本科生课程论文AI模板化的成因、潜在风险及防范机制

摘要

生成式人工智能的广泛应用正在改变本科生课程论文的写作样态，并催生出一种结构规整、语言流畅却内容同质、论证薄弱的“AI模板化”现象。本文旨在系统剖析该现象的成因与潜在风险，并构建面向课程层面的防范机制。分析表明，AI模板化的根源在于课程论文教学功能被结果化、评价机制偏重形式以及学生写作训练不足，生成式人工智能的高可用性进一步降低了模板化写作成本并加速其扩散。该现象可在一定程度上压缩学生阅读、思考与修改的写作过程，造成评价信号失真、内容空心化与能力培养弱化等风险。为有效应对上述问题，教学层面应推动课程论文回归过程性训练，通过任务分解与分阶段提交强化过程评价，明确AI使用边界与透明性规范，引导其用于辅助思考而非替代学习，从而维护课程论文作为过程性学术训练的功能。