来源：《中国高教研究》   2024年第3期

摘　要：如何应对人工智能带来的社会变革是大学人才培养模式创新的紧迫课题，打破存续时久的传统人才培养常态，与时俱进地创新人才培养模式，是大学积极应对人工智能时代严峻挑战必须的理性选择。在讨论人工智能倒逼大学之学科概念及学科发展拓新的基础上，阐述大学人才培养目标更新的必要性，并从人才培养的理念创新与路径创新两个切面，对人工智能时代大学人才培养模式创新进行全面而深入的探讨。

关键词：人工智能；学科拓展；人才培养目标；培养模式创新

　　当今世界正处在知识和技术创新主导下的人工智能时代，这个时代的突出特征是高新知识及高新技术不仅彻底改变了人类的生活和生产方式，而且决定了一个国家能否在国际竞争及合作中占有先机及主导地位。为国家科技竞争力提升和新质生产力发展提供人才资源支撑的核心使命决定了大学必须积极应对人工智能时代的挑战，打破存续时久的传统人才培养常态，与时俱进创新人才培养模式。这不仅是人工智能时代大学不得不面对的紧迫课题，亦是我国大学在高等教育高质量发展、高等教育普及化发展、高等教育国际竞争日益激烈的背景下，必须通过人才培养模式创新以全面提高人才自主培养质量做出的理性选择。

　　一、人工智能时代倒逼学科概念及学科发展拓新

　　关于大学与学科及专业的关系，笔者曾做过如下结论：“自大学这一以知识传播和创造为目的的、以人才培养和学术研究为宗旨的社会组织诞生以来，大学、学科、专业就成为彼此不能分割、相互依赖的一组概念。”由于学科与专业分别是描述专门知识领域及其某具体方向知识的概念，两者具有不可割裂性。故广义的学科概念涵盖专业，把学科与专业合为一体进行讨论不乏合理性。这里需要阐明两个观点：其一，大学是基于学科抑或是以学科为基本单位而构建的旨在知识生产、知识传播及知识运用的学术生态组织，此即学科之于大学的存在及发展具有不可或缺性；其二，人才培养自大学创生至今乃至未来都是大学的首要社会职能，放弃了人才培养的大学将不再是本真意义的大学。由此逻辑不难推断：大学的人才培养亦依赖于学科，离开学科平台，大学的人才培养无法发生。此外，基于大学知识生产及知识传播均依赖于学科平台，以及学科的逻辑起点又是对高深知识探究的事实，继而获得如下结论：学科与时俱进地发展前提在于知识创新及知识生产模式的创新，即新的知识生产必须依赖新的学科，新的知识逻辑亦必须依附于新的学科体系。人工智能的出现及其超乎人类想象力的发展，其神奇之一就在于极大改变了人类既成的知识体系及知识生产的模式，继而对大学的传统学科概念及其发展提出了严峻挑战。此即人工智能不仅倒逼大学重新审视传统的学科概念及要求大学打破传统学科平衡以拓新学科的内涵和外延，进而还倒逼大学必须做出人才培养模式创新的选择。人工智能通过大学之学科平台中介与人才培养建立的关联性，即讨论学科拓新之于人才培养模式创新的逻辑所在。

　　（一）人工智能与学科发展的新陈代谢

　　众所周知，人工智能技术经过大半世纪的厚积，已进入加速发展的薄发时期，人工智能无论是从其形态还是到其关键技术无时无刻都在发生涌现式的突破。如OpenAI自2017年发表“Attention Is All You Need”这篇论述关于GPT的基本原理的文章开始，仅用了6年时间就完成了4个版本的迭代，从而实现了通用多模态大语言模型的商业化。尤其是人工智能在执行特定任务方面的能力惊人，甚至在某些方面已超越了人类水平。仅以生物医学为例，如由Deepmind团队开发的Alpha Missense工具，能够准确识别导致疾病的突变并预测未知的致病基因。又如德国生物信息研究机构MDC开发的Ikarus算法，以高标准破解了癌细胞的基因特征。以人工智能为主导的科学技术迭代发展，不仅带来了诸如此类的人类增量知识及其生产模式的突破，而且促进了大学学科的新陈代谢。后者主要表现为两个方面。其一，人工智能加速了知识跨领域的融合发展，赋予了学科概念新质和不同学科及多学科融为一体的无限可能性。换言之，过去以单一知识领域及其边界清晰的传统学科概念将逐渐被多元知识领域交融一体的新学科所取代。其二，人工智能技术通过改变大学传统教学模式极大提高了教与学的效率。若通过“脑机接口”使学习者成为在知识储备、思维逻辑和学习迁移能力等方面远超人脑的“博学者”及通过自主人工智能进行科学研究的“人工智能研究范式”成为现实，大学之承载人才培养职能的学科平台不加以积极拓新，其面临的颠覆性挑战就不可避免。

