开学后的第一次班会，我随口问了一句：“大家写课程论文，会不会先问一问‘AI怎么说’？”台下先是一阵哄笑，紧接着很多人举起了手。会后有同学悄悄对我说，他已经很少自己从零开始写作业，“先让AI给个版本，再改一改就行”。生成式AI进入校园，不过短短一两年，已经从“新鲜玩意儿”变成不少学生学习生活中的“默认选项”。它带来的不只是效率提升，还有新的学风问题和心理震荡。对辅导员来说，这是一门正在进行时的“新课程”，我们不得不认真补上。
一、从“好用的工具”到“无处不在的环境”
刚开始听说学生用生成式AI，大多数老师的直觉都是：“这东西能不能用？会不会一用就变成抄袭？”但在实际工作中很快就会发现，简单地划一道“能用”“不能用”的线，既不现实也没有必要。对于很多学生来说，AI已经不只是某个软件，而是一种新的学习环境：备考前先让它帮忙梳理知识框架；做PPT时请它列提纲、润色文字；实习面试前让它模拟问答；连情绪低落时，也有人习惯先对着对话框倾诉……
在系楼自习室，我见过这样的画面：一排同学埋头在电脑前，有人猛敲键盘，有人盯着屏幕不断拖动滚轮，表面上都在“学习”。走近一看，有人在看论文，有人在查文献，也有人让AI“写一篇1500字心得体会并带一点幽默感”。在寝室谈心时，有学生坦承，自己已经学会辨别各种“AI味儿”的句式，会刻意让机器“写得像普通本科生”，再用自己的语言改一改，“这样老师就不容易看出来”。
这些表面轻描淡写的玩笑话，背后其实说明的是同一件事：生成式AI正在悄悄改变学生理解“学习”的方式。过去，搜资料、读原文、做笔记是绕不过去的基本程序；现在，有一部分步骤被外包给了机器。它确实提高了信息获取和整理的效率，却也在松动“学习=自己一点点啃”的观念。如果辅导员只是停留在“别用”“小心违规”的提醒上，很难真正介入到学生的学习实践之中。
二、学风的细微改变：便利与诚信之间的拉扯
在学风督查会上，老师们经常会提到一个共同感受：作业整体完成度看起来不错，但一问细节，很多人答不上来。“字写得挺漂亮，意思也对，就是不像他自己写的。”这类反馈越来越多。生成式AI使“交得上去的作业”变得前所未有的容易，只要把题目输入进去，总能“生成点什么”。但与此同时，“这是不是他真正的学习成果”却变得前所未有地难以判断。辅导员在处理学术诚信问题时会遇到许多复杂情境。有人明知课程要求禁止使用AI，却抱着“就改一点点应该不算”的侥幸心理；有人则真心认为，“既然老师没明确说不能用，我只是借助工具，不算作弊”；还有同学在被老师质疑后找到我，委屈又紧张：“我真的只是参考AI的提纲，后面都是我自己写的，可是老师不信。”
在这些具体个案中，学风问题不再只是“有没有抄袭”这样简单的黑白问题，而是牵涉到学生对“原创”的理解，对“学习过程”的认识，以及对规则边界的把握。生成式AI模糊了“帮助”和“代劳”的界限，也考验着我们原有的课堂评价体系。许多课程依然以书面作业为主要考核方式，当学生发现“凭借机器也能轻松过关”，对认真投入学习的动力自然会被削弱。但问题并不止于此。更深一层的挑战在于，当学生习惯用AI快速生成文本、方案和答案时，他们对“慢下来、自己想”的耐受度会明显下降。一些本应通过思考磨练出来的能力，比如结构化表达、逻辑推理、独立查证，被过多交给了机器代劳。久而久之，“我自己能否想清楚”这件事本身，重要性被无形中削弱。这种学风上的松动，不容易通过一次通报或一次考试抓出来，却会在日复一日中悄悄侵蚀一个班级、一个年级的学习风气。
三、心理秩序的波动：“我还需要努力吗”的暗流
生成式AI带来的震荡不只体现在学习方式上，更体现在学生的心理状态上。前段时间，有一名大三同学在谈心时突然说：“老师，如果AI以后什么都能做，我现在这么努力还有意义吗？”这并不是一句简单的抱怨，而是许多学生共同的隐忧：当他们亲眼看到AI写作比自己快、编程比自己稳、翻译比自己准，很难不在心里打一个问号——人的努力究竟还值不值得。有的学生因此出现“能力自贬”的倾向。考试成绩不错、科研表现也不差，却总觉得“这些以后机器也会”，对自己的优势缺乏基本的自信。还有人会陷入一种“虚假的松弛”状态：既不敢彻底躺平，又总是给自己找理由——既然未来充满不确定，那就先让自己轻松一点，“该交的作业交了就行，没必要太较真”。表面上看，他们在开玩笑、在自嘲，实际上是一种对未来感到模糊甚至失语的心理防御。
