英国学生事务办公室调查：AI 让教师难以判断课程作业是否反映学生真实水平
英格兰高等教育监管机构学生事务办公室（OfS）的一项调查指出，AI 的普及让大学教师几乎无法判断学生的课程作业是否反映真实水平，建议高校重新采用传统考试和现场汇报等方式考核。
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11月11日
星期三，2 条Eric Topol 对话 Ethan Mollick：AI 现在走到哪、将走向何方
沃顿商学院教授、Generative AI Lab 负责人 Ethan Mollick 在 Eric Topol 的 Ground Truths 播客中讨论 AI 现状与走向。
11月10日
星期二，3 条OpenAI 首席人力官 KC 谈 AI 时代：初级与高级人才的界限正在消失
OpenAI 首席人力官 KC 在 Office Hours 活动中提出，应彻底弃用"初级"与"高级"的称谓，因为 AI 迭代太快，所有人对特定情境的相关经验都在迅速贬值。
图书馆与出版商如何共同理解使用 AI 的研究者与学生
在 Charleston 图书馆会议上，与会讨论多集中于生成式 AI 聊天机器人，却少有对研究者与学生如何使用 AI 的实证了解。文章主张图书馆与出版商借鉴 web-scale 发现层时代的用户研究经验，通过访谈、观察、日记研究等方法共同调查用户把哪些任务交给 AI、如何核验输出、需要哪些控制选项。作者指出图书馆掌握校园层面的实践情境、出版商掌握跨机构的使用数据，两者合作才能拼出更完整的图景。
MIT 研究者的早期职业数学家 AI 调查：260 余人参与，结果已发布至 arXiv
MIT 的 Anna Brandenberger、Hanna Mularczyk 和 Dora Woodruff 对早期职业数学家开展 AI 观点调查，共 260 余名数学家参与，覆盖约 60 家机构和至少 5 个国家，结果已于 10 月 29 日发布到 arXiv。
11月9日
星期一，4 条芝加哥大学将设无 AI 写作必修课，东伊利诺伊大学学生请愿规范教师用 AI
芝加哥大学成立 Chicago Center for Writing，并将从明年秋季起要求所有大一学生修读一门无 AI 写作课程。东伊利诺伊大学学生 9 月发起请愿，至周日已获 529 个签名，要求校方规范教师使用 AI，学生参议院 10 月初通过相关决议。
在 AI 时代重新思考神经科学研究生教育
六位神经科学家在 The Transmitter 撰文讨论 AI 时代神经科学研究生教育应保留、舍弃与新增哪些训练内容。文章指出大语言模型已能大幅加速编程、数据分析和科学写作，AI 智能体在生物数据分析、假设生成与科学发现上展现潜力，但常规使用 AI 者在移除 AI 后同类任务表现更差。作者主张以“构建—评估”循环训练学生，让 AI 充当苏格拉底式导师和个性化评估者，而非替代基础推理能力的培养。
神经科学博士学位的性质正在改变
Diane Lipscombe 撰文讨论神经科学博士教育面临的变化，包括国际学生流失、培训资助的价值以及研究生教育未来的挑战。她认为，最好的科学只能靠早期职业科学家及其创新想法的持续涌入来维系。
Stanford 的 Mihail Eric 谈 AI 原生工程教育：CS146S 课程与 Monaco 的智能体实践
Stanford 的 Mihail Eric 在 CS146S 课程中把作业改成向开源项目提交补丁，由维护者评审学生代码，因为斯坦福大二大三学生已普遍用智能体写代码。他在 Monaco 的团队评估代码评审产品后继续使用 Devin，但因后台智能体需要运行和复现故障的环境而自建工作区，其内部工具 Hal 可让工程师调查故障并开 PR。
11月8日
星期日，2 条本科数学教育该教学生什么：AI 时代如何培养数学理解力
在美国新泽西一所文理学院的两位数学教师看来，AI 已能自动完成练习、证明与计算等传统训练环节，本科数学课程必须教学生与 AI 系统协作。他们主张训练学生批判性核验 AI 输出、理解并解释以"陌生"形式呈现的结果，而非把思考过程外包给 AI。文章提到 2026 AMS Committee on Education Workshop Report 已开始调整研究生课程，但本科层面需要平行且持续的努力。
