全国人大代表、西南科技大学副校长尚丽平通过调研发现，人工智能技术在教育领域的运用日益广泛，但目前我国在该视域下的学科融合、伦理规范、创新和创造能力培养等方面的系统性研究还存在较大不足，各种弊端相继出现。例如：文科创新思维培养出现“提示词工程”异化现象，如北大反映其中文系论文原创性指数下降8个百分点；理工科领域存在工具依赖风险和工程实践能力弱化倾向；医科临床思维培养面临AI诊断工具过度使用挑战，如北京协和医院调研发现住院医师阅片能力同比下降15%等。

尚丽平指出，尤为值得一提的是工程类学生，其工程实践和动手创造世界的能力出现弱化问题。工科学生过度依赖人工智能工具，导致其编程与工程实践能力、数学与工程科学根基等基础能力弱化，工程思维与问题解决能力受限，实践技能与动手能力被削弱，学术诚信与学习动力危机叠加。长此以往导致职业竞争力与行业适应性降低、伦理与责任意识淡薄等深层危机。工科教育的核心是培养“解决复杂工程问题和动手创造的人”，而非“依赖工具的操作者”。合理利用AI作为辅助手段，而非替代学生思考与实践，才能确保其成长为具备扎实基础、创新能力和职业韧性的工程师。

中国教科院2024数据显示，社会公众对AI存在两极认知：28%群体高估技术替代性，35%教育者低估其赋能价值。这一现象反映了公众和教育者对AI技术的不同理解和预期。过度高估可能导致公众对AI的恐惧和焦虑，也可能导致一些行业和企业对AI的盲目投入，忽视了技术的实际适用性和局限性；低估AI的赋能价值可能导致教育领域对AI技术的应用不足，错失提升教育质量和效率的机会。

尚丽平表示，这种两极认知带给教育领域以下启示：其一需要通过科学普及和教育帮助公众理性看待AI技术的发展；其二需要不断提升教育者的技术素养；其三需要推动技术与教育的深度融合。加之当下新工科建设亟待突破“技术-伦理-人文”三维融合瓶颈、交叉学科人才培养缺乏国家层面标准体系等现实状况，都在呼唤着统筹推进人工智能技术在教育领域的科学应用，和对人才培养体系的优化。

她建议，实施五大专项工程。认知纠偏计划：编制《人工智能教育应用白皮书》，建立分级分类认知指导体系；课程重构工程：2026年前完成10个重点学科智能融合课程标准制定；师资提升行动：设立国家级AI教育导师培训基地，三年培养5万名复合型教师；评价改革试点：在“双一流”高校试行“人机协同”创新评价体系；工具研发专项：启动教育专用大模型“智炬计划”，开发学科特色智能助手。

此外，她还提出开展示范性项目。遴选100所中小学开展“AI素养基础工程”，在高校的文、理、工、医等专业和学科领域设立“未来教育智能试验区”；支持10所工科院校建设AI辅助的工程实践教学示范基地；支持10所医科院校建设AI辅助的临床教学示范基地。