高校如何应对人工智能挑战的策略与建议

4月15日至17日，福州的第61届高博会上，人工智能话题的热度，几乎把会场“烧”了起来。就拿生成式人工智能赋能教育创新那场学术活动来说，过道里站满了人，门外还排着长队。主持人王伟宜忍不住感叹：这话题，果然“火爆”。

眼下，人工智能与高校教育的深度融合，正成为教育领域的新风向。怎么给教育现代化注入新动力？参会者心里都悬着这个问题。

福建师范大学副校长刘三女牙说得直白：生成式人工智能是近些年“最具碘伏性的技术性突破”。他还提到，新质生产力恰恰以碘伏性技术突破和创新为前提，生成式AI的技术发展正好具备这些要素，必然会推动各行各业的新质生产力形成和发展。

“教育作为社会的重要子系统，受到的影响会比别的行业更大。”刘三女牙解释，“因为生成式AI以知识的学习、汇聚和产生为前提，这跟教育领域的人才培养高度契合，教育正面临巨变。”

随着AI技术不断迭代，高等教育领域也迎来新一轮创新浪潮。从“数智人”老师到智能测评系统，越来越多AI创新成果开始渗透到高校教学中。那场学术活动里，专家们从理念指引、实证研究、模型技术、教学创新、教师成长等多个层面，展示了不同的图景。

中国高等教育学会第七届理事会副秘书长王小梅在致辞中总结：“生成式人工智能正在塑造全新的终身学习生态。”

AI在教育领域的应用，带来了便利，也抛出了不少挑战和难题。北京师范大学原副校长陈丽提到，最近AI已经从早期的计算模型、感知模型，发展到了认知智能阶段。前两类跟教育“关系不大”，但认知智能的突破，“确实给教育带来了非常大的影响”。

“对我们来说，挑战大于机遇。”陈丽直言，“比如，AI技术挑战专业设置。如果大学专业一成不变，今年招进来的本科生，7年后硕士毕业可能就失业。即使不失业，能力也远远跟不上时代。”

挑战还包括调整人才培养的教学目标、完善安全和伦理问题等。陈丽建议，教育应对生成式AI，有4个方面“特别重要”：研发自主可控的认知大模型，立法和制定政策框架，培养师生的人工智能素养，以及研究先行，从“3C”走向“3I”。

实际上，很多高校已经在回应这些挑战。学术活动现场，有AI研究者从技术视角讨论教育大模型如何构建、如何训练，展示了面向不同场景的初步尝试。也有教育研究者用文献分析方法，从实证视角分析生成式AI融入学科教学的实际研究，思考怎么在课堂中提升学生的思维和认知能力。

华中师范大学人工智能教育学部教授易宝林认为，挑战虽大，但高校要学会应变。最近，华中师大正尝试用AI技术变革实际教学，用“数智人”学生帮助师范生进行沉浸式训练。

华东师范大学教育信息技术学系主任顾小清说：“对于生成式AI在高等教育中的应用，从教育体制机制到微观的教学体验、教学模式、教学方法，都提供了巨大的创新空间。目前我们的研究成果已经展现了这种可能性，能应用到实际师范生教学实践中。当然，技术上还有一些急需解决的问题，垂直模型如何进一步完善，也期待研究者共同努力。”

东北师范大学信息科学与技术学院党委书记郑燕林分享了他跟AI不断沟通的经历。“人工智能会取代老师吗？”他反复提问，得到的回答都太“简单”，有些甚至“从情感上给了回应”。等他再深入追问，AI才提到教师独特的价值，“批判性思维是人类的高阶思维”。

正如陈丽总结的那样，高校教育工作者需要站在推动教育数字化转型的高度，重新认识人工智能的教育应用方向。要跳出把AI仅仅当作工具来思考怎么用、怎么推广的陈旧思路，重新认识到这一碘伏性技术“正在重构整个教育组织体系、教育的理念、教育的人才培养模式”。

“要站在这个高度来认识生成式人工智能。”陈丽说。

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