芝加哥大学教授 Frank Calegari：AI 时代数学人才招聘将更看重研究愿景与表达能力
芝加哥大学数学教授弗兰克·卡莱加里在陶哲轩博客发文提出，AI 能批量生成证明后，数学人才招聘应更多依赖面对面交流而非书面材料，30 分钟面谈即可区分批量产出低质量成果者与有清晰研究愿景者。他批评仅凭一篇论文或一项成果录用学生的“懒惰的评审委员会”，并主张院系应更认真培养研究生的数学表达能力。
11月7日
星期六，1 条中国数学会发布 AI 时代数学发展与人才培养声明，倡导减少重复性运算考核比重
中国数学会发布关于人工智能时代数学发展与人才培养的声明，倡导非数学专业数学课程合理使用 AI 工具，减少重复性运算在教学与考核中的比重，把重点转向数学思想、理论结构、建模方法和结果解释。
11月6日
星期五，2 条蒙克《错位》：在充满不确定与错位感的时代，找到自己的位置
清华大学公共管理学院蒙克在新书《错位：我们生活在巨大的时差里》中，用布尔迪厄“惯习”等社会学概念解释现代人的时差感，该书源自他六七年来讲授的社会学基础理论课讲稿。他提出科研考核存在三重错位：原始创新所需的长周期与年度化考核、科学初心与期刊影响因子导向、创新的涌现逻辑与计划逻辑。他认为AI拉平了文献梳理等学术执行力后，学界更需要给青年学者留出自由探索的时间。
11月5日
星期四，5 条Nature Methods 推出新专栏 AI Bytes，用通俗语言讲解 AI 概念
Nature Methods 推出月度专栏 AI Bytes，面向生命科学研究者用通俗语言解释人工智能与深度学习概念，并附基础论文、教程和课程等权威延伸资源。首篇文章由斯坦福大学 Zijian Ma 与 James Zou 撰写，讨论生物基础模型；12 月第二篇将由卡内基梅隆大学 Xingjian Li 与 Min Xu 介绍常见 AI 架构及适用数据类型。
SciSpace 指南：非英语母语者如何用 9 个策略读英文科研论文
SciSpace 发布面向非英语母语研究者的英文论文阅读指南，提出 9 项策略：分轮次阅读（先摘要、图表与结论）、建立个人术语表、掌握论文常用套语与模糊限定词、选择性翻译后回到原文。指南建议让 AI 用简单英语解释段落并核对所依据的原句，再用自己的话写 3-5 句英文摘要；相关 webinar 还演示了用 Chat with PDF 就论文提问并核对原文。
AI 时代大学的意义是什么？弗吉尼亚大学文理学院院长谈 AI 素养与学生归属感
弗吉尼亚大学文理学院与研究生院院长 Christa Acampora 在 Inside Higher Ed 播客中提出，AI 的兴起并未改变大学教育的宗旨，反而使其更清晰：当 AI 越来越能完成学生为第一份工作所需掌握的技能时，高校更应聚焦判断力、好奇心与完整人格的培养。
为何有些学生能受益于AI，有些越用越差？
OECD公布的PISA 2025结果显示，使用AI概括文本、起草文章或开展研究的学生，科学成绩平均比不使用AI的学生低约20分，接近一年的学业进度；将AI用于一般性用途的学生成绩没有明显差异，而经常使用AI且在校接受过AI生成信息质量评估训练的学生成绩略高。
北大教授董彬：数学应走出数学，与AI共同进化
北京大学博雅特聘教授董彬主张数学应走出数学、与AI共同进化，其团队开发的智能体Pharos在只输入问题的情况下自主找到宫冈洋一与森重文有理曲线判据的特征零代数证明思路，从项目创建到目标被系统接受约20小时，随后由数学合作者重写并核验。在273条已验证事实中，4条进入最终主定理依赖链。他还开展形式化“庞加莱猜想”工作，并提醒学生直接依赖AI完成课业会丧失高阶思维训练。
11月4日
星期三，1 条从“台上的圣人”到“认知挣扎的守护者”：AI 时代高校教师角色的转变
面对 ChatGPT 等 AI 工具让学生可随时获得协助，高校教师的核心角色应从传授内容或答疑引导，转为守护学生必要的认知挣扎。教师需为学生划定哪些任务可交给 AI、哪些必须独立完成，并据此重新设计学习成果。文中以伦理学课程为例，让学生先独立撰写案例摘要，再把 AI 当作苏格拉底式对话伙伴检验理解。
11月3日
星期二，1 条对早期职业科研人员而言，AI 工具的成本可能是个问题
部分科研人员几乎不花钱就能用上顶级 AI 工具，另一些人则需自掏腰包或干脆不用。Science News 报道指出，对早期职业科研人员来说，AI 工具的费用可能构成实际障碍。
