把AI关在门外,也没有用不可靠的机器去“抓违规者”。它们的选择是:把AI领进教室,教学生用好它,然后用AI无法代劳的方式来评估学生——再通过层层递进的学科融合,把这种能力从课堂延伸到职场。

如果新加坡高校的AI交叉学科项目里有你关注的方向,现在就是深入研究的最佳时机。

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