人工智能在高等教育改革中的核心作用 - 人工智能正成为高等教育改革的重要推动力 国家高度重视其与教育体系的深度融合 各地出台配套政策推动课程教材、培养方式、实习实践及评价机制等改革创新[1] 教学模式结构性变革 - 传统"教师-学生"二元结构演进为"师-生-机"三元学习结构 孕育人机协同新型教育生态[2] - 需关注人机协作对群体行为的影响机制：包括各参与方教学目标期望存在认知偏差、需建立人机交互伦理审查框架、防范群体学习中出现的"技术依赖衰减"现象[2] - 人工智能介入重构学习群体社会关系 增强群体内部社会联系并调解观念冲突[2] - 学生需培养数智化学习能力与AI协同创新思维 教师需更新知识体系并增强技术融合意识 同时完善算法审计与伦理约束体系[3] 教学场景应用优化 - 人工智能构建个性化自适应学习系统 实现三重突破：生成定制化学习内容、开展动态化交互反馈、制定专属学习路径 帮助学生高效突破最近发展区并培养自主学习能力[4] - 人工智能重构教学全流程 通过智能算法按布鲁姆教育目标分类理论自动生成教学材料 提高学生学习成绩和满意度[4] - 人工智能推动教学管理数字化转型 构建教学要素智能匹配模型 服务于教学资源分配、日程安排、质量评估和培养方案优化等场景 其预测能力还可助力学生升学就业与专业建设[5] 科研范式创新与生态融合 - 科研范式正向人工智能科学（AI4S）范式历史性跃迁 深度融合经验范式、理论范式、计算范式和数据驱动范式特征[6] - 高等教育改革与科技创新形成高效循环：教育为科研奠基 科研促进教育数智化转型 通过国家自然科学基金青年学生项目等载体激发人工智能新理论与新应用涌现[7] - 科技突破推动高等教育在学习、教学、评价和管理各环节发生深刻变化[7] - AI4S前沿成果多诞生于企业研发体系 因企业拥有丰富算力和海量数据 且最清楚行业应用场景与客户需求[8] - 高等教育机构需与企业紧密合作 在培养方案中融入学科前沿与产业实际内容 通过课程设计、学科竞赛、专业实习等环节让学生参与企业项目[8] - 企业可通过合作获取前沿科研成果并储备创新人才[8] 风险与挑战 - 过度依赖人工智能解决方案可能对师生和教学管理人员的能动性、批判性思维和创造力产生负面影响[9] - 学习者能力差异会导致人工智能使用差距 加剧学习资源利用的"马太效应"[9] - 技术素养薄弱的学习者可能陷入"低水平重复"陷阱 与具备技术优势者形成两极分化[9] - 需培养学习者人工智能素养 即掌握与AI有效互动并能批判性评估其输出结果的能力[9]