編者按
■“人工智能+”行動，教育何為（上）
·智能時代，我國要實現高水平科技自主、搶占發展制高點、進入創新型國家前列，就必須依靠高質量教育培養出大批高素質拔尖創新人才。這些人才需要具備人機共生的思維、系統綜合的知識結構與務實的實踐創新能力。
·高校作為培養拔尖創新人才的中堅力量與主要陣地，需要通過加強人工智能通識教育、建設大模型教育應用試點、優化人才評價體系、推動國際交流合作等加快構建智能時代人才培養新形態。
2024年政府工作報告提出，大力推進現代化產業體系建設，加快發展新質生產力。報告強調，深化大數據、人工智能等研發應用，開展“人工智能+”行動，打造具有國際競爭力的數字產業集群。
深化大數據、人工智能等研發應用，開展“人工智能+”行動都需要人才的支撐。面對新科技革命浪潮奔涌向前、世界百年未有之大變局加速演進，高等學府肩負著人才培養的使命，可謂責無旁貸。為“人工智能+”人才茁壯成長培厚土壤，高校怎樣作為？教育部教育數字化專家咨詢委員會主任委員、武漢理工大學校長楊宗凱就此接受了本報記者專訪。
智能時代
需要什么樣的人才
記者：國家提出開展“人工智能+”行動，需要相應的人才提供支撐。您認為這些人才需要具備哪些特質？
楊宗凱：智能時代，我國要實現高水平科技自主、搶占發展制高點、進入創新型國家前列，就必須依靠高質量教育培養出大批高素質拔尖創新人才，支撐引領新質生產力發展。這些人才往往具備以下特質：
首先是以價值為先、知識為基、能力為重。擁有向上向善的價值觀，能夠合乎倫理道德、人文價值和綠色生態發展觀。具備系統的綜合知識結構，掌握扎實的通識知識和專業知識，能夠把握人工智能領域前沿和技術邊界。具備復雜問題解決能力，能夠基于復雜場景和自身需求創新創造。
其次是具有人機共生思維與人工智能滲透技能。“人工智能+”人才既是人工智能的使用者，也是人工智能的推動者和創新者，不僅具備較高的人機協同作業與人機協作創新能力，而且具備將人工智能與特定領域深度融合的能力，能夠準確識別哪些工作流程可以通過人工智能優化，清晰知曉如何將人工智能有機整合于任務活動，并妥善應對智能技術發展帶來的機遇挑戰。
最后是具備敏銳的創新觀察意識和務實的實踐創新能力。具有敏銳的觀察能力、深刻的洞察能力、見微知著的直覺能力和一觸即發的靈感頓悟，不斷將觀察到的事物與已掌握的知識聯系起來，發現事物之間的必然聯系，探索未知和創造新知。在創新發現的過程中，秉持嚴謹而求實的工作作風，依據事物發展的客觀規律進行探索求證，以開拓進取的面貌進行實踐創新。
智能時代
高校人才培養面臨哪些挑戰
記者：當前，我國高校在人工智能人才培養方面現狀如何？還面臨哪些挑戰？
楊宗凱：目前，我國高校培養人工智能人才主要依托智能學科平臺，以“人工智能+X”塑造拔尖創新人才，建設學科交叉微專業，開發人工智能新課程，人工智能學院和研究中心是培養高端人工智能人才的“主力軍”。
然而，在實踐過程中也存在培養脫鉤、教師緊缺、資源薄弱等問題。具體而言，人才培養體系尚需健全，現有課程體系理論偏多，綜合設計類課程偏少；師資供需失衡，人工智能涉及多領域跨層次的知識和技能，如數學、計算機科學、心理學等，但目前，我國多數人工智能教師更專注于技術領域的進步與發展，教師能力、教師規模、教師質量與人才培養需求不匹配；教學資源質量參差不齊，當前我國大部分高校難以有效支撐人工智能人才創新實踐，缺少“試驗田”和“示范區”，雖然許多高校積極推進人工智能人才校企聯合培養，但也存在優質資源短缺、資源適切性不強、成果轉化率不高等問題。
記者：數字化轉型是教育領域一場深刻的革命，正在改變傳統教育的組織模式，重塑教育生態。您認為高校“人工智能+”人才培養如何順應教育數字化轉型趨勢，防范化解可能出現的問題與風險？
楊宗凱：教育數字化轉型，我們不僅要推動“物”的層面的深入應用，更需注重“人”的層面的協同推進。
