人工智能時代高校教師學(xué)術(shù)社會化：特征、困境與紓解

摘 要：學(xué)術(shù)社會化是個體在融入學(xué)術(shù)共同體的過程中，通過系統(tǒng)化的教育、規(guī)訓(xùn)與學(xué)術(shù)實踐活動，逐步習(xí)得并內(nèi)化特定學(xué)術(shù)領(lǐng)域的知識體系、研究方法、行為規(guī)范與價值觀的過程。在人工智能時代，高校教師學(xué)術(shù)社會化呈現(xiàn)以下特征：人工智能推動數(shù)據(jù)驅(qū)動的知識生產(chǎn)和跨學(xué)科協(xié)作，重塑了高校教師學(xué)術(shù)行為的基本模式；學(xué)術(shù)互動轉(zhuǎn)向全球化、數(shù)字化的網(wǎng)絡(luò)空間，拓展學(xué)者之間的協(xié)作與交流渠道；學(xué)術(shù)職業(yè)身份的建構(gòu)不再受限于傳統(tǒng)的學(xué)術(shù)場域，而是通過去中心化的智慧平臺和虛擬社群實現(xiàn)符號再生產(chǎn)。人工智能在賦能高校教師學(xué)術(shù)社會化的同時也帶來一系列挑戰(zhàn)，面臨著技術(shù)依賴與技術(shù)迭代、數(shù)據(jù)隱私與數(shù)據(jù)透明、算法偏見與算法公平、學(xué)術(shù)互動與學(xué)術(shù)孤島四重困境，使高校教師不得不思考技術(shù)帶來的脫嵌難題、學(xué)術(shù)倫理的祛魅風(fēng)險、知識生產(chǎn)的隱性區(qū)隔、學(xué)術(shù)社群中的自我抽離等議題。在學(xué)術(shù)社會化面臨的復(fù)雜生態(tài)中，高校教師不僅要主動面對學(xué)術(shù)社會化過程中的諸多變革，還要在重塑學(xué)術(shù)身份的同時積極尋求應(yīng)對策略。人工智能賦能高校教師學(xué)術(shù)社會化困境的紓解之道包括重構(gòu)學(xué)術(shù)資源獲取機制，培育學(xué)科交融的知識生態(tài)；重塑科研成果評估體系，助推多維貢獻(xiàn)的創(chuàng)新生態(tài)；重組算法透明框架，打造算法向善的技術(shù)生態(tài)；重建學(xué)術(shù)職業(yè)身份認(rèn)同，優(yōu)化人機共生的學(xué)術(shù)生態(tài)，以生態(tài)構(gòu)建和要素整合為高校教師的學(xué)術(shù)職業(yè)發(fā)展提供新動能。

關(guān)鍵詞：學(xué)術(shù)社會化；人工智能；知識生產(chǎn)；學(xué)術(shù)職業(yè)；高校教師

［中圖分類號］G644

［文獻(xiàn)標(biāo)志碼］A

［文章編號］1673－8012（2025）02－0050－10

一、問題提出

在全球化與信息化的雙重驅(qū)動下，人工智能迅速滲透知識生產(chǎn)的各個方面，以不可逆的方式深刻影響著高校教師的學(xué)術(shù)社會化過程。作為重塑全球?qū)W術(shù)資源和跨國協(xié)作的催化劑，人工智能加速了學(xué)術(shù)成果的傳播^［1］，使知識生產(chǎn)要素能夠在極短時間內(nèi)實現(xiàn)全球互聯(lián)與共享；人工智能為高校教師提供了強大的學(xué)術(shù)支持系統(tǒng)，幫助他們及時獲取所在領(lǐng)域的前沿動態(tài)，從而提升了知識生產(chǎn)的時效性與前瞻性^［2－3］；人工智能用于優(yōu)化學(xué)術(shù)研究進程^［4］，使高校教師將更多精力用于批判性思考。人工智能及其帶來的制度變遷既是提高知識生產(chǎn)效率、推動學(xué)術(shù)共同體創(chuàng)新的有效工具，又可能成為破壞傳統(tǒng)社會互動、加劇社會變遷的潛在因素。在學(xué)術(shù)生態(tài)中，這種二元性集中體現(xiàn)為盡管人工智能可促進知識擴散、提高研究效率、拓展學(xué)術(shù)合作，但也極易帶來知識生產(chǎn)的異化、學(xué)術(shù)評價的窄化以及個體獨立思考能力的弱化等弊端。

學(xué)術(shù)社會化作為個體習(xí)得專業(yè)知識、進入學(xué)術(shù)職業(yè)的關(guān)鍵過程，通常依賴于面對面的學(xué)術(shù)交流、科研指導(dǎo)和學(xué)術(shù)實踐積累。例如，博士生通過向?qū)煂W(xué)習(xí)、與同儕互動以及參與各類學(xué)術(shù)活動，逐步理解并內(nèi)化學(xué)術(shù)共同體的核心價值觀^［5］，完成從“學(xué)生”到“學(xué)者”的角色轉(zhuǎn)變?，F(xiàn)有研究聚焦于博士生及高校青年教師在學(xué)術(shù)社群中的知識獲得、角色獲知、學(xué)術(shù)職業(yè)發(fā)展等層面^［6－7］。博士生的學(xué)術(shù)社會化注重在獲取知識、技能的同時，通過與導(dǎo)師、同儕的互動逐步建立起自己的學(xué)術(shù)身份與職業(yè)認(rèn)同^［8］。對高校青年教師來說，學(xué)術(shù)社會化不僅受到博士教育階段學(xué)術(shù)訓(xùn)練的影響，也深受專業(yè)學(xué)會、專業(yè)委員會、行業(yè)協(xié)會等次級群體的影響^［9］。學(xué)術(shù)社會化是一個長期且多層次的過程，涵蓋高深知識、學(xué)術(shù)激情、社交技能、學(xué)術(shù)文化等多個維度^［10］。此外，還有研究探討了導(dǎo)師在學(xué)術(shù)社會化中的核心作用^［11］，認(rèn)為導(dǎo)師不僅是知識的傳遞者，也是學(xué)術(shù)文化的塑造者^［12］，導(dǎo)生間的社會互動對后者提升學(xué)者身份認(rèn)同感和學(xué)術(shù)職業(yè)歸屬感起到關(guān)鍵作用^［13］?？傮w來看，現(xiàn)有研究主要集中在高校教師學(xué)術(shù)社會化的過程、階段及其特征，尚未充分關(guān)注新興技術(shù)尤其是人工智能對高校教師學(xué)術(shù)社會化的深遠(yuǎn)影響，對人工智能時代高校教師學(xué)術(shù)社會化所面臨的困境及機理探討不足?；诖?，本文聚焦以下問題：人工智能時代的高校教師學(xué)術(shù)社會化呈現(xiàn)哪些不同于以往的特征，面臨哪些挑戰(zhàn)？面對挑戰(zhàn)，如何有效優(yōu)化高校教師學(xué)術(shù)社會化過程，提升其學(xué)術(shù)職業(yè)身份認(rèn)同？

