陈晓红院士：人工智能背景下高等教育治理要与时俱进

日前，习近平总书记在主持二十届中共中央政治局第二十次集体学习时强调，“面对新一代人工智能技术快速演进的新形势，要充分发挥新型举国体制优势，坚持自立自强，突出应用导向，推动我国人工智能朝着有益、安全、公平方向健康有序发展。”

当前，人工智能发展正引领高等教育迈入一个全新的变革时代。中共中央、国务院印发的《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》明确提出，促进人工智能助力教育变革，以教育数字化开辟发展新赛道、塑造发展新优势。在人工智能赋能教育的新趋势下，必须深入释放人工智能对高等教育的驱动效能，在破解发展过程中技术应用难题的同时，加快重塑人才培养体系，推动教育理念、治理体系和发展模式的全面变革，为高等教育的高质量发展提供强劲动力。

一、人工智能引发教育体系前所未有的变革

“得思维者得未来。”人工智能正推动高等教育从知识传递向能力塑造的范式重构，为高等教育带来了前所未有的变革。其核心变革体现在四个方面。

一是教育模式向超学科融合加速转型。通过生成式人工智能、数字孪生等技术构建跨学科知识网络，人工智能打破了传统学科壁垒，推动从“学科分立”向“超学科协同”的体系化转型，促进工、理、文、艺等的深度交叉，重塑高等教育知识生产与人才培养的底层逻辑。这种系统转型，呼唤高校将超学科融合纳入学校战略规划，制定跨学科课程开发专项方案，明确以人工智能为纽带整合人文、科学、工程领域的知识网络，系统重构人才培养目标与科研协作机制，打造兼具学术深度与产业响应力的高等教育新范式。

二是教育目标重心更突出能力培养。教育的本质是“激发内生动力”，而非“知识灌输”，人工智能的深度应用，不断降低着知识获取的边际成本。顺应这一趋势，传统的以传授知识为主的教育目标，必须加快向培养高阶思维能力、综合创新能力和终身学习能力转变，通过教育来唤醒心灵、启迪智慧、完善人格变得更加重要。为此，迫切需要我们重新审视人才培养目标定位，从传统观念将学生视为被动接收者的窠臼中脱离出来，实现知识传授从平面铺陈到立体建构的转变，把创新意识和能力的培养摆在更加突出的位置，促进学生全面成长成材。

三是数智化赋能教学全链条升级。当前，人工智能已成为教学流程智能化重构的核心引擎，正推动教学流程从传统的“经验驱动”，向“数据—算法双轮驱动”的体系升级；推动治理机制从传统的人力管理，转向算法优化，同时，教务调度、科研协作、资源配置等也受到全面的深刻影响。这种发展趋势，必然要求高校制定教学全链条数字化改造专项规划，明确以自适应学习系统为核心，调整“教学设计—知识传递—学情反馈”流程。通过深度强化学习算法动态优化学习路径，并依托情感计算技术实现课堂情绪实时监测与教学策略调整。在教学管理各领域部署AI代理，构建“智能诊断—动态干预—效果评估”的闭环管理体系。最终形成“教师—AI助教—学生”三元协同的教学生态，实现规模化教育与个性化培养的有机统一。

四是教育评价向人机协同深度重构。人工智能技术通过大数据分析、机器学习算法等手段，能够实现对教学过程和学生学习的实时监测与精准评估，为教育评价提供更全面、动态的数据支持。教师凭借专业素养把控评价方向、解读数据背后的学生发展状况，而人工智能则负责数据收集、分析及初步反馈，二者形成优势互补。这种人机协同的重构，推动教育评价从传统单一的结果导向，转变为注重学习过程、强调个性化与多元化的全面评价，不仅提高了评价的科学性与有效性，还为教育决策、教学改进以及学生个人成长，提供了更具针对性的指导，有效促进教育公平与个性化发展。

二、人工智能带来教育4个方面新的问题

“技术是双刃剑，用之得当则利，失当则弊。”人工智能在教育领域的广泛应用，虽然带来了前所未有的机遇变革，但也引发诸多亟待解决的问题，其核心问题主要体现在以下4个方面。

一是学术诚信警钟敲响教育本质危机。“一键式”的学术产出，取代学生本应经历的独立思考与知识探索过程，违背学术诚信原则，背离教育培养独立思考和创新能力的本质目标；人工智能生成内容的高度相似性和通用性也使学术不端行为检测难度较大，影响学术评价公正性和教育质量提升，进而冲击教育生态。因此，亟需在人工智能赋能教育的同时，筑牢学术诚信防线，守护教育纯粹本质。

二是传统教育职业面临转型挑战危机。人工智能的广泛应用使教师职业面临严峻转型挑战。其高效性取代部分重复性教学工作，导致部分教师失业风险上升；教师角色从知识传授者向学习引导者、课程设计者及人工智能应用者转变，对专业素养和技能要求更高，职业发展压力倍增。因此，在人工智能赋能教育的同时，需要积极保障教师职业权益，避免教育行业“人才断层”。

