摘 要🖐🏿：如何應對人工智能帶來的社會變革是大學人才培養模式創新的緊迫課題🤶👨‍🦽，打破存續時久的傳統人才培養常態🧕🏿，與時俱進地創新人才培養模式，是大學積極應對人工智能時代嚴峻挑戰必須的理性選擇⏳。在討論人工智能倒逼大學之學科概念及學科發展拓新的基礎上，闡述大學人才培養目標更新的必要性，並從人才培養的理念創新與路徑創新兩個切面，對人工智能時代大學人才培養模式創新進行全面而深入的探討。

關鍵詞：人工智能；學科拓展🎫；人才培養目標；培養模式創新

當今世界正處在知識和技術創新主導下的人工智能時代，這個時代的突出特征是高新知識及高新技術不僅徹底改變了人類的生活和生產方式，而且決定了一個國家能否在國際競爭及合作中占有先機及主導地位🐦‍⬛。為國家科技競爭力提升和新質生產力發展提供人才資源支撐的核心使命決定了大學必須積極應對人工智能時代的挑戰，打破存續時久的傳統人才培養常態，與時俱進創新人才培養模式。這不僅是人工智能時代大學不得不面對的緊迫課題，亦是我國大學在高等教育高質量發展、高等教育普及化發展、高等教育國際競爭日益激烈的背景下🏌🏽‍♂️，必須通過人才培養模式創新以全面提高人才自主培養質量做出的理性選擇📱。

一🏟、人工智能時代倒逼學科概念及學科發展拓新

關於大學與學科及專業的關系👨‍🔧，筆者曾做過如下結論：“自大學這一以知識傳播和創造為目的的、以人才培養和學術研究為宗旨的社會組織誕生以來🤦🏻，大學👨🏽‍🚀、學科、專業就成為彼此不能分割、相互依賴的一組概念👐🏼。”由於學科與專業分別是描述專門知識領域及其某具體方向知識的概念，兩者具有不可割裂性。故廣義的學科概念涵蓋專業，把學科與專業合為一體進行討論不乏合理性。這裏需要闡明兩個觀點👀：其一◻️，大學是基於學科抑或是以學科為基本單位而構建的旨在知識生產、知識傳播及知識運用的學術生態組織🤾🏿，此即學科之於大學的存在及發展具有不可或缺性🫄🏼；其二，人才培養自大學創生至今乃至未來都是大學的首要社會職能👦🪂，放棄了人才培養的大學將不再是本真意義的大學🧑🏿。由此邏輯不難推斷：大學的人才培養亦依賴於學科，離開學科平臺，大學的人才培養無法發生。此外，基於大學知識生產及知識傳播均依賴於學科平臺👲🏿，以及學科的邏輯起點又是對高深知識探究的事實，繼而獲得如下結論：學科與時俱進地發展前提在於知識創新及知識生產模式的創新♟，即新的知識生產必須依賴新的學科🧑🏽‍🎤👨🏽‍🔬，新的知識邏輯亦必須依附於新的學科體系。人工智能的出現及其超乎人類想象力的發展，其神奇之一就在於極大改變了人類既成的知識體系及知識生產的模式🥷🏻，繼而對大學的傳統學科概念及其發展提出了嚴峻挑戰。此即人工智能不僅倒逼大學重新審視傳統的學科概念及要求大學打破傳統學科平衡以拓新學科的內涵和外延🌊，進而還倒逼大學必須做出人才培養模式創新的選擇。人工智能通過大學之學科平臺中介與人才培養建立的關聯性，即討論學科拓新之於人才培養模式創新的邏輯所在。

（一）人工智能與學科發展的新陳代謝

眾所周知🏋️‍♀️，人工智能技術經過大半世紀的厚積✖️，已進入加速發展的薄發時期，人工智能無論是從其形態還是到其關鍵技術無時無刻都在發生湧現式的突破。如OpenAI自2017年發表“Attention Is All You Need”這篇論述關於GPT的基本原理的文章開始🧜🏿，僅用了6年時間就完成了4個版本的迭代🔚，從而實現了通用多模態大語言模型的商業化🌍。尤其是人工智能在執行特定任務方面的能力驚人🤾🏽，甚至在某些方面已超越了人類水平🛏👹。僅以生物醫學為例🧑🏿‍🦱，如由Deepmind團隊開發的Alpha Missense工具，能夠準確識別導致疾病的突變並預測未知的致病基因。又如德國生物信息研究機構MDC開發的Ikarus算法，以高標準破解了癌細胞的基因特征😑。以人工智能為主導的科學技術迭代發展，不僅帶來了諸如此類的人類增量知識及其生產模式的突破🌉，而且促進了大學學科的新陳代謝🚎。後者主要表現為兩個方面。其一🟩🐾，人工智能加速了知識跨領域的融合發展，賦予了學科概念新質和不同學科及多學科融為一體的無限可能性。換言之💁，過去以單一知識領域及其邊界清晰的傳統學科概念將逐漸被多元知識領域交融一體的新學科所取代。其二◼️，人工智能技術通過改變大學傳統教學模式極大提高了教與學的效率。若通過“腦機接口”使學習者成為在知識儲備、思維邏輯和學習遷移能力等方面遠超人腦的“博學者”及通過自主人工智能進行科學研究的“人工智能研究範式”成為現實🤼‍♀️，大學之承載人才培養職能的學科平臺不加以積極拓新，其面臨的顛覆性挑戰就不可避免。