二、人工智能時代高校教師學(xué)術(shù)社會化的特征

經(jīng)典社會學(xué)理論將社會化（socialization）界定為個體在與社會的互動過程中逐漸養(yǎng)成獨特的個性和人格，從生物人轉(zhuǎn)變成社會人，并通過社會文化的內(nèi)化和角色知識的學(xué)習(xí)，逐漸適應(yīng)社會生活的過程^［14］。在結(jié)構(gòu)功能主義范式關(guān)照下，社會化的正外部性特征在于它使個體通過接受家庭、學(xué)校、宗教、職業(yè)等社會結(jié)構(gòu)的教育與訓(xùn)練，逐漸內(nèi)化主流價值觀、行為規(guī)范與文化符號^［15］，確保社會系統(tǒng)的價值共識得以持續(xù)。綜合現(xiàn)有研究^{［16－17］}，本文將學(xué)術(shù)社會化定義為：“個體在融入學(xué)術(shù)共同體的過程中，通過系統(tǒng)化的教育、規(guī)訓(xùn)和學(xué)術(shù)實踐活動，逐步習(xí)得并內(nèi)化特定學(xué)術(shù)領(lǐng)域的知識體系、研究方法、行為規(guī)范與價值觀的過程。”人工智能時代的高校教師學(xué)術(shù)社會化相較以往出現(xiàn)了一系列新的特征：人工智能推動數(shù)據(jù)驅(qū)動的知識生產(chǎn)和跨學(xué)科協(xié)作，重塑高校教師學(xué)術(shù)行為的基本模式；學(xué)術(shù)互動轉(zhuǎn)向全球化、數(shù)字化的網(wǎng)絡(luò)空間，極大拓展了學(xué)者之間的協(xié)作與交流渠道；學(xué)術(shù)職業(yè)身份的建構(gòu)不再局限于傳統(tǒng)的學(xué)術(shù)場域，而是通過去中心化的智慧平臺和虛擬社群實現(xiàn)符號再生產(chǎn)。

（一）人工智能賦能學(xué)術(shù)行為的隱性塑造

人工智能嵌入并顛覆性地重組了高校教師的學(xué)術(shù)勞動與知識生產(chǎn)過程，使智慧工具成為新型勞動資料，智能勞動者成為新型勞動者。在效率層面，人工智能作為一種技術(shù)工具介入知識管理，使學(xué)者能夠在海量信息中快速識別研究空白、構(gòu)建理論框架，并高效整合學(xué)術(shù)信息^［18］。研究指出，那些在知識管理實踐中充分利用人工智能的組織，其知識工作者的生產(chǎn)力平均提升了53%^［19］。在效益層面，人工智能進一步促進學(xué)術(shù)資源的優(yōu)化配置與知識創(chuàng)新的持續(xù)迭代。長期以來，學(xué)術(shù)資源被視為學(xué)者通過持續(xù)的知識積累與科研經(jīng)驗所獲得的資源。隨著人工智能的介入，這一資源的獲取途徑已經(jīng)擴展到對數(shù)據(jù)資源的掌控、對算法技術(shù)的運用以及與大型數(shù)據(jù)平臺的協(xié)作。事實上，能夠有效利用人工智能進行學(xué)術(shù)發(fā)表的學(xué)者往往能搶占先機，加速知識生產(chǎn)的社會化過程^［20］。吉本斯（Gibbons）提出的知識生產(chǎn)模式1主要在學(xué)科內(nèi)部進行，它以學(xué)術(shù)興趣為主導(dǎo)，特點是同質(zhì)性和等級制的組織結(jié)構(gòu)。知識生產(chǎn)模式2則在跨領(lǐng)域、跨學(xué)科的社會和經(jīng)濟情境中進行，聚焦于知識應(yīng)用和基于知識的問題解決^［21］。人工智能時代的知識生產(chǎn)不僅依賴于個體創(chuàng)新，也愈發(fā)依賴大數(shù)據(jù)整合、平臺運作和跨學(xué)科協(xié)同。顯然，人工智能的引入對學(xué)術(shù)勞動的形式與內(nèi)涵產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響。一方面，通過自動化執(zhí)行文獻(xiàn)分析、數(shù)據(jù)處理等繁重的認(rèn)知任務(wù)，人工智能在解放學(xué)術(shù)生產(chǎn)力的同時，極大提升研究效率，使學(xué)者能夠?qū)⒏噘Y源投入理論創(chuàng)新與學(xué)術(shù)探索的高階領(lǐng)域；另一方面，技術(shù)革新推動學(xué)者角色的深刻轉(zhuǎn)型，個體從傳統(tǒng)意義上的獨立創(chuàng)造者轉(zhuǎn)變?yōu)榧夹g(shù)工具的高效操控者和跨學(xué)科協(xié)作的積極推動者。這種變革不僅優(yōu)化了學(xué)術(shù)勞動的生產(chǎn)力結(jié)構(gòu)，還以隱性的方式促使學(xué)術(shù)生產(chǎn)模式發(fā)生根本轉(zhuǎn)變，將學(xué)術(shù)實踐從傳統(tǒng)的個體主義驅(qū)動轉(zhuǎn)向以協(xié)作與集成化為核心的新型研究框架，彰顯智能化時代學(xué)術(shù)行為的協(xié)同創(chuàng)新特征。

（二）人工智能賦能學(xué)術(shù)互動的媒介變革

在知識社會的隱喻下，人工智能不僅作為促進學(xué)術(shù)創(chuàng)新的工具，還成為推動高校教師學(xué)術(shù)互動結(jié)構(gòu)性變遷的深層動力。知識生產(chǎn)正逐步轉(zhuǎn)向以協(xié)作為基礎(chǔ)的社會化模式，彰顯了從傳統(tǒng)知識生產(chǎn)模式向以數(shù)據(jù)驅(qū)動的知識社會轉(zhuǎn)型所帶來的廣泛影響。高校作為學(xué)者社團，其傳統(tǒng)的學(xué)術(shù)互動主要依賴于導(dǎo)師的口傳心授以及學(xué)術(shù)發(fā)表、學(xué)術(shù)會議等渠道，個體通過嵌入學(xué)術(shù)場域逐漸內(nèi)化學(xué)科領(lǐng)域的核心知識與規(guī)范。人工智能時代的學(xué)術(shù)互動呈現(xiàn)新的特點：第一，人工智能使知識傳播更加精準(zhǔn)、高效。智能算法可以依據(jù)個體的研究興趣自動推薦相關(guān)文獻(xiàn)和研究動態(tài)，加速知識內(nèi)化的過程，降低學(xué)術(shù)成長的周期性障礙。第二，人工智能擴展了學(xué)術(shù)場域的邊界。基于人工智能的學(xué)術(shù)平臺打破了時空限制，使學(xué)者能夠輕松進入全球化的開放學(xué)術(shù)網(wǎng)絡(luò)，參與更廣泛的知識生產(chǎn)與傳播。需要指出的是，學(xué)科規(guī)訓(xùn)制度對學(xué)術(shù)互動的媒介變革產(chǎn)生了重要作用。?？拢‵oucault）認(rèn)為，學(xué)科規(guī)訓(xùn)制度通過“微觀且常規(guī)”的操作來實現(xiàn)對個體的控制，并不依賴于顯性的暴力或懲罰，而是通過監(jiān)督與自我調(diào)整，促使個體自覺遵循學(xué)科中的規(guī)則與慣例^［22］。規(guī)訓(xùn)不僅是外在學(xué)術(shù)權(quán)力的體現(xiàn)，也是學(xué)術(shù)社會化中個體實現(xiàn)自我規(guī)范的內(nèi)在機制。當(dāng)前，智慧平臺逐漸成為高校教師學(xué)術(shù)社會化的關(guān)鍵工具，這種技術(shù)驅(qū)動下的變革使學(xué)術(shù)規(guī)訓(xùn)方式發(fā)生顯著變化。AMiner、Google Scholar Citations、ORCID等在線學(xué)術(shù)檔案平臺，以及Mendeley、Academia.edu和ResearchGate等學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)在國際學(xué)術(shù)界有著廣泛影響^［23］。這些智能化學(xué)術(shù)工具通過智能推薦系統(tǒng)、社群分析算法以及海量學(xué)術(shù)資源整合，不僅推動了學(xué)術(shù)互動的數(shù)字化，也使學(xué)術(shù)互動從物理空間延展到虛擬空間。在這一數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中，人工智能所推動的學(xué)術(shù)規(guī)訓(xùn)機制表現(xiàn)為對學(xué)術(shù)行為的數(shù)字化監(jiān)控與分析。例如，通過社群分析和數(shù)據(jù)跟蹤，平臺能夠?qū)崟r評估個體的學(xué)術(shù)產(chǎn)出、影響力和同行互動^［24］，進而引導(dǎo)學(xué)者在其學(xué)術(shù)行為中做出相應(yīng)調(diào)整。這種機制并非傳統(tǒng)意義上的顯性規(guī)訓(xùn)，而是通過數(shù)據(jù)反饋、智能推薦等方式實現(xiàn)對學(xué)術(shù)社會化的潛在引導(dǎo)。

