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| 本文作者: 胡敏 | 2025-12-19 16:35 |
12月12日,第八屆 GAIR 全球人工智能與機(jī)器人大會于深圳正式拉開帷幕。
本次大會為期兩天,由GAIR研究院與雷峰網(wǎng)(公眾號:雷峰網(wǎng))聯(lián)合主辦,高文院士任指導(dǎo)委員會主席,楊強(qiáng)院士與朱曉蕊教授任大會主席。
作為 AI 產(chǎn)學(xué)研投界標(biāo)桿盛會,GAIR自2016年創(chuàng)辦以來,始終堅(jiān)守 “傳承+創(chuàng)新” 內(nèi)核,是 AI 學(xué)界思想接力的陣地、技術(shù)交流的平臺,更是中國 AI 四十年發(fā)展的精神家園。過去四年大模型驅(qū)動 AI 產(chǎn)業(yè)加速變革,歲末年初 GAIR 如約而至,以高質(zhì)量觀點(diǎn)碰撞,為行業(yè)與大眾呈現(xiàn)AI時(shí)代的前沿洞見。
本次峰會之上,深圳理工大學(xué)教務(wù)長、澳門大學(xué)第八任校長趙偉為與會者們帶來了一場精彩紛呈的開場報(bào)告。

趙偉教授在會場上介紹到:中國長期致力于“人才培養(yǎng)”,而“才”的傳統(tǒng)釋義側(cè)重于“有用之材”,即具備特定技能的從業(yè)者,如打字員、程序員等。但在AI沖擊下,這種培養(yǎng)目標(biāo)已難以適應(yīng)時(shí)代需求——大學(xué)教育應(yīng)回歸“育人本質(zhì)”,從“培養(yǎng)有用的人才”轉(zhuǎn)向“培養(yǎng)有智慧的人”。為實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo),深圳理工大學(xué)在教育模式上提出了“減法、加法、替換”三大策略,通過系統(tǒng)性調(diào)整重構(gòu)培養(yǎng)體系。
AI對高等教育的變革還體現(xiàn)在管理層面。高校管理涉及師生生活、學(xué)科建設(shè)、輿情應(yīng)對等諸多領(lǐng)域,校長及管理團(tuán)隊(duì)面臨巨大壓力,而人工智能為管理優(yōu)化提供了重要支撐,核心突破點(diǎn)在于“信息系統(tǒng)的智能迭代”。
趙偉教授將智能信息系統(tǒng)分為“弱智能”與“強(qiáng)智能”兩個階段:弱智能階段是在現(xiàn)有平臺嵌入大語言模型,實(shí)現(xiàn)初步分析;強(qiáng)智能階段則可跳過數(shù)據(jù)中臺,由大語言模型直接對接各子系統(tǒng)檢索數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)的智能分析。
以下是趙偉教授現(xiàn)場演講的精彩內(nèi)容,雷峰網(wǎng)作了不改變原意的整理與編輯:
各位同仁,大家上午好。今天我將圍繞AI對高等教育的顛覆與深圳理工大學(xué)的實(shí)踐探索,談三點(diǎn)核心思考,重點(diǎn)聚焦學(xué)生培養(yǎng)模式與管理變革兩個維度。
一、AI對高等教育的顛覆性影響
當(dāng)前,人工智能對教育模式的顛覆性影響已成為共識。無論是楊強(qiáng)教授、楊世強(qiáng)教授等學(xué)界大咖,還是各類行業(yè)實(shí)踐,都在印證AI技術(shù)的巨大影響力。以深圳這座創(chuàng)業(yè)之都為例,人工智能已深度滲透到商業(yè)方案撰寫等具體工作場景中,重塑著傳統(tǒng)的工作模式。
過去我們常提及“工人階級與資本的博弈”,而在AI時(shí)代,知識分子面臨的則是與人工智能的“競爭與共生”。這種變革在高等教育領(lǐng)域主要體現(xiàn)在三個方面:知識生產(chǎn)方式、學(xué)生培養(yǎng)模式與教育管理體系。關(guān)于知識生產(chǎn)的變革,施一公、閆寧等學(xué)者的研究已給出鮮明例證——從前依賴顯微鏡觀察的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)研究,如今可通過AI技術(shù)直接實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)定位,類似案例在科研領(lǐng)域已不勝枚舉,因時(shí)間關(guān)系在此不做展開,重點(diǎn)談?wù)剬W(xué)生培養(yǎng)模式的革新。

我們這代人都是在“知識就是力量”的口號中成長的,但在AI時(shí)代,這句口號需要被重新審視。知識本身仍是重要的力量載體,但人工智能在知識存儲與調(diào)用方面的能力已遠(yuǎn)超人類。中國長期致力于“人才培養(yǎng)”,而“才”的傳統(tǒng)釋義側(cè)重于“有用之材”,即具備特定技能的從業(yè)者,如打字員、程序員等。但在AI沖擊下,這種培養(yǎng)目標(biāo)已難以適應(yīng)時(shí)代需求——大學(xué)教育應(yīng)回歸“育人本質(zhì)”,從“培養(yǎng)有用的人才”轉(zhuǎn)向“培養(yǎng)有智慧的人”。

