薛其坤等：人工智能赋能高等教育创新发展的南科大“样本”分析 | 本期聚焦

教育 2025-01-05 16:25 北京

编者按：建设教育强国，龙头是高等教育。习近平总书记在全国教育大会上强调，深入实施国家教育数字化战略。当前，人工智能正在深刻改变着人类的生产和生活方式，并对教育产生深远影响，高等教育正在加速从数字化转型阶段进入智慧教育阶段，迎来“智慧教育元年”。教育部积极应变、主动求变，深入推进人工智能赋能教育教学改革，制定了人工智能赋能高等教育工作实施方案，启动了人工智能赋能高等教育创新试点，推出了一批人工智能通识课、通识教材和人工智能+专业教育的应用场景典型案例，启动基础学科领域垂直大模型建设，指导成立高校人工智能教育联盟，积极构建数据驱动、人机结合、跨界开放的“人工智能+高等教育”生态。在教育部高等教育司的指导下，本期特推出人工智能赋能高等教育创新专题，邀请知名大学校长、院士撰文探讨人工智能赋能高等教育创新发展路径、以人工智能技术推动高校人才培养范式变革，为加快高等教育高质量发展、建成教育强国提供有力支撑。

人工智能赋能高等教育创新发展的南科大“样本”分析

薛其坤陈明伟赵建华刘江郝祁叶飞刘绪

◎摘要 新一代人工智能的浪潮正在席卷全球，深刻改变着人们的工作方式、学习方式和生活方式。高等教育领域人工智能的应用也经历了从逻辑推理阶段和专家系统阶段进入到机器学习阶段，从过去简单的“辅助工具”转变为真正意义上的“赋能者”。人工智能技术的进一步发展，极大可能会颠覆传统的高等教育模式，重塑适应人工智能时代新的高等教育体系。作为新质生产力的策源地和创新人才培养的主阵地，大学应如何顺应时代大潮，实现新时代高等教育从内涵到外延全方位的跃升式发展，成为每一位当代教育工作者无法绕开的重大课题。南科大正在开展的人工智能创新人才培养实践，在研究推动人工智能不断往前发展的同时，致力于在高等教育人才培养全过程、全环节中引入、推广人工智能技术。

◎关键词 人工智能；人工智能赋能；人工智能+；高等教育；创新人才培养

人工智能的革新历程

随着计算机算力的提升和手机终端等便携式通信终端的大规模普及，以ChatGPT为代表的新一代生成式人工智能正在以前所未有的态势在世界范围内掀起新一轮科技革命和产业变革，对政治、经济、产业、科技、国防、教育、思想、文化等领域带来了巨大冲击。作为新质生产力的策源地和创新人才培养的主阵地，大学应如何应对人工智能时代的挑战和机遇，实现新时代高等教育从内涵到外延全方位的跃升式发展，已成为每一位教育工作者无法绕开的重大课题。

人工智能这一概念最早是在1956年的达特茅斯会议上被提出的。此次会议上，约翰·麦卡锡、马文·明斯基、克劳德·香农等学者开始探讨构建能够模拟人类智慧的机器的可能性。彼时起，人工智能便作为一个独立研究领域出现，并展现出强大的生命力和无限的潜力，在挫折与复兴的交替中不断前行。时至今日，我们可以将人工智能及其与教育领域的融合过程，归纳为三个核心发展阶段。

20世纪50年代至70年代是人工智能发展的第一阶段，被称作逻辑推理阶段。这一时期的人工智能研究主要集中在模拟人类的逻辑推理过程，通过建立规则和算法来解决问题。逻辑理论机（Logic Theory Machine）和人工智能语言LISP是这一阶段的代表性成果。然而，受当时的人工智能认知水平以及计算能力的限制，人工智能的应用主要局限于解决一些较为简单的教育问题，例如通过符号表示与规则推理完成基础数学题的求解、进行简单的逻辑推理、初步的语言翻译以及参与下棋博弈游戏等。