　　人工智能并非仅是技术本身的突破，其更宏大深远的影响是人工智能新学科及人工智能新思维的形成与发展，尤其是它们对兼具人才培养和知识创新之平台功能的大学多学科融合及其传统突破带来的影响是不可逆的。正是此因，国际高等教育界无不重视人工智能学科自身的建设及其之于大学其他学科拓新发展的价值。一方面，在纵向上不断实现人工智能研究细分方向上的深掘，在横向上不断实现人工智能学科与其他学科领域的交叉以实现跨学科人才培养。另一方面，大学的诸多学科均受到无论是作为技术存在还是作为学科形态的人工智能影响。如“AI for Science”的研究范式的出现、传统农业学科向智慧农业的转型，教育、经济、法律等学科纷纷开展“人工智能+”的发展模式研究乃至数字文学、智慧体育等新的学科发展方向的涌现。新学科的不断生长体现了人工智能对学科新陈代谢势不可挡的影响力。大学若要积极回应人工智能带来的人才培养模式挑战，不仅需要具备对人工智能时代的学科内涵及外延已经并且仍在持续拓新具有足够的敏感性，还须主动把握人工智能时代学科新陈代谢的规律。惟此，大学才能在学科平台拓新发展的基础上，自觉于人才培养模式创新并把握人才培养模式创新的主动权。

　　（二）人工智能拓新学科发展的逻辑

　　关于这个问题的讨论，旨在把握人工智能时代学科拓新发展的规律。概而言之，学科发展的逻辑既有多元性又有统一性，人工智能亦然。仅就学科发展的逻辑路径而言，可以概括为满足知识建构的内部发展逻辑和适应社会需要的时代发展逻辑。前者强调的是学科主体满足自身发展的需要，具有内发性即自主性，符合不同学科多元性发展的逻辑规律，包含了学术的持续深入、技术的有效突破、学科的融合交叉等要素；后者强调的则是学科主体受外部影响的驱动，包含了科技革命、经济发展、产业结构调整与升级、政治与文化变迁、国际竞争等要素，体现了学科发展的统一性逻辑规律。知识逻辑决定了学科的内在价值，社会逻辑决定了学科的外部适应。当某学科的两种逻辑独自抑或同时渐入强化周期时，该学科就会自然而然选择拓新发展；当某一逻辑抑或两种逻辑趋于平淡时，学科自身的拓新发展就可能放缓甚而停滞。

　　这里需要强调的是，人工智能拓新学科发展既是知识逻辑亦是时代逻辑使然。众所周知，现代大学的学科体系是第一次工业革命以来基于科学技术分类与社会职业劳动分工的结果。学科间彼此相对独立的情况长期未发生改变，由此构建的学科平台在一定程度上决定了人才培养的知识结构及能力结构，尤其是限制了对学生知识视野及其创新能力的培养。然而，自20世纪中叶人工智能创生以来，尤其是进入21世纪人工智能以神奇的速度发展并引领了第四次科技革命之后，改变人类生产方式和生活方式的高新知识与高新技术的喷涌而出，对大学传统单一的学科体系及其不利于创新人才脱颖而出的传统培养模式发起了挑战。有数据表明，自20世纪初设立诺贝尔科学奖以来，超过40%获奖项目属于多学科成果，尤其是21世纪以来获奖成果中跨学科的研究成果占半数以上。多学科的交叉融合已成为没有他选的现代科技创新特征。不仅于此，据牛津大学的一份调查报告，目前美国人的工作有47%会在未来的10年到20年被人工智能所取代，而在中国则是77%。大学若继续依据传统的学科平台培养知识结构单一的学生，则难以适应人工智能时代的职业能力要求，更休言创新能力。

