編者按 近日，教育部等五部門聯合印發《“人工智能+教育”行動計劃》，旨在一體推進人工智能人才培養和應用創新，系統構建智能時代的教育體系。本報推出人工智能驅動教育轉型系列報道，從轉變育人模式、重塑教師角色、創新辦學方式三個維度，深入探討人工智能給教育帶來的影響。
“曾有學生問我有了大模型是否還要聽老師講課，作業和項目有AI代勞是否還需要自己琢磨。”近日，復旦大學計算與智能創新學院副院長彭鑫在接受科技日報記者采訪時，提及學生關于AI的問題。他感慨，這反映出隨著AI及網絡學習資源日益豐富，學生對課堂知識性內容的關注度明顯下降，高等教育面臨著一個更深層次的問題——當大模型能夠撰寫報告、生成代碼、完成翻譯，當標準答案觸手可及，大學還能教什么，怎么教？
前不久，《“人工智能+教育”行動計劃》發布，提出促進規模教育與個性培養、知識傳授與能力培養、技術應用與人文關懷相統一，著力培育勝任智能時代的高素質人才，為加快建設教育強國、辦好人民滿意的教育提供強大動能。這為AI時代高校育人模式轉型指明了方向。高校如何以此為契機，優化人才培養體系，深化教育教學改革，將AI融入育人全過程，成為業界關注的重點。
將AI專業課變為必修通識課
“AI不是某個學科的事，而是整個高等教育體系必須關注的重點。”復旦大學人工智能教育教學創新中心副主任、“AI大課”首席教授黃萱菁說。在她看來，培養AI時代的人才，首要之舉是讓AI從小眾的專業課變為面向全體學生的必修通識課。
為此，復旦大學推出100余門AI領域課程，構建本研一體的“AI—BEST”課程體系。該體系分為四個層次：B是通識基礎，面向全校學生開設“走近人工智能”等通識課；E是專業核心，聚焦AI學科構建基本性、共通性知識體系；S是學科進階，鼓勵各院系將AI技術與本學科核心知識結合；T是垂域應用，對接產業前沿需求。在此基礎上，學校還搭建了“X+AI雙學士學位”“X+AI博碩雙學位”等多類型培養項目。
在AI專業人才培養層面，彭鑫表示，不能將AI窄化為大模型或算法，而要著重培養學生的系統觀。“人工智能賦能千行百業，必須融入包含社會物理空間在內的整個復雜系統。”彭鑫說，復旦大學通過開設具身智能等課程、引入工業產線模擬環境等方式，強化學生面向智能化系統的軟硬件一體化實踐能力。
華中師范大學則從課程體系重構、教學模式變革等方面創新人才培養模式。該校人工智能教育學部伍倫貢聯合研究院院長杜旭介紹，學校面向全體學生開設AI通識課程，重點培養學生的數據思維與算法思維。
“最基本的目標是讓全體學生掌握AI基礎知識，提升智能素養；更高的目標是激發學生的好奇心，培養創新思維。”杜旭說，華中師范大學伍倫貢聯合研究院增設了人工智能和軟件工程專業，培養面向AI時代的國際化人才，并與百度等企業合作構建AI教案庫與實例庫，打造產學研協同育人模式。此外，學校積極推進教學模式變革，組織開發了小雅智慧學習平臺、智能巡課系統等智能教學工具，實現教學全流程的數字化管理與精準化評價。
從存量競爭轉向增量創造
課程在變，理念也在變。黃萱菁說：“過去的教育模式是知識倉庫模式，目標是記憶和復現存量知識，評價標準是背誦的準確度和計算的速度。但當大模型能通過律師資格考試、寫出合格的學術論文，信息差不再是競爭優勢，我們需要從存量競爭轉向增量創造，培養學生提出好問題的能力、與AI協作完成復雜任務的能力，以及判斷AI輸出是否可靠的能力。”