（三）人工智能賦能學(xué)術(shù)職業(yè)的身份建構(gòu)

學(xué)術(shù)社會化不僅是培養(yǎng)高校教師學(xué)術(shù)能力的過程，更是個體逐步建構(gòu)其學(xué)術(shù)職業(yè)身份的過程。在傳統(tǒng)的學(xué)術(shù)場域中，職業(yè)身份的形成主要依托組織嵌入，即學(xué)者通過參與專業(yè)學(xué)會、學(xué)術(shù)會議等實體社群與同儕互動，實現(xiàn)學(xué)術(shù)場域內(nèi)文化資本、社會資本的積累與再生產(chǎn)。在人工智能時代，網(wǎng)絡(luò)社群為個體學(xué)術(shù)身份建構(gòu)提供了一個新的行動場域，使其不再受限于物理空間或單一機構(gòu)。例如，在Mendeley、ORCID、Publons等平臺上學(xué)者可以與全球同行進行跨組織、跨地域的互動^［25］，實現(xiàn)學(xué)術(shù)職業(yè)身份符號的再生產(chǎn)。網(wǎng)絡(luò)學(xué)術(shù)社群中的身份構(gòu)建呈現(xiàn)兩大特征：第一，去中心化特征。去中心化意味著學(xué)術(shù)影響力的來源不再單一，學(xué)術(shù)話語權(quán)的擁有者不再局限于學(xué)術(shù)權(quán)威或頂級學(xué)術(shù)機構(gòu)。學(xué)者不必通過傳統(tǒng)的權(quán)威認(rèn)證或機構(gòu)認(rèn)證獲得學(xué)術(shù)身份，而是通過去中心化的學(xué)術(shù)社群，尤其是通過平臺上的互動、合作和聲譽積累，獲得學(xué)術(shù)身份的認(rèn)可。它使學(xué)者學(xué)術(shù)身份的構(gòu)建更加民主化，打破以往由少數(shù)學(xué)術(shù)領(lǐng)袖主導(dǎo)的權(quán)力結(jié)構(gòu)，使全球范圍內(nèi)的青年學(xué)者有更多的機會融入科學(xué)共同體。第二，去科層化特征。網(wǎng)絡(luò)學(xué)術(shù)社群中的學(xué)者身份建構(gòu)依賴于弱關(guān)系與非正式組織的互動^［26］，而非傳統(tǒng)的科層化權(quán)威。個體的社會化過程是通過符號交換與他人及社群互動實現(xiàn)的。在人工智能支持的高校教師網(wǎng)絡(luò)社群中，這種符號交換高度依賴于文獻(xiàn)推薦和引用率等數(shù)據(jù)化反饋^［27］，不僅反映個體的學(xué)術(shù)貢獻(xiàn)，更成為其學(xué)術(shù)身份建構(gòu)的核心元素。此外，網(wǎng)絡(luò)學(xué)術(shù)社群還為個體學(xué)術(shù)職業(yè)身份的建構(gòu)提供了新的資本積累路徑。在傳統(tǒng)學(xué)術(shù)社會化過程中，個體通常依賴實體社群中的人際網(wǎng)絡(luò)來積累社會資本，如導(dǎo)師的引薦、同行的認(rèn)可、學(xué)會的提名等。網(wǎng)絡(luò)學(xué)術(shù)社群中的個體則可以通過在線互動與全球?qū)W者建立聯(lián)系，積累廣泛的社會資本。此外，網(wǎng)絡(luò)空間還使得個體能夠更加自主地塑造和管理自己的學(xué)術(shù)形象，使學(xué)術(shù)職業(yè)身份的表達(dá)更加靈活、開放。概言之，人工智能賦能的學(xué)術(shù)身份建構(gòu)不僅是對學(xué)術(shù)領(lǐng)域內(nèi)身份認(rèn)同的重構(gòu)，更是對學(xué)術(shù)權(quán)力結(jié)構(gòu)、社會資本積累方式及其互動機制的深刻變革。

三、人工智能時代高校教師學(xué)術(shù)社會化的四重困境

人工智能在高校教學(xué)與科研領(lǐng)域的滲透為高校教師帶來前所未有的便捷。從數(shù)據(jù)處理到全球?qū)W術(shù)合作的跨越式變革，人工智能賦能學(xué)術(shù)社會化的諸多方面。然而隨之而來的不僅有學(xué)術(shù)社會化路徑的創(chuàng)新，還帶來一系列新的困境與挑戰(zhàn)。

（一）技術(shù)依賴與技術(shù)迭代：高校教師的脫嵌難題

人工智能及其應(yīng)用廣泛涉及科研活動中的數(shù)字化協(xié)作、在線互動、數(shù)據(jù)處理與分析等多個環(huán)節(jié)。在這一過程中，技術(shù)賦能所帶來的便利顯而易見——高校教師能夠更加高效地管理實驗數(shù)據(jù)、獲取前沿知識，并通過全球化的學(xué)術(shù)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)跨地域的學(xué)術(shù)交流與合作。在過去10年間，與人工智能相關(guān)的出版物數(shù)量激增了5倍，約占全球科學(xué)出版物總數(shù)的5%^［28］。Nature面向全球博士后和青年教師的一項調(diào)查發(fā)現(xiàn)，31%的受訪者使用ChatGPT等工具幫助其完善文本、生成或編輯代碼、總結(jié)文獻(xiàn)等工作，其中使用率最高的是工程科學(xué)（44%）和社會科學(xué)（41%）^［29］。在這一背景下，無法及時適應(yīng)或拒絕使用人工智能的高校教師在學(xué)術(shù)社會化的過程中或?qū)⒃庥鲭[性知識壁壘與技術(shù)適應(yīng)障礙，面臨逐漸被邊緣化的風(fēng)險。