　　人工智能的出现为人类社会带来了更加宏大开阔的信息空间，为自然科学、工程技术与社会科学提供了新的研究方法及发展途径。因此，人工智能为学科的拓新发展包括新学科门类的创生，既提供了来自学术生态系统内部知识逻辑的支撑，也提供了来自学术生态系统外部的社会逻辑即时代逻辑的支撑，此即人工智能赋能于并推动了学科内涵及外延的拓新发展。与此同时，由于人工智能技术带来了人类生产方式和社会生产力根本性的迭代升级，并且对接受过高等教育的劳动者提出了必须具备适应这一人类社会巨变的知识能力结构的要求，是故大学必须对具有人才培养平台功能的学科拓新做出积极反应。就此意义而言，人工智能时代对新型劳动者提出的新要求也倒逼了大学传统学科的改革发展，此即“人才培养在一定程度上决定和影响着学科走向”的逻辑合理性。

　　（三）人工智能时代的学科重构

　　随着人工智能的不断升级发展，拥有更大容量、更快速度和更强知识分享能力的人机文明将超越人脑的限制。大学的人才培养如何适应这一社会巨变，已成为人工智能时代赋予大学亟待解决的紧迫课题。如果大学不能与时俱进，依旧延用传统学科平台进行人才培养，在不进则退的时代潮流激荡中其被淘汰出局的风险剧增无疑。讨论人工智能时代学科重构的紧迫性亦在于此。

　　在人工智能时代的学科重构问题上，大学首先需要思考并回答人工智能学科是否应如同必修通识课程一样，成为各类学科学生必修的预备学科。在人工智能以势不可挡的力量不仅席卷且不断改造人类各行各业的趋势中，我们必须承认其中有些改造具有摧枯拉朽式的淘汰性及颠覆性。故此，为适应不可逆转的人工智能时代带来的社会巨变，大学学科重构首先必须把有关人工智能学科的相关知识纳入各学科的知识体系，使之成为所有大学生必备的人工智能素养，让各学科大学生从人工智能的底层逻辑开始，不仅了解人工智能发展的历史、掌握运用人工智能的方法，培养自觉于人工智能思维的意识，提升运用人工智能于本学科的创新能力。同时加强人工智能时代的人机伦理道德教育，培养大学生识别人工智能对人类文明进步之利弊的研判能力，并据此引导人工智能有益于人类社会的发展运用。

　　其次，就学科知识层面而言，一方面，大学必须重视学科自身发展与人工智能的交融逻辑并据此实现多学科的融合与重构，如生物学、医学、农学等学科对人工智能技术、人工智能伦理和人工智能操作的引入，强调新知识生产方式下的人机协同等；另一方面，大学必须思考如何依据知识生产的新逻辑以建构新的学科专业体系，此即涉及交叉学科建设的问题。如哈佛大学教育研究院就以3个主要领域交叠的方式形成了7个相互联系且各有侧重的人才培养方向，即Culture，Institutions，and Society（文化、制度与社会）、Human Development, Learning and Teaching（人类发展、教与学）和Education Policy and Program Evaluation（教育政策与项目评估）及其交叠。斯坦福大学在“2035开环大学计划”中提出了轴翻转模式，强调“能力先于知识”的实现应基于人才培养组织结构的变革以及学生能力评价体系的改变。其所谓组织结构变革就是从传统的按照知识划分不同院系以培养学生的模式，转变为按照学生的不同能力划分构建新型人才培养单位的模式，其本质就是通过学科平台的重构创新人才培养模式。

　　最后，大学还需要依据自身定位与社会需要创新人才培养单元的设计，赋予学科作为人才培养平台新的内涵和使命。此即每所大学不必遵循某一共同的学科设计思路，而是依据自身的人才培养目标定位和社会发展需要进行学科拓新及重构。如新加坡科技设计大学就采用支柱（pillar）+专业方向（track）的方式来进行人才培养，并为每一个学生提供了包含核心课程、行业专业可变课程以及校外课程3个模块在内的可制定的本科学习方案。同样，香港科技大学（广州）也尝试使用枢纽与学域的新构架来进行人才培养，这一架构将有效地促进交叉学科的教学研究以及知识转移的发展，赋能学生进行以探索为导向的融合学科学习和体验式学习。