這種轉變在實際教學中已初見成效。在“軟件工程”課程中，彭鑫鼓勵學生在課程項目中積極借助AI輔助開發，從而提升項目的規模與難度。“AI工具的使用讓學生不必在開發框架學習和運行環境配置等基礎內容上花費大量時間，可以布置規模更大、難度更高的開發任務。”彭鑫說，與此同時，課程項目設計通過持續的需求變更和精細化的開發要求，揭示AI在復雜軟件開發和持續演化中的不足，引導學生深刻體會人在軟件開發中的不可替代性，從而有效培養他們的需求分析、設計規劃、驗證確認等高階工程能力。
“AI可以代勞規則明確的重復性工作，我們更需要培養學生的管理能力與創新能力。”彭鑫認為，AI無法取代人類的價值判斷和創造性思維，這正是高校教育需要著力強化的方向。
然而，變革背后，挑戰同樣不容忽視。
首先是學習方式的沖擊。彭鑫坦言，AI對學生的學習方式影響深遠。如今，網絡學習資源日益豐富，像課堂這種以知識傳授為主的教學方式對學生的吸引力隨之減弱。更令人擔憂的是能力的隱形分化。彭鑫觀察到，對待AI的不同態度，正在拉大學生之間的能力差距。那些堅持自主掌控軟件設計、深入理解代碼的學生，更容易掌握核心能力；而過度依賴AI、放棄獨立思考的學生，則難以形成支撐長期發展的基礎工程素養。
杜旭進一步指出，AI正在改變知識生成與傳播的路徑，這要求高校重新審視教學環境與內容。“算盤過去是會計的必備工具，如今已成為博物館里的陳列品。未來，哪些事情應由AI代勞，不再需要我們將其作為學生能力培養的內容？這一問題促使我們深入思考‘教什么’和‘怎么教’。”他同時強調，如何培養學生以批判性、客觀審慎的態度使用AI，避免盲目依賴或完全排斥，是當前需要解決的核心問題。
評價體系滯后同樣制約著“人工智能+教育”的發展。黃萱菁坦言，傳統的評價方式正在AI面前失效。“當AI可以代寫論文時，只看最終產出已經不夠了。我們正在探索過程性評價，相比結果，更關注學生與AI交互的深度和質量。”黃萱菁說。
在人機協同中回歸育人本質
說到底，這場變革最終指向一個根本問題：教育的本質究竟是什么？
“我們面臨的真正挑戰不是AI太強了，而是教育體系需要深層次變革。”黃萱菁認為，高校應將人機協同能力作為核心培養目標。她將人機協作劃分為三個層次：最低層次是處理重復性任務，由人發指令、驗收結果；中間層次是人引導AI共同探索問題，不斷迭代優化；最高層次是人與AI共同突破已知邊界，探索創新的可能性。她強調：“未來不缺操作AI的人，缺的是能判斷、能整合、能創造的人。”
在杜旭看來，教育的本質是提升人的素養和能力，這一目標始終不變，但教學方法、環境與內容必須改變。“人機融合教學的核心，不是依賴機器獲取答案，而是在人與AI的交互協作中實現知識建構和認知躍升。我們要培養學生正確使用AI的能力，幫助他們借助AI更好地認識世界、改造世界，提升學習能力與生活品質。”杜旭說。
針對學生使用AI完成學習任務可能產生的依賴行為，杜旭提出了三個層面的措施。首先是制度約束，明確說明AI的使用邊界，確保學生的基礎能力得到鍛煉；其次是教學改革，對教師提出要求，通過重構注重過程而非結果的任務設計，針對性提升AI時代學生所需能力；最后是學科優化，直面AI時代的核心問題，設立新學科與新內容，推進深層次整合。
變與不變之間，人工智能正在倒逼高校重新回答那個古老而常新的問題：大學究竟要培養什么樣的人？正如黃萱菁所說：“當標準答案觸手可及時，教育的價值就超過了知識傳授，而是轉向培養學生的判斷力、創造力和與AI共生的能力。我們要培養的不是AI的操作員，而是AI時代的思想者與創造者。”（實習記者 曾敏）
轉自：科技日報
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