事實上，人工智能所帶來的挑戰(zhàn)絕不僅局限于技術(shù)本身，還涉及高校教師群體內(nèi)部的分層與代際差異。在數(shù)字資本主義裹挾下，數(shù)字能力缺失者將遭遇數(shù)字排斥，而數(shù)字鴻溝將在數(shù)字排斥的影響下進一步擴大，加劇數(shù)字資本主義社會的不平等^［30］。近年來，隨著人工智能的廣泛應(yīng)用，高校教師群體間的數(shù)字鴻溝日漸顯現(xiàn)。青年教師由于成長于信息技術(shù)的黃金發(fā)展期，較為熟悉各種數(shù)字化工具和在線學(xué)術(shù)資源，較為自然地融入人工智能賦能的技術(shù)場域，在知識生產(chǎn)、資源管理和學(xué)術(shù)交流等方面表現(xiàn)出更強的適應(yīng)性，而那些長期依賴于傳統(tǒng)探究模式的學(xué)者則可能感到技術(shù)壓力驟增。這種技術(shù)適應(yīng)的習(xí)慣性滯后的結(jié)果不僅體現(xiàn)在高校教師的能力分層上，也進一步擴大了技術(shù)習(xí)得的不平等。隨著技術(shù)更新速度的不斷加快，高校教師若不能快速適應(yīng)人工智能和數(shù)字化工具，很快便會在學(xué)術(shù)競爭中處于被動地位。技術(shù)資本的積累在當(dāng)今學(xué)術(shù)社會化中的重要性不斷顯現(xiàn)^［31］，技術(shù)賦能高校教師學(xué)術(shù)社會化并非效率的提高，也對高校教師角色提出新的要求。傳統(tǒng)意義上高校教師的主要職責(zé)是知識傳授與科研創(chuàng)新，而在人工智能時代，他們必須轉(zhuǎn)變?yōu)榧夹g(shù)整合者和技術(shù)應(yīng)用者。這不僅對高校教師的知識結(jié)構(gòu)提出更高的要求，也促使其必須在教學(xué)、科研和技術(shù)研習(xí)之間找到平衡。這一角色的轉(zhuǎn)型從根本上改變了高校教師的職業(yè)軌跡，使得技術(shù)能力成為衡量高校教師競爭力的重要指標(biāo)。

（二）數(shù)據(jù)隱私與數(shù)據(jù)透明：學(xué)術(shù)倫理的祛魅風(fēng)險

與人工智能在重塑高校教師知識結(jié)構(gòu)的過程中相伴而生的是學(xué)術(shù)倫理的祛魅，即原本由理性主導(dǎo)、技術(shù)輔助的學(xué)術(shù)活動逐漸顯現(xiàn)隱藏其背后的社會張力，暗含著學(xué)術(shù)社會化中既定規(guī)范與技術(shù)信任之間的潛在錯位。調(diào)查發(fā)現(xiàn)，約82%的網(wǎng)絡(luò)流量包含谷歌的第三方腳本，其中一半被證實在跟蹤用戶行為：Google跟蹤了約40%的網(wǎng)絡(luò)流量，F(xiàn)acebook跟蹤了約15%的網(wǎng)絡(luò)流量，Twitter和Microsoft都跟蹤了近4%的流量^［32］。2023年，GPT－4能夠以高分完成學(xué)術(shù)論文寫作、代碼編寫的背后正是因為其進行了基于13萬億份數(shù)據(jù)的預(yù)訓(xùn)練^［33］。

毋庸置疑，人工智能時代的數(shù)據(jù)隱私風(fēng)險加劇了學(xué)術(shù)透明與隱私保護之間的沖突，揭示了技術(shù)理性在人工智能應(yīng)用中的主導(dǎo)地位與現(xiàn)實世界復(fù)雜倫理需求之間的博弈。哈貝馬斯（Habermas）既拒絕對技術(shù)理性異化現(xiàn)象的普遍批判，也否定將理性危機的根源歸咎于理性之外的因素。他主張應(yīng)從理性自身的內(nèi)在結(jié)構(gòu)與發(fā)展邏輯出發(fā)，深入探討理性異化的根源，并尋求在這一框架內(nèi)實現(xiàn)理性重建的可能路徑。哈貝馬斯將現(xiàn)代社會的危機根源歸咎于系統(tǒng)與生活世界的斷裂和系統(tǒng)對生活世界的“殖民化”，理性片面化正是這一邏輯的必然結(jié)果^［34］。在人工智能主導(dǎo)的系統(tǒng)邏輯下，學(xué)術(shù)透明與發(fā)表效率不可避免地成為實然層面的主導(dǎo)價值，數(shù)據(jù)隱私保護被歸入生活世界的倫理范疇。由此推論，高校教師或處于這樣一種結(jié)構(gòu)性緊張中：學(xué)術(shù)社會化要求他們通過開放數(shù)據(jù)庫共享科研數(shù)據(jù)與成果，但這種共享行為往往會與隱私保護的倫理需求相沖突。在數(shù)據(jù)驅(qū)動的學(xué)術(shù)生態(tài)系統(tǒng)中，高校教師必須在促進知識共享與保護個體或群體隱私之間做出艱難的平衡。例如，教育學(xué)或社會學(xué)研究常常涉及學(xué)生的個人數(shù)據(jù)，如成績、行為模式和社會經(jīng)濟背景等敏感信息，人工智能技術(shù)的廣泛應(yīng)用使這些數(shù)據(jù)極易因系統(tǒng)漏洞或操作失誤而泄露，進而引發(fā)技術(shù)信任危機與隱私失效^［35］。學(xué)術(shù)倫理的祛魅風(fēng)險表明技術(shù)所帶來的透明性并非純粹的進步，反而可能因隱私風(fēng)險的增加削弱學(xué)術(shù)研究產(chǎn)生的結(jié)果正義。

如前文所述，大規(guī)模數(shù)據(jù)收集本身也面臨著日益復(fù)雜的倫理挑戰(zhàn)。首先，高校教師在收集和使用數(shù)據(jù)時可能面臨知情同意不足的挑戰(zhàn)。研究參與者往往無法完全了解數(shù)據(jù)的具體使用方式，特別是當(dāng)數(shù)據(jù)被輸入復(fù)雜的人工智能算法時，數(shù)據(jù)的流向與處理過程變得不透明。這種復(fù)雜性削弱了高校教師對數(shù)據(jù)處理的控制權(quán)，而人工智能系統(tǒng)憑借其對數(shù)據(jù)的深度掌控，逐漸在知識生產(chǎn)過程中形成權(quán)力不對稱的局面，甚至可能讓人工智能成為研究結(jié)果的實際“操盤手”。這一失控狀況不僅可能導(dǎo)致倫理失范，還可能影響知識生產(chǎn)的公正性與客觀性^［36］。其次，高校教師在收集數(shù)據(jù)時可能無意中獲取超出研究需求的數(shù)據(jù)。若這些數(shù)據(jù)未經(jīng)參與者的知情同意而被使用，則侵犯了參與者的數(shù)據(jù)主權(quán)。最后，高校教師在使用人工智能進行數(shù)據(jù)分析時可能無法完全掌握數(shù)據(jù)處理的每個細(xì)節(jié)，也可能增加數(shù)據(jù)濫用風(fēng)險和學(xué)術(shù)道德風(fēng)險。

