人工智能赋能高等教育转型的路径探索

在推动高等教育转型的过程中，人工智能的充分赋能依赖于AI准备度（AI readiness）的提升。AI准备度是指高校在技术、理念和组织等层面为人工智能应用所做的综合准备工作，不仅涵盖技术基础的建设，还涉及教育主体对人工智能的认知、应用能力的提升，以及在此基础上形成的适应性机制。

（一）立足多元资源整合，提升AI赋能基础实力

一是拓宽资金筹集渠道，加强人才培养引进。在资金保障方面，高校可以通过政府拨款、社会捐赠、企业赞助以及基金项目等多元化的资金渠道，保障数字基础设施建设和人工智能应用的资金投入。与此同时，高校还应加强资金管理和资源整合，确保资金能够高效、透明地流向技术研究与项目实施的关键环节。在人才引进方面，高校应从全局出发，全面考量人才缺口，创构系统性、完备性的人才集聚雁阵格局。高校可通过发布专项合作计划、举办常设交流会议、搭建意见收集平台等方式，建立有效的沟通与合作机制。高校还应积极与外部产业对接，借助产学研联盟搭建区域性共享型人才培养实践平台。通过这一平台，实现高校与产业间的优秀经验共享，弥补地区和校际的资源差距，构建高等教育“共同体”。

二是升级数字基础设施，整合前沿技术应用。数字基础设施建设是指支撑信息技术与数字化服务运行的硬件、软件、网络以及数据资源的系统性框架。在高等教育领域，数字基础设施通过提供高效的数据处理与存储能力、可靠的网络连接、灵活的软件平台，以及多功能的技术支持系统，支撑着人工智能教育应用的实施与创新。在硬件基础设施的构建上，高校应加强计算、存储和网络等核心硬件设施的建设，打造支持大规模数据处理与高效计算的硬件平台、完善的网络设施和跨平台互联技术。同时，高校还应加大对软件基础设施的建设力度，构建包括云计算平台、大数据分析平台和人工智能开发框架等在内的技术平台。在基础设施支撑下，高校可以搭建统一的云计算平台，为师生提供便捷的计算资源和存储服务，降低使用成本。利用物联网技术实现教学设备的智能化管理，实时采集教学数据，为人工智能分析提供丰富的数据来源。比如，通过物联网传感器收集教室设备的使用情况、学生的学习行为数据等，为优化教学资源配置和个性化教学提供依据。

三是加快AI工具研发，推动技术与学科融合。专为教育设计的AI工具能够根据教育领域的特殊需求进行优化，提供更加精细的个性化学习支持。因此，高校应借鉴优秀经验，加快开发定制AI应用，和外部企业联合研发相关产品，满足教育特殊需求。例如，Open AI推出的Chat GPT Edu通过为高等教育提供定制化的教学支持，能够根据具体的教育场景调整其功能和内容，从而提供量身定制的个性化学习体验。华东师范大学推出的Edu Chat结合了实时信息检索与教育学、心理学的理论指导，在开放问答、作文批改、启发式教学和情感支持等教育功能上进行了深度定制化应用。此外，在学科融合趋势背景下，高校应以人工智能为核心驱动力，更新学科的课程内容和模式，开设机器人技术、编程、深度学习等课程。

（二）着眼主体能力建设，培育AI素养协同格局

一是提升师生AI素养，强调人文关怀。AI素养指的是理解、使用、监控和批判性反思人工智能应用的能力。[32]在教育主体AI素养培育方面，需对教师和学生分别施策。教师作为教育的核心力量，应在熟练运用人工智能工具开展智能评估、个性化学习路径设计、学情反馈等教学活动的基础上，深入理解人工智能背后的算法原理、数据处理流程，从而科学判断其在教育应用中的合理性与可行性。这不仅要求教师能够驾驭技术提升教学效率，更要确保技术应用符合教育教学规律，维护教育的“人本”本质。高校可以建立教师数字素养提升激励机制，将数字素养提升情况与教师职称评定、绩效考核挂钩，激发教师自主提升数字素养的积极性。学生的AI素养培养重点在于批判性思维和自主学习能力的塑造。在本科和研究生阶段，高校应针对不同学科专业特点，设计分层分类的人工智能课程。对于非技术学科，开发通俗易懂、侧重应用的人工智能课程，增强课程的完备性和连贯性。此外，高等教育系统应通过研讨会、竞赛活动等引导学生主动探索人工智能的基本概念、算法架构及其潜在风险，增强学生对人工智能技术在伦理、隐私及社会结构方面影响的敏感度，使其在运用技术的同时，能够规避潜在风险，确保学习过程的科学性与安全性。

二是转变管理观念，优化决策机制。首先，应着重提升教育管理者对人工智能技术的认知与战略把控能力。定期组织教育管理者参与人工智能技术专题培训及研讨活动，邀请人工智能领域专家、教育创新前沿实践者进行经验分享。通过这些活动，促使管理者深入洞察人工智能在重塑教育模式方面的巨大潜力，引导其摒弃传统行政管理思维定式，树立创新管理思维，积极探索契合人工智能时代需求的教育管理新模式。同时，各级组织和部门需协同合作，打破传统高等教育管理体制中科层制的固有束缚，构建扁平化、高效灵活的管理架构，减少决策层级，简化烦琐的决策流程，建立针对人工智能技术变革的快速响应机制。在这一过程中，应充分鼓励各级管理者积极投身于人工智能教育应用的实践探索，赋予基层管理者适度自主权，使其能够依据实际情况灵活调整管理策略，提升管理的精准性与实效性。此外，加强教育政策的前瞻性研究，各级政府和教育行政部门应密切关注人工智能技术发展动态，及时制定和调整教育政策，为人工智能在高等教育领域的应用提供政策支持和制度保障。

