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新加坡高校集體拆除AI圍牆:從「怎麼用」到「怎麼想」,它們走了哪幾步?

2026/09/05
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8月,新加坡高校接連落地了兩項看似舉動相反、實則殊途同歸的重磅決定。

新加坡國立大學(NUS)官宣:今年全體7700名本科新生,無論文理工醫,都必須修讀一門叫THE1008的必修課——「應用生成式AI:從提示到評估」。校方同步向全校師生開放了ChatGPT Edu。

南洋理工大學(NTU)向全體教職員工發了郵件:學校將於2026年底前停用AI檢測器,2027年起全面停止使用。

一邊是強制學AI,一邊是放棄AI工具——不少家長的第一反應是困惑:學校到底是否在推AI?

答案藏在這兩件事的深層邏輯中:新加坡頂尖高校對AI的態度,已從「防禦與監控」全面轉向「擁抱與馴服」。 這不是政策搖擺,而是一場系統性的教育戰略轉型。

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教、考、信:三位一體的AI教育

先看NUS的AI必修課,它核心目標不是培養AI工程師,而是只教會兩件事:如何與AI高效對話(提示),如何批判性審視AI的輸出(評估)。

NUS常務副校長程文耀教授在宣布新政時說過一句話:「大學的核心任務是培養人,而不是培養AI。」這門課的本質,是把AI變成「可對話、可質疑的夥伴」。校方目標很明確——讓所有畢業生離校時都具備「AI流利」的能力。

但嘴上說說沒用,如果評估方式不變,期末依然可以靠AI一鍵生成論文。

NUS同步調整了考核規則:允許學生在學習和作業中使用AI,但必須註明並批判性審視AI生成內容;考察基礎知識的課程則恢復實體考場考試、禁止使用AI。

再看NTU取消AI檢測這件事:

2025年,NTU曾有三名學生因被指控濫用AI而受罰,學生對指控提出異議,質疑判定流程的公平度。這一事件推動了校方重新審視AI檢測工具的合理性。

陳成志博士在郵件中列出了核心判斷:AI檢測工具無法區分「違規」與「負責任使用」;AI機率得分不能作為判定學術不端的可靠證據。

且AI檢測不僅抑制了學生的思路,也影響了師生的信任關係。

NTU的結論是:「要從自動化監控到改變評估」——放棄不可靠的機器去「抓」學生,轉而通過重新設計評估方式——口頭答辯、過程追蹤、課堂參與——來考核學生的真實思維能力。

這兩件事並非孤例。NTU也於今年4月宣布將AI素養設為所有學生的必修內容。新加坡社科大學(SUSS)跟進停用AI檢測工具。NUS、新加坡科技設計大學(SUTD)、新加坡理工大學(SIT)均證實不使用或不依賴自動化AI檢測工具。

這些連在一起,讓新加坡高校的AI教育法則有了雛形:

·教: NUS將AI素養設為大類必修——AI不是選修興趣,是基礎能力。

·考: 評估重心從「結果」轉向「過程」——考核的是思維,不是一個最終的PDF。

·信: NTU停用AI檢測器——放棄監視,重建師生互信。

不防、不堵、不監視——用「AI無法代勞的考核」倒逼學生真正思考,這才是新加坡高校應對AI時代的底氣。

整個新加坡高等教育界正在形成共識:與其用機器「防」AI,不如重塑教育「思考」AI。

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「AI+X」:交叉學科布局的深層信號

如果說必修課和取消檢測只是「校園內部」的規則改變,那真正值得同學們關注的,是大學在AI交叉學科上的延伸布局。新加坡高校正在通過這種方式,讓「AI教育理念」進一步過渡、落地。

NUS近年來密集推出多個AI交叉學科碩士項目。

人工智慧與創新碩士(MSc in AI & Innovation)由六個學院及創業部門聯合打造,覆蓋政策治理、金融經濟、製造服務等多個領域——不培養AI工程師,搭建依託AI落地的能力。

此外還有智能產業與數字化轉型碩士、數字金融科技碩士,以及今年首屆的杜克大學合辦的項目等等,都是NUS的AI融合版圖。

今年還拓展性地開闢了亞洲首個地理空間智能本科——地理空間智能(榮譽)理學學士。

NTU在2026年集中推出四個AI交叉學科碩士:

企業人工智慧碩士

醫學人工智慧碩士

數字人文碩士

應用人工智慧計算機碩士

四門課均強調「AI+領域」交叉——企業AI聚焦商業轉化、醫學AI注重臨床實踐、數字人文探索技術倫理。

NTU的目標不止於此——校方計劃到2030年將包含AI內容的課程比例從當前約5%提升至40%,覆蓋全部52個本科專業。

(來源:NTU官網)

這些交叉學科的本質,是把AI從一個「提問對象」變成一個「協作夥伴」。學生帶走的不是「我會用ChatGPT」,而是「我用AI重構了某個行業的工作流」。

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順勢而行,隨學校一同破局

第一,選校則專業要看「AI教育生態」,而不只是排名。一所大學是否在AI教育上有系統投入,決定了孩子畢業時帶走的是「AI時代的競爭力」還是「AI時代的焦慮感」。

第二,交叉學科項目是「技能延伸」的最佳入口。如果孩子關注的專業方向——金融、法律、醫學、傳媒、公共政策——在NUS或NTU已有AI交叉方向,那這正是應該重點研究的對象。這些項目直接銜接新加坡企業數字化轉型的真實人才需求。

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第三,未來的學術成功,比拼的是「解釋力」而非「生成力」。當人人都能用AI秒出答案時,能經得起教授追問、能在答辯中邏輯自洽解釋推導過程的人,才是真正的贏家。

新加坡的高校沒有把AI關在門外,也沒有用不可靠的機器去「抓違規者」。它們的選擇是:把AI領進教室,教學生用好它,然後用AI無法代勞的方式來評估學生——再通過層層遞進的學科融合,把這種能力從課堂延伸到職場。

如果新加坡高校的AI交叉學科項目里有你關注的方向,現在就是深入研究的最佳時機。

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