更隐蔽的一种情况则是“技术万能幻想”的蔓延。一些同学把AI当作万能答案机，遇到困惑就往上丢，却很少再向老师、同学或家人求助。久而久之，人与人之间的求助和支持链条被削弱，学生在关键时刻更容易陷入独自承受的状态。技术替代了部分交流，却无法真正提供情感回应和价值引导，这在心理健康教育中已经开始显露出症状：看似“谁都能聊”的时代，孤独感反而并未减轻。对辅导员来说，这些变化提醒我们，围绕AI的教育远不只是技能培训或纪律约束，更是一次关于“人为何要努力”“人与技术如何相处”的深层对话。如果我们在谈话、班会、主题教育中只停留在“会不会被查出来”“作业能不能用”的层面，就难以触及学生真正的焦虑核心。
四、把风险场域变成价值课堂：辅导员的介入路径
生成式AI进入校园是无法逆转的技术趋势，也是国家发展新质生产力的重要组成部分。问题不在于要不要用，而在于怎样用、在什么价值框架下用。辅导员的任务恰恰是在这个“怎样”上做文章。在日常工作中，我尝试把AI相关议题系统地嵌入学风建设和班级文化中。与其一开口就强调“违规风险”，不如先和学生一起梳理AI真正擅长和不擅长的事情：它可以在海量信息中迅速整理事实，却难以替代真实调研；它可以帮你搭建写作框架，却无法替你体验实践的艰辛；它可以模拟人情世故，却无法承担真正的责任和后果。这样的讨论能够让学生明白，人类独有的判断力、创造力和责任感是任何算法都代替不了的。
在这个基础上，再谈规则和底线，会更有说服力。比如在年级层面建立“AI使用公约”，不是简单列出“严禁”“不得”，而是和学生共同约定几条原则：凡是需要体现个人学习过程、思想收获的作业，不得由AI直接生成；凡是利用AI完成的辅助工作，应当在合适位置如实标注；凡是有可能触及学术诚信红线的环节，必须主动向任课教师说明。辅导员在这里扮演的是“共建者”的角色，而不是单向的“监督者”。此外，借助AI话题重新激活师生对话空间也是一条可行路径。很多原本不好开启的严肃议题，比如“什么是人的不可替代性”“学历与能力的关系”“职业选择中的价值排序”，在谈到“AI会抢谁的饭碗”时，学生反而愿意敞开心扉与辅导员讨论。辅导员可以趁势引导他们思考：国家为什么要大力发展人工智能产业？“以人民为中心”的现代化意味着什么？青年一代如果只盯着“被替代”的焦虑，而忽视“去创造、去治理、去引导技术”的可能，就难以真正成长为中国式现代化的参与者和推动者。
五、在新质生产力背景下重塑“努力”的意义
技术快速演进的时代，改变的不仅是生产方式和生活方式，更深刻的是“努力”一词的含义。对于成长在算法推荐和即时反馈环境中的这一代大学生来说，如果我们仍然用传统的“吃得苦中苦、方为人上人”来解释奋斗，很容易与他们的生活感受脱节。但如果顺着“轻松一点也没关系”的情绪一路滑下去，又会在不知不觉间削弱青年应有的韧性和担当。
如何在生成式AI的背景下讲清“为什么还要努力”，是摆在辅导员面前的一道新课题。我的体会是，答案不在宏大口号而在具体引导。
一方面，要让学生看到努力和不努力在AI时代的真正差别。那些愿意主动理解技术原理、掌握使用边界、敢于在实践中不断试错的人，未来有机会成为“会用AI的人”，甚至成为“能设计和治理AI的人”；而只会在对话框里输入简单指令、复制粘贴结果的人，很快就会发现自己被技术抛在身后。努力不再只是“比谁更辛苦”，而是“比谁更有能力驾驭新工具，在复杂环境中做出负责任的选择”。
另一方面，要把个人努力与国家发展、民族复兴的宏大叙事连接起来，而不是让学生在“个人的小日子”和“宏大的国家目标”之间摇摆。有一次班会上，我邀请几位参加科研项目、创新创业比赛的同学分享经历。当他们讲到自己在实验室通宵调试模型、在比赛现场为“中国方案”据理力争时，许多原本对科研不感兴趣的同学突然安静下来。那些一度觉得“AI会把人变成多余”的悲观情绪，在看到身边人的实际投入后，变得态度不再那么“坚硬”。原来，技术不是冷冰冰地压在青年身上的“命运”，它也可以成为年轻人参与强国建设的一条道路。
辅导员的政治高度，最终体现在能否帮助学生完成从“被技术推着走”到“带着价值观去使用技术”的转变。生成式AI不过是一个起点，通过这个话题，我们真正要做的是引导学生回答三个问题：我愿意成为什么样的人？我希望和怎样的技术世界相处？我打算以怎样的姿态参与中国式现代化的伟大实践？只有当这三个问题在一批又一批大学生心中逐渐有了更清晰的答案时，我们今天围绕AI所做的所有讨论，才算真正落在了立德树人的根本上。
生成式AI进入校园是一场已经发生且不会退潮的变革。它既可能削弱学习的根基，也可能成为推动教育方式创新的新动力；它既可能放大内卷和焦虑，也可能唤醒青年对自我价值和时代使命的新思考。站在辅导员的立场，我们绝不是这场技术浪潮的旁观者，而是要在最贴近学生的日常里，用耐心、洞察和价值自觉，陪他们一起学会在智能时代中站稳脚跟，学会在与机器共处的未来，活出人的尊严与担当。
（作者单位：四川轻化工大学材料学院）