人工智能时代的高等教育改革与发展伟德体育(BetVictor Sports)国际官网

2026-01-03 22:18:49

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　　您曾经说过，学生只有一次生命，而教育应该能够帮助他们享受这一生。2018年7月，在北京大学第二届图灵班（2017级）开班仪式上，您曾经对学生说：“希望同学们不论在现有的课程选择，还是未来的职业抉择上，都能追随自己的兴趣，做自己热爱的事。希望在座的同学们在专业知识上学有所成，为中国国家的改革和发展贡献力量。”教育的目标之一就是帮助学生发现自己喜欢的东西，过上美好的生活。在接受《中国教育报》采访的时候，您还说自己从未“去工作”，而是“去做我热爱的事”。“那些能成功的人，也正是在做自己热爱的事业”（胡茜茹，2025）。我非常赞同，我们新教育实验也明确提出，要让师生过一种幸福完整的教育生活。如果儿童在学校的生活都不幸福，他今后的人生也不会幸福的。那么，如何才能做到帮助学生发现自己喜欢的东西呢？

　　朱永新：我注意到，您非常关注好奇心和创造力的培养。您曾经说，创新始于好奇，要鼓励学生发问，给予他们探索个人兴趣的机会，鼓励他们选择自己热爱的专业。其实，我一直认为，每个儿童一开始都是有好奇心的，但是中国孩子的好奇心往往得不到重视和鼓励，尤其是在刷题竞争中慢慢被消弭了。在美国，教育体系在小学和中学生中占用的时间比中国要少很多，孩子有更多时间去和其他孩子互动，参加体育运动、发展社交联系等等，很多教育是在课堂之外进行的。但中国学生就很难有时间去探索世界，去跟其他的学生建立联系。这是中国学生基础知识比较扎实但相对缺少好奇心的原因。所以，教育要学会留白，把时间留给学生自己去思考、去探索，要鼓励学生提出问题。您也曾经说过，对于学生来说，能够提出问题并寻求答案，远比单纯接受答案要重要得多。教师传授的是如何思考、如何解决问题、如何分析问题、如何做决策、如何预测后果、如何区分真伪、如何富有创造力、如何清晰地沟通、如何学习、如何探索以及许多其他重要的技能。对此，您有什么具体的建议？

　　约翰·霍普克罗夫特：确实，Leslie Valiant 所著的《可教育性的重要性》一书，对教育的重要性进行了深刻而有力的阐述。众多研究者长期致力于探讨人类有何种智力特质，使得我们得以从众多物种中脱颖而出，创造出推动国家发展的先进技术。例如实现人类登月的壮举，这是其他物种难以企及的成就。Valiant教授的观点在于，人类具备可教育性，而这一能力在其他物种中尚未进化形成。目前，人工智能主要是基于大数据的统计，并加入了一些逻辑能力。然而，我们尚未学会如何创造具有意识或可教育性的AI系统。人工智能已经具有深度学习的能力，但是“学习”与“被教育”不是同一个概念。我认为，教育至关重要。它不仅是国家经济发展的强大引擎，还能创造出使个人能够享受舒适生活的环境。教育的一个重要目标是帮助学生发掘个人所好，成就美好人生。对于人工智能来说，这也许就是你说的更高层次的“可教育性”壁垒。要实现这个目标，仅仅依靠人工智能是做不到的。这也从另外一个方面启示我们，人类的教育应该更多在人工智能无法做到的地方下功夫，在培养创造性思维、高能动性（High Agency）和社会情感能力方面下功夫。

