沈杨，国内某知名大学历史系研一学生，在上完第一节《AI与历史学》选修课后选择了退课。他对课程内容感到失望，发现课程主要介绍如何用AI工具辅助搜集历史文献、整理学术资料，而非探讨AI原理或大模型在文史研究中的新应用。授课老师的研究背景集中在传统历史学，与AI关联不大。近年来，人工智能的快速发展对高校教育产生了巨大影响。教育部联合九部门发布文件，推动将AI融入教学，要求高校将其纳入核心学科体系。然而，实际落地效果并不理想，许多高校面临师资匮乏、课程设计不完善等问题。
张用是较早关注到人工智能浪潮的大学生之一。他本科学习自动化专业，后来意识到技术背景的重要性，申请了清华大学人工智能学院首届直博生。国内高校普遍开设“AI X”交叉类微课程，如华东师范大学、南开大学和复旦大学等都推出了相关课程。这些课程吸引了不同专业背景的学生，但实际教学质量参差不齐。一些文科生选择这类课程，希望赶上AI浪潮，但发现课程内容往往未能满足期望。
杨健本科就读于电子信息科学与技术专业，他认为学校的人工智能课程质量不高，很多老师缺乏相关研究背景，课程门槛也较高，需要学生具备Python知识。他觉得这类课程对本科生帮助有限，甚至浪费时间。钱卫宁教授认为，学校应激发学生主动探索AI的积极性，并强调编程思维的重要性。薛向阳教授建议，普及基本AI原理和知识，但最终学习效果取决于学生的自学能力。