20世纪70年代至90年代，人工智能发展进入了第二阶段，即专家系统阶段。随着知识工程（Knowledge Engineering）理念的兴起，知识表达、知识获取以及知识利用成为人工智能系统的三大核心要素。这一时期，通过构建知识库来模拟专家的认知和决策过程，人工智能被广泛应用于众多专业领域，包括数学（MACSYMA系统）、地质勘探（PROSPECTOR系统）、化学（DENDRAL系统）、医学（MYCIN系统）等。针对不同领域的专业特性，这些专家系统采用了多样化的知识表达方法，包括产生式规则、框架、逻辑、概率网络、语义网络、面向对象等，并且结合了多种推理机制，例如演绎、归纳和模糊推理，以实现更高效的认知与决策模拟。这些高度专业化的专家系统及其知识库体系，能够为相关教育领域提供快速且全面的知识查询及学习支持服务。

21世纪以来，人工智能迎来了其发展的一个黄金时期，即机器学习阶段。得益于大型数据集、图形处理器以及分布式计算技术的飞速进步，基于深度神经网络的机器学习框架，如卷积神经网络、Transformer模型、稳定扩散模型、人类反馈强化学习等，催生了诸如GPT、Sora、盘古等大模型技术的迅猛发展。这些技术在自然语言处理和多媒体数据生成等领域取得了突破性的进展，使人工智能能够理解和生成复杂语言，并进行更为深入的语义分析和多模态交互。这些技术的进步使得人工智能逐渐成为高等教育中不可或缺的一部分，其角色也从以往的“辅助工具”升级为真正的“赋能者”。

习近平总书记强调，“人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，加快发展新一代人工智能是事关我国能否抓住新一轮科技革命和产业变革机遇的战略问题”[1]。人工智能自诞生之时起就和教育深度融合、相互促进。人工智能领域的每一次技术进步和概念革新都对教育领域产生了深刻的影响，引发了广泛的重视。因此，我们不仅需要紧跟时代潮流，致力于培养人工智能领域的专业人才，还应深思如何充分利用人工智能来重构教育形态，革新我们的教育理念。

人工智能赋能高等教育创新

在高等教育领域，人工智能展现出超越传统教育教学模式的强大生命力、创新力，正在深刻地改变着学生学习、教师教学以及学校教学管理的模式和手段，甚至从根本上重塑高等教育的生态系统。从实践层面来看，人工智能技术的融入，可以使高等教育得以借助智能化手段来优化教学、管理及评估流程。而从理论层面分析，人工智能与高等教育的结合，不仅会革新传统的人才培养理念，更对未来高等教育理论体系产生深远而广泛的影响。

高等教育的核心环节在于教与学的过程，这是创新人才培养的基础，也是当前人工智能赋能高等教育的主要切入点。人工智能技术的融入使得教与学过程的个性化和精准化成为可能。教师可以借助人工智能优化课程体系，根据专业和课程的特点，设计并开发适应学生个性化发展的多样化学习模块，从而有效解决了过去规模化培养与个性化教育之间的矛盾。通过人工智能对教与学过程中产生的大数据进行全面且系统的分析，教师能够获取学生学习状态的变化数据，为教学调整提供数据支撑，使教师能够基于数据做出精准教学决策，而不再依赖于直觉和推测。教师利用人工智能进行教学资源的高效获取和整合，掌握更具针对性和专业性的教学资源，不仅能够丰富教学内容，还有利于提升教学质量和人才培养成效。学生通过人工智能可以在专业学习的过程中，获得除传统教师外的实时智能导师支持。智能导师系统不仅能够提供一般性的学业辅导、答疑，还能够根据学生的学习状态，为学生提供个性化学习资源和沉浸式的学习体验，让学生的专业学习始终处于系统性、重要性、前沿性的资源情境中，帮助学生实现个性化的发展与成长。在当今大类招生+个性化专业分流的培养模式日趋流行的情况下，这样的智能导师系统显得尤其重要。