　　二、人工智能时代倒逼大学的人才培养目标更新

　　人才培养不仅是大学的核心使命、大学的天职及无需求证的公理，更是大学得以存续与发展的立身之本，以及无论社会如何变迁都必须始终守持的基本价值。人工智能时代亦然，其不能改变大学以人才培养为核心使命的价值取向。然而，由于人工智能及其引领的科技革命已经根本改变了以知识领域为基础的大学之学科结构及以知识传播为目的教学方式，因此大学在人工智能时代并不能由于自己使命伟大而固守一隅、一成不变。由于人才培养是大学社会职能之首要，由此决定了大学必须是最需要与时俱进的学术生态组织，而人才培养目标的更新则是大学适应时代继而引领社会发展的紧迫课题。作为早年重点关注的研究领域，笔者一直坚持人才培养及其质量取决于包括人才培养目标、课程体系、培养方式、教学制度、文化环境等人才培养体系诸要素及其有机联系而非单一要素的学术立场。但培养目标是“人才观在高校的集中反映和培养什么人的价值主张及具体要求，是人才培养活动得以发生的基本依据和人才培养制度安排的基本原则”，因此“人才培养目标设计是人才培养体系中的第一要素”。“大学的人才培养质量首先取决于人才培养目标设计的质量，明确人才培养目标是确保大学人才培养应有质量的基本前提”。故此，在人工智能时代的人才培养目标更新必须加以专门讨论。

　　（一）人工智能时代人才观念的变革逻辑

　　国与国间高新知识及其物化成果高新技术的竞争加剧，是人工智能时代各国不得不高度重视且极具挑战性的战略问题。为有效回应这一挑战，适应并能引领人工智能发展的拔尖创新人才培养，无疑是大学的首要选择。

　　就服从国家及社会需要的视角而言，对各行各业提出更高标准的人才新要求，是人工智能技术出现后对社会发展带来的深刻影响之一。斯坦福大学人工智能专家卡普兰（Jerry Kaplan）就指出：“人工智能淘汰的不仅仅是工作，更是技能。”人工智能的不断进步不仅意味着结构性失业的社会问题会日益严重，换言之，当某类职业需求连同其工作岗位都被人工智能淘汰时，大量的失业人口将如何安置无疑将成为社会亟待解决的新问题。同时人工智能的不断进步还意味着，如果大学不改变传统的人才培养模式，其人才培养的竞争力就会日益衰微。事实亦然，随着科技革命引发的产业革命深化，已导致不少大学毕业生学以致用的就业形势日益紧张。是故大学必须重新审视和评估人工智能时代对人才的需求，并基于此更新人才培养目标，帮助大学生形成适应新时代发展要求的知识与能力结构，尤其培养他们基于创新需要的思维方法及能力。在人工智能时代，大学的人才培养创新必须把“培养什么样的人”即培养目标这一涉及人才培养前端设计的问题加以率先解决。

　　马克思在《哥达纲领批判》指出，劳动不仅仅是谋生的手段，而且本身就是“生活的第一需要”。就此意义解读，人工智能对劳动这一本质内涵具有“破损”作用。由于人工智能机器廉价的成本、不知疲倦的特征和极高的工作效率，已经且必将导致一些职业的劳动者失去在劳动力市场中的竞争力。当人们被迫疏离于赋予自身价值的劳动时，亦必将导致劳动者本体价值的式微。试想如果连接受过高等教育的个体其知识、能力乃至技能都无法适应人工智能时代的劳动需要，这样的社会变迁会带来什么样的后果？基于此，我们必须重视和强调在人工智能时代大学的人才培养模式创新尤其是人才培养目标更新议题的紧迫性，通过多元兼容的人才培养目标体系的设计与实践，尽快从长期陷入某一特定专业人才培养的囹圄中解放出来，从而为未来多元化的就业体系和多样化的人才需求做好充分准备。

　　此外，在高等教育普及化和人工智能时代及拔尖创新人才重要性不断被强化的背景下，我们也有必要避免对拔尖创新人才个体可以包打天下的误导。因为过去由一个天才开创一门学科的时代已经一去不复返，如今的科学技术突破无不是集多学科协同攻关之大成，亦即依靠一群卓有天赋的人才共同创造的智慧结晶。未来科学技术的繁荣发展需要更加庞大且整体优秀的科技工作群体，为此大学的人才培养目标设计不仅要让大学生获得更开阔的学术视野、建构更丰富的多学科知识结构，还必须培养积极协同工作的职业精神。此即人工智能时代大学必须更新人才观的逻辑所在。

