人工智能的崛起给传统大学教育模式带来了严峻挑战，其根本性问题在于未能有效适应这个快速变化的新时代。

Danny Liu 在 2026 年的观察指出，当前大学教育的课程设计与教学方法，在很大程度上仍然沿袭着过时的模式，无法满足人工智能时代对技能和知识的全新需求。

例如，许多大学仍然依赖于传统的、以知识传授为主的教学方式，而忽略了培养学生在人工智能驱动下的关键能力，如批判性思维、解决复杂问题的能力以及终身学习的能力。

此外，在评估方式上，传统大学多采用标准化考试，这种方式难以准确衡量学生的实际能力和应用知识的水平。

与此相对，像 RAND Corporation 和 OECD 的“Future of Education and Skills 2030”项目，以及新罕布什尔州的 PACE（Performance Assessment of Competency Education）等倡议，则在探索和推广基于能力的评估（competency-based assessment）模式，这种模式更加注重学生在实践中展现出的各项技能和素养。