人工智能並非僅是技術本身的突破🧝🏽‍♀️，其更宏大深遠的影響是人工智能新學科及人工智能新思維的形成與發展，尤其是它們對兼具人才培養和知識創新之平臺功能的大學多學科融合及其傳統突破帶來的影響是不可逆的。正是此因，國際高等教育界無不重視人工智能學科自身的建設及其之於大學其他學科拓新發展的價值⛷🤸🏻‍♂️。一方面🟥，在縱向上不斷實現人工智能研究細分方向上的深掘🎺，在橫向上不斷實現人工智能學科與其他學科領域的交叉以實現跨學科人才培養🤹🏿。另一方面，大學的諸多學科均受到無論是作為技術存在還是作為學科形態的人工智能影響。如“AI for Science”的研究範式的出現、傳統農業學科向智慧農業的轉型，教育🏃🏻、經濟🌔、法律等學科紛紛開展“人工智能+”的發展模式研究乃至數字文學🧔🏿‍♂️、智慧體育等新的學科發展方向的湧現。新學科的不斷生長體現了人工智能對學科新陳代謝勢不可擋的影響力。大學若要積極回應人工智能帶來的人才培養模式挑戰🥍，不僅需要具備對人工智能時代的學科內涵及外延已經並且仍在持續拓新具有足夠的敏感性，還須主動把握人工智能時代學科新陳代謝的規律。惟此，大學才能在學科平臺拓新發展的基礎上，自覺於人才培養模式創新並把握人才培養模式創新的主動權🍋。

（二）人工智能拓新學科發展的邏輯

關於這個問題的討論，旨在把握人工智能時代學科拓新發展的規律⏱🙆🏻‍♂️。概而言之↙️，學科發展的邏輯既有多元性又有統一性，人工智能亦然。僅就學科發展的邏輯路徑而言，可以概括為滿足知識建構的內部發展邏輯和適應社會需要的時代發展邏輯。前者強調的是學科主體滿足自身發展的需要，具有內發性即自主性，符合不同學科多元性發展的邏輯規律🆖，包含了學術的持續深入、技術的有效突破、學科的融合交叉等要素；後者強調的則是學科主體受外部影響的驅動，包含了科技革命🏒、經濟發展⏪、產業結構調整與升級🤱🏽、政治與文化變遷✊🏽、國際競爭等要素，體現了學科發展的統一性邏輯規律🕌。知識邏輯決定了學科的內在價值，社會邏輯決定了學科的外部適應。當某學科的兩種邏輯獨自抑或同時漸入強化周期時，該學科就會自然而然選擇拓新發展；當某一邏輯抑或兩種邏輯趨於平淡時，學科自身的拓新發展就可能放緩甚而停滯。

這裏需要強調的是🤽🏿‍♂️，人工智能拓新學科發展既是知識邏輯亦是時代邏輯使然。眾所周知，現代大學的學科體系是第一次工業革命以來基於科學技術分類與社會職業勞動分工的結果🤚🏽。學科間彼此相對獨立的情況長期未發生改變，由此構建的學科平臺在一定程度上決定了人才培養的知識結構及能力結構🤌🏽，尤其是限製了對學生知識視野及其創新能力的培養。然而，自20世紀中葉人工智能創生以來🦵🏽，尤其是進入21世紀人工智能以神奇的速度發展並引領了第四次科技革命之後，改變人類生產方式和生活方式的高新知識與高新技術的噴湧而出👌🏽🧑🏻‍🍳，對大學傳統單一的學科體系及其不利於創新人才脫穎而出的傳統培養模式發起了挑戰。有數據表明🐴，自20世紀初設立諾貝爾科學獎以來🤼‍♀️，超過40%獲獎項目屬於多學科成果，尤其是21世紀以來獲獎成果中跨學科的研究成果占半數以上。多學科的交叉融合已成為沒有他選的現代科技創新特征🧏‍♂️。不僅於此🎭，據牛津大學的一份調查報告，目前美國人的工作有47%會在未來的10年到20年被人工智能所取代，而在中國則是77%。大學若繼續依據傳統的學科平臺培養知識結構單一的學生，則難以適應人工智能時代的職業能力要求，更休言創新能力。

人工智能的出現為人類社會帶來了更加宏大開闊的信息空間，為自然科學👳🏻‍♀️、工程技術與社會科學提供了新的研究方法及發展途徑♢。因此🦯，人工智能為學科的拓新發展包括新學科門類的創生🌼，既提供了來自學術生態系統內部知識邏輯的支撐✭，也提供了來自學術生態系統外部的社會邏輯即時代邏輯的支撐，此即人工智能賦能於並推動了學科內涵及外延的拓新發展🍄‍🟫。與此同時🍐，由於人工智能技術帶來了人類生產方式和社會生產力根本性的迭代升級，並且對接受過高等教育的勞動者提出了必須具備適應這一人類社會巨變的知識能力結構的要求，是故大學必須對具有人才培養平臺功能的學科拓新做出積極反應。就此意義而言🏃🏻‍♂️，人工智能時代對新型勞動者提出的新要求也倒逼了大學傳統學科的改革發展🍧，此即“人才培養在一定程度上決定和影響著學科走向”的邏輯合理性。

（三）人工智能時代的學科重構

隨著人工智能的不斷升級發展𓀒，擁有更大容量、更快速度和更強知識分享能力的人機文明將超越人腦的限製🧑🏽‍🏫🛀。大學的人才培養如何適應這一社會巨變🦹🏽‍♀️，已成為人工智能時代賦予大學亟待解決的緊迫課題。如果大學不能與時俱進，依舊延用傳統學科平臺進行人才培養，在不進則退的時代潮流激蕩中其被淘汰出局的風險劇增無疑🤽‍♂️🤙🏽。討論人工智能時代學科重構的緊迫性亦在於此🛠。

