当人工智能先进入教室、再进入课程大纲，文凭就在贬值

在联合国教科文组织对19个国家200所院校的调查中，86.5%的院校表示至少在一个领域使用了人工智能，但每四所中只有一所为此制定了成文战略。这项调查结果于2026年公布（UNESCO IESALC，2025）。这个差距不只是组织层面的问题：它涉及文凭今天能证明什么、十年后又能证明什么。没有明确立场的院校，其学历认证可能在劳动力市场上越来越难以被读懂。

要点

• 87%的受访院校在使用人工智能，但只有26%制定了正式战略：工具跑在了治理前面（UNESCO IESALC，2025）。
• 对大学而言，真正的风险是：人工智能重新定义了市场期待的技能，而大学还没来得及重新定义自己考核什么。
• 走在前面的院校——巴西、墨西哥和阿根廷的几所先行大学——押注口试、情境化项目和公开使用申报，而不是禁令。
• 对本已处境脆弱的无文凭年轻人来说，大学文凭贬值会加剧一种已有记录的不平等。
• 行动窗口很短：模型的迭代速度快过通常的课程改革周期。

87%在使用，26%有战略：这个差距说明了什么

调查于2025年在拉丁美洲和加勒比地区19个国家的200所高等教育机构中进行，结果于2026年公布。调查覆盖教学团队、学生和行政人员申报的使用情况，以及校方管理层建立的正式机制。

87%的使用率本身并不令人意外。这些工具免费、手机就能用，采用它们不需要任何机构批准。真正值得关注的是落差的程度：样本中使用人工智能的院校里，多数没有正式的人工智能战略——没有修订过的学术诚信政策，没有面向教师的培训，也没有就这一工具如何改变考核进行任何成文思考。

这种错位并非拉美独有，但该地区以特别的强度经历着它，原因有两个。第一是人口压力：过去二十年，拉美大学大规模扩张招生，学生群体往往经济基础更弱、学习方法训练不足，也更容易把学校迟迟没教的东西交给人工智能去做。第二是资源限制：该地区公立院校在招聘教学专家或资助课程实验方面的预算空间，比北美或欧洲同行更小。

使用与战略之间的差距，因此不是行政上的滞后。它是一个诊断：这些机构是否有能力驾驭一场并非由自己发起的变革。

人工智能在重塑考核，但机构层面尚未做出决定

一份法学课程作业、一篇社会学论文、一份管理学实习报告：这三类作业自2023年起，只要提示词写得对，语言模型几分钟就能完成。老师知道，学生也知道。机构还没有决定，这对作业的价值意味着什么。

作弊在ChatGPT出现之前就存在，但现在的情况是结构性的。当一份书面成果可以在无人监督过程的情况下由人工智能生成，它作为独立证明学习成效的依据，就必须重新评估。如果考核方式不做调整，文凭作为能力证书的公信力可能随之下降。

74%的院校没有制定战略，这带来了具体问题。没有制度框架，并不意味着使用行为消失：各种做法已在形成，而院校尚未定义自己想要认证什么。有的老师禁止使用人工智能，有的鼓励，有的置之不理。在同一所大学，一名学生可能在四年里身处相互矛盾的环境，始终不清楚自己的文凭在劳动力市场眼中能证明什么。

这才是根本风险所在。各自为政、长期缺乏共同框架，会模糊文凭作为信号的可读性。企业随之加入自己的测试，转而看重替代认证或试用期实习。这种趋势在北美科技行业招聘中已经出现。如果大学不重新掌握主动权，它可能蔓延至其他行业和地区。

先行者如何重新定义考核内容

拉丁美洲已有几所院校开始回答这个问题，没有等待国家监管来推动。它们的做法集中在三个方向。

第一个方向是转向口试和过程性评价。巴西部分大学，尤其是工程和人文社科专业，加大了答辩和个人面谈的比重——这些场合需要真正的理解，无法交给模型代劳。人工智能可以写报告，但在评审委员会面前，它无法替学生解释方法论选择。

第二个方向是将使用申报列为独立能力。阿根廷和墨西哥的部分专业要求学生记录自己如何使用人工智能：用了哪些提示词、做了哪些核实、做了哪些修改。目的不是追查使用行为，而是让它变得可见、可反思。这样做，这些专业实际上在评估一件真实的事：在使用工具的同时保持自身判断的能力。

第三个方向是教师培训。调查显示，最主要的障碍是财力不足，其次是师资专业能力欠缺和基础设施限制。不了解人工智能能做什么、不能做什么的教师，无法设计出能够应对它的考核。几所大学已推出以教学法为导向、而非以技术为导向的短期内部培训项目。

