面向人工智能時代的高校創新型人才培養

○周 浩 肖 菲

2017年黨的十九大報告強調“創新”和“人工智能”，同年國務院發布《新一代人工智能發展規劃》，無論是建設創新型國家，還是破解“卡脖子”難題，引領國家科學技術前沿的高等院校都應責無旁貸地盡快深度嵌入人工智能這一主題。2018 年教育部印發《高等學校人工智能創新行動計劃》，2019年中共中央、國務院印發《中國教育現代化2035》，強調培養“拔尖創新人才”。2022年黨的二十大報告多次提及“創新”并深化了培育創新型人才的強國戰略。人工智能時代的到來倒逼高校必須順勢而為加快創新型人才的培養。

一、面向人工智能時代的高校創新型人才特征

（一）創新型人才素質結構具有智能發展的復雜性

素質是一種知識，體現知識從量變到質變的飛躍；素質是一種能力，能根據所處環境的變化及時作出正確判斷，快速理解和認知周圍事物，融入社會并有所貢獻。人才素質結構既包括顯性素質的生理條件、知識儲備、文化技能、實踐能力等，又包括隱性素質的個性、意識、品質、價值觀、情感等。人工智能時代對人才素質結構提出了更高要求，單一或簡單的人才素質結構注定無法適應未來變化多樣、不確定因素較多的智能發展時代。

（二）創新型人才具有主動適應智能社會的強內驅力

創新型人才兼具品格高尚、科技素養、國際化視野等復合性特點，品行端、技術強、視野新的多維融合又進一步促進了創新型人才內驅力的生成。我國人工智能人才價值指向必須以國家、人民為中心，創新型人才應當把自身的追求與國家的發展緊密相連，牢記中華民族偉大復興的重任和增加人民福祉的使命。愛國情懷始終是創新型人才最根本、最永久的內驅力量來源。

（三）創新型人才具有智能時代的個性化創造力

創新型人才不應該是千篇一律的工廠流水線標準化成品，無論是主觀上的偏好，還是客觀上的專長，應當承認每一個人才主體的差異性，要允許社會上存在各種偏才、怪才。在人工智能時代，是否具有創新思維、創造精神，是否具備創新能力、創造能力，應當采用多樣化的衡量標準，重視單個主體差異化的培養策略。

（四）創新型人才契合智能產業鏈的職業要求

面向人工智能時代的高校創新型人才對未來面臨的職業挑戰應具備應對能力，這就要求教學過程必須融入真實的人工智能場景，社會實踐、畢業實習和平時的人機協同實操實訓必須遵循上述要求。無論是教師還是學生，都應當深入了解學科所屬行業涉及到的最新人工智能方面的訊息。

二、人工智能語境下高校創新型人才培養的現實問題

國內多數高校對于面向人工智能時代的創新型人才培養模式還沒有深入研究，即使部分高校通過組建人工智能學部創新人才培養路徑，但該領域的諸多工作還處于起步探索階段，存在很多不足。

（一）人才素質結構的塑造過于單一

目前國內大多數高校對于剛進校的新生重心在于學習時間的量化，強調專業知識的積累，到了快畢業之時才轉至專業實踐訓練。一些高校將整個大學本科階段對于人才素質結構的塑造簡單等同于學生專業技能的培訓，關注的主題圍繞著各個學科內部各自領域的專門技術，將人才素質與專業能力劃等號，將其狹義理解為各自專業領域知識的運用和技巧的掌握，對于素質結構的拓展局限于學科領域內的提升，人工智能與各學科領域的交叉融合未能在大學四年的不同階段層次分明地予以體現，學生對于人工智能的接觸多來源于教師課堂上碎片化觀點的匯聚和少數進入課堂的專家所分享的行業實例。