在人工智能時代的學科重構問題上，大學首先需要思考並回答人工智能學科是否應如同必修通識課程一樣🔊🐃，成為各類學科學生必修的預備學科。在人工智能以勢不可擋的力量不僅席卷且不斷改造人類各行各業的趨勢中，我們必須承認其中有些改造具有摧枯拉朽式的淘汰性及顛覆性。故此，為適應不可逆轉的人工智能時代帶來的社會巨變，大學學科重構首先必須把有關人工智能學科的相關知識納入各學科的知識體系，使之成為所有大學生必備的人工智能素養🫷🏿，讓各學科大學生從人工智能的底層邏輯開始👇🏼，不僅了解人工智能發展的歷史🗽、掌握運用人工智能的方法👩‍👧，培養自覺於人工智能思維的意識🧑‍🦯，提升運用人工智能於本學科的創新能力。同時加強人工智能時代的人機倫理道德教育，培養大學生識別人工智能對人類文明進步之利弊的研判能力，並據此引導人工智能有益於人類社會的發展運用🤹🏻‍♂️。

其次，就學科知識層面而言，一方面，大學必須重視學科自身發展與人工智能的交融邏輯並據此實現多學科的融合與重構，如生物學、醫學、農學等學科對人工智能技術🦶、人工智能倫理和人工智能操作的引入🚳📨，強調新知識生產方式下的人機協同等；另一方面，大學必須思考如何依據知識生產的新邏輯以建構新的學科專業體系👩🏼‍🔧，此即涉及交叉學科建設的問題👝。如哈佛大學教育研究院就以3個主要領域交疊的方式形成了7個相互聯系且各有側重的人才培養方向🔏🧗🏻，即Culture，Institutions🏈，and Society（文化、製度與社會）、Human Development, Learning and Teaching（人類發展、教與學）和Education Policy and Program evalsuation（教育政策與項目評估）及其交疊。斯坦福大學在“2035開環大學計劃”中提出了軸翻轉模式👨🏻‍🎨，強調“能力先於知識”的實現應基於人才培養組織結構的變革以及學生能力評價體系的改變✌🏻。其所謂組織結構變革就是從傳統的按照知識劃分不同院系以培養學生的模式，轉變為按照學生的不同能力劃分構建新型人才培養單位的模式，其本質就是通過學科平臺的重構創新人才培養模式。

最後🛀🏽，大學還需要依據自身定位與社會需要創新人才培養單元的設計，賦予學科作為人才培養平臺新的內涵和使命。此即每所大學不必遵循某一共同的學科設計思路，而是依據自身的人才培養目標定位和社會發展需要進行學科拓新及重構🧛🏼‍♂️。如新加坡科技設計大學就采用支柱（pillar）+專業方向（track）的方式來進行人才培養💅🏽，並為每一個學生提供了包含核心課程🫄🏽、行業專業可變課程以及校外課程3個模塊在內的可製定的本科學習方案🎡。同樣💃🏽🧑🏼‍🔬，香港科技大學（廣州）也嘗試使用樞紐與學域的新構架來進行人才培養⇨，這一架構將有效地促進交叉學科的教學研究以及知識轉移的發展🎧，賦能學生進行以探索為導向的融合學科學習和體驗式學習🤾🏿‍♂️。

二、人工智能時代倒逼大學的人才培養目標更新

人才培養不僅是大學的核心使命、大學的天職及無需求證的公理，更是大學得以存續與發展的立身之本，以及無論社會如何變遷都必須始終守持的基本價值。人工智能時代亦然🧜‍♀️，其不能改變大學以人才培養為核心使命的價值取向。然而，由於人工智能及其引領的科技革命已經根本改變了以知識領域為基礎的大學之學科結構及以知識傳播為目的教學方式，因此大學在人工智能時代並不能由於自己使命偉大而固守一隅👸🏼、一成不變👨🏼‍🔬。由於人才培養是大學社會職能之首要，由此決定了大學必須是最需要與時俱進的學術生態組織，而人才培養目標的更新則是大學適應時代繼而引領社會發展的緊迫課題。作為早年重點關註的研究領域，筆者一直堅持人才培養及其質量取決於包括人才培養目標、課程體系🧚🏿‍♀️、培養方式🩳、教學製度、文化環境等人才培養體系諸要素及其有機聯系而非單一要素的學術立場。但培養目標是“人才觀在高校的集中反映和培養什麽人的價值主張及具體要求，是人才培養活動得以發生的基本依據和人才培養製度安排的基本原則”🙋🏻，因此“人才培養目標設計是人才培養體系中的第一要素”。“大學的人才培養質量首先取決於人才培養目標設計的質量🚍👰🏻‍♂️，明確人才培養目標是確保大學人才培養應有質量的基本前提”。故此👮🏻🛂，在人工智能時代的人才培養目標更新必須加以專門討論。

（一）人工智能時代人才觀念的變革邏輯

國與國間高新知識及其物化成果高新技術的競爭加劇👶🏻，是人工智能時代各國不得不高度重視且極具挑戰性的戰略問題。為有效回應這一挑戰，適應並能引領人工智能發展的拔尖創新人才培養🚺，無疑是大學的首要選擇🏌️。