首先是完善學術規范制度。引導師生樹立嚴謹的學術態度，自覺遵守學術規范，負責任地使用智能技術。其次是升級技術防護體系。利用人工智能和大數據構建倫理風險預警系統，通過實時監測和分析學生學習行為、研究內容等，發現潛在的倫理風險，并及時予以警示和限制，防止對學生和社會造成負面影響。再其次是制定倫理安全新標準。設立專門的人工智能倫理審查機構或委員會，建立清晰的倫理審查機制，制定科學的審查標準，嚴格審查人工智能相關科研項目和成果產出，確保符合倫理規范和法律法規要求。最后是夯實信息安全防線。借助區塊鏈優化數據安全存儲和共享機制，確保師生數據的安全性，避免數據泄露和濫用等問題。建立嚴格的數據訪問權限控制機制，確保只有經過授權的人員才能訪問和使用相關數據。
如何加快建構
智能時代育人新形態
記者：面對智能時代人才培養進程中的問題和挑戰，高校應該如何應對？
楊宗凱：從全國高校人才培養現狀來看，很多高校積極應變、主動求變，全面推進人才培養全過程、全要素數字化轉型，積極探索人才培養新路徑。
2020年，華中師范大學在全國高校中率先成立培養智能教育人才的實體單位“人工智能教育學部”。近幾年，西安電子科技大學努力構建“人工智能+教育”標桿大學，創新雙師、雙空間、雙院、雙融合、雙證書“五雙”人才培養模式，打造集電子成長檔案和能力發展評價于一體的能力證書。他們融合已有學科專業，從知識體系、課程體系、專業結構、師資隊伍、教學評價、科研組織等方面著手，探索智能教育相關學科建設，形成了頗具校本特色的發展路徑。
除此之外，部分高校持續提升教師數字素養，培養適應AI時代的復合型教師。2023年上海交通大學基礎教育辦公室主辦，上海人工智能實驗室智能教育中心和全球高校人工智能學術聯盟聯合承辦了“A+X”跨學科人工智能教育專題研修培訓，幫助教師學習AI輔助教學的方法，探討跨學科學習和智能教育學科建設路徑。目前，部分高校積極探索并實施拔尖教師培養計劃，通過優化教師教學、教研、培訓“三位一體”數字素養研訓體系，加快形成智能教育領域尖端教師人才高地。
最后是構建開放共享、靈活拓展的智慧教育空間，形成人機共生教育新形態。如清華大學啟動“人工智能賦能教學試點課程工作方案”，根據不同學科特點開發大語言模型垂直應用，打造智能助教、智能助學、智能助研等多元應用場景，深入探究生成式人工智能與教育教學深度融合產生的影響。又如，武漢理工大學打造“理工智課”線上學習平臺，結合ChatGPT等產品，聯合研發企業，全力推動智能技術再造學科教學；開發AI評課系統，實現全程線上不入校的“無擾式評估”。
記者：高校應如何培厚人才成長沃土，加快我國“人工智能+”人才培養？
楊宗凱：一是加強人工智能通識教育。持續開展人工智能通識教育，設計并實施完備的課程體系，探索人工智能與數學、經濟、法律等多個學科的有機融合，提升學生人工智能應用能力和跨界能力。
二是建設大模型教育應用試點。利用大模型輔助課堂教學和資源開發，打造“師—機—生”三元教學模式。建立大模型創新實踐基地，推進產學研用一體化，加強與企業、科研機構合作，共同開展大模型支持的人才培養和科研工作。設立創新實驗室、創新中心等平臺，探索大模型教育應用模式，實現資源共享、優勢互補和成果轉化。
三是優化人才評價體系。構建多維綜合的人工智能人才評價體系，制定科學全面的評價標準，利用智能技術優化評價過程，深度挖掘和分析人才培養效果，注重對創新能力、跨界能力和數字素養的評測，確保評價體系始終與人才成長軌跡和發展需求同步。拓寬高校教師素養內容，將人工智能應用、人工智能倫理納入考核標準，充分發揮教師在人才培養中的“基石”作用。
四是推動國際交流合作。利用智能技術建立國際合作交流平臺，匯聚全球優質教育資源和人才資源，為人工智能人才培養提供有力支撐。進一步加強與國際頂尖高校、科研機構、企業合作，共同開展“人工智能+”領域的科研項目和創新實踐，培養具有國際視野和全球競爭力的尖端人才。圍繞“AI for Science”“AI for Engineering”“AI for Technology”，構建“人工智能+”國際研究合作網絡，探索建設“人工智能+教育”全球研究中心。
《中國教育報》2024年04月06日第4版
