刘昭

　　摘要：本研究聚焦人工智能融入高等教育的全球发展态势、核心挑战及实践路径，通过探索全球发展态势和整体情况，研究提出人工智能融入高等教育的路径。构建“教师主导型”技术赋能体系，强化教育价值引领；打造“双元驱动”能力培养共同体，破解产教融合结构性矛盾；建立“技术下沉+精准补给”资源调配网络，突破区域均衡难题。三者共同致力于实现技术效率与教育价值的统一，为全球教育数字化转型提供经验借鉴。

　　一、人工智能融入高等教育的态势研究

全球教育技术发展呈现差异化格局。首先，在政策主导型发展体系中，通过顶层制度设计和专项财政投入构建强制性技术推广框架，其核心优势在于通过行政力量快速突破技术应用初期的制度壁垒，但长期效果取决于后续的持续资源投入和市场参与度。其次，基础设施制约型发展模式普遍存在于资源禀赋受限的经济体。这些地区因硬件维护能力不足等基础性缺陷，导致技术应用效率大幅衰减，更会加剧区域间的数字教育鸿沟。最具可持续性的是协同发展型模式，该模式通过资源调配体系实现技术部署与硬件升级的同步推进，同时建立弹性反馈机制以适应技术迭代需求。政策执行力决定了技术推广的初始动能，而基础设施水平则制约着技术渗透的深度与广度。只有当二者形成正向互动时，才能实现教育数字化转型的规模效应。

　　中国人工智能高等教育的发展呈现政策驱动与产教融合双轮驱动的独特生态。首先，在政策引领型发展体系中，通过《新一代人工智能发展规划》《高等学校人工智能创新行动计划》等构建“政－校－企”协同的制度框架。但政策落地面临“纵向传导强、横向协同弱”的挑战，部分地方院校存在课程体系与产业需求错位、师资储备滞后于技术迭代等问题。其次，产教融合型发展模式成为破解人才培养与技术应用“两张皮”的关键路径。这种模式的独特价值在于形成“技术反哺教育、教育滋养产业”的良性循环。唯有坚持教育科技人才一体化发展，才能推进高校学科专业规划与区域经济社会和产业发展战略相适应、相匹配，形成“技术创新有源头、人才供给有出口”的可持续发展生态。

　　二、人工智能融入高等教育的挑战研究

全球人工智能教育面临三大核心挑战 。其一，技术工具化引发的教育本质异化风险加剧。随着智能教学系统、学习分析平台的广泛应用，教育过程正面临“数据量化至上”的工具性冲击，如将学生在线学习时长和答题准确率等数据作为衡量教育质量的主要标准，忽略了对学生批判性思维和创造性人格等难以用数字衡量的能力的培养。其二，全球治理体系滞后与政策协同失效形成制度性梗阻。各国人工智能教育政策呈现“碎片化”特征。不同国家间缺乏统一的标准和协调机制，在人才标准、技术伦理等方面未能有效对接，这不仅阻碍了人工智能技术在全球范围内的有效传播和应用，还限制了各国在人工智能教育领域的合作与交流。其三，资源禀赋鸿沟导致技术渗透的“马太效应”持续扩大。人工智能教育的全球分化本质上是数字鸿沟的延伸。一些顶尖高校已建成“AI+学科”交叉研究中心，而部分地区的教师培训资源依赖国际援助，可能陷入“技术依赖—人才外流—能力退化”的恶性循环。

　　我国人工智能高等教育存在双重发展挑战。其一，产教融合的深层结构性矛盾破解。尽管校企合作项目数量增长迅速，但协同效能仍面临“三重错位”。目标导向错位——企业更关注短期人才输送，而高校需兼顾基础理论研究，导致基础学科教学被压缩；资源分配错位——头部企业倾向与“双一流”高校合作，出现“强者恒强、弱者愈弱”的分化。其二，学科融合的壁垒亟待打破。目前学科间的交叉融合仍存在诸多障碍，如课程设置、师资力量、科研合作等方面的壁垒，限制了人工智能技术在多学科领域的广泛应用和深入发展。其三，区域与院校间的发展失衡呈现显著分化态势。从空间布局看，人工智能教育资源高度向经济发达区域集聚，部分地区尚未建立与技术发展相适配的动态调整机制。院校层次差异则表现为研究型大学与应用型高校间的“代际差距”。这种失衡不仅体现在硬件条件与教学资源的配置差距上，更反映在学术话语权的分布不均，进一步强化了“中心—边缘”的层级结构。

　　三、人工智能融入高等教育的中国路径

构建“教师主导型”技术赋能体系来摆脱技术工具化困境。首先，强化教师数字素养与教育技术应用能力的深度整合，通过“AI教育方法论”专项培训，避免技术应用停留在“替代传统教具”的浅层阶段。其次，建立“教育价值优先”的技术应用准则，要求教师在智能系统开发与使用中嵌入育人目标。更重要的是，构建教师主导的技术伦理治理机制，通过成立“高校AI教育伦理委员会”，确保技术应用始终服务于“培养全面发展的人”这一根本宗旨。

　　打造“双元驱动”的能力培养共同体来化解产学研融合矛盾。在宏观制度层面，建立“政策标准—产业需求—教育供给”的动态匹配机制。政府牵头引导企业，形成“产业技术图谱—高校课程体系—能力认证体系”的闭环衔接。在实施路径上，创新校企合作的组织形态，打破传统学科壁垒与企业技术边界。更关键的是，构建利益共享的制度支撑体系。通过完善知识产权共有、技术转化收益分成等政策，明确校企合作中智力成果的权属分配，激发企业参与人才培养的内生动力，实现从“项目合作”到“知识共创”的深度融合。

　　构建“技术下沉+精准补给”的资源调配网络来突破区域均衡难题。在空间维度上，实施“AI教育基建专项计划”。中央财政设立转移支付基金，支持中西部高校建设“云端实验室”“虚拟教研室”等轻量化技术平台。在院校层次上，构建“研究型大学—应用型高校”结对帮扶网络，建立技术应用能力的梯度传递机制。更重要的是，建立动态监测与精准补给机制。依托教育数字化治理平台，实时追踪各区域AI教育资源配置效率，形成“中心辐射、边缘提升、全域协同”的发展格局。

　　（作者系西安电子科技大学党政办公室助理研究员；本文系2024年度教育部人文社会科学研究专项任务项目（高校辅导员研究）研究成果，项目编号：24JDSZ3191）