就服從國家及社會需要的視角而言，對各行各業提出更高標準的人才新要求🤸🏼‍♂️，是人工智能技術出現後對社會發展帶來的深刻影響之一🖱。斯坦福大學人工智能專家卡普蘭（Jerry Kaplan）就指出👱：“人工智能淘汰的不僅僅是工作🐨，更是技能。”人工智能的不斷進步不僅意味著結構性失業的社會問題會日益嚴重🪶，換言之，當某類職業需求連同其工作崗位都被人工智能淘汰時🫱🏿，大量的失業人口將如何安置無疑將成為社會亟待解決的新問題。同時人工智能的不斷進步還意味著😏，如果大學不改變傳統的人才培養模式，其人才培養的競爭力就會日益衰微🥷。事實亦然，隨著科技革命引發的產業革命深化，已導致不少大學畢業生學以致用的就業形勢日益緊張。是故大學必須重新審視和評估人工智能時代對人才的需求🚴🏻‍♀️，並基於此更新人才培養目標，幫助大學生形成適應新時代發展要求的知識與能力結構，尤其培養他們基於創新需要的思維方法及能力。在人工智能時代🧜，大學的人才培養創新必須把“培養什麽樣的人”即培養目標這一涉及人才培養前端設計的問題加以率先解決2️⃣。

馬克思在《哥達綱領批判》指出，勞動不僅僅是謀生的手段，而且本身就是“生活的第一需要”。就此意義解讀，人工智能對勞動這一本質內涵具有“破損”作用。由於人工智能機器廉價的成本♋️、不知疲倦的特征和極高的工作效率，已經且必將導致一些職業的勞動者失去在勞動力市場中的競爭力。當人們被迫疏離於賦予自身價值的勞動時，亦必將導致勞動者本體價值的式微。試想如果連接受過高等教育的個體其知識、能力乃至技能都無法適應人工智能時代的勞動需要，這樣的社會變遷會帶來什麽樣的後果？基於此，我們必須重視和強調在人工智能時代大學的人才培養模式創新尤其是人才培養目標更新議題的緊迫性，通過多元兼容的人才培養目標體系的設計與實踐🚹，盡快從長期陷入某一特定專業人才培養的囹圄中解放出來，從而為未來多元化的就業體系和多樣化的人才需求做好充分準備。

此外👩🏻‍🌾，在高等教育普及化和人工智能時代及拔尖創新人才重要性不斷被強化的背景下✋🏽，我們也有必要避免對拔尖創新人才個體可以包打天下的誤導。因為過去由一個天才開創一門學科的時代已經一去不復返，如今的科學技術突破無不是集多學科協同攻關之大成🪫，亦即依靠一群卓有天賦的人才共同創造的智慧結晶🦌。未來科學技術的繁榮發展需要更加龐大且整體優秀的科技工作群體，為此大學的人才培養目標設計不僅要讓大學生獲得更開闊的學術視野、建構更豐富的多學科知識結構，還必須培養積極協同工作的職業精神。此即人工智能時代大學必須更新人才觀的邏輯所在🦎。

（二）人工智能語境下的人才培養目標更新

所謂人工智能語境下的人才培養目標轉型，即在人工智能理性支配下的大學人才觀以人才培養目標形式體現的再設計。以人工智能為主導的第四次科技革命🌃🤽🏻，不僅徹底改變了傳統的產業結構和落後的生產方式🙍🏿，促進了以新質生產力為特征的經濟創新發展，而且對以人才培養為核心使命的大學提出了人才培養目標更新的要求，概括起來主要包括如下三個方面。

其一，服務人才強國建設需要，培養更具競爭力創造力的拔尖創新人才。一般而言👗🥟，工業革命帶來的是對高質量勞動力的需求及其引發的高素質勞動力緊缺，而人工智能技術的快速進展所帶來的則是勞動力過剩以及機器對人的勞動的淘汰和異化。在這樣的勞動力市場變遷中🧮，賦予學生能夠抵抗機器人取代其作用的能力🏄🏿，無疑是大學人才培養需要達成的目標。此即培養能立於人工智能時代而不敗的人才🤷🏽‍♀️，尤其是能在某一學科領域或某一學科方向作出突出貢獻並據此引領社會發展的拔尖創新人才，這是大學人才培養目標必須更新的理由所在。不僅於此，由於大學是國家科技實力不可或缺的組成🤵🏿‍♂️，故具有強烈的社會性亦即國家性。習近平總書記在黨的二十大報告中特別強調，“深入實施人才強國戰略，培養造就大批德才兼備的高素質人才，是國家和民族長遠發展大計”🍺。在國際競爭日益加劇尤其是在西方利益集團對我國高新技術及其產品嚴加封鎖斷供🎓，以及由地緣政治導致逆全球化的世界大變局背景下，我國加快實現高水平科技自立自強🤼‍♀️、增強自主創新能力的必由之路，就是“全面提高人才自主培養質量🤛🏼，著力造就拔尖創新人才”。作為提升國家科技競爭力的有組織科研平臺👱🏿‍♂️，大學對我國高新知識、高新技術尤其是被西方卡脖子的薄弱學科及其領域的突破及創新發展📲🔯，必須有一種強烈的危機感和使命感📭。故此，大學尤其是研究型大學要自覺把提高人才自主培養質量和培養拔尖創新人才納入提升國家科技競爭力的戰略框架🍀📻，高質量的人才培養必須與國家科技自立自強的戰略總目標相統一，此即大學人才培養目標更新的首要目的。

