随着大模型应用的不断拓展和深入，将大模型融入教育领域成为必然趋势。越来越多的高校师生利用大模型来开展教与学。当人们关注大模型赋能教育的同时，我们还需要注意到大模型给高等教育带来的负面影响。本文结合大模型在软件工程实践教学中的应用及成效，讨论了大模型在提升实践效率和质量等方面的积极作用，结合针对学生的调查问卷，分析了大模型在教育过程中带来的“能力培养幻觉”现象以及由此产生的负面影响，阐述了在教育领域有效运用大模型的若干观点和建议。
当前人类正处在大模型爆发性应用的时代。各种功能更强、成本更低的大模型不断推陈出新。不同于以往人工智能（AI）的发展高峰，本阶段以大模型为主要特征的AI发展具有使用门槛低、泛化能力强、应用效果好等特点。人人会用大模型、大模型赋能千行百业成为重要趋势。本质上，大模型代表了新质生产力，表现出功能更强大、模型更易使用、智能程度更高等特性。在诸多行业和领域，人们借助这一强大工具，通过人机交互协同等方式，高效率和高质量地开展工作。正因为大模型的这些优势和特点，在各行各业运用大模型来提质增效成为近年来大家关注的热点。
近年来，将大模型融入教育领域成为各级政府和高校倡导的一项重要举措。2024年7月教育部提出优先在10个学科推出垂直应用教育大模型，如新工科、新文科、新医科、新农科等；2025年4月教育部等九部门联合提出加快建设AI教育大模型；同年众多高校还部署了DeepSeek大模型来推动高校教、学、研、管、评、服等领域的改革和创新方案。
大模型不断渗透到各行各业，它对众多领域所产生的影响呈现出多维的特点：在软件工程领域，2022年9月GitHub发布的调查报告指出，基于大模型的智能化开发可帮助开发者提升约55%的编码速度；《2024中国开发者调查报告》结果表明，44%的开发者认为大模型辅助编程显著提升了代码质量；然而，也有研究表明，由于大模型的应用，程序员的就业市场正在降温。一些企业（如微软）陆续裁员，其中软件工程岗位受到的冲击最为严重。同样，大模型融入教育也会产生多面的效应：一方面，它有助于解决某些深层次的教育问题，提升教与学的质量和效率；另一方面，它也会带来一些意想不到的问题，产生一些新挑战。我们要善于利用其积极的一面，同时也要注意到并正面应对其带来的负面效果。
大模型辅助软件工程实践教学
实践教学是软件工程系列课程（如软件工程、软件体系结构与设计、软件测试与验证等）的一项重要教学环节，其目的不仅在于帮助学生深化理论知识的理解、掌握和运用，还要借此培养学生多方面的能力（如工程实践能力、创新能力、系统能力）和素养。因此，实践教学的成效会对软件工程系列课程的教学质量产生重要影响。
为了开展软件工程实践，我们设计了2项实践任务：阅读、分析、维护开源软件和开发有创意、上规模、高质量的软件。前一个实践要求学生通过阅读高质量的开源代码来掌握高水平的软件开发技能，是一个典型的逆向工程；后一个实践要求学生全新开发一个软件系统，运用前一个实践所学到的软件开发技能，完成需求分析、软件设计、编码实现、软件测试等工作，是一个典型的正向工程。在开展上述实践过程中，学生通常会遇到以下3方面的问题：
一是实践效率低。由于学生大部分是新手，缺乏软件开发经验，因而在开展具体实践活动（如读代码、写代码、写注释等）过程中，往往面临效率低、进展慢等问题，须投入大量时间才能完成相关的实践活动。
二是质量难保证。由于学生缺乏软件开发经验以及质量保证意识，学生实践所产生的成果（如代码、注释、模型、文档、测试等）往往质量不高，如代码难维护、注释难理解、设计难扩展等，难以满足工程要求。
三是问题难解决。学生在实践过程中会遇到开放、多样的工程问题，许多问题的解答超出教师的能力范畴及教材的知识体系，学生难以快速找到相应的解答，导致实践难以推进。