　　朱永新：目前，生成式人工智能大模型不断迭代，已经快速拓展到教育教学领域的各种场景中。人工智能作为“教学辅助工具”“专业学习顾问”“自主学习平台”“模拟学习场景”等多种功能已经全面应用，如在教师备课过程中，帮助教师一键生成个性化教案、针对性习题等，极大地提升了教师的工作效率。但总的来说，依然面临着教师层面技术应用能力不足、技术接受度不高以及学校层面区域资源配置失衡、受到学校教育制度限制、保障监管机制尚不完善等现实问题的制约。对此，应在人工智能技术的支持下建设“评价、培训、服务、教研、督导”系统化的教师专业发展制度，不断探索人工智能助力教师专业发展的有效路径（杨帆，陈昊璇，朱永新，2024）。伴随着各类模型的快速迭代，传统教学和管理模式将会以更快的速度被生成式人工智能重塑，甚至有人提出未来教师会被人工智能取代。但是，我同意您提出的观点，人工智能永远不可能取代教师，因为影响教育质量最关键的因素是教师与学生之间的互动。离开这一点，那将失去优质教育中最重要的环节。或者说，人工智能取代的只是那些只会传授知识，不能够启发和引导学生、激发学生的兴趣和创造潜能的教师。对此，您有什么意见和建议？

　　朱永新：您一直高度重视本科生教育，从1964年开始给本科生讲课，一直到今天，在大学的讲台上已经超过了60年。我注意到，您现在仍然每年给上海交通大学致远学院拔尖学生开设计算机课程，已经不间断授课20门次，长达684学时。您曾经说过，高校应专注本科教育。提高本科生教育质量极为重要，因为本科生教育是研究生教育的基础，是高等教育的核心。提升教育质量需从评估教学质量、改进指导方式、吸引优质教师这三方面着手。我前年也就本科生教育改革提出过一些建议，其中一条就是要让本科生成为科学研究的力量。在传统的高等教育体系下，本科生的学习就是以接受知识为主的，老师时常教导他们要打好基础，不要忙着写文章和做研究。但是，本科生其实是可以在研究领域有所作为的。如图灵24岁时就发表了奠定整个计算机和人工智能基础的论文；武汉大学“启明星一号”研究团队中，本科生占了三分之一以上；华南师范大学大三学生吴攸，一年发了13篇SCI论文（朱永新，2022）。当然，这些可能属于小概率事件，是很小一部分的特殊案例，但是，如果没有大面积的人的成长，也不会有他们小部分人的脱颖而出。可见，抓住本科教育这一黄金时期，对本科生进行科学研究训练，有助于培育年轻有为的科学家和学者。您对这个观点有什么看法？

　　朱永新：非常敬佩您在2021年发起的“101计划”。作为在大学担任过5年教务处长的教育研究者，我一直也对高等学校教学改革高度关注，我的博士论文就是《高等学校教学管理系统研究》。我知道，您发起的“101计划”，试点工作率先是在您最熟悉、最擅长的计算机领域启动的。经过两年的试点建设，有80多位国内外顶尖专家、50多名院士深度参与，已经取得了很好的阶段性成果，构建了“核心课程+知识图谱”的核心课程体系，建设了12门核心课程，形成了涵盖110多个模块、650多个关键知识点的核心课程知识图谱，出版了“101计划”白皮书；构建了“核心教材+数字教案库”的教材生态，编写完成31本核心教材，数字教案与纸质教材有机融合；核心师资团队建设培育效果显著，发挥虚拟教研室网络协同、数字共享作用；汇聚核心课程建设高校以及行业领军企业，打造了涵盖400余个项目的实践平台，1500余名教师参与集体备课和教研活动，惠及2万余名学生，受到专家和师生的高度认可（ 张滢，2024）。2023年4月教育部开始复制你们的成功做法，启动了数学、物理学、化学、生物科学、基础医学、中药学、经济学、哲学等领域的基础学科系列“101计划”。牵头人都是各领域的领军人物，牵头高校也是在该领域有优势的学校（《中国教育报》评论员，2024）。但是，据我所知，您最关心的却是中国的地方高校，也就是广大的普通高校。您是出于怎样的考虑？