其二👼🏻，以知識繁榮與延演為人才培養目的，培養學科交叉融合發展背景下的學術人才🚾📲。人才是任何學科和專業繁榮發展的要素🚵🏽‍♂️🎓，為此以學科和專業為單元的人才培養還有一個使命❓，即為學科的可持續傳承與演進源源不斷地培養青出於藍而勝於藍的繼承者、創新者。在人工智能技術和知識生產方式的轉型升級及學科不斷交叉生成的背景下👧🏻，人才培養目標設計必須更加註重適應人工智能時代多元化人才的培養需求🌟。尤其在高等教育普及化的進程中，大學一方面必須借助人工智能技術的學習和掌握保證人才培養適應社會變化的應有質量，另一方面又必須借助人工智能技術致力於保證高等教育公平的實現🧏🏼‍♂️，確保更多的大學生有機會利用人工智能技術的便利，分享不同知識領域的優質教育資源✬🧯，為他們獲得更開闊認識世界的視野和更有效改造世界的能力創造條件📱📸。基於這樣的人才培養目的，大學有必要重新審視並更新以往過於重視存量知識積累為目的的人才培養目標，並基於此改造和創新我們既成的人才培養模式👲🏽。

其三，超越以學歷教育及職業教育為目的的傳統人才觀🤘🏻，培養把終身學習作為一種生活方式、具有自我可持續發展能力的人才。傳統的高等教育均以學歷教育為目的，學歷社會曾因此一度盛行，亦有了為獲取職業技能以謀求職業崗位為目的的職前教育及以適應職業崗位需要為目的的職後培訓兩種不同的教育類型🚣‍♂️。高等教育概念本身也定義為中等教育後的專業教育✍️，具有強烈職業化教育的屬性。進入人工智能時代🖖🏿🙌，由於不少職業抑或工作崗位被人工智能所取代，而一些新的職業抑或工作崗位又不斷創生，這種關系職業新陳代謝的社會變化之大及速度之快已超乎了人類的想象力。大學及其求學者對此必須有如下敏感性：大學畢業並非意味高等教育的結束🎰🪶，而是為適應社會變遷之終身學習的開始，一次接受高等專業教育將享受終身的時代已經不復存在🚣🏽‍♂️👨‍🍼，專業人才培養的職能亦將從過去學以致用的職業確定性向適應多變的職業不確定性轉變。因此👨🏻‍🏭，培養學生學科知識更新與遷移、信息獲取與處理、人工智能技術跟蹤與運用等能力🛟，以及預見和接受未來變遷的洞察力及心理承受能力，尤其是接受社會變遷的終身學習能力等🚶🏻‍♀️‍➡️，都必須納入大學人才培養目標體系👨‍👨‍👧‍👧。在人工智能日益強大且不斷升級的時代📞，大學的人才培養已不能在大學象牙塔內部獨立完成，讓學生走出校門走出課堂以獲得更廣泛的學術視野✌🏽、增長更豐富的社會見識以及擁有適應時代快速發展的終身學習能力✌🏽，亦是人工智能語境下大學人才培養目標更新的要務。

三🤰🏿、人工智能時代人才培養模式創新的理念與路徑

作為人工智能時代大學的緊迫課題🐹，人才培養模式創新既是本研究的核心關切亦是需要具體回答的核心問題。在闡明人工智能時代倒逼大學之學科概念✋🏽、學科發展拓新與人才培養目標更新的學理性及現實性後，以下從理念與路徑兩個方面切入，討論人工智能時代人才培養模式創新的問題。

（一）人工智能時代人才培養模式創新的理念關切

在關於大學理性的研究中，筆者對大學理念形成了如下學術觀點：理念即理性的觀念；成熟的社會組織及其成員的行動皆受製於理念；理念通過決定組織行動的目的🎉、目標繼而決定組織的行動及其效率和效果；大學作為成熟的理性的社會組織，必須自覺於理念引領下行動。是故有必要先於實踐路徑討論進入人工智能時代後人才培養模式創新理念關切的問題。

1.從僅重視存量知識積累轉向註重增量知識輸出能力的培養😚。自大學創生以來至今🧗🏿，教學始終是人才培養的主要方式。但長期以來人們對傳統大學強調的知識教學存在誤解☄️，即課堂教學的核心關切在於知識傳授。然而早在一個多世紀前，德國著名教育家弗裏德裏希·鮑爾生就在《德國大學與大學學習》強調了知識傳授的局限性，指出教學的目標不僅是傳授已有的知識，而且要傳授如何獲得知識的學問，把學生引入到科學工作中🚴🏿‍♀️。美國著名教育家歐內斯特·博耶早在20世紀80年代出版的《美國大學教育》🧚🏼‍♂️，就把大學的學術研究視為大學教學活動不可或缺的組成，強調大學的教學不僅要讓學生“學會那些對工作有價值的知識”“為青年一代從事生產性職業作好準備”👩🏽‍🚒，而且要使他們“莊嚴而有目的地生活”“要產生新的知識”🔪。無論是鮑爾生還是博耶關於現代大學教學的真知灼見，與人工智能時代對知識傳授的要求都高度吻合。對大學知識傳授的誤解與我們重視存量知識記憶式積累的應試教育和選拔式教育傳統不無關系🐱🎧。嚴酷的現實是，在一塊芯片可以存儲一部百科全書的人工智能時代，以存量知識積累為目的的記憶式學習已經落伍於現代社會👩🏼‍🏭。大學的知識傳授需要做出變化🍼：培養學生在學習拓新的學科知識體系基礎上⏯，敏銳發現新問題並解決新問題即生產和輸出增量知識的能力🤸🏼。大學知識傳授的目的不再僅是為了存量知識的積累，而在於學習者能夠創造出更多的新知識🧑🏻‍🏭，這是大學必須建立的全新教學新理念，也是人們何以把知識創新的能力視為人才培養過程中更重要目的之理由所在🔸。