这些举措仍属少数。但它们表明路径是存在的，也不需要超出现有能力的资源。需要的，是一个决定：明确文凭还在证明什么，然后据此设计考核。

联合国教科文组织指出的治理问题

IESALC的调查不止于统计数据，它还提出了若干建议，其中三条值得认真权衡。

第一条涉及国家层面的政策。该地区许多国家尚未为高等教育中的人工智能建立监管框架。联合国教科文组织建议各国教育部制定国家指导方针——不是为了统一做法，而是为了设定最低要求：学术诚信、透明度、培训，任何院校都不应低于这条线。这是合理的建议，但该地区法规制定周期往往慢于技术演进速度。

第二条涉及机构间合作。调查发现，制定了战略的院校往往是通过网络协作做到的，靠的是共享经验和教学资源。一个由IESALC主导的区域性最佳实践交流平台，可以加快有效做法的推广，同时不强制推行单一模式。

第三条涉及公平问题。资源更充裕的私立院校推进更快；而服务更多低收入学生的公立院校以及专科院校，面对这场转型最为脆弱。公私立院校之间在人工智能准备程度上的差距，有可能加剧已有的不平等。这是调查点名的风险，但该地区的公共政策尚未着手应对。

欧洲通过集体谈判为工作场所的人工智能建立监督机制的经验提供了一个参照：在企业缺乏治理的情况下，集体谈判赋予了劳动者审查权。大学可以从这个模式中借鉴，确保人工智能的引入不以最脆弱者为代价。

2035年文凭的价值，取决于现在做什么

2035年，大多数高等教育体系恰好经历两个完整的课程改革周期。现在做出的决定——或者不做——将影响大学文凭对未来几代人的价值。

两条轨迹正在显现，但都不是不可避免的。

第一条轨迹：及早行动的院校建立新的能力标准。人工智能的普及推动它们设计更真实的考核，注重批判性判断、推理能力，有时也引入口试。文凭认证的是一种经过强化的能力，而不仅仅是文字或计算的产出。雇主学会读懂这些新信号，文凭的可读性得以保持或恢复。这条路需要机构意志、培训教师的资源，以及院校间的协作以避免标准碎片化。

第二条轨迹：院校犹豫不决。做法各行其是，雇主对文凭信号失去信心，各类替代认证——能力徽章、按需测试、数字作品集——填补空缺。这种趋势在北美部分科技行业已经存在。一旦蔓延至其他行业，大学文凭不会消失，但会不再是唯一可信的信号。有条件的学生不断叠加认证；其他人只能依赖一张争议越来越多的文凭。

当前院校之间在人工智能准备程度上的差距，有可能加剧高等教育领域已有的结构性不平等。

从一条轨迹切换到另一条，与其说需要国家立法，不如说需要院校自身的行动。值得关注的信号很明确：将人工智能明确纳入学术诚信政策的院校比例；口试和过程性评价在课程中的占比变化；以及教育部发布指导方针（而非禁令）的速度。

如果说有什么好消息的话，那就是：拉丁美洲并没有落后于一个其他地区已经解决的问题。该地区与欧洲、东南亚经历的是同一场加速，采用与治理之间的落差也相同。它面对的窗口一样大，而该地区的先行者已经证明，在现有资源条件下采取行动是可能的。真正缺少的，不是钱，而是决定。

招聘方正在发出的信号

在拉丁美洲招聘毕业生的企业，尚未与大学发生公开决裂。但若干有记录的信号值得关注。

在部分科技和咨询行业，拉丁美洲已有企业在招聘流程中加入实践测试——不是为了取代文凭，而是作为补充。这一做法背后的逻辑在多篇区域经济媒体报道的人力资源总监访谈中有明确表述：文凭通常证明的是完成了某个项目及其要求，但不自动保证当事人掌握了该项目声称所教的全部能力。

这种趋势仍属边缘现象，不涉及大规模招聘的行业——教育、医疗、公共行政——在这些领域，文凭仍是主要标准。但在人工智能已深度嵌入日常工作的部分行业，推动大学厘清认证内容的压力，来自市场，也来自监管者。

对于五年或十年后进入这个市场的学生，问题已经很具体：面对一张可读性正在被重新协商、结果尚未明朗的文凭，该怎么办？诚实的回答是：把人工智能当作一项真正的能力认真对待——不是用它绕开学习，而是学会以可见、可反思的方式与它共事，无论自己的院校政策如何。正是这种能力，而不仅仅是文凭本身，已经是雇主试图衡量的东西，也是行动较早的大学开始着手认证的东西。

来源

1. UNESCO IESALC，《拉丁美洲和加勒比地区高等教育中的人工智能实施情况》（2025）
2. UNESCO IESALC，ILIA 2025（《拉丁美洲和加勒比地区高等教育中人工智能报告》）
3. Journal d’un Progressiste，《无文凭年轻人正在失去阵地，而公共资金在资助其他人》
4. Journal d’un Progressiste，《集体谈判：欧洲为工作场所的人工智能开辟审查权》