AI+高等教育：改变与被改变的

8月26日，国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》（以下简称《意见》），提出推动人工智能与经济社会各行业各领域广泛深度融合，重塑人类生产生活范式，促进生产力革命性跃迁和生产关系深层次变革，加快形成人机协同、跨界融合、共创分享的智能经济和智能社会新形态。

　　近年来，快速迭代的人工智能如何推动高等教育的数智化转型一直是社会关注的重点，《意见》的提出，如何从宏观和微观层面为“人工智能+高等教育”的发展方向提供指引？中青报·中青网记者采访了多位高校人工智能领域专家对《意见》进行解读。

　　人工智能人才培养要避免“一哄而上”和同质化竞争

　　“未来不会用人工智能，就像现在不会用计算机一样。”在北京理工大学人工智能学院常务副院长邓方看来，人工智能对教育的影响“不光是赋能，更是变革”，当下的高等教育需要调整教育教学模式全过程来适应人工智能时代的到来。

　　《意见》提出，到2027年，率先实现人工智能与六大重点领域广泛深度融合，智能经济核心产业规模快速增长。到2030年，我国人工智能全面赋能高质量发展，新一代智能终端、智能体等应用普及率超90%，智能经济成为我国经济发展的重要增长极。到2035年，我国全面步入智能经济和智能社会发展新阶段，为基本实现社会主义现代化提供有力支撑。

　　“这一目标对新型教育基础设施建设、个性化人才培养体系、科产教协同生态构建都提出了明确的需求。”北京邮电大学信息与通信工程学院教授顾仁涛在接受中青报·中青网记者采访时表示，人工智能与重点产业的融合以及智能经济的发展，要求教育领域加快部署智能化教学环境，更紧密地与企业、科研机构合作，通过加强人工智能素养教育和课程体系改革，培养出适应并引领智能时代的人才。

　　受访专家表示，高校需要加快学科专业建设，以服务人工智能产业的健康快速发展。《意见》中提到，加强人才队伍建设。完善学科专业布局，加大高层次人才培养力度，超常规构建领军人才培养新模式。

　　近年来，我国高校在人工智能相关专业上的布局正加快铺开。8月14日，教育部发布《2025年度普通高等学校本科专业申报材料公示》，在本次新增申报的863个专业中，网络空间安全、人工智能教育、信息安全、未来机器人等与人工智能产业密切相关的专业占108个。

　　“人工智能专业学习难度大且知识体系庞杂，需要扎实的数学基础和较强的编程能力。”顾仁涛认为，虽然目前全国很多高校开设了人工智能本科专业，但各高校师资、课程体系、实验室建设等方面仍存在差距。他表示，高校应基于自身办学基础和特色，在人工智能人才培养上找准定位，避免“一哄而上”和同质化竞争。

　　与此同时，邓方关注到高校在培育国产人工智能生态上的重要性，“我们目前使用的很多大模型、框架、硬件等仍然来自国外，应该鼓励学生学习和探索国产的人工智能软硬件系统”。

　　教师正在从“知识讲授者”变成“学习体验的设计师”

　　人工智能技术与教育融合的过程中，学生学什么，教师教什么，如何用人工智能作为燃料，驱动教学模式转型与学生素养提升的“双引擎”，成为许多高校亟待破解的痛点。

　　《意见》指出，推行更富成效的学习方式。把人工智能融入教育教学全要素、全过程，创新智能学伴、智能教师等人机协同教育教学新模式，推动育人从知识传授为重向能力提升为本转变。构建智能化情景交互学习模式，推动开展方式更灵活、资源更丰富的自主学习。

　　“学生应学会将人工智能作为拓展自身认知边界、构建个人知识体系的战略性资源。”顾仁涛表示，人的核心竞争力在于提出真问题、进行价值判断、拥有情感共鸣和跨领域创新，这些都是人工智能无法替代的核心能力。他举例称，学生在向人工智能提问时不要只问“什么是×××”，而是将其作为拓展思路的工具，让它在特定情境中帮自己总结、质疑、理解深层问题。