（三）算法偏見與算法公平：知識生產(chǎn)的隱性區(qū)隔

《2024年人工智能指數(shù)報告》指出，人工智能正在加速科研的進步和全球科學(xué)共同體的形成^［37］。然而，知識生產(chǎn)全球化過程并不總是伴隨著客觀與公平，如在理工科領(lǐng)域，男性學(xué)者傳統(tǒng)上占主導(dǎo)地位，而女性和其他少數(shù)族裔群體的學(xué)術(shù)成果較少被引用，此類人口統(tǒng)計數(shù)據(jù)反映了歷史中的權(quán)力結(jié)構(gòu)和社會偏見^［38］。有研究表明，美國人工智能工具訓(xùn)練的語言大模型在決策過程中對非裔美國人等群體存在顯著偏見。當(dāng)前，針對這種偏見的人類偏好對齊方法，即通過調(diào)整模型輸出使其符合人類價值觀和偏好，可能在表面上掩蓋語言大模型中潛在的種族主義，從而加劇隱性和顯性刻板印象之間的差異^［39］。

數(shù)據(jù)權(quán)力作為一種權(quán)力認(rèn)知方式、行使方式和中介載體數(shù)字化、數(shù)據(jù)化的產(chǎn)物，是傳統(tǒng)權(quán)力運行適應(yīng)數(shù)字時代的結(jié)果和有益補充。然而，當(dāng)人工智能借助數(shù)字權(quán)力評估學(xué)者的科研影響力時，這些社會偏見經(jīng)由算法學(xué)習(xí)過程被系統(tǒng)性“復(fù)制”并再生產(chǎn)，導(dǎo)致女性、少數(shù)族裔學(xué)者或小眾學(xué)科的研究者在學(xué)術(shù)網(wǎng)絡(luò)中的地位受到削弱。第一，算法偏見作為社會偏見的技術(shù)性映射，直接沖擊知識生產(chǎn)過程的公正性和權(quán)威性；算法偏見使學(xué)術(shù)社會化中不同群體的參與度和公平性難以保障，特別是對于那些在歷史上被忽視或邊緣化的學(xué)者，算法偏見將進一步加深他們與主流學(xué)術(shù)社群的區(qū)隔。第二，算法偏見在數(shù)據(jù)集中通過“標(biāo)簽偏差”實現(xiàn)傳遞。當(dāng)人工智能系統(tǒng)進行科研產(chǎn)出評價時，標(biāo)簽偏差會導(dǎo)致系統(tǒng)錯誤地高估或低估某些學(xué)者的科研貢獻(xiàn)。例如，來自頂尖機構(gòu)的學(xué)者往往因為他們的機構(gòu)背景而獲得更高的評價分?jǐn)?shù)，而那些來自非主流或欠發(fā)達(dá)地區(qū)的學(xué)者即使擁有相同的研究成果，也可能因為機構(gòu)標(biāo)簽的劣勢而被低估^［40］。

不容忽視的是，人工智能在競爭性資源分配中的應(yīng)用使得算法透明性問題成為影響公平的障礙。越來越多的評審工作開始借助復(fù)雜的人工智能系統(tǒng)進行自動化決策^［41］。這些系統(tǒng)利用機器學(xué)習(xí)模型，通過分析申請人的科研成果、影響力、合作網(wǎng)絡(luò)等因素進行評價。若這些算法的決策標(biāo)準(zhǔn)和權(quán)重分配不公開，則會導(dǎo)致算法黑箱效應(yīng)：“神秘的”學(xué)術(shù)評價的決策過程變得更加“捉摸不定”，申請人和被評估者無法清楚了解自己被評分的依據(jù)。人工智能的決策機制高度依賴數(shù)據(jù)特征的權(quán)重，但這些權(quán)重往往由系統(tǒng)設(shè)計者根據(jù)主觀判斷設(shè)定。例如，在科研影響力評估中，某些人工智能系統(tǒng)可能過度依賴論文的引用數(shù)量或期刊影響因子，而忽視研究的實際質(zhì)量或?qū)W術(shù)創(chuàng)新性。這樣的評估標(biāo)準(zhǔn)偏差不僅會影響高校教師的學(xué)術(shù)聲譽，還可能在科研項目資金、職業(yè)晉升等關(guān)鍵環(huán)節(jié)中帶來不公平競爭。

（四）學(xué)術(shù)互動與學(xué)術(shù)孤島：學(xué)術(shù)社群的自我抽離

社會疏離理論揭示了個體在高度現(xiàn)代化與結(jié)構(gòu)化的社會中因難以建立深層次的社會聯(lián)系與共享的情感共鳴，常陷入孤立與疏離的境地^［42］。在虛擬仿真的學(xué)術(shù)互動中，高校教師之間的情感紐帶和社會互動的深度被逐步削弱，非面對面的交互形式無法滿足社會關(guān)系中對情感認(rèn)同、信任積累及認(rèn)知協(xié)同的基本需求，導(dǎo)致學(xué)術(shù)共同體內(nèi)部的情感裂隙愈加凸顯。這種虛擬交往的碎片化特質(zhì)，不僅無法彌補傳統(tǒng)面對面互動所建構(gòu)的深度社會聯(lián)結(jié)，反而在潛移默化中催化了高校教師在社會結(jié)構(gòu)性裂變中個體的自我邊緣化^［43］，使得個體在虛擬社群中的存在感逐漸淡化，并失去在現(xiàn)實學(xué)術(shù)場域中建立穩(wěn)定合作與信任網(wǎng)絡(luò)的契機。在高校教師的學(xué)術(shù)社會化過程中，“弱連接”的活躍度扮演著至關(guān)重要的角色，尤其是在促進跨學(xué)科合作方面具有不可或缺的價值。奧爾加特（Ortega）基于對6 132份學(xué)術(shù)簡歷的廣泛分析，揭示了在學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)中，相較于“強關(guān)系”，“弱關(guān)系”更能有效地促進學(xué)者與外部學(xué)術(shù)社群的鏈接，顯著提高其研究的可見性和學(xué)術(shù)影響力，從而為學(xué)者提供更加豐富的合作機會和學(xué)術(shù)資源^［44］?？梢?，依賴人工智能所推動的學(xué)術(shù)社會化往往無法有效維持這些弱連接的長期活力，從而導(dǎo)致學(xué)術(shù)社群內(nèi)部關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的松散化。長遠(yuǎn)來看，虛擬互動的泛濫和碎片化傾向可能迫使高校教師逐步陷入學(xué)術(shù)孤島的困境，無法與學(xué)術(shù)共同體形成穩(wěn)定而深厚的情感聯(lián)系與認(rèn)同。