當(dāng)前,高校學(xué)生對AI技術(shù)的應(yīng)用能力已非常嫻熟,但同時(shí)也普遍存在焦慮情緒,這給高校教育管理帶來了新的挑戰(zhàn)。基于此,深圳理工大學(xué)明確了“培養(yǎng)有用且有智慧的人”這一核心目標(biāo),用更通俗的表述來說,就是“幫助學(xué)生找到自我”——具體而言,是幫助學(xué)生明確自身的專業(yè)定位、認(rèn)知核心能力優(yōu)勢。我們認(rèn)為,在AI時(shí)代,高校若能完成這一核心任務(wù),便實(shí)現(xiàn)了人才培養(yǎng)的根本價(jià)值。

為實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo),深圳理工大學(xué)在教育模式上提出了“減法、加法、替換”三大策略,通過系統(tǒng)性調(diào)整重構(gòu)培養(yǎng)體系。
“減法”的核心是刪減不再具備實(shí)踐價(jià)值的課程內(nèi)容與教學(xué)環(huán)節(jié)。以微積分教學(xué)為例,微積分在建筑載荷計(jì)算等工程領(lǐng)域應(yīng)用廣泛,但如今所有設(shè)計(jì)公司均依賴計(jì)算機(jī)完成精準(zhǔn)運(yùn)算,人類手動計(jì)算的準(zhǔn)確率與效率已無法滿足實(shí)際需求。因此,微積分的核心價(jià)值在于“建立積分思維、將實(shí)際問題轉(zhuǎn)化為數(shù)學(xué)問題”,而非死記硬背積分公式或完成海量習(xí)題。基于此,我們將原有的五本微積分習(xí)題集精簡為一本核心概念與應(yīng)用案例集,聚焦能力本質(zhì)。
在教學(xué)時(shí)長上,我們也進(jìn)行了精準(zhǔn)壓縮:將每節(jié)課45-55分鐘的標(biāo)準(zhǔn)時(shí)長縮短至40分鐘,明確要求教師“刪減內(nèi)容而非加快語速”;每周教學(xué)天數(shù)從五天調(diào)整為四天,為學(xué)生預(yù)留自主發(fā)展時(shí)間。

“減法”釋放的時(shí)間并非用于休閑,而是投入到更具核心價(jià)值的培養(yǎng)環(huán)節(jié)中。在課程設(shè)置上,我們將“人工智能導(dǎo)論”設(shè)為大一新生的兩年制必修課,其重要性甚至高于傳統(tǒng)基礎(chǔ)學(xué)科微積分——這是因?yàn)锳I素養(yǎng)已成為當(dāng)代大學(xué)生的核心生存能力。
在實(shí)踐培養(yǎng)上,我們要求學(xué)生每周利用一天“無課時(shí)間”進(jìn)入實(shí)驗(yàn)室參與科研:低年級學(xué)生從觀摩學(xué)習(xí)入手,逐步參與課題實(shí)踐;目前2024級本科生中已有部分學(xué)生發(fā)表學(xué)術(shù)成果。此外,我們通過書院制活動強(qiáng)化學(xué)生的綜合素質(zhì)與人文修養(yǎng),這些恰恰是人工智能無法替代的核心能力。

“替換”策略旨在用更高效的教學(xué)模式與載體,替代傳統(tǒng)的低效教學(xué)形式。以大學(xué)英語教學(xué)為例,傳統(tǒng)教學(xué)中“為四六級考試而學(xué)”的模式已不合時(shí)宜——如今AI翻譯技術(shù)已能實(shí)現(xiàn)菜單、文獻(xiàn)等場景的精準(zhǔn)轉(zhuǎn)換,同聲傳譯等職業(yè)也面臨轉(zhuǎn)型。因此,我們計(jì)劃用“跨文化交流”課程替代傳統(tǒng)英語課程,聚焦語言背后的文化理解與溝通能力,實(shí)現(xiàn)“尊重差異、高效成事”的培養(yǎng)目標(biāo)。

在教學(xué)載體上,我們正推進(jìn)“智能APP替代傳統(tǒng)教科書”的實(shí)踐。傳統(tǒng)教科書本質(zhì)是“紙質(zhì)化數(shù)據(jù)庫”,而智能APP能實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)更新、精準(zhǔn)檢索與個性化答疑,更適應(yīng)AI時(shí)代的學(xué)習(xí)需求。值得注意的是,教科書出版曾是高利潤領(lǐng)域——美國某經(jīng)典操作系統(tǒng)教材每年利潤達(dá)百萬美元,且內(nèi)容數(shù)十年未做本質(zhì)更新,這種模式已無法適應(yīng)知識快速迭代的時(shí)代。