　　“ChatGPT、DeepSeek等大语言模型的核心优势在于自然语言交互能力，可以作为学习工具成为学生的‘私人助教’。”北京大学人工智能研究院副院长李文新在课堂教学中发现，学生使用人工智能帮自己写代码，在一定程度上提升了学习效率，“教育的本质是提升创造力，以前学生如果底层代码写得不好，就没法进行下一步的程序构想；但是如今学生可以通过人工智能帮自己完成写代码的基础工作，在整体程序设计和创新上就能更向前一步”。

　　在邓方看来，人工智能让知识传授不再成为最高优先级，更重要的是提升学习能力、判断能力等素养，学生需要培养终身学习的意识，因为“人工智能时代知识的传播和更新速度远超我们的想象”。邓方提到，当下很多学生使用大模型获取“快餐式”知识，让学习场景不再局限于课堂，“那在课堂上就要注重能力和素质的提升，以及世界观、价值观的构建和完善”。

　　在人机协同方面，一些人工智能辅助教学技术也已经在课堂中落地，为教师和学生提升教学体验和学习效率。中国人民大学智慧治理学院副院长许伟介绍，人工智能能够快速生成知识图谱，以知识点为节点，整合教材、文献、案例等资源，以可视化图谱的形式揭示知识之间的关系。教学智能体也可以快速生成教学方案、智能批改作业，并分析学生对知识点的掌握程度，实现因材施教和个性化学习。

　　对于这种教学关系的变化，顾仁涛的感受是，教师正在从“知识讲授者”变成“学习体验的设计师”，其主要任务是设计和引导融合人工智能资源的新型学习过程，帮助学生实现知识的自主建构和能力的自主提升。

　　警惕人工智能技术滥用和数字鸿沟加剧的风险

　　尽管人工智能正在为高等教育的诸多方面带来变革，但数字鸿沟的存在仍然影响着教育资源和教育公平的普惠性。《意见》指出，加快实现大规模因材施教，提高教育质量，促进教育公平。

　　许伟表示，人工智能技术在突破优质教育资源的时空限制、满足个性化学习、降低教育成本等方面为促进教育公平提供了突破性机遇，“不过也要警惕人工智能技术滥用和数字鸿沟加剧的风险。人工智能虽然具备突破数字鸿沟的潜力，但需依赖政策保障和技术包容性设计等，才能实现教育资源的普惠共享，让人工智能教育回归育人本质，让技术真正服务每个学生的全面发展”。

　　“技术本身是中立的，任何剧烈的技术迭代都需要我们更认真地审视技术会产生怎样的影响。”李文新认为，如果没有人为干预去引导人工智能的发展方向，那么教育的差距和鸿沟仍然会被继续拉大。

　　在人工智能的监管层面，《意见》中提到，提升安全能力水平。推动模型算法、数据资源、基础设施、应用系统等安全能力建设，防范模型的黑箱、幻觉、算法歧视等带来的风险，加强前瞻评估和监测处置，推动人工智能应用合规、透明、可信赖。对此，有专家表示，人工智能伦理问题也需要融入高校育人体系，塑造技术向善文化、培育负责任的创新者。

　　邓方认为，教师除了向学生展示人工智能“能做什么”，也要告诉他们人工智能“不能做什么”。如果教师没有为学生做好引导，人工智能反而会抑制学生的创新思维和学习能力。

　　顾仁涛也表示，伦理教育不应独立于技术教学之外，教师应在算法设计、数据处理、模型训练、系统部署等核心环节上，嵌入对伦理风险的讨论。他举例称，在讲授机器学习算法时，应当同时考虑到算法偏见的影响。此外，顾仁涛还鼓励开设人工智能与社会学的交叉类课程，帮助学生以跨学科的视角审视人工智能的风险和伦理问题。

　　“高校课程应超越技术工具训练，在技术创新中坚守人文价值。”在许伟看来，对于人工智能带来的潜在风险，教育系统需秉持技术赋能与伦理守护的平衡理念，培养学生的伦理想象力与批判性创新能力。

　　用顾仁涛的话来说，人工智能给教育带来的是“颠覆性影响”，不仅仅是提供了新工具，更带来了目标、内容、模式、评价等各方面的巨大变革，“但是教育具有社会性，因此这一次教育变革的进度快慢，不仅是技术性的，还要考虑学生的适应程度以及社会对人工智能技术的群体性认知变化”。