上述问题如不能得到有效解决，就会导致实践“难做大、难做好、难做成”，实践教学流于形式，虎头蛇尾，草草了事，难以达到培养效果。为了解决这些问题，软件工程教育领域做了诸多探索，笔者也提出了“基于开源、借助群智、群体化学习”等多种方法和手段，取得了积极效果。
由于大模型在软件开发方面表现出的卓越性能，自2024年秋季学期以来，笔者在软件工程实践教学中引入大模型技术和工具，鼓励学生运用大模型来辅助完成软件开发实践工作，具体包括：辅助理解程序代码的语义；生成程序代码及其注释；构思、完善和精化软件需求；指导软件架构设计、数据设计、用户界面设计和详细设计；辅助软件测试，包括生成测试用例、生成测试代码等；撰写、完善和优化各类文档，如需求文档、设计文档、测试报告等，解决实践中遇到的各类困难和问题。
大模型辅助教学实践带来的积极效果和负面影响
经过一年的探索和实践，大模型辅助的软件开发实践项目取得了积极的效果，极大提升了实践的效率和质量，同时也产生了许多新情况和新问题。
大模型辅助实践教学的积极效果
通过学期末对学生的实践成果进行考核可以发现，学生实践成果的规模和质量与往届相比有了显著提升。整体而言，学生所阅读的代码量、注释的代码量、编写的代码量有20%左右的提高，学生所撰写的软件文档、编写的代码、提供的注释等质量呈现出可读性好、正确率高、易于维护等特点。进一步对学生进行的问卷调查表明，大模型辅助软件开发实践具有以下几个方面的积极效果：
辅助范围广泛 调查问卷结果表明，大模型可以辅助学生完成上述2项软件工程实践任务中的大部分活动，包括需求分析、软件设计、代码编写、软件测试、文档撰写、模型绘制等。除了在统一建模语言(unified modeling language, UML)绘图方面效果较差之外，学生对大模型辅助软件开发实践所展示的性能给予高度评价。
提升实践效率 在询问“大模型在实践中发挥了什么作用”话题时，100%的学生指出大模型可有效帮助他们提升实践的效率。例如，过去学生需要查阅诸多资料才能读懂并理解一行代码的语义；在依托大模型辅助后，学生可以很快根据大模型生成的自然语言描述来理解代码的语义。有41%的学生反映其完成的代码中有70%以上的代码是由大模型生成的。
解决实践问题 在询问“大模型在实践中发挥了什么作用”话题时，73%的学生指出大模型可有效帮助他们解决实践中遇到的各类问题。由于大模型表现出非常好的泛化能力，对于学生在实践中遇到的问题，大模型都能给出相应的解答。
提高实践质量 在询问“大模型在实践中发挥了什么作用”话题时，65%的学生指出大模型可有效帮助他们提升实践的质量。大模型可以辅助学生精炼需求、优化设计、提升文档可读性、提高代码可维护性和注释的可理解性等。100%的学生指出大模型生成的代码和注释具有较高的水准。
实践完成之后，85%的学生主张在后续的课程实践中继续使用大模型来辅助开展工作。绝大部分学生认为大模型辅助实践提升了他们与大模型进行协同和交互的水平、提高了他们解决实际问题的能力。
大模型辅助实践教学的负面影响
本文对参与大模型辅助软件工程实践教学的41名大三学生进行了为期一年的跟踪和调查，发现了大模型辅助实践教学“亮丽”数字背后的一些负面情况和新产生的问题。学生实践所展示的优异结果并没有实现对学生自身知识、能力和素质的赋能。调查结果表明，近75%的学生不认为大模型辅助实践教学实质提升了其自身的能力和水平（见图1）。本文将这一现象称为“能力培养幻觉”问题。究其原因，实践效率、规模和质量的提升并非源自学生能力和水平的提高，而是源自大模型自身的强大能力。通过调查问卷进一步探究产生这一现象背后的原因。
图1 关于能力培养幻觉的调查问卷
使用大模型动机不纯 调查问卷结果表明，有超过40%的学生利用大模型的目的是尽快完成实践、获得实践高分，而非真正提升自己的个人能力和水平。