为保障人才培养质量，学校作为管理者，需要对教与学的过程进行统筹管理和必要的监督优化。在教学管理中应用人工智能技术，不仅能够极大地提升教学管理效率，还能推动管理模式的创新。通过智能化数据分析，人工智能能够实时监控和评估教学过程中的各项指标，为管理者提供详尽的教学管理报告。这些数据为学校和院系及时调整教学管理措施，优化教学资源分配提供了科学的决策依据。此外，人工智能还能为学校教务部门自动化处理诸如排课、选课、成绩统计等烦琐的管理任务，有效减轻了管理人员的工作负担。总之，人工智能赋能教学管理，带来了更为精准和动态的决策支持，有力推动了教学管理模式向智能化、精细化方向发展。

科学研究也是高等教育的重要职能之一。人工智能在科学研究工作中的应用，对于提高科学研究的速度、效率和精确度具有积极而重要的作用。参照OpenAI对人工智能等级的划分，我们对人工智能的运用尚处于第一等级，即聊天机器人水平。而第四等级的“创新者”人工智能，将能够用于科学发现、技术进步和创意过程，从而具备改变行业格局的能力。虽然当前的人工智能尚未达到第四等级，但ChatGPT-4o和新推出的o1 pro，以及华为的盘古大模型等，均已在科学研究中发挥了重要作用，例如药物研发、科学计算和数据清洗。当能够用于知识创新的人工智能诞生以后，自然科学、工程技术，甚至社会科学的基础性、实践性问题将会在人工智能的支持下得到重大突破或完全解决，人类点燃不同领域和分支科技树的速度和进程将会大大加快，前沿科学研究与高等教育的融合将会进一步得到加强。伴随人工智能技术的进步和发展，能够预见人工智能在高等教育中的作用将不仅仅是“赋能者”，也会作为引擎驱动、引领高等教育的创新发展。

总体来看，现阶段“人工智能赋能高等教育”有效地解决了教学和管理工作中常见的重复性、冗余性和机械性问题，将教师和管理者从烦琐、体力性的工作中解放出来，如作业批改、资料检索、课件制作、教务安排以及教学数据的统计与分析等，使教师和管理者能够将更多的时间和智慧投入到创新性、挑战性和开拓性的工作中，大大提升高等教育的培养成效和创新潜力。未来高等教育将会从人工智能时代的人才培养理念出发，革新传统的教育理论，变革随着工业社会兴起而迅速发展起来的传统高等教育体系。在新的高等教育体系中，学生从以单纯掌握知识为主的教育范式转变为以全面提升能力、认知为主的教育范式。

“人工智能+”高等教育创新人才培养的南科大“样本”

南方科技大学（以下简称南科大）是深圳在中国高等教育改革发展的时代背景下创建的一所高起点、高定位的新型研究型大学。学校借鉴世界一流理工科大学的学科设置和办学模式，构建了以理、工、医为主，兼具商科和特色人文社科的学科体系。学校目前设有39个本科招生专业，覆盖理学、工学、医学、经济学和管理学5个专业类，在读本科生5300人。一级学科博士学位点14个，硕士学位点15个，在读研究生达到7000人。

学校围绕以学生成长为中心的培养理念，彻底打破院系间的传统壁垒，构建通识专业相融合、科教产教相融合的教育体系，全面实行导师制、书院制和学分制等培养措施，持续推进新时代创新人才培养的规模化探索与实践。学生在导师的指导下，能够在全校范围内跨专业选课，实现跨院系培养。这种培养模式赋予学生、教师、院系高度的自主权，使他们能够充分发挥主观能动性，不仅促进了学科间交叉融合，还有助于培养出具备广博知识和独特视角的交叉学科复合型人才。当社会需求发生变化时，学生、教师、专业负责人往往能够迅速、敏锐地捕捉到这些变化，进而借助南科大特殊的人才培养体系，以一种自下而上、高度灵活的方式响应人才培养需求的变化。时机成熟后，学校再从校级层面开展顶层设计，统筹整合散布在院系和教师群体中的资源和动能，形成培养目标明确的人才培养合力。南科大的上述人才培养特色在“人工智能+”人才培养方向上得到了全面的体现。