人工智能時代的高校教師學(xué)術(shù)社會化可能帶來信息過載與選擇性社交的加劇。在面對大量推薦內(nèi)容時，個體往往依賴算法生成的偏好性推薦，而不是主動拓展與不同領(lǐng)域?qū)W者的聯(lián)系。從信息生態(tài)的視角看，個體獲取信息的方式和途徑?jīng)Q定了他們社會交往的范圍與深度。由于算法推薦傾向強化個體原有的興趣領(lǐng)域，個體可能會被局限于已有的學(xué)術(shù)場域，難以與跨學(xué)科、跨領(lǐng)域的學(xué)者建立聯(lián)系。這種信息繭房效應(yīng)使得教師的社交網(wǎng)絡(luò)趨向同質(zhì)化^［45］。此外，人工智能主導(dǎo)的學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)平臺通常采用高度自動化的匹配系統(tǒng)，為高校教師推薦“相似”的同行或合作伙伴，會進一步加劇了社交圈的封閉性。人工智能時代的高校教師學(xué)術(shù)社會化可能加劇個體競爭的強化與集體歸屬感的弱化。譬如，借助科研成果自動化評估，高校教師的學(xué)術(shù)成果被高度量化，個體的學(xué)術(shù)排名、論文引用率、科研產(chǎn)出等數(shù)據(jù)被廣泛公開、細(xì)化。這種透明化的學(xué)術(shù)評價體系雖然提高了科研績效評估的客觀性，但也加劇了高校教師之間的無序競爭壓力，導(dǎo)致個體間的緊張關(guān)系。

四、人工智能時代高校教師學(xué)術(shù)社會化的紓解之道

上述困境不僅凸顯了高校教師在人工智能時代的脫嵌危機，也揭示了人工智能應(yīng)用帶來的倫理訴求、知識區(qū)隔以及學(xué)術(shù)孤島等深層拷問。在人工智能時代學(xué)術(shù)社會化面臨的復(fù)雜生態(tài)下，高校教師不僅要應(yīng)對學(xué)術(shù)社會化過程中的諸多變革，還需在重塑學(xué)術(shù)身份的同時積極尋求應(yīng)對策略，在知識生態(tài)、創(chuàng)新生態(tài)、技術(shù)生態(tài)與學(xué)術(shù)生態(tài)之間尋求平衡。

（一）重構(gòu)學(xué)術(shù)資源獲取機制，培育學(xué)科交融的知識生態(tài)

優(yōu)化學(xué)術(shù)資源獲取機制應(yīng)緊跟智能化、個性化與學(xué)科交叉的發(fā)展趨勢，致力于構(gòu)建一個包容、共享且高效的知識生態(tài)。高校應(yīng)推動基于人工智能的科研資源整合平臺的開發(fā)與應(yīng)用。高校科研服務(wù)部門可借助算法推薦系統(tǒng)為教師精準(zhǔn)匹配潛在合作伙伴，捕捉學(xué)科發(fā)展熱點，并提供跨學(xué)科的研究資源。政府、科研機構(gòu)和學(xué)術(shù)平臺也應(yīng)發(fā)揮積極作用，協(xié)同推進科研資源的整合與共享，打造有利于創(chuàng)新資源擴散的外部環(huán)境。高校還應(yīng)實施科研資源共享激勵機制，鼓勵教師積極參與知識共享和跨學(xué)科合作^［46］。例如，高?？稍O(shè)立跨學(xué)科研究合作平臺，支持教師之間的合作項目，或通過鼓勵開放獲?。╫pen access）出版來促進教師發(fā)布開源成果，加速知識的傳播與應(yīng)用。學(xué)術(shù)資源獲取機制的重構(gòu)不僅涉及技術(shù)智能化層面的創(chuàng)新，更應(yīng)保障其開放性與可持續(xù)性。一方面，高校應(yīng)積極加強國際合作，推動知識生產(chǎn)要素與學(xué)術(shù)資源的全球流通；另一方面，高校應(yīng)制定科學(xué)的知識產(chǎn)權(quán)保護與標(biāo)準(zhǔn)化管理措施，在確保資源開放共享的同時充分保護創(chuàng)新成果。

（二）重塑科研成果評估體系，助推多維貢獻(xiàn)的創(chuàng)新生態(tài)

為有效評估高校教師的科研貢獻(xiàn)，建立更加全面、動態(tài)的科研成果評估體系至關(guān)重要。人工智能技術(shù)可以實現(xiàn)對科研貢獻(xiàn)的全方位分析，特別是在跨學(xué)科合作、技術(shù)轉(zhuǎn)化、社會效益等多個維度的量化評估。高校可以引入、開發(fā)智能化的科研貢獻(xiàn)評估工具，利用大數(shù)據(jù)分析追蹤教師在跨學(xué)科合作、引用影響力、技術(shù)轉(zhuǎn)化等多個領(lǐng)域的貢獻(xiàn)，借助科學(xué)工具全面衡量教師的學(xué)術(shù)影響力，并對其推動學(xué)科交叉與知識創(chuàng)新的貢獻(xiàn)進行動態(tài)評估。推行項目制績效評估是另一可行方案。除了論文收錄和獲獎情況外，高校還應(yīng)關(guān)注教師參與的科研項目的實際效果，借助人工智能追蹤高校教師參與項目的技術(shù)轉(zhuǎn)化率、社會影響力、產(chǎn)業(yè)化進展等，并將這些成果納入評估體系，從而更準(zhǔn)確地反映高校教師的綜合貢獻(xiàn)。這些具體措施能夠推動科研成果評估體系向多維度、全方位發(fā)展，確保科研成果不僅局限于學(xué)術(shù)論文的發(fā)表，還能充分體現(xiàn)高校教師的社會貢獻(xiàn)和跨學(xué)科創(chuàng)新能力等無形勞動價值，助力實現(xiàn)多維貢獻(xiàn)的創(chuàng)新生態(tài)。

（三）重組算法透明框架，打造算法向善的技術(shù)生態(tài)

為確保人工智能在學(xué)術(shù)社會化中的應(yīng)用更加公正和透明，必須建立清晰的算法透明框架并確保其向善原則。第一，高校應(yīng)建設(shè)獨立的倫理審查委員會定期審查使用人工智能的科研項目，確保算法設(shè)計和應(yīng)用的公平性與透明度。該委員會應(yīng)由計算機科學(xué)家、倫理學(xué)家和學(xué)術(shù)領(lǐng)域?qū)＜医M成，負(fù)責(zé)監(jiān)督算法在不同學(xué)科領(lǐng)域的應(yīng)用，確保其不產(chǎn)生偏見或誤導(dǎo)性結(jié)果。第二，推動高校實施算法透明性報告制度。高校應(yīng)要求所有使用人工智能進行科研評估的部門和平臺定期發(fā)布算法透明性報告，詳細(xì)說明算法的設(shè)計原理、數(shù)據(jù)來源、模型優(yōu)化過程及其潛在偏見等信息，通過公開透明的方式增強高校教師對算法結(jié)果的信任和理解。第三，高?？梢栽O(shè)計公平算法開發(fā)規(guī)范，要求開發(fā)者在設(shè)計人工智能算法時充分考慮公平性、包容性和透明度，避免算法出現(xiàn)不當(dāng)偏見，確保算法評價體系對各類學(xué)術(shù)議題和研究范式具有包容性，推動技術(shù)向善，維護社會公共利益。

