深夜11点，在职研究生小王打开手机，对着名为“AI李老师”的对话框，输入关于论文选题的困惑。几秒钟后，一段语气熟悉的回复弹了出来，不仅有对选题方向的分析，还附上几条文献线索。小王说，这种感觉很奇妙——不是冷冰冰的搜索引擎，也不是通用大模型那种“正确的废话”，而是真的像在与导师沟通。
这个“AI李老师”是南京大学政府管理学院教授李鹏的数字分身。自2025年10月上线以来，它已经服务5000多人，其中深度交流者超过百人，最长单次对话达220轮。同样打造数字分身的还有上海大学美术学院教授金江波，“AI金老师”能帮研究生做创作方向初评、基础理论答疑。杭州电子科技大学党委宣传部副部长程振伟和马克思主义学院副教授范江涛，也基于自己的叙事模型和教学经验，打造了各自的智能体。
这些高校教师的数字分身，正从概念走进课堂。它们不是简单的虚拟主播或AI助教，而是试图“复刻”人的思维逻辑、价值取向和教学风格。对此，本报记者近日采访了多位学者，有人支持、有人质疑。支持者认为，这是破解高校师生比失衡、实现规模化与个性化教育的钥匙；质疑者则发问，如果教师连回答学生提问的时间都没有，教育的本质还在吗？
一个“不会累”的自己
李鹏长期承担MPA教学工作，他发现很多学生存在一个共同痛点：工作与学习的时间矛盾突出。论文选题怎么确定、文献综述怎么写，大量重复性问题像潮水一般涌来，占用李鹏大量时间。
于是，他和团队花了几个月时间，把自己的知识体系“拆解”了一遍。不是简单地投喂资料，而是将自己公开发表的成果、讲座、教学文本进行编码和梳理，最终训练出一个数字分身。这个分身能回答什么、不能回答什么，边界清清楚楚。
程振伟团队自主研发了一套“叙事大脑”4.0系统。这套系统可以根据一线教师的真实经验、专业特长和育人目标，为其定制专属的“Skill”模块。范江涛就基于自己多年的教学经验，构建了一个智能体“范江涛.skill”。这个数字分身的特别之处在于，它不只是回答问题，而是用范江涛的教学经验去“解析”问题的内核，然后根据不同学生的认知习惯和价值诉求，生成多个版本的回答，但都遵循“四讲原则”：讲清楚、讲明白、讲得让人感兴趣、讲得激发人动力。
程振伟在该平台构建的数字分身“程振伟.skill”，则被用于“叙事表达理论赋能下的写作与沟通课”中。三个班级、超百名学生与这个数字分身进行了深度交互。有学生想写一篇关于算法伦理的科普文章，但不知道如何让非技术背景的人理解其意义。他把初稿输入后，“AI程老师”自动调用“由彼及此法”“概念下沉拆解法”等工具，建议从“抖音推荐机制是否操控你的选择”这个日常场景切入，再过渡到算法责任。“这正是我在科普文处理中常用的手法。”程振伟说。
学生的反馈也很有意思。他们认为，真人程老师重在引导思考、激发共鸣，而数字分身像一个“永不疲倦的思维镜像”，能即时调用他的叙事策略，帮他们把模糊的想法结构化、把专业知识通俗化。
从知识搬运到思维复刻
数字分身和普通的AI助教、通用大模型有什么不同？这是受访学者最先被问到的问题。金江波的回答很直接：“数字分身的底层逻辑会调用主流大模型的能力，但大模型只是‘躯壳’，真正有价值的是我多年来在美术教育领域积累的判断逻辑、审美标准、教学方法。”
李鹏强调，其数字分身不是简单的“投喂式”训练，而是通过开放式编码、主轴编码和选择编码，完成知识体系的结构化梳理。“萃取最稳定、最程序化的专业思维模块，同时用法律与道德规范进行约束，明确学术伦理边界。”
这种差异在实际应用中体现明显。比如，当学生问及其论文选题是否可行时，通用大模型可能会给出一个面面俱到但缺乏针对性的清单式回答；而“AI李老师”则基于李鹏26年的专业积淀和教学经验，给出更符合他本人判断标准的建议，而且会明确告诉学生，哪些地方可以继续与数字分身聊，哪些地方必须去找真人导师。正是这种“有边界感的专业陪伴”，让学生觉得数字分身在“帮自己”，而不是“替老师敷衍自己”。