三是内容质量关口存在可靠风险危机。人工智能生成内容在涉及专业知识与复杂问题时，易出现错误或偏差，学生若过度依赖此类信息，将严重影响其学习效果与知识体系的构建；人工智能工具的算法受制于数据训练的局限性与偏见，若训练数据存在偏差或不完整性，生成内容亦会继承这些缺陷，无法充分发挥人工智能在教育中的辅助作用，影响教育信息化进程的推进。

四是隐私安全漏洞引发信任崩塌危机。在人工智能赋能教育的过程中，教育信息化的推进导致海量个人信息被收集，这些敏感信息一旦泄露或被滥用，将严重威胁个人隐私，并引发公众对教育系统的信任危机，进而阻碍教育技术的推广和应用。因此，如何在人工智能赋能教育的同时，保障信息安全和个人隐私显得极为重要。

三、人工智能背景下高等教育治理要与时俱进

人工智能赋能高等教育的时代，高校正处于从“扩张”向“提质”、从“传统”向“智能”转型的关键阶段，应准确识变、科学应变、主动求变，积极推动高等教育与人工智能深度融合，构建更加高效、公正、协同的治理体系。

一是与时俱进加快教育理念更新。高校必须将人工智能视为推动教育模式转型和治理机制升级的核心动力，推动从“工具融入”向“体系重构”转变。要加快实现从单一学科教育向跨学科教育转变，培养学生的跨学科思维和综合素养，使他们能在复杂的现实问题中灵活运用多学科知识。加快实现从知识传授向能力培养转变，让学生学会在海量信息中筛选、分析和运用知识，以适应不断变化的社会需求。加快实现从“一刀切”的标准化教育向个性化教育转变，为每个学生提供适合其发展的教育路径和资源。加快实现从封闭性教育向开放性教育转变，树立开放性教育理念，加强与社会、企业的合作，整合国内外优质教育资源，鼓励学生参与国际交流与合作项目。通过转型，构建“智能引擎+制度框架”的新型治理生态，打造高效、公正、透明的大学治理体系。

二是构建精准适配的教育实践路径。充分运用多模态数据采集和深度学习算法等人工智能先进技术，加快构建智能教育系统，精准分析学习者的认知特征、学习偏好、成长轨迹，全方位助学、助教、助研、助管、助评，实现教育“个性化、高质量、大规模”的融合。利用智能学习分析系统，根据每个学生的学习进度和知识掌握情况，为其推送个性化的学习内容，大大提高学生的学习效率。通过构建真实产业场景，让学生在解决复杂问题中提升实践能力；利用知识图谱技术将学科知识解构为能力模块，动态生成逻辑推理、数据伦理等训练路径，让学生的学习主动性和创新能力得到充分激发。

三是构建虚实结合的教育场域结构。高校应顺应人工智能打破教育的时间和空间限制，延展教育的深度和广度，促进教育资源共享与融合的趋势，推动教育场域向虚实融合的泛在空间拓展，形成实体空间浸润、虚拟空间不断延伸的新型教育空间形态。积极打造智能教学空间，实现教学设备的互联互通和智能化控制。创建虚拟实验室、虚拟实训基地等，让学生在虚拟环境中进行实践操作和探索。建设在线学习平台，提供个性化学习推荐、智能辅导、学习进度跟踪等服务，为学生量身定制学习路径和内容。开发互动式、沉浸式的数字化教学资源，开展混合式教学，实现教学过程的智能化管理和监控。将线上的开放课程、学术数据库、在线图书馆等资源，与线下的实验室、图书馆藏书、实习基地等资源进行整合，实现资源共享和优化配置，为学生提供更加多元和开放的学习环境。

四是有效融合制度供给与伦理治理。在推动人工智能深度融入教育的过程中，高校必须加强制度供给与伦理治理，确保技术应用规范、可控。教学管理方面，明确人工智能相关课程的设置标准和要求，建立针对人工智能辅助教学的质量评估体系，定期收集学生和教师的反馈意见，及时调整和改进教学。完善AI在教学、科研、管理等场景下的数据使用、隐私保护、算法透明等规章制度，制定严格的数据安全管理规定，加强对人工智能教学和科研中涉及学生数据、科研数据等的保护，防止数据泄露和滥用。明确教师与学生使用AI工具的权限与责任，防范学术不端与技术滥用。同时，构建高校AI伦理治理体系，成立专门的人工智能伦理审查委员会，对涉及人工智能的教学、科研和应用项目进行伦理审查，对新技术试点、数据采集、个性化推荐等环节进行动态评估，引导师生树立正确认知，实现“技术赋能”与“伦理守正”协调发展。

五是推动人机协同实现高质量发展。高校应以人工智能为引擎，打破部门壁垒，推动教学、科研、管理多领域深度融合，形成“人机协同”的高质量发展格局。加快建设“智能化+交叉学科”的产学研平台，促进AI技术向知识生产与制度创新延伸。推动教师能力结构升级，定期组织教师参加与人工智能相关的培训和进修活动，培养兼具教育视野与AI素养的复合型人才，将教师在人工智能教学、科研和社会服务等方面的工作表现纳入绩效考核体系。推进科研资源智能配置，畅通成果转化通道。强化高校与地方、企业协同联动，打造智能教育应用示范区，实现技术与制度双轮驱动。

（作者系中国工程院院士、湖南工商大学党委书记）