2.從僅重視專業工具運用的教學轉向重視適應社會素養及能力的培養。教學是教與學的復合詞。作為與人工智能高度相關的大學教學活動⛓，人工智能技術的快速發展在徹底刷新人類認知的同時，也迫使大學的教與學步入超級教學階段，即教學的價值邏輯從過去僅重視專業工具的掌握，升級到重視學生適應社會變化的能力培養⛴。據預測在未來15年內將有50%的工作被人工智能機器替代✋ ，事實上在許多作為工具的職業已經或將不復存在的社會巨變中🈯️，特別是由於人工智能技術超常規的發展🐆，人們已經無法對哪些職業會消失進行預見，但適應未來社會變化的綜合素養及能力培養的教與學🧖🏼，恐怕是大學不得已而為之的選擇。就學習而言，人工智能改變了教學的價值內涵即大學不能再以功利的目的去判定教學的價值。若大學生遇到所謂專業對口的就業困難📅，除了就業市場的原因，大學內部必究的問題是其教學目的僅局限於專業工具的掌握和運用。如果大學的教學只是為了學生專業對口就業的價值目的，而不具備應對社會適變的素養和能力💒，那麽其培養的人才不僅會在人工智能時代被淘汰，甚至連高等教育普及化時代都無法適應⛲️。因為後者在人才培養目標上，也提出了由強專業教育向強素質教育轉型的要求。大學的教學不僅要從教育者的教，而且要引導受教育者的學🔌，都必須超越把專業教育視為謀生工具的價值取向，通過從重視專業工具運用的教學轉向重視適應社會素養及能力的培養，此即人工智能時代人才培養模式創新理念的關切所在。

3.從僅重視對人工智能技術的運用轉向防範學生淪為智能技術附庸的倫理教育🐖。隨著人工智能技術的廣泛應用🔬，大學之人才培養必須對如下風險有所防範🥸，即在人工智能社會新形態新文明到來時🥎，“人在這種技術的發展過程中越來越依賴技術，成為技術的附庸🍜。”大學既要重視幫助學生熟練掌握和運用人工智能技術，又必須確保學生能夠獨立於技術以避免成為技術的附庸🚌。這既依賴於大學對不同專業的學生進行人工智能技術的普及，亦依賴於大學加強對所有學生進行人工智能的倫理教育🏌🏻。在實現人工智能知識的普及方面🙅🏻‍♀️，大學必須重視學生對人工智能原理及其思維邏輯的學習。如果大學培養的人才連人工智能基本素養都不具備，那麽不僅無法適應人機共融的時代，而且會喪失人工智能社會必需的認知能力👨🏻‍🍳。因為人工智能是人類社會新文明背景下的一種認知工具𓀔⚂，“ChatGPT正是這類新工具中的一種，它們可能蘊含著人類處理未來知識最重要的認知基礎𓀜。”但是，隨著通用性人工智能的發展，換言之😧，“人工智能一旦由可控的算法智能升級為不可控的包括其在自主意識支配下編程功能在內的通用智能，‘模擬的人類’即機器人將戰勝真實的人類甚至毀滅人類的可能性就已經存在”🦸🏽🧑‍🦼，這就是物理學家霍金何以反復告誡人們，人類創造了可以毀滅世界的人工智能而至今仍無能力避免這個災難的原因所在。我們若想避免人工智能技術過度發展可能帶來人類災難唯一有效的方法🛍️，就是喚醒全人類尤其是接受過高等教育具有人工智能技術運用及其深度發展能力的人們🛴，以必要的科技理性去控製未來可能出現的風險🦸🏽。此即人工智能時代科技倫理的重要性所在。人工智能倫理教育即引導學生在對智能技術深刻認識的基礎上，牢固樹立科學技術及其發展是實現善的手段而非目的，更不能讓科學技術成為主宰人類及傷害世界的工具。

（二）人工智能時代人才培養模式創新的實踐路徑

2024年2月，OpenAI公司發布了全新的產品Sora，再次說明人工智能具有基於算法學習的無限可能性🥭，人工智能基於大數據學習在特定領域對人類復雜學習過程的超越👐🏿，意味著其發展已對人類的傳統學習模式及其價值提出了前所未有的新挑戰。在人工智能不斷挑戰人類文明極限的背景下，大學的人才培養模式如何適應人工智能以天為時間單位的變化速度，是大學當下無法回避且極其緊迫的課題。人工智能時代人才培養模式創新的實踐路徑💽，可以依據如前所述的人才培養體系要素加以討論。由於人才培養目標在人才培養諸要素中具有起始性亦即首要性，是故我們將其獨立先行進行了討論🌇𓀃，以下對人工智能背景下人才培養模式的課程體系、教學方式及評價製度的創新路徑等逐一討論。

1.課程體系的重構。課程體系關系到人才培養的知識結構📘。作為人才培養模式創新的基本路徑之一，課程體系的重構旨在回答大學應當幫助學生建立怎樣的知識結構👩‍❤️‍👩，方能適應一次專業教育受用終身的時代已告結束及人工智能社會已全面來臨的問題🏇🏻。課程體系及其設置對人才培養的教學內容具有決定性，由於大學的教學內容不僅要反映與時俱進的社會對人才培養的最新要求，而且其本身就必須是人類知識社會發展的最新成果。因此在人工智能背景下，大學的課程體系重構無論對學生專業知識結構的調整重組還是教學內容的更新豐富等👩🏻‍🦽‍➡️，都必須圍繞人工智能社會帶來的職業新挑戰🐚，反映人工智能技術發展帶來的新理念及新知識。