三是健全信息安全保障，明确责任规范体系。在使用涉及敏感信息的系统时，高校必须制定严格的数据加密、访问控制和隐私保护措施，定期进行信息安全风险评估和漏洞检测，及时发现安全隐患并予以修复或升级，确保数据在收集、存储和使用的各个环节都得到充分保护。同时，高等教育的各方主体需要明确责任分工，建立完整的责任体系。从内部责任体系构建来看，人工智能教育项目需要制定专门的规章制度，充分考量技术风险因素，对师生、行政人员、技术人员等个体以及纪律委员会、技术支持部门、宣传部门等组织的权利和义务进行细致划分，形成完备、系统的责任架构，确保教育实践中各环节责任清晰、落实到位。同时，高校需与企业等划定责任以加强与外部机构的合作，在此过程中还要精准把握开放尺度，避免或因过度保守错失发展机遇，或因过度开放致使自身在合作中主体地位弱化，以期实现互利共赢、协同发展。在监督机制方面，通过制定严格的监管标准、建立有效的监测机制、加强对人工智能工具的评估和审核、鼓励各类主体积极参与监督体系等措施能弥补现有监管缺口，强化对数据来源、算法设计、评价规范的监管，确保过程的全面性和客观性，实现人机协同的监管与反馈。

（三）强化风险防控治理，筑牢AI教育规范防线

一是创新学术检测技术，完善学术诚信教育。高校与科研机构应加大对学术检测技术研发的投入，针对人工智能生成文本的特点，结合语义理解、知识图谱分析、文本生成逻辑判断等多种技术，开发专门的检测工具。其次，在技术应用过程中，设计有效的教育护栏。借助传统的基于规则的计算方法和提示词工程，对用于学术创作检测的数据输入进行初步筛选和规范，引入思维链、Guardrails AI等前沿技术，深入剖析检测模型的推理过程，实时监测并纠正潜在偏差，从学术规范维度确保检测结果的准确性，防止因技术问题导致误判或漏判，为学术诚信检测提供坚实的技术保障。此外，高校应与人工智能服务商和各类数据库展开合作，落实生成式数字水印等标识技术，实现透明度治理。在评估时高校不能仅依据技术检测结果判断，还需结合学生日常表现、原创性证据等进行综合考量。同时，通过开设学术诚信课程、举办专题讲座、开展案例分析等方式，让师生深刻认识学术诚信的重要性，了解学术不端行为的危害及后果。高校还应制定严格、细致的学术规范和管理制度，明确对使用人工智能进行学术造假行为的界定和处罚标准，形成有力的制度约束。

二是建立伦理审查机制，加强伦理知识教育。在技术层面，高校需要在“对齐”的原则下确保人工智能的目标、价值和行为与人类价值观相一致，并在数据预处理、模型选择和后处理决策等阶段尽可能使技术能代表更广泛的人群。为此，高校和教育管理部门应设立专门的人工智能教育伦理审查委员会，成员包括教育学家、伦理学家、技术专家、师生代表等，对信息披露标准、监管流程等进行统一规定，确定人工智能伦理准则，对即将投入使用的人工智能教育产品的算法设计、数据来源、模型训练过程等进行全面审查，评估其是否存在伦理风险。对于存在算法偏见、数据污染风险的产品，要求开发者进行改进或不予通过。在产品使用过程中，持续跟踪监测，及时发现并解决新出现的伦理问题。同时，在伦理知识普及与素养提升方面，教育部门要定期组织教育工作者参与人工智能伦理素养培训项目，更新其知识体系。高校还应将人工智能伦理素养教育融入人才培养计划和课程目标，面向全体学生开设相关课程或讲座，培养学生的伦理意识和批判性思维能力，使学生在使用人工智能技术时能够自觉遵循伦理原则，识别和抵制不道德的应用。

三是强化技术监管，深化价值观教育。高校和相关部门应建立人工智能技术意识形态审查机制，在引进和使用人工智能教育产品前，对其进行全面的意识形态审查。审查内容包括产品的算法逻辑、数据训练来源、涉及的文化和价值观内容等，确保其不传播有害思想和错误价值观。同时，鼓励高校和教育机构自主研发符合我国教育需求和价值导向的人工智能教育产品，研发时应提高主流价值观在算法中的优先级，明确技术自身不能逾越的“红线”，从而减少对国外产品的依赖。此外，在高等教育中需强化社会主义核心价值观教育，通过思想政治理论课、校园文化活动等多种途径，引导学生树立正确的历史观、文化观和价值观，提高师生对不同文化和价值观的辨别能力，并能坚决抵制反对意识形态存在问题的生成内容。在教学过程中，教师要引导学生正确看待人工智能技术，帮助学生认识到技术背后的意识形态因素，培养学生的批判性思维，使其能够理性对待人工智能带来的信息，避免受到不良意识形态的影响，维护高等教育领域的意识形态安全。

（来源：《高教发展与评估》 2025年第4期）