对大模型生成的内容一知半解 基于上述目的，大部分学生只求尽快完成实践，他们不会分析和消化大模型生成的实践内容，也不会自发学习大模型生成的内容，因而出现囫囵吞枣、不求甚解、不辨是非的情况。这些情况说明大模型生成的内容没有被学生消化和吸收，未形成学生自身的知识、经验和能力。调查问卷结果表明，高达65%的学生没有对大模型生成的代码和注释进行认真的阅读和分析，而是通过复制、粘贴的形式直接将它们作为自己的实践结果，见图2。
图2 约65%的学生没有认真分析和消化大模型生成的内容
对大模型高度依赖 学生一遇到困难和问题就借助大模型来解决，导致学生能力“空心化”。过度依赖大模型会使得学生逐渐失去独立解决问题的能力，如表达能力越来越差，对文档不在乎细节的描述；编码能力越来越差，对编程语言不去记忆也不去思考；学习和实践的耐心越来越差，遇到问题时不调研不思考。调查结果表明，约59%的学生在实践中高度依赖大模型，即50%以上的实践任务是通过大模型辅助来完成的，见图3。
图3 学生对大模型依赖情况的调查问卷
作业抄袭 本质上，通过直接复制和粘贴大模型生成的结果来完成作业就是一种抄袭行为。在大模型时代，学生利用大模型来应付作业应引起我们的重视。在美国，媒体调查研究称近40%的中学生、50%的大学生用AI作弊拿高分。ChatGPT已成为美国学生的作弊黑科技，而且其作弊手段和结果难以察觉和辨别。这给课程教学和考核带来新的挑战。
应对的想法和建议
针对大模型融入教育出现的新情况、新问题和新挑战，高校教师对此要有所察觉、有所应对，要扬大模型在教育领域的长处，避其短处，正确使用大模型这把“双刃剑”。
树立使用大模型的正确动机 不同于产业，教育的根本目的是培养人才。大模型融入教育要以此作为出发点。教师须思考大模型的融入是否解决了教学和人才培养问题，学生须思考用大模型是否有助于其成长和进步。本质上，无论是教师还是学生，要把大模型当作是一个学习的对象和助手，而非完成任务的工具。教师要帮助学生掌握大模型工具的使用技能，学生要跟着大模型学习和掌握知识、依靠大模型来提升能力素质，否则大模型不仅不能“赋能”教学，还会引发学生的“负能”，即能力水平的下降。
深化大模型赋能教育的教学改革 可以预见大模型将对高等教育产生深刻的影响：一方面，大模型会与诸多的学科进行交叉，从而产生新的研究方向，衍生出新的方法和技术。例如，近年来在软件工程领域出现了基于大模型的智能化软件开发方向。为此，我们需要不断更新专业和课程的知识体系、教学内容和课程教材等。另一方面，大模型会与教育教学相交叉，从而形成新的教育理念、方法和手段。例如，用大模型来改革实践教学方式、创新实践教学方法。近年来，国际上出现了诸多基于AI和大模型的教育会议，充分反映了这一热点和趋势。
恰如其分地在教育领域使用大模型 在教育领域要用对大模型，不要乱用、滥用和误用大模型。我们需要针对高等教育领域面临的问题和挑战，发挥大模型的优势和强项，尝试用其解决问题，从而提升教育和人才培养质量。
认识到大模型不是人才培养的“银弹” 大模型在教育领域不是无所不能的，我们不要盲目夸大、放大大模型在教育领域的作用，学生还是要依靠自身的学习和实践来夯实专业基础、强化能力素养。如果学生的专业基础弱、实践水平差，他们甚至不会与大模型进行交互、读不懂大模型生成的内容。当前大模型在教育领域还只能充当辅助工具的角色，未来在大模型时代将会出现“强者更强、弱者更弱”的分化趋势。
毛新军
CCF杰出会员、教育专委会副主任、CCF长沙主席。国防科技大学首席教授。主要研究方向为群智软件工程、智能软件技术、多智能体系统等。
xjmao@nudt.edu.cn
（本文发表于2026年第2期《计算》）
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