数字分身带来的好处，排在第一位的当然是效率。李鹏算了一笔账：“AI李老师”上线以来，回答了数千次学生提问。如果这些问题都堆到真人老师这里，一个学期也处理不完。现在，这些标准化、重复性的工作被数字分身承担了，真人可以把省下来的时间投入到更需要的地方——比如核心教学、创新指导、情感关怀。
数字分身做的不仅是“分流”那么简单。它提供了传统教学模式很难实现的东西——跨时空的个性化陪伴。有学生说，“现在随时可聊，心理门槛大大降低”。更意外的是，数字分身还成了师生深度沟通的“预演工具”。不少学生与数字分身交流后，线下交流的效率和质量均明显提升。
禁用清单与鼓励场景
数字分身的故事听起来似乎很美好。范江涛在采访中反复强调边界，“如果没有明确标识，数字分身很容易引发信任错位”。他提出，关键是要确保数字分身与教师经验的高度契合性，确保不出现“幻觉”。金江波则担忧“边缘场景”下的风险，分身可能在大部分情况下表现良好，但在一些极端或特殊场景下可能给出不准确的判断。如果学生不加辨别地全盘接受，就会形成错误认知。
更深的担忧来自教学能力的退化问题。有学者提出，如果教师过于依赖数字分身，长期脱离一线教学实操，专业判断力与教学直觉会逐渐退化。必须警惕教师将全部教学工作外包给AI，忽视师生面对面的互动，最终偏离教育的本质和初心。
在采访中，有学者对教师使用数字分身提出尖锐质疑：作为一名教师，连回答学生提问的时间都没有，何谈教育？程振伟认为，问题的关键不在于是否使用数字分身，而在于使用的目的与边界。“如果用它来解放教师，使其从重复性、技术性的表达劳动中抽身，转而投入更高阶的引导、启发与关怀，那是对教育的深化、赋能。如果用它来替代教师本该亲自承担的责任，那就是对教育的伤害。”
此外，如果数字分身给了学生错误的指导，导致论文方向跑偏甚至涉嫌学术不端，谁来负责？是构建分身的真人教师，是技术开发团队，还是学校？金江波提出，数字分身输出内容的责任应由教师本人和开发团队共担。李鹏则认为，自主开发的数字分身是教师责任的延伸，并非独立的责任主体，输出内容的最终责任由真人教师承担。
在制度层面，学者们也提出了建议。清华大学新闻与传播学院教授沈阳表示，应尽快出台高等教育人工智能应用规范指引，明确数字分身的“禁用清单”与“鼓励场景”。高校可建立校级数字伦理审查委员会，对教师的分身模型进行备案、审计与定期评估，确保算法透明、可解释，并将数据安全、隐私保护与价值观对齐纳入强制要求。他还建议，将AI协同教学能力纳入教师培训体系，让教师真正学会驾驭而非依赖数字分身。在学生培养方案中增设智能素养通识课，培养学生对AI输出的批判性甄别能力，避免过度依赖导致的思维退化。教学实践中，应严格区分虚实边界——线上数字分身负责知识传递与个性化辅导，线下真人课堂则聚焦情感交流、价值引领与创造性实践。
李鹏强调，制度建设要坚守三个原则：数据权属、知识产权、学术规范相互匹配；教师是率先垂范和言传身教的主体，其责任不可转移；事关公平的质量内控、学术鉴赏、结果评价必须依靠教师。“唯有碳硅结合和通力合作，方能彰显中国特色的专业学位制度优势。”
金江波认为，高校应建立“数字分身使用规范”，明确适用场景，同时要求教师定期对分身内容进行审核和更新。考评层面，不能把“用了AI”等同于“偷懒”，也不能把“没用AI”等同于“认真”，关键看教学效果和学生成长情况。
采访中，大家反复强调技术不是替代者。沈阳将数字分身的发展看作“从工业社会办学模式向智能社会办学模式跃迁的关键一环”。他说，智能时代的教育转型不是“要不要”的选择题，而是“怎么做”的必答题。“只要坚持‘教育驾驭技术、人机共生共创’的理念，把风险转化为治理红利，我们就能真正培养出适应智能社会、具备批判性思维与创造力的时代新人。”
的确，数字分身能解决师生比失衡、学习时间碎片化、重复性问题集中等现实痛点，能让优质教育资源跨越时空限制，让更多学生获得及时的基本帮助。但它替代不了的东西，恰恰是教育最核心的部分——人与人之间的情感联结、价值引领、思维碰撞。
中国社会科学报记者 吴楠
来源 ：中国社会科学报
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