（二）人才成長的創新內驅力激發不足

從目前國內高校創新型人才培養的內容上看，多集中于教學實踐方面采取一些信息化舉措，但措施離創新性變革仍存在較大差距。一些高校的課程內容依然沿用整齊劃一的標準化教材和統一的教學計劃傳授知識，課程體系設計、評價反饋機制、學科和專業建設等方面深植家國情懷不夠，對國外人工智能的實踐發展狀況止步于簡要的介紹。少數高校教師自身對當今世界其他國家人工智能領域的現狀知之甚少或缺乏深入了解，自然難以指導學生；師生在人工智能領域的行業交流局限在國內高校，與其他世界名校對話不足；不少學生在被動灌輸知識的過程中缺乏自主研究的動力，較少將個人命運、自身價值的實現與國家發展、民族振興相結合。

（三）傳統教育模式忽視個體創造力的多樣性

國內大部分高校仍然是滿堂灌式的傳統教學模式，“重知識的傳授和獲取，輕知識的加工和問題的思考，理論傳授與實際應用脫節，對學生的專業實踐能力訓練不夠”[1]，而對于同一專業甚至不同專業學生知識結構和學習能力的不同也沒有加以區分，進行人工智能與學科融合培育所制定的教學策略、選用的教材及教學內容趨同，較少考慮學生個體的知識結構、興趣、特長等差異。無論是個體的培養計劃還是整個學習小組的綜合培養方案，大部分教師較難做到因材施教，學生也難以基于自身特點及前期知識的儲備，有針對性地自主確定自己的人工智能學科交叉研究方向。

（四）缺少對人工智能時代職業素養提升的規劃

人工智能對人類智慧的模仿，使得一些程式化工種會被替代，隨著人工智能領域的不斷拓展，非程式化工作、帶有人類認知社會交往甚至情感溝通性質的工作最終也可能被逐漸取代，但眾多崗位被取代的同時，智能時代也必將會催生出新的職業結構，傳統工種將得到全面升級。事實上人工智能時代比過去任何一個時代更需要個人的創新能力和學習能力，勞動者要直面職業挑戰，“使能力結構升級以符合技術發展需要，不僅認知能力要達到新水平，還要與工作方式變化相匹配，而且與人工智能技術互補的社會情感能力也要同步發展”[2]。顯而易見，現在的很多大學畢業生尚未達到上述職業要求，一些學生在臨近畢業時不僅專業知識不夠精深，實踐動手能力也普遍不高，他們自我意識較強但缺乏團隊協作精神，喜走捷徑卻欠缺職業精神，為國家發展貢獻畢生力量的歷史使命感不足。

三、面向人工智能時代的高校創新型人才的培養路徑

人工智能的發展助推高校更加精準地發揮培養創新型人才的效用，培養人工智能時代的創新型人才是高校的重要教育目標。全過程培育塑造人才素質結構、尊重個體差異培育多樣化人才、就業替代風險下的職業能力培養等是人工智能時代高校創新型人才培養的有效路徑。

（一）循序漸進，全過程培養塑造人才素質結構

創新型人才素質結構具有智能發展的復雜性，復合型創新型人才素質結構的塑造需要由淺入深、層層遞進、逐步升級，全過程培養周期可以劃分為四個階段。

1.0階段：面向大一新生展開，介紹人工智能、人工智能在各學科領域的應用以及基于實證的邏輯推理計算模型，使大一學生了解輸入科學問題甚至社會問題進而用于得出結論的計算機制。2.0階段：面向大二學生展開，讓沒有計算機編程經驗的人文社科類學生通過使用能與各學科相適應的推理計算模型和軟件產品，進而了解這些開發工具的基本知識以及這類工具各環節的工作原理和機制。3.0階段：面對大三學生展開，讓非計算機程序設計專業的學生在不懂編程語言的情況下沉浸式參與構建人工智能專家所設計的系統組件，逐步分解問題然后集中精力推理每一組步驟，先解決每個子目標技術，最終通過在實踐中訓練逐步獲得從事高級設計任務的能力。4.0階段：對于大四畢業年級學生而言，基本上能使用適用于非計算機專業或專業程序員的軟件工具來開發適合各學科的專門系統，根據各個學科、各個行業的特性設計出更恰當的推理硬件軟件、計算模型、智能機器等。由此，大學對于面向人工智能時代的創新型人才素質結構得以塑造并初步形成。