為匹配培養(yǎng)模式的變革,我們重構(gòu)了學(xué)生評價(jià)體系:除傳統(tǒng)的課程成績(如高等數(shù)學(xué)、英語、思政等必修課程)外,成績單將同步納入學(xué)生的科研成果(論文、專利等)、綜合素質(zhì)表現(xiàn)。我們特別設(shè)計(jì)了“素質(zhì)教育成績單”,從領(lǐng)導(dǎo)力、人際交往能力、身體素質(zhì)、自我認(rèn)知等維度進(jìn)行量化評價(jià)。

傳統(tǒng)評價(jià)體系中,企業(yè)招聘僅能通過課程分?jǐn)?shù)判斷學(xué)生能力,難以全面了解其特長與潛力——是適合做管理、做技術(shù)研發(fā)還是做市場推廣,這些核心問題無法通過單一分?jǐn)?shù)回答。而綜合評價(jià)體系能為學(xué)生構(gòu)建完整的成長畫像,這正是AI時(shí)代高校“幫助學(xué)生找到自我”的重要落地路徑。

二、高等教育管理變革:從“信息系統(tǒng)”到“智能系統(tǒng)”
AI對高等教育的變革還體現(xiàn)在管理層面。高校管理涉及師生生活、學(xué)科建設(shè)、輿情應(yīng)對等諸多領(lǐng)域,校長及管理團(tuán)隊(duì)面臨巨大壓力,而人工智能為管理優(yōu)化提供了重要支撐,核心突破點(diǎn)在于“信息系統(tǒng)的智能迭代”。

當(dāng)前多數(shù)高校的信息系統(tǒng)由教學(xué)、后勤、圖書館、體育等多個子系統(tǒng)構(gòu)成,通過數(shù)據(jù)中臺整合數(shù)據(jù),僅能回答“582宿舍住哪位同學(xué)”“某學(xué)生英語成績?nèi)绾巍钡然A(chǔ)問題,本質(zhì)是“電子版電話黃頁”——就像如今已被淘汰的雅虎目錄與紙質(zhì)黃頁,無法滿足智能決策需求。當(dāng)管理者提出“物理系232班數(shù)學(xué)成績下降的原因是什么”這類深度問題時(shí),傳統(tǒng)系統(tǒng)完全無法響應(yīng)。

更突出的問題在于,傳統(tǒng)系統(tǒng)維護(hù)成本極高:高校IT團(tuán)隊(duì)規(guī)模龐大,防火墻、系統(tǒng)升級等各類支出頻繁,卻難以產(chǎn)生實(shí)際管理價(jià)值。而豆包、DeepSeek等大語言模型已具備強(qiáng)大的智能分析能力,基于此構(gòu)建的“智能信息系統(tǒng)”可實(shí)現(xiàn)質(zhì)的突破。
我們將智能信息系統(tǒng)分為“弱智能”與“強(qiáng)智能”兩個階段:弱智能階段是在現(xiàn)有平臺嵌入大語言模型,實(shí)現(xiàn)初步分析,例如自動關(guān)聯(lián)“232班多名學(xué)生為籃球運(yùn)動員,近期賽事密集”與“成績下降”的關(guān)聯(lián)關(guān)系;

強(qiáng)智能階段則可跳過數(shù)據(jù)中臺,由大語言模型直接對接各子系統(tǒng)檢索數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)的智能分析。這種系統(tǒng)能為管理者提供實(shí)時(shí)響應(yīng)、智能決策支持,同時(shí)降低維護(hù)成本、強(qiáng)化隱私保護(hù),將成為高校管理的“核心工具”。

三、AI產(chǎn)業(yè)的機(jī)遇與挑戰(zhàn)
最后想補(bǔ)充的是,AI產(chǎn)品與所有IT產(chǎn)品一樣,以市場需求為核心驅(qū)動,其商業(yè)模式與營銷模式均具有創(chuàng)新性,利潤豐厚且普及迅速。但機(jī)遇背后也暗藏挑戰(zhàn):一是行業(yè)整合必然加劇,當(dāng)前大模型企業(yè)遍地開花,但十年后可能僅存1-2家頭部企業(yè);二是數(shù)據(jù)倫理問題突出,從谷歌搜索引擎開始,部分企業(yè)通過無償使用網(wǎng)絡(luò)信息盈利,這種模式的合法性亟待規(guī)范;三是產(chǎn)品迭代陷阱,IT產(chǎn)品往往存在“故意保留缺陷以推動版本更新”的現(xiàn)象,建議大家對第一版產(chǎn)品保持審慎態(tài)度。

AI時(shí)代,高等教育既面臨顛覆,也迎來重生。深圳理工大學(xué)的探索核心是通過“加減替換”重構(gòu)培養(yǎng)模式,通過智能系統(tǒng)革新管理體系,最終回歸“育人本質(zhì)”。楊強(qiáng)教授曾問“AI普及后我們該如何生存”,我的答案是:先立足當(dāng)下活下去,通過培養(yǎng)有智慧的人、構(gòu)建智能管理體系實(shí)現(xiàn)自我革新——無論是“與AI共生”還是“引領(lǐng)AI發(fā)展”,我們都能活得更好。
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