（四）重建學(xué)術(shù)職業(yè)身份認(rèn)同，優(yōu)化人機共生的學(xué)術(shù)生態(tài)

構(gòu)建人機共生的學(xué)術(shù)生態(tài)是一個涉及技術(shù)、倫理、文化等多維度的復(fù)雜議題。高?？啥ㄆ谂e辦關(guān)于人工智能在學(xué)術(shù)研究中的應(yīng)用與挑戰(zhàn)的研討會，邀請學(xué)者、技術(shù)專家及行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者共同探討技術(shù)與學(xué)術(shù)結(jié)合的實踐典范，引導(dǎo)高校教師增強對新技術(shù)的理解和應(yīng)用能力?？梢栽O(shè)立人工智能輔助創(chuàng)新獎項，獎勵那些通過人工智能工具進行批判性思維和創(chuàng)新的學(xué)術(shù)成果，激發(fā)高校教師在人工智能輔助下開展學(xué)術(shù)研究的熱情。此外，高校應(yīng)為教師提供定期的人工智能培訓(xùn)，幫助他們掌握必要的技術(shù)能力，了解人工智能在學(xué)術(shù)研究中的潛力與局限。通過培訓(xùn)，高校教師能夠?qū)⑷斯ぶ悄芘c學(xué)術(shù)研究有效結(jié)合，在優(yōu)化研究進程的同時確保學(xué)術(shù)自主性和獨立思考的能力不受技術(shù)限制。學(xué)術(shù)文化與技術(shù)文化的深度融合是人機共生學(xué)術(shù)生態(tài)可持續(xù)發(fā)展的基礎(chǔ)。在技術(shù)工具日益凸顯的學(xué)術(shù)環(huán)境中，學(xué)術(shù)文化不僅不應(yīng)被邊緣化，反而應(yīng)在構(gòu)建更加自信、開放和多元的人機共生生態(tài)中，愈加彰顯學(xué)術(shù)職業(yè)的獨特價值。

五、結(jié)" 語

人工智能通過數(shù)據(jù)驅(qū)動的知識生產(chǎn)、媒介化的學(xué)術(shù)互動以及去中心化的身份建構(gòu)，重構(gòu)學(xué)術(shù)社會化的底層邏輯。技術(shù)依賴、數(shù)據(jù)隱私風(fēng)險、算法偏見和學(xué)術(shù)孤島等困境，暴露出技術(shù)理性擴張對學(xué)術(shù)倫理、公平性和人文價值的潛在侵蝕。傳統(tǒng)社會化理論多聚焦制度、文化與個體互動的線性關(guān)系，人工智能時代需要揭示技術(shù)中介對學(xué)術(shù)行為、身份和權(quán)力的重構(gòu)機制，進一步拓展社會化理論的解釋邊界。人工智能時代的學(xué)術(shù)社會化需要堅持以“生態(tài)構(gòu)建”為核心的紓解路徑，既強調(diào)技術(shù)工具與制度設(shè)計的協(xié)同優(yōu)化，又呼吁回歸學(xué)術(shù)社會化的本質(zhì)——在效率與公平、工具理性與價值理性的動態(tài)平衡中，實現(xiàn)學(xué)術(shù)共同體的可持續(xù)發(fā)展。展望未來，人工智能與學(xué)術(shù)社會化的互動關(guān)系仍有多維探索空間：一方面，需要進一步聚焦具體技術(shù)工具（如學(xué)術(shù)社交平臺、智能評審系統(tǒng)）的微觀運作機制，分析其如何重塑學(xué)者間的信任網(wǎng)絡(luò)與權(quán)力結(jié)構(gòu)，反思技治主義對學(xué)術(shù)文化的影響與限度；另一方面，需要從更為宏觀的視角探討人工智能推動全球科學(xué)共同體的組織再造過程，關(guān)注人工智能何以促進高等教育系統(tǒng)變革，為數(shù)智時代全球高等教育治理提質(zhì)增效提供參考。

參考文獻(xiàn)：

［1］ 眭依凡，幸泰杞.人才培養(yǎng)模式創(chuàng)新：人工智能時代大學(xué)的緊迫課題［J］.中國高教研究，2024（3）：8－16.

［2］ 劉盛.美國一流大學(xué)在教育教學(xué)實踐中應(yīng)用ChatGPT的劃界及其啟示［J］.高等教育研究，2023，44（10）：89－98.

［3］ 王洪才.對ChatGPT的高等教育哲學(xué)審視［J］.重慶高教研究，2023，11（4）：3－13.

［4］ 宋萑，林敏.ChatGPT/生成式人工智能時代下教師的工作變革：機遇、挑戰(zhàn)與應(yīng)對［J］.華東師范大學(xué)學(xué)報（教育科學(xué)版），2023，41（7）：78－90.

［5］ 黃雪梅，王占軍.美國博士生學(xué)術(shù)職業(yè)社會化影響因素：個體、學(xué)科文化與制度三維分析［J］.江蘇高教，2017（9）：100－104.

［6］ 李永剛.學(xué)術(shù)英才的養(yǎng)成：優(yōu)秀理科博士生學(xué)術(shù)社會化的歷程與特征［J］.高等教育研究，2021，42（12）：71－82.

［7］ 黃雪梅，王占軍.我國“雙一流”建設(shè)高校教師學(xué)術(shù)職業(yè)社會化影響因素研究［J］.中國高教研究，2020（2）：92－97.

［8］ WEIDMAN J C， STEIN E L. Socialization of doctoral students to academic norms［J］.Research in higher education，2003，44（6）：641－656.

［9］ WENG T. On becoming a doctoral student： Chinese doctoral students’ socialization of capital and habitus in academia［J］.British journal of sociology of education，2020，41（4）：555－573.

［10］KONDAKCI Y， HASER C. Socialization at the university： a qualitative investigation on the role of contextual dynamics in the socialization of academics［J］.Research in educational administration and leadership，2019，4（2）：272－301.

［11］王瑞朋，鐘秉林.教育學(xué)博士生學(xué)術(shù)社會化的內(nèi)容維度與影響因素［J］.重慶高教研究，2023，11（6）：43－52.

［12］XUE M， CHAO X， KUNTZ A M. Chinese visiting scholars’ academic socialization in US institutions of higher education： a qualitative study［J］.Asia Pacific journal of education，2015，35（2）：290－307.

［13］徐嵐.導(dǎo)師人格與身教對博士生培養(yǎng)的影響［J］.教育發(fā)展研究，2019，39（23）：34－41.

［14］鄭杭生.社會學(xué)概論新修［M］.北京：中國人民大學(xué)出版社，2019：119.

［15］丁學(xué)良.“現(xiàn)代化理論”的淵源和概念構(gòu)架［J］.中國社會科學(xué)，1988（1）：65－78.