（二）思政引領、信息化滋養、國際化熏陶三向共同激發內驅力

高尚的道德品質是創新型人才的核心素養構成，高校思政引領著人工智能融合的方向，始終“將社會主義意識形態植入人工智能賦能當中，主導人工智能發揮其技術智能的優勢”[3]。高校的信息化培養離不開社會實踐，在安排學生進行實踐課程或者開展專業實習時，可進入真實工作場所真切理解信息化的內涵。國內相關行業提供了大量可供在校生實踐的場所，如一些城市的會計師事務所、律師事務所開始利用計算機技術搭建財會或法律人工智能應用系統，一些法院、檢察院使用案件智能輔助辦案系統分析數據、剖釋案例，一些快遞公司通過智能機器人物流配送，一些醫院、餐廳也引入了人工智能機器人。我國高校要及時掌握發達國家人工智能與學科融合的前沿訊息，比較各國高校人工智能學科交叉融合教育模式的利與弊，找出最適合我國高校師生雙向溝通、最能提高學生興趣的方式，讓人工智能滲透、深入各專業的教學，更加契合學生的實際需求。目前國外高校包括美國各大學法學院陸續開設“人工智能與法律”實踐課程，不少大學鼓勵學生使用適用于非專業程序員的一些軟件或者開發工具創建適應各自專業實踐的人工智能系統。

（三）尊重個體差異造就多樣化人才

面向人工智能時代的高校教育人才培養模式應根據不同專業制定不同的人工智能跨學科、交叉學科深度融合培育體系，創設各學科獨具專業特色的人工智能通識課、先行課、進階課等風格不一的課程群，打造新興的、能與各學科專業知識高度契合的、以研究甚至產出人工智能硬件軟件等其他智能程序產品為目標的人工智能創新課程。

要促進人工智能與高校傳統學科在人才培養方面緊密融合。首先，從革新已有的教學實踐體系入手，在課程設置、社會實踐、研討答疑、評價反饋、效果測評等方面突破以往舊有模式的束縛，在高校人才培養目標設定上強調通過融合人工智能理念來開展教學實踐；其次，根據人工智能的規律結合各學科專業知識去研究、開發適合各學科的人工智能課程產品，這一研發過程應當是該專業師生共同參與、合作的結果，該類課程的教學活動設計以擬開發的人工智能軟件或系統為核心，方案的可行性、內在的實用性、實例說明等整個設計流程都是由師生共同討論產生，此類課程教學更重視師生對人工智能與學科深度結合點的挖掘、分析、理解、運用并嘗試創新的全過程，這類基于問題導向的深度融合式教學無論對學生來說還是對教師而言都是對未知領域的一種探索，能夠極大地激發學生甚至教師的創新熱情，有利于造就多樣化人才。

（四）直面智能技術替代風險提升人機協同就業能力

人工智能時代的序幕剛剛拉開，智能機器的自主深度學習將來是否會取代人類目前還無法預測，但社會上某些低技能的重復勞動正在逐漸被人工智能初級產品及系統所替代。高校學生的校內學習必須正視人工智能時代給社會各行各業帶來的沖擊，畢業年級學生應當了解目前所在的學科專業未來就業可能面臨的各種風險，即使是低年級學生也應該保持適當的危機感，對其未來職業的發展趨勢和可能遭遇的挑戰提前預測，做好如何將人工智能與今后可能從事的職業相結合的預案。

高校各學科與人工智能的交叉融合不能偏離現實世界，學生的在校學習不能背離人工智能在人力資源市場各職業的真實應用情況，不同專業甚至同一專業但不同職業傾向的學生，在教學內容、教學方式、教學實踐、教學評價等各環節所獲得的專業性內容應當是有區別的。只有個性化的深度培育才能使高校的培養模式滿足人才多樣化的要求，才能更適合不同的社會需求和不同地域經濟產業的發展要求，培養出的創新型人才既能解決我國當前亟需解決的現實難題，又能順勢而為把握住人工智能時代的未來發展方向。