　　（二）人工智能语境下的人才培养目标更新

　　所谓人工智能语境下的人才培养目标转型，即在人工智能理性支配下的大学人才观以人才培养目标形式体现的再设计。以人工智能为主导的第四次科技革命，不仅彻底改变了传统的产业结构和落后的生产方式，促进了以新质生产力为特征的经济创新发展，而且对以人才培养为核心使命的大学提出了人才培养目标更新的要求，概括起来主要包括如下三个方面。

　　其一，服务人才强国建设需要，培养更具竞争力创造力的拔尖创新人才。一般而言，工业革命带来的是对高质量劳动力的需求及其引发的高素质劳动力紧缺，而人工智能技术的快速进展所带来的则是劳动力过剩以及机器对人的劳动的淘汰和异化。在这样的劳动力市场变迁中，赋予学生能够抵抗机器人取代其作用的能力，无疑是大学人才培养需要达成的目标。此即培养能立于人工智能时代而不败的人才，尤其是能在某一学科领域或某一学科方向作出突出贡献并据此引领社会发展的拔尖创新人才，这是大学人才培养目标必须更新的理由所在。不仅于此，由于大学是国家科技实力不可或缺的组成，故具有强烈的社会性亦即国家性。习近平总书记在党的二十大报告中特别强调，“深入实施人才强国战略，培养造就大批德才兼备的高素质人才，是国家和民族长远发展大计”。在国际竞争日益加剧尤其是在西方利益集团对我国高新技术及其产品严加封锁断供，以及由地缘政治导致逆全球化的世界大变局背景下，我国加快实现高水平科技自立自强、增强自主创新能力的必由之路，就是“全面提高人才自主培养质量，着力造就拔尖创新人才”。作为提升国家科技竞争力的有组织科研平台，大学对我国高新知识、高新技术尤其是被西方卡脖子的薄弱学科及其领域的突破及创新发展，必须有一种强烈的危机感和使命感。故此，大学尤其是研究型大学要自觉把提高人才自主培养质量和培养拔尖创新人才纳入提升国家科技竞争力的战略框架，高质量的人才培养必须与国家科技自立自强的战略总目标相统一，此即大学人才培养目标更新的首要目的。

　　其二，以知识繁荣与延演为人才培养目的，培养学科交叉融合发展背景下的学术人才。人才是任何学科和专业繁荣发展的要素，为此以学科和专业为单元的人才培养还有一个使命，即为学科的可持续传承与演进源源不断地培养青出于蓝而胜于蓝的继承者、创新者。在人工智能技术和知识生产方式的转型升级及学科不断交叉生成的背景下，人才培养目标设计必须更加注重适应人工智能时代多元化人才的培养需求。尤其在高等教育普及化的进程中，大学一方面必须借助人工智能技术的学习和掌握保证人才培养适应社会变化的应有质量，另一方面又必须借助人工智能技术致力于保证高等教育公平的实现，确保更多的大学生有机会利用人工智能技术的便利，分享不同知识领域的优质教育资源，为他们获得更开阔认识世界的视野和更有效改造世界的能力创造条件。基于这样的人才培养目的，大学有必要重新审视并更新以往过于重视存量知识积累为目的的人才培养目标，并基于此改造和创新我们既成的人才培养模式。

　　其三，超越以学历教育及职业教育为目的的传统人才观，培养把终身学习作为一种生活方式、具有自我可持续发展能力的人才。传统的高等教育均以学历教育为目的，学历社会曾因此一度盛行，亦有了为获取职业技能以谋求职业岗位为目的的职前教育及以适应职业岗位需要为目的的职后培训两种不同的教育类型。高等教育概念本身也定义为中等教育后的专业教育，具有强烈职业化教育的属性。进入人工智能时代，由于不少职业抑或工作岗位被人工智能所取代，而一些新的职业抑或工作岗位又不断创生，这种关系职业新陈代谢的社会变化之大及速度之快已超乎了人类的想象力。大学及其求学者对此必须有如下敏感性：大学毕业并非意味高等教育的结束，而是为适应社会变迁之终身学习的开始，一次接受高等专业教育将享受终身的时代已经不复存在，专业人才培养的职能亦将从过去学以致用的职业确定性向适应多变的职业不确定性转变。因此，培养学生学科知识更新与迁移、信息获取与处理、人工智能技术跟踪与运用等能力，以及预见和接受未来变迁的洞察力及心理承受能力，尤其是接受社会变迁的终身学习能力等，都必须纳入大学人才培养目标体系。在人工智能日益强大且不断升级的时代，大学的人才培养已不能在大学象牙塔内部独立完成，让学生走出校门走出课堂以获得更广泛的学术视野、增长更丰富的社会见识以及拥有适应时代快速发展的终身学习能力，亦是人工智能语境下大学人才培养目标更新的要务。