作为一所新办高校，南科大的人工智能人才培养始于2016年，计算机科学与工程系成立并提供人工智能领域的专业课程。彼时，随着AlphaGo击败人类职业围棋选手所掀起的人工智能热潮，这类课程成为全校师生关注的热门课程。得益于学校跨专业的选课机制，这些课程不仅可以服务于计算机相关专业的学生，也向全校其他各专业的学生开放。为了更好地满足不同层次的人才培养对人工智能专业知识的需求，计算机科学与工程系相继开设了3门人工智能专题课程。具体来说，为低年级学生开设了无需基础的人工智能通识课程，为非计算机专业的高年级学生提供了人工智能进阶课程，同时为计算机相关专业的学生开设了人工智能专业课程。与此同时，学校各院系也自发地从本学科专业的角度来设计开发人工智能相关课程。目前，全校28个院系中超半数院系开设了以人工智能、机器学习、深度学习为主题的通识或专业课程，课程门数达到40余门，基本覆盖了从人工智能的理论算法到人工智能的硬件开发的全部内容，满足了全校各专业人才培养对人工智能的不同层次的个性化需求。

为顺应社会对人工智能相关的人才需求，由各院系主导，学校相继建设了自动化、智能科学与技术、机器人工程、数据科学与大数据技术、智能医学工程、大数据管理与应用等专业，使得学校人工智能类人才培养呈现出多元化的发展趋势。学校在开展人工智能类专业建设的同时，也陆续设立了一系列特色科研机构和研发平台，包括创新智造研究院、机器人研究院、大数据创新中心、“Data+AI”数据智能实验室、广东省类脑智能计算重点实验室、深圳市可信自主系统研究院、深圳市计算智能重点实验室、深圳市机器人感知与智能重点实验室、深圳市机器人视觉与导航重点实验室、新一代人工智能教育研究中心（广东省社科联决策咨询基地）、人工智能教育研究中心（深圳市社科联重点研究基地）等研究机构。这些科研机构与全校各院系紧密合作，开展科教融合式人才培养，为南科大“人工智能+”拔尖创新人才培养提供了有力支撑。

在全面开展“人工智能+”人才培养的同时，学校也通过设立人工智能教育研究中心等机构平台，积极开展人工智能赋能高等教育的研究工作，为人工智能在人才培养和教学管理各环节中的充分利用提供理论支撑。南科大已经形成了一个围绕“人工智能+”为核心，集教学、科研、实践为一体的跨学科生态体系。

学校前期的人工智能相关课程建设和学科专业建设以教师、院系为主导，具有自发、快速的特点。2024年8月，学校经调研论证，决定成立“人工智能高等研究院”，旨在整合南科大现有人工智能领域人才和资源，与华为、腾讯等头部AI企业开展深度合作，集全校之力打造深圳乃至全国的人工智能高地，这也标志着南科大正式进入“人工智能+”时代。“人工智能高等研究院”将计算机科学与工程系、数学系、统计与数据科学系、智能制造学院、电子与电气工程系、深港微电子学院等院系纳入“人工智能+”人才培养的核心支撑圈层，开展覆盖“原理—数据—算法—系统—应用”全链条的人工智能科研和跨学科人才培养新范式的探索。“人工智能高等研究院”统筹建设面向全校各专业的“人工智能+”课程体系，突出“以学生成长为中心”的个性化培养理念，真正体现了“人工智能+”人才培养的本质和精髓。

南科大高度重视“人工智能+”时代人才培养过程中伴随的伦理、安全、透明度等问题。人工智能的发展速度过于迅速，其带来的现实性和可能性伦理问题正在逐步显现，如对人类自我认知的更新、对传统价值观念体系的冲击、人工智能对现行法律的可能挑战、人工智能应用的规范等问题。为了更加安全、规范、合乎伦理地研究和使用人工智能，必须开展人工智能伦理教育，以防范未来人工智能发展过程中可能带来的危及人类生存的问题。南科大在人工智能伦理、安全等方面积极开展相应的研究，从学术视角审视人工智能的伦理问题。深入开展人工智能伦理教育，让学生重视人工智能研究和实践可能带来的伦理问题。通过研发全球性人工智能伦理教育案例库，分析人工智能研究和实践可能带来的伦理问题，让学生系统了解人工智能伦理问题。充分利用联合国教科文组织高等教育创新平台，采用经验分享与合作模式，开展国际间人工智能伦理教育合作，以提高世界各国对人工智能伦理教育的关注，并共同探讨深入开展国际合作的实施方案与可行性。

