□ 吴俊

　　人工智能正在成为高等教育改革的重要推动力。我国高度重视人工智能对教育的深刻影响，积极推动人工智能与教育体系的深度融合。各地相继出台配套政策，推动课程教材、培养方式、实习实践、教学管理及评价机制等改革创新，推动人工智能在教育场景中的实践应用。

　　构建“师—生—机”的三元学习结构，推动教学模式改革

　　在人机协同学习场景中，传统“教师—学生”的二元学习结构，正演进为“教师—学生—人工智能”(简称“师—生—机”)的三元学习结构，这种“师—生—机”的三元学习结构孕育着人机协同的新型教育生态。伴随三元结构衍生的教学模式改革，需关注以下两类关键议题。

　　第一类关键议题聚焦人机协作对群体行为的影响机制。当人工智能深度融入教学过程，实质重构人机多主体交互模式，具体表现为三个方面：一是师生与人工智能互动时，各参与方的教学目标和教学效果的期望存在认知偏差；二是需建立人机交互结果的伦理审查框架，确保技术输出与人类价值观同频共振；三是群体学习场景中可能出现的“技术依赖衰减”现象，即过度聚焦人际互动而弱化智能工具的应用效能。

　　第二类关键议题是人工智能介入对学习群体社会关系的重构效应。人工智能不仅塑造人机交互模式，更影响着学习共同体的社会联结，比如，增强群体内部社会联系，调解群体内学习过程中产生的观念冲突等。

　　因此，面对“师—生—机”教育模式的转型，对于学生群体，应着重培养数智化学习能力与人工智能协同的创新思维；对于教师，要践行教育家精神，在知识体系更新和教学方法创新上增强与技术融合的意识。同时，要完善算法审计与伦理约束体系，最终实现教师、学生、人工智能三要素在教学场域中的有机融合。

　　完善“人工智能+高等教育”应用场景，优化教学全要素与全过程

　　以人工智能为主导的新一轮科技革命，正推动着创新型人才的培育。

　　从学生发展维度看，人工智能可构建个性化自适应学习系统。教育学家维果茨基提出的最近发展区理论揭示：学生现有水平与通过教学能达到的潜力之间的差距构成了学生最近发展区，教学本质是通过使学习者弥补当前最近发展区的差距，使学习进入下一个发展区，从而实现认知水平的螺旋式上升。相较于传统基于规则的知识辅导系统，人工智能驱动的学习系统通过数据训练实现三重突破：一是生成定制化学习内容，二是开展动态化交互反馈，三是制定专属学习路径。这种人机协同模式不仅帮助学生更高效地突破最近发展区，更通过持续迭代培养学生自主学习能力，形成“学习—突破—再学习”的良性循环。

　　从教师赋能维度看，人工智能正在重构教学全流程。针对布鲁姆教育目标分类学中记忆、理解、应用、分析、评估和创造的认知发展层级理论，教师长期面临海量教学资源的结构化开发难题。人工智能通过智能算法能够高效协助教师按照布鲁姆教育目标分类的理论，自动生成教学材料，从而提高学生的学习成绩和满意度。

　　在管理服务维度，人工智能正推动教学管理数字化转型。在教学管理方面，人工智能可构建教学要素智能匹配模型，服务于日常的教学资源分配、教学日程安排、教学质量评估和培养方案优化等场景。特别值得关注的是，人工智能出色的预测能力也能助力学生升学就业、课程调整与专业建设等方面。

　　构建AI4S科研新范式，深化科教融合与产教融合生态

　　科学研究和社会服务作为高等教育的核心职能，正经历着由经验范式、理论范式、计算范式和数据驱动范式向人工智能科学(AI for Science,AI4S)范式的历史性跃迁。这一新型科研模式深度融合四类范式特征。AI4S不仅引发科研范式的转变，更在高等教育综合改革中加速形成以人工智能为核心的科教融合与产教融合新生态。

　　在科教融合方面，高等教育改革与科技创新互为作用，形成教育为科研奠基、科研促进教育的数智化转型的高效循环。一方面，高等教育综合改革持续输出锐意进取、勇于创新的创新人才，为AI4S发展提供人力资本支撑。以国家自然科学基金青年学生基础研究项目、挑战杯、中国国际大学生创新大赛等为载体，本科生和研究生的科创项目激发了人工智能的新理论与新应用的涌现。另一方面，人工智能、机器人、虚拟现实、物联网等方面的科技突破，推动高等教育在学习、教学、评价和管理等各环节及教学与管理的内容、形式与方法上发生深刻变化。

　　在产教融合方面，AI4S特性决定了其前沿成果多诞生于企业研发体系。人工智能的开发需要丰富的算力和海量的数据进行训练，而众多企业都拥有规模庞大的研发部门，甚至许多最新的初创高新技术企业自身就是由科研人员聚合而成立的，这就是当今人工智能最前沿的技术往往诞生在高新技术企业的原因。另外，企业直面市场一线，最清楚人工智能在各个行业的应用场景与客户需求。高等教育机构需紧密与企业合作，在培养方案编制和课程设置方面的设计上，要融入既能反映学科前沿、又能面向产业实际的教学内容。除了理论教学环节之外，在教学实践阶段，应当让学生通过课程设计、学科竞赛、专业实习、毕业设计等教学环节，积极与企业交流并参与企业具体的项目，在实践中锻炼专业能力和培养职业素养。与此同时，企业也能在与高校的合作交流中，获取前沿的科研成果，为未来技术发展储备创新人才。

　　在人工智能赋能高等教育综合改革进程中，需建立风险防控机制，重视人工智能对高等教育带来的挑战。在教学过程中，如果过度依赖人工智能提供的解决方案，可能会对师生和教学管理人员的能动性、批判性思维和创造力产生负面影响。另外，由于学习者能力存在差异，借助人工智能时，会在学习资源获取与运用程度上形成差距，这将加剧学习资源利用的“马太效应”。

　　当智能教学系统成为知识获取主渠道时，技术素养薄弱的学习者可能陷入“低水平重复”陷阱，与具备技术优势的学习者形成两极分化。因此，要适时地培养学习者的人工智能素养，即掌握与人工智能有效互动并能批判性地评估人工智能输出结果的能力。

　　(作者为江苏科技大学副教授；本文系国家自然科学基金〈72374088〉、中国高等教育学会2024年度高等教育科学研究规划重点课题“人与AI合作策略促进学习效果的机理研究”〈课题编号：24XX0205〉阶段性研究成果)