　　三、人工智能时代人才培养模式创新的理念与路径

　　作为人工智能时代大学的紧迫课题，人才培养模式创新既是本研究的核心关切亦是需要具体回答的核心问题。在阐明人工智能时代倒逼大学之学科概念、学科发展拓新与人才培养目标更新的学理性及现实性后，以下从理念与路径两个方面切入，讨论人工智能时代人才培养模式创新的问题。

　　（一）人工智能时代人才培养模式创新的理念关切

　　在关于大学理性的研究中，笔者对大学理念形成了如下学术观点：理念即理性的观念；成熟的社会组织及其成员的行动皆受制于理念；理念通过决定组织行动的目的、目标继而决定组织的行动及其效率和效果；大学作为成熟的理性的社会组织，必须自觉于理念引领下行动。是故有必要先于实践路径讨论进入人工智能时代后人才培养模式创新理念关切的问题。

　　1. 从仅重视存量知识积累转向注重增量知识输出能力的培养。自大学创生以来至今，教学始终是人才培养的主要方式。但长期以来人们对传统大学强调的知识教学存在误解，即课堂教学的核心关切在于知识传授。然而早在一个多世纪前，德国著名教育家弗里德里希·鲍尔生就在《德国大学与大学学习》强调了知识传授的局限性，指出教学的目标不仅是传授已有的知识，而且要传授如何获得知识的学问，把学生引入到科学工作中。美国著名教育家欧内斯特·博耶早在20世纪80年代出版的《美国大学教育》，就把大学的学术研究视为大学教学活动不可或缺的组成，强调大学的教学不仅要让学生“学会那些对工作有价值的知识”“为青年一代从事生产性职业作好准备”，而且要使他们“庄严而有目的地生活”“要产生新的知识”。无论是鲍尔生还是博耶关于现代大学教学的真知灼见，与人工智能时代对知识传授的要求都高度吻合。对大学知识传授的误解与我们重视存量知识记忆式积累的应试教育和选拔式教育传统不无关系。严酷的现实是，在一块芯片可以存储一部百科全书的人工智能时代，以存量知识积累为目的的记忆式学习已经落伍于现代社会。大学的知识传授需要做出变化：培养学生在学习拓新的学科知识体系基础上，敏锐发现新问题并解决新问题即生产和输出增量知识的能力。大学知识传授的目的不再仅是为了存量知识的积累，而在于学习者能够创造出更多的新知识，这是大学必须建立的全新教学新理念，也是人们何以把知识创新的能力视为人才培养过程中更重要目的之理由所在。

　　2. 从仅重视专业工具运用的教学转向重视适应社会素养及能力的培养。教学是教与学的复合词。作为与人工智能高度相关的大学教学活动，人工智能技术的快速发展在彻底刷新人类认知的同时，也迫使大学的教与学步入超级教学阶段，即教学的价值逻辑从过去仅重视专业工具的掌握，升级到重视学生适应社会变化的能力培养。据预测在未来15年内将有50%的工作被人工智能机器替代，事实上在许多作为工具的职业已经或将不复存在的社会巨变中，特别是由于人工智能技术超常规的发展，人们已经无法对哪些职业会消失进行预见，但适应未来社会变化的综合素养及能力培养的教与学，恐怕是大学不得已而为之的选择。就学习而言，人工智能改变了教学的价值内涵即大学不能再以功利的目的去判定教学的价值。若大学生遇到所谓专业对口的就业困难，除了就业市场的原因，大学内部必究的问题是其教学目的仅局限于专业工具的掌握和运用。如果大学的教学只是为了学生专业对口就业的价值目的，而不具备应对社会适变的素养和能力，那么其培养的人才不仅会在人工智能时代被淘汰，甚至连高等教育普及化时代都无法适应。因为后者在人才培养目标上，也提出了由强专业教育向强素质教育转型的要求。大学的教学不仅要从教育者的教，而且要引导受教育者的学，都必须超越把专业教育视为谋生工具的价值取向，通过从重视专业工具运用的教学转向重视适应社会素养及能力的培养，此即人工智能时代人才培养模式创新理念的关切所在。