　　3. 教师水平是“101计划”的另一个关键问题。应该说，985高校的教师跟省属大学的差距，可能主要在科学研究领域上，而在教学能力上差距可能远远没有我们以为的那么大。虽然我们的大学主张教学与科研并重，但是科研一手硬，教学一手软，是不争的事实。我觉得可以从以下几个方面发力：一是组织一个最优秀的教学团队完成所有该学科课程的教学视频，也可以直接选用国外最好的课程教学视频翻译引进，确保全国所有的大学能够平等地享用这些教学资源。二是开发课程学习的人工智能平台，让优秀的教师团队的智慧逐步汇聚，对学生一对一地进行个性化指导，完成作业。三是对学科教师进行系统培训，培训内容不能够仅局限于知识体系，更要着重学科发展的宏观视野、职业认同、教育价值观。四是允许学生有选择教师的权利，承认经过认证的校外课程、网络课程等途径获得的学习成绩，允许学生跨校选择课程。五是邀请校外科学家、企业家兼任学科课程的教师，讲述前沿问题与创新方法，激发学生学习兴趣。

　　对于大部分学生而言，课堂学习是比较被动、消极，难以保持持续注意力的，因此也是比较低效的。现在中国的许多中小学都引进和开展项目化学习、STEAM学习了，鼓励老师围绕课程的主题介绍知识的前沿开展创造性学习和研究，让学生分组进行项目研究、经验分享、成果展示，这对于培养学生的创新精神、审辩式思维和动手能力等都具有重要意义。省属大学应该建立以解决问题为导向、以项目学习为主体的教学改革，有助于整个教学活动效率的提高，提升整体水平。我一直鼓励大学生开展科学研究，也是基于这样的思考。“挑战杯”全国大学生课外学术科技作品竞赛和大学生创新创业大赛等，不应该只是少数学生参与的活动，而应该尽可能与课程学习紧密相关，成为人人关注和参与的项目。

　　朱永新：本科教育还有一个重要的问题值得关注。人类每一次技术革命，总会有许多职业被淘汰，但也总是会有许多新的职业诞生。随着人工智能在各行各业的广泛应用，一方面，相关专业的毕业生需求量增加，另一方面，又会极大挤压就业市场。不少人对于人工智能带来的大学生就业前景很是担忧。对于这个问题我们需要辩证来看。2023年6月，麦肯锡发布的《生成式人工智能的经济潜力》研究报告提出，AI取代人类工作的时间被大幅提前了10年，在2030年至2060年间（中点为2045 年），50%的职业将逐步被AI取代。世界经济论坛2023年预测，到2027年将消失8500万个岗位，同时产生9700万个新岗位。但新增岗位中65%需要实现现有技能组合的根本性重构（WEF，2023）。而2025年的报告则显示，到2030年，将有22%的就业机会面临变革，创造新工作岗位为1.7亿个，被替代的工作岗位为9200万个，就业机会净增7800万个（WEF，2025）。个人的核心竞争力将取决于“人类独特性的坚守”（情感共鸣、复杂价值判断）与“技术前沿的拥抱”（量子思维、算法素养）的辩证统一。那些重复性高、规则明确的岗位容易被取代，比如会计、客服、翻译、基础法律、放射医学影像工作等。目前，德勤（ Deloitte）已实现83%的财务流程自动化；谷歌神经机器翻译在32个语种达到专业译者水平；LawGeex合同审查AI准确率94%，高于人类律师的85%；乳腺癌筛查人工智能误诊率比人类低5.7%。同时，那些高技能和需要人性化服务的岗位则更具稳定性，尤其是需要人工智能协同的新兴职业将会大量涌现，如数字孪生工程师、AI伦理调节师、智能系统驯化师、元宇宙身份架构师、脑机接口体验设计师、气候智能博弈师等等。这就需要我们的高等教育注重培养学生的“T型知识结构”，即能够纵向深耕某领域（如医疗AI需医学知识），又能够横向掌握AI基础（机器学习原理、数据标注规范）。

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