11月4日
星期三，2 条人类数学协会（AHM）发布博士指导指南
人类数学协会（AHM）教学工作组发布了一套面向院系、导师和学生的博士指导建议，含五项准则，核心是优先人类撰写的写作、避免过度依赖 AI、正视 AI 使用的伦理问题并改善学生福祉，同时给出具体落实方案。文件由 AHM 传播组在 Terence Tao 博客以客座文章形式公布，公开征求意见与反馈。
AI 正在毁掉我的计算机学位
Simon Willison 撰文指出，AI 迫使教师改变教学与考核方式，但有效使用这些工具的教学方法仍极不明确。最棘手的是评估周期以年计：今天尝试的新教学机制要等当前这届学生 3-6 年后毕业才能得到可靠结论，学生实际上成了未经验证的新教学方式的试验对象。
11月3日
星期二，3 条从 Paulo Freire《被压迫者教育学》看 AI 进入课堂的隐忧
教育界人士借 Paulo Freire 1968 年《被压迫者教育学》中的“银行储蓄式教育”概念，将 AI 进课堂称为“被压迫者的新教育学”。文章称美国政府和学校管理者正大力推广 AI，而越来越多研究显示，学生用 AI 完成总结、头脑风暴、分析、论证等认知任务时，长期学习深度更浅，部分人可能始终无法充分发展这些认知能力。
康奈尔报告：人工智能时代大学的核心使命是培育判断力
美国康奈尔大学“美国大学未来委员会”发布238页报告《美国大学的未来》，由18位教授历时一年、听取6000余名利益相关者意见形成，主张大学不应再以传授知识为核心使命，而应转向培育健全判断力。文章据此提出以AI使用阶梯（L0至L3）保留认知摩擦，并推动教学从知识交付转向情境设计、评价从结果正确转向过程可见。
大连理工大学张永策的化学AI教学“草根实验”：从AI识别滴定设备到13省份超百所高校赛事
大连理工大学化学学院高级工程师张永策将“AI识别滴定实验”概念落地为自制设备，把机器视觉、神经网络与机械操控结合，并开源代码供学生上手。他以此组织智能滴定挑战赛，系列城市赛已扩展至国内13个省份、超百所高校、参与学生超1200人，还为强基班开设专门课程。有学生从零接触AI，一年多后已能借助AI独立提出并实现实验思路。
11月2日
星期一，4 条肯塔基大学以宗教豁免允许人文主义者员工不使用 AI
美国肯塔基大学一名研究行政人员 David Durman 以人文主义信仰为由获得宗教豁免，无需在工作中使用 AI 工具，校方于 9 月批准。他在美国人文主义者协会支持下依据 1964 年《民权法案》第七章提出申请，认为将思考工作外包会削弱其作为道德主体的能力。此前该校开始要求员工将 AI 融入工作流程。
Inside Higher Ed 调查：中期选举前，美国高校教师称在 DEI 与政治议题上自我审查
Inside Higher Ed 与 Hanover Research 在 9 月 21 日至 10 月 8 日调查 1,665 名美国高校教师，47% 表示因校园或政治环境而避免发表校外言论，43% 避免在课堂内外与学生谈论某些话题，24% 放弃原本会做的研究或发表。
alphaXiv首届Paper Club孟买举行
孟买首届Paper Club会议！ 点击此处加入！https://luma.com/1w044cv1
引用calvin@calvingenuityA quick reminder that AlphaXiv's first ever Paper Club is happening in Mumbai !! We will be discussing about the issues of continual learning found despite scaling and the possible remedies to fix it. Register now for venue details! https://luma.com/1w044cv1
王国祯：数学家的使命远远不只是做题
上海数学中心首席教授王国祯与徐宙利合作，将球面稳定同伦群的计算从第59项推进到第60、61项，再推到第90项，并因此获得2026年度求是杰出科学家奖数学奖。他认为AI解题只是模型训练的副产品，学生依赖AI会削弱“手搓定理”的动力，但数学岗位不应因此减少。他正着手将计算过程形式化，用于训练模型辅助计算。