　　3. 从仅重视对人工智能技术的运用转向防范学生沦为智能技术附庸的伦理教育。随着人工智能技术的广泛应用，大学之人才培养必须对如下风险有所防范，即在人工智能社会新形态新文明到来时，“人在这种技术的发展过程中越来越依赖技术，成为技术的附庸。”大学既要重视帮助学生熟练掌握和运用人工智能技术，又必须确保学生能够独立于技术以避免成为技术的附庸。这既依赖于大学对不同专业的学生进行人工智能技术的普及，亦依赖于大学加强对所有学生进行人工智能的伦理教育。在实现人工智能知识的普及方面，大学必须重视学生对人工智能原理及其思维逻辑的学习。如果大学培养的人才连人工智能基本素养都不具备，那么不仅无法适应人机共融的时代，而且会丧失人工智能社会必需的认知能力。因为人工智能是人类社会新文明背景下的一种认知工具，“ChatGPT正是这类新工具中的一种，它们可能蕴含着人类处理未来知识最重要的认知基础。”但是，随着通用性人工智能的发展，换言之，“人工智能一旦由可控的算法智能升级为不可控的包括其在自主意识支配下编程功能在内的通用智能，‘模拟的人类’即机器人将战胜真实的人类甚至毁灭人类的可能性就已经存在”，这就是物理学家霍金何以反复告诫人们，人类创造了可以毁灭世界的人工智能而至今仍无能力避免这个灾难的原因所在。我们若想避免人工智能技术过度发展可能带来人类灾难唯一有效的方法，就是唤醒全人类尤其是接受过高等教育具有人工智能技术运用及其深度发展能力的人们，以必要的科技理性去控制未来可能出现的风险。此即人工智能时代科技伦理的重要性所在。人工智能伦理教育即引导学生在对智能技术深刻认识的基础上，牢固树立科学技术及其发展是实现善的手段而非目的，更不能让科学技术成为主宰人类及伤害世界的工具。

　　（二）人工智能时代人才培养模式创新的实践路径

　　2024年2月，OpenAI公司发布了全新的产品Sora，再次说明人工智能具有基于算法学习的无限可能性，人工智能基于大数据学习在特定领域对人类复杂学习过程的超越，意味着其发展已对人类的传统学习模式及其价值提出了前所未有的新挑战。在人工智能不断挑战人类文明极限的背景下，大学的人才培养模式如何适应人工智能以天为时间单位的变化速度，是大学当下无法回避且极其紧迫的课题。人工智能时代人才培养模式创新的实践路径，可以依据如前所述的人才培养体系要素加以讨论。由于人才培养目标在人才培养诸要素中具有起始性亦即首要性，是故我们将其独立先行进行了讨论，以下对人工智能背景下人才培养模式的课程体系、教学方式及评价制度的创新路径等逐一讨论。

　　1. 课程体系的重构。课程体系关系到人才培养的知识结构。作为人才培养模式创新的基本路径之一，课程体系的重构旨在回答大学应当帮助学生建立怎样的知识结构，方能适应一次专业教育受用终身的时代已告结束及人工智能社会已全面来临的问题。课程体系及其设置对人才培养的教学内容具有决定性，由于大学的教学内容不仅要反映与时俱进的社会对人才培养的最新要求，而且其本身就必须是人类知识社会发展的最新成果。因此在人工智能背景下，大学的课程体系重构无论对学生专业知识结构的调整重组还是教学内容的更新丰富等，都必须围绕人工智能社会带来的职业新挑战，反映人工智能技术发展带来的新理念及新知识。

　　据高等教育学原理及大学教育的基本规律，课程体系及其教学内容由素质教育、学科教育和职业教育三大知识系统构成。人工智能技术的出现，对上述三大教育的目的均具有冲击性。为此，体现素质教育、专业教育及职业教育目的传统的三大知识系统亦受到挑战。在人工智能时代，作为区别于学科教育和职业教育，旨在开阔学生知识视野、拓展智能、培养情感和社会化适应的素质教育，大学必须把人工智能的一般性原理及其思维方式，以及其未来发展的不确定性及无限可能性趋势等纳入素质教育的课程，以帮助学生