南科大在人工智能赋能高等教育创新发展的实践探索虽然仍处于进程中，但已经取得了初步的成效和经验，实现了人工智能相关专业人才培养数量和规格的大幅提升。近年来，南科大本科生获得省部级以上人工智能相关学科竞赛奖项249人次；人工智能相关专业在校本科生数量达2073人，已毕业本科生数量达2678人；在读研究生数量2198人，已毕业研究生数量1141人。他们在学校期间获得的人工智能相关领域学习经历和科研实践经验，将使他们能够从容应对“人工智能+”时代的挑战和机遇，并为粤港澳大湾区的高科技产业转型升级注入新的活力。

在人才培养实践中，南科大以服务国家战略和深圳市高科技发展需求为导向，把人工智能相关人才培养与学校探索建设研究型大学和创新人才培养的改革任务结合在一起，依托学校特色人才培养体系，在院系层面自下而上，超前开展人工智能相关的课程与专业建设，并在时机成熟后，在学校层面进行统筹规划，全面高效地整体推进人工智能创新人才培养任务。

结语

人工智能时代为高等教育创新人才培养提出了新的、亟需解决的课题，高校面临着如何调整、改革现有的人才培养体系，以更好地应对时代提出的这一重大命题。从人工智能赋能高等教育创新发展层面看，人才培养理念、教育思想、目标体系、课程体系、培养过程、评价体系等均需要发生相应转变。从人才培养目标看，高等教育需要培养能够驾驭人工智能，为科技创新、社会发展作出贡献的人才，因此要对人工智能擅长的内容和人类擅长的内容进行深入分析和界定，以确定人工智能时代的创新人才需要掌握哪些具有针对性的内容（如知识、技能、态度、伦理规范等）。在人工智能时代，教师和学生应具备人工智能素养，即能够利用人工智能分析、解决问题，智能获取数据并对数据进行智能分析，在提高效率和质量的同时，又能够拥有更多的时间从事自我发展。伴随着人工智能时代的演进，高等教育人才培养的新要求、新问题、新任务、新形态会不断出现。因此，高等教育要将人工智能作为研究和实践的重要内容，在研究推动人工智能不断往前发展的同时，还要在高等教育人才培养全过程、全环节中引入、推广人工智能技术。

南科大正在开展的人工智能赋能高等教育创新人才培养实践，正是上述理念的典型体现，即通过布局人工智能学科和专业建设解决人工智能专业人才培养的问题；利用人工智能技术赋能高等教育教学全过程，将教师从烦琐的、重复性的、机械性的教学活动中解放出来，把更多时间和精力转移到创新教学设计、探索更好的教与学方式、为创新人才发展提供更有针对性的支持等方面；将人工智能应用于高校治理中，让循证和数据支撑的科学决策同高校管理的各个层面相结合；探索智能时代创新人才培养的方法、路径、组织形式和评价方式，提升人才培养的时效性。近年来的实践证明，南科大所实行的书院制、导师制、学分制、个性化、国际化等人才培养模式，对人工智能时代实现创新型人才培养发挥着积极而重要的作用。南科大为适应人工智能时代所开展的创新人才培养探索，正在形成新的经验、构建新的范式、打造新的典范。

参考文献：

[1]习近平在中共中央政治局第九次集体学习时强调加强领导做好规划明确任务夯实基础推动我国新一代人工智能健康发展[N].人民日报，2018-11-01（1）.

【作者单位：南方科技大学，薛其坤为南方科技大学校长】

（原载2024年第24期《中国高等教育》杂志）

责任编辑：万玉凤程旭

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