当前，生成式人工智能技术的快速发展正在深刻改变高等教育的形态和内涵。
复旦大学的最新探索表明，如何让学生从被动接受AI知识转变为主动运用AI工具进行创新实践，已成为高校教育改革的重要课题。
复旦大学计算与智能创新学院2026年春季学期推出的"生成式软件开发"课程，打破了传统编程教学的学科壁垒。
这门面向非计算机专业学生设计的课程，将AI工具转化为创意表达和问题求解的载体，使学生无需掌握复杂的编程语言，就能通过与AI的交互完成软件开发。
这一创新教学模式的推出，反映了高校对AI时代人才培养方向的深入思考。
为了系统性地推进AI教育，复旦大学自2024年秋季学期起启动了"AI大课"建设计划，涵盖文、社、理、工、医等多个学科门类，共建设了116门AI-BEST系列课程。
这些课程从专业基础教育层面逐步深化，覆盖专业核心课程、学科进阶课程和垂直领域应用课程，形成了纵向递进、横向贯通的立体化AI教育体系。
这种全覆盖、多层次的课程设计，确保了不同专业背景的师生都能获得与AI相关的学习机会。
更为重要的是，复旦大学正在打通从"学AI"到"用AI做科研"的完整链路。
护理学院教授袁长蓉开设的"AI赋能护理科研与实践的策略与方法"课程，正是这一转变的典型体现。
该课程邀请多个学院和机构的教师联合授课，聚焦AI在健康评估、护理问题诊断、临床照护决策等具体应用场景，帮助学生认识到AI技术在医疗健康领域的实际价值。
课程的实践成果进一步验证了这一教学理念的有效性。
袁长蓉的博士生陈奕，曾在临床一线工作多年，对难治型伤口护理有深入了解。
在课程学习中，她与同组同学共同设计了一个AI辅助压疮识别与管理项目。
通过图像识别技术结合患者个人信息和家庭状况数据，该项目能够为临床照护提供科学建议，有效解决了家属在居家护理中难以准确识别压疮的实际问题。
这个案例充分说明，当学生将AI工具与专业知识、实践经验相结合时，能够产生具有真实应用价值的创新成果。
为了给师生提供从"掌握"到"驾驭"再到"共创"AI的全流程支持，复旦大学今年年初上线了AI3A教育共创平台，同步发布了《复旦大学生成式人工智能教育教学应用指引1.0版》。
该平台整合了教学案例库、实训学习平台、全球高校AI案例精选和师生共创四个功能板块，不仅为师生提供丰富的AI教学资源，还建立了案例和工具的共建共享机制。
这种开放式的平台设计，充分调动了师生的创新积极性，形成了良性的知识流动和经验积累。
复旦大学教务处处长林伟指出，这些探索的核心目的是将"能不能用""如何用"的技术问题回归到"人如何学习、如何成长"的教育原点。
在AI技术对学习主体性、评价有效性和学术信任带来冲击的时代背景下，高校需要通过系统的教育创新，在技术浪潮中守住教育的确定性价值。
这一表述深刻揭示了高等教育面临的核心挑战：如何在拥抱技术进步的同时，坚守教育的本质和价值追求。
从“学习人工智能”到“用好人工智能做科研”，既是工具升级带来的能力重构，也是教育回归育人本质的再校准。
高校的任务不仅在于让学生更快获得新工具，更在于帮助其形成清晰的问题意识、严谨的方法训练与可被信任的学术品格。
唯有在效率与规范、开放与边界之间建立稳固平衡，技术浪潮才能真正转化为高质量人才培养与原始创新能力提升的持久动力。