［16］黃捷揚，張應(yīng)強.博士生專業(yè)社會化：概念辨析、實踐內(nèi)涵和研究路向［J］.高等教育研究，2024，45（1）：40－53.

［17］陳小滿，樊小冬.基于扎根理論的博士生學(xué)術(shù)社會化影響因素研究［J］.山東高等教育，2022，10（5）：21－29.

［18］李振，周東岱，王勇.“人工智能+”視域下的教育知識圖譜：內(nèi)涵、技術(shù)框架與應(yīng)用研究［J］.遠(yuǎn)程教育雜志，2019，37（4）：42－53.

［19］The Role of Artificial Intelligence in Knowledge Management［EB/OL］.（2024－08－28） ［2024－09－28］.https：//vorecol.com/blogs/blog－the－role－of－artificial－intelligence－in－knowledge－management－7999.

［20］OECD. Artificial intelligence， data and competition［R］.2023：18.

［21］邁克爾·吉本斯.知識生產(chǎn)的新模式：當(dāng)代社會科學(xué)與研究的動力學(xué)［M］.陳洪捷，沈文欽，等譯.北京：北京大學(xué)出版社，2011：3.

［22］米歇爾·?？?規(guī)訓(xùn)與懲罰：監(jiān)獄的誕生［M］.劉北成，楊遠(yuǎn)嬰，譯.北京：生活·讀書·新知三聯(lián)書店，2012：75.

［23］ORDUNA－MALEA E， MARTIN－MARTIN A， THELWALL M， et al. Do ResearchGate scores create ghost academic reputations？［J］. Scientometrics，2017，112：443－460.

［24］彭靜，吳南中.人工智能賦能教師一體化發(fā)展：邏輯架構(gòu)與生成路徑［J］.現(xiàn)代教育技術(shù)，2024，34（10）：23－31.

［25］竇天芳，張書華，張蓓.ORCID的現(xiàn)狀、風(fēng)險與對策［J］.數(shù)字圖書館論壇，2022（2）：47－52.

［26］吳笛，李保強，蔡運荃.弱關(guān)系視角下的虛擬學(xué)習(xí)社區(qū)網(wǎng)絡(luò)交互分析［J］.中國遠(yuǎn)程教育，2017（11）：16－21.

［27］高海燕，張優(yōu)良.英美著名高校的生成式人工智能政策及其啟示［J］.現(xiàn)代教育技術(shù)，2024，34（7）：42－50.

［28］ARRANZ D， BIANCHINI S， GIROLAMO V， et al. Trends in the use of AI in science： a bibliometric analysis［R］.Publications Office of the European Union，2023：10.

［29］LE F. How ChatGPT is transforming the postdoc experience［J］.Nature，2023，622（7983）：655－657.

［30］MILLER R， LIU K. After the virus： disaster capitalism， digital inequity， and transformative education for the future of schooling［J］.Education and urban society，2023，55（5）：533－554.

［31］高騰飛，陳剛，凌羽喬.技術(shù)資本：概念辨析、知識結(jié)構(gòu)與分析框架［J］.科技進步與對策，2022，39（12）：150－160.

［32］2022年數(shù)據(jù)隱私統(tǒng)計、事實與趨勢［EB/OL］.（2022－08－22）［2024－10－02］.https：//www.199it.com/archives/1481453.html.

［33］韓文龍，李艷春.人工智能資本主義的三重結(jié)構(gòu)與演化趨勢［J］.當(dāng)代世界與社會主義，2024（3）：113－120.

［34］哈貝馬斯.交往行動理論［M］.曹衛(wèi)東，譯.上海：上海人民出版社，2003：209.

［35］劉光明.論人類和人工智能信任關(guān)系的三種研究路徑［J］.自然辯證法研究，2024，40（1）：46－51.

［36］陳曉珊，戚萬學(xué).知識機器生產(chǎn)模式與教育新隱喻［J］.教育研究，2023，44（10）：33－43.

［37］NESTOR M， LOREDANA F， RAYMOND P， et al. Artificial Intelligence lndex Report 2024［EB/OL］.［2024－09－20］.https：//aiindex.stanford.edu/report.

［38］BAKER R S， HAWN A. Algorithmic bias in education［J］.International journal of artificial intelligence in education，2022，32：1052－1092.

［39］王芳，朱學(xué)坤，劉清民，等.生成式人工智能研究進展［J］.圖書與情報，2024（4）：45－64.

［40］JOHNSON G M. Algorithmic bias： on the implicit biases of social technology［J］.Synthese，2021，198（10）：9941－9961.

［41］林思雨，周海濤.人工智能融入高校教學(xué)科研管理的前景、風(fēng)險和策略［J］.高校教育管理，2023，17（6）：21－30.

［42］HOLMES W. The theory of alienation as sociological explanation： its advantages and limitations［J］.Sociology，1976，10（2）：207－224.

［43］杜華，顧小清.人工智能時代的知識觀審思［J］.中國遠(yuǎn)程教育，2022（10）：1－9.

［44］ORTEGA J L. Disciplinary differences in the use of academic social networking sites［J］.Online information review，2015，39（4）：520－536.

［45］王佑鎂，王旦，梁煒怡，等.ChatGPT教育應(yīng)用的倫理風(fēng)險與規(guī)避進路［J］.開放教育研究，2023，29（2）：26－35.

［46］張海生，公欽正.數(shù)據(jù)密集型社會科學(xué)發(fā)展的經(jīng)驗及啟示：一個國際案例的分析［J］.重慶高教研究，2023，11（5）：62－73.

（責(zé)任編輯：楊慷慨 張海生 校對：張海生）

Academic Socialization of Faculty Members in the Era of Artificial

Intelligence： Characteristics， Dilemmas， and Solutions

LIU Zhiyuan1， WANG Peng2

（1.School of English Education， Guangdong University of Foreign Studies， Guangzhou 510006， China;

2. Institute of Higher Education Research， Northwestern Polytechnical University， Xi’an 710072， China）

Abstract：

Academic socialization refers to the process through which individuals gradually acquire and internalize the knowledge， research methods， norms， and values of specific academic fields via systematic education， discipline， and practice as they integrate into the academic community. In the era of artificial intelligence， the academic socialization of faculty members

presents several characteristics： Artificial intelligence （AI） drives ^{data－driven} knowledge production and interdisciplinary collaboration， reshaping academic behavior; academic interactions shift to a globalized， digitalized network space， expanding collaboration and communication channels among scholars; and the construction of academic identity is no longer confined to traditional academic domains but occurs through decentralized platforms and virtual communities， resulting in symbolic reproduction. While AI empowers academic socialization， it also leads to challenges such as technological dependence， data privacy， algorithmic bias， and the isolation of academic interactions， forcing faculty members to confront issues like disembedding， ethical risks， and implicit knowledge segregation. In this complex ecosystem， faculty members must actively address transformations in academic socialization and seek strategies for reshaping academic identities. Solutions for ^AI－enabled academic socialization include restructuring academic resource access， reshaping evaluation systems to promote multidimensional contributions， enhancing algorithmic transparency， and optimizing ^{human－machine} symbiosis to provide new momentum for sustainable academic career development through ecological construction and integration.

Key words：

academic socialization; artificial intelligence; knowledge production; academic profession; faculty members