# 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？

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Published: 2026-09-05
Source: 狮城新闻

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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