據高等教育學原理及大學教育的基本規律，課程體系及其教學內容由素質教育🧑🏽‍🏫、學科教育和職業教育三大知識系統構成。人工智能技術的出現👙，對上述三大教育的目的均具有沖擊性。為此🎍，體現素質教育、專業教育及職業教育目的傳統的三大知識系統亦受到挑戰🖍。在人工智能時代，作為區別於學科教育和職業教育🧑🏿‍🦰，旨在開闊學生知識視野🧝🏿‍♀️、拓展智能、培養情感和社會化適應的素質教育，大學必須把人工智能的一般性原理及其思維方式，以及其未來發展的不確定性及無限可能性趨勢等納入素質教育的課程，以幫助學生形成對人工智能的基本認識，從而無論在情感還是理智上能夠接受並適應人工智能帶來的社會變化🧑🏿‍🦰；就學科教育而言🧖🏽‍♀️，盡管不同學科受人工智能技術的影響尺度有別⛹🏽‍♂️，但人工智能已經且必將融入大學所有學科的事實及趨勢不可逆轉🧙🏻‍♂️，傳統單一的學科概念及其封閉的知識系統已經或必將被多學科兼容的交叉學科及其開放的知識體系所取代🚵🏼‍♀️。為此🦸🏿，大學必須通過課程體系的重構，幫助學生超越單一封閉的學科教育局限，以形成適應人工智能社會速變及個體職業轉型的更加開放的知識結構👩🏼‍🏫👨🏽；至於職業教育的課程改革，人工智能時代大學的最迫切任務即強化旨在培養學生計算機運用及信息數據處理能力的課程設置。隨著人工智能技術的不斷成熟及其普遍化🧦，人工智能的工具價值亦會越來越強大，不僅會大量取代具有工具屬性的職業類別且必將滲透於人類社會的所有職業。由於計算機運用及信息數據處理是人工智能的工作基礎，故此🏝，其自然是大學職業教育課程改革的不可或缺🕚。

2.教學方式的改變。教學方式是實現培養目標的具體手段，關系到人才培養的能力結構。人工智能時代大學教學方法的改變🙎🏿‍♀️，並不僅止於人工智能技術工具的運用🖐，其重點在於怎樣教和怎樣學才能根本突破大學傳統教學中過度重視以存量知識積累為目的的課堂教學藩籬，創造更適配學生個性發展和能力培養的自主學習條件🪘。隨著互聯網、算力算法、元宇宙，以及作為生成式AI先後出現的大語言模型ChatGPT及文生視頻大模型Sora等日益成熟，它們為學生獲取及積累知識及智能化學習進步提供了既迅捷且多樣的途徑和工具，以至於有人發出大學存在的理由何在的詰問。據稱在ChatGPT面世一年後，作為科學界頂級學術期刊的《自然》雜誌破天荒把ChatGPT列為全球重大科學事件中的十大人物之一🎗。由此可見科學界把ChatGPT奉為人神的敬畏。ChatGPT僅作為一種檢索工具⇨，其對大學教學的影響及其滲透就足以幫助師生從海量文獻中瞬間獲取並邏輯嚴謹地整理出極富價值的教與學資料，從而極大提高教學的效率🏜。如有學者所言：“相對於傳統搜索引擎，ChatGPT能夠幫助研究者盡快地了解一個新概念、新方向和新領域，同時其強大的文本分析能力和文章措辭修改能力，對於研究者也有較好的幫助。”而Sora的橫空出世使人們不得不嘆謂：“以強大算力和算法支持的數字大腦，將在學習能力、學習範圍和學習深度上遠超人類🧜🏽，人類只有依靠人工智能一起協同學習🚶。”人工智能技術對大學之傳統教學方式的沖擊結果，即人類社會已經邁進超級學習的時代。大學必須伴隨大學存在邏輯的改變而選擇關系人才培養能力結構的教學方式改變。否則，學生就難以適應人工智能時代提出的能力要求🧑🏿‍🔧。譬如，大學傳統的教學過程強調“以學生的學為中心”或“以教師的教為中心”論，以及諸如知識中心論🤽‍♀️、教材中心論、課堂中心論等，而信息技術革命創造了一個極富創新意義的概念即“去中心化”。去中心化原本是對區塊鏈共識機製的一種描述🧖🏼‍♂️，為強調聯結、共生、共享🤹🏿‍♀️、互惠、共贏，是一種基於合作和技術的新概念🍃。在大學教學“去中心化”的結構中，師生既是知識的學習者亦是知識的創造者，每個參與教學活動的人都擁有相同的權利享用開放的知識資源平臺，從而把師生尤其是學生從傳統的教師中心、知識中心、教材中心、課堂中心等單一被動的人才培養模式中解放出來，從而為學生獨立的思考及獲取並處理信息🦸‍♂️😟、分析判斷🤰🧑🏿‍⚖️、解決問題乃至創新能力的提升⏰，創造更自主更廣闊的空間。去中心意味著傳統教師在教學過程中其學術權威的消解，從而有利於形成一個平等的、多元的👩🏼‍🦰、互動的師生間新型的教與學關系🕡🛣。由於學生既是教學的對象也是教學的目的，因此有必要強調🙎🏻，當人工智能社會為學生自主學習創造了更自由更開闊的時空環境後👨‍🌾，學生必須重新思考智能時代學習的內涵並基於此選擇新的學習方式。先後被加州大學伯克利分校授予傑出校友稱號並被費城大學授予教育創新榮譽博士學位的蘋果公司教育副總裁約翰·庫奇指出，學習的升級應當是從被動的教育到主動的學習，學習的關鍵不僅僅在於掌握事實本身，更在於理解其內涵🚵🏼‍♂️。事實亦然，若想掌握復雜學科知識，學習者不僅需要掌握知識與技能📿，學習獲得的知識與技能運用到不同的情境中，通過實踐將它們轉化為自己的能力。筆者同意如下觀點😽，“智能化帶來的對信息與知識的高效搜索🚯，越過了傳統教育過程中知識理解所需要的片段間連接、邏輯推演與思維運動，輕而易舉地取代了傳統教育教學中的精讀、慢讀和苦讀🤹🏼‍♀️👎🏿，在某種程度上難以成為一種高效且有意義的學習😐。”此即🚆，再豐富的學習資源和再便利的學習條件，並不會自動轉化為學生的學習收獲👻，更不會必然帶來學生心智結構的變化與能力的提升。即使智能社會為學生提供了無限便利的學習工具，學生亦必須自己有所經歷、有所思考🧑‍🤝‍🧑，才能有所收獲。

此外，必須特別警惕運用於大學教學目的的人工智能開發運用落入工具化、形式化的陷阱，避免工具主義幹擾了真正的學習😁。要警惕技術開發者和教育科技公司打著“人工智能”噱頭所進行的無用創造，譬如“智能學習臺燈”之流的人工智能產品與支持學生的學習毫無相幹。在人才培養過程中運用那些較為成熟的人工智能技術產品如群體感知工具、自適應學習平臺👩🏽‍🦲、數字足跡等時，也需要明確技術帶來的目的對學生成長的幫助何在👷🏼‍♀️🙍‍♂️，反思它們對真正意義上的高效學習和智識的增長是否相關。

3.評價製度的變革。教學製度是大學組織和管理教學過程、規範教學行為及對教學相關事宜等做出規定並以文本形式呈現的治理工具。基於教學製度的上述內涵，筆者一直強調大學的教學製度設計及其改革要體現兩個目的：一是要有利於學生的全面發展和個性發展；二是要有利於教學質量的保障和人才培養質量的提高。大學內部的教學評價製度是教學製度重要組成👩‍👩‍👧‍👦⏮，而這兩個問題在人工智能背景下更加凸顯了教學評價製度的重要性。因為教學評價的核心價值是人才培養質量這一實效變量，而非僅限於強調教學本身的過程變量👩🏽‍🔧。是故大學的教學治理者不能把教學評價製度僅視為監控教學質量的一個重要手段，而僅對其的規範性和權威性加以重視，更應對其在人工智能時代的適變性及引領性價值予以強調👨🏼‍🦱。教學評價製度的變革要有利於激勵師生在人工智能背景下的更自覺、更高效運用智能技術及其思維方式於自己的教與學，並產生新的教與學的內驅力👳🏻‍♀️。由於評價製度具有引領性，其重視人工智能背景下學生個性發展及適應社會變化能力培養之製度設計的率先改革，就會倒逼諸如導師製、學分製等教學製度做出相互呼應的改革🧑🏻‍💻。譬如，多數大學在學分製設計中把課程及其板塊與學分要求捆綁並加以缺乏靈活性的固化，由於學生自主選擇的空間十分有限，導致學分製度難以發揮其對創新型人才培養上具有的靈活性🧑🏼‍🦱，更難以滿足人工智能時代對人才培養的多樣性、個性化的要求🧑🏽‍🏫。為此🟢，學分製有必要通過改革賦予學生更多自主選擇發揮其學科興趣專業天賦潛能的製度環境。導師製亦然。如前所述，人工智能技術對大學教學活動的介入，不僅改變了大學傳統師生教與學的身份關系🌰，而且帶來了導師製如何才能確保教師更好擔負起立德樹人責任的一系列新問題👩‍❤️‍💋‍👩。

大學的人才培養模式創新並非權宜之計，其必須是通過教學方式改革提升人才培養質量的使命自覺和理性選擇⛳️。為此，加強有利於規範和引領大學按規律育人的教學評價製度建設尤為必要♋️。總體而言，大學的教學評價既要改革不利於教師調動積極性主動性全身心於人才培養的學術評審製度👨🏼‍🔧👳🏼，更要有利於引導大學把人財物資源集中於人才培養的使命及人才培養質量的提升。在人工智能時代，大學教學評價的製度設計，尤其應該體現人才個性發展和適應社會變遷能力培養的規律，有利於學生從繁重的課業負擔中解放出來，充分發揮他們的學習的積極性🫢、研究問題的主動性及思維的批判性🫅🏼，鼓勵他們自覺於並努力於成為有國家使命擔當精神並能適應社會變遷的創新型人才。

大學存在的社會價值在任何時代都不可能被取代🤴🏻🏃🏻，因為無論人類社會如何發展包括人工智能超人類智慧時代的到來，也不能取代來自真實人類的具有原始創新能力的人才需要🤽🏽。問題是大學尤其人才培養模式能否與時俱進🚴🏿‍♂️，故此人才培養模式創新是大學存續和發展的惟一出路⬅️。

（眭依凡，浙江大學教育學院高教所所長❓、教授🙎🏼‍♀️，中國高等教育學會學術咨詢委員會委員🤛🏽；幸泰杞🪒👩🏽‍🌾，浙江大學教育學院博士研究生）

來源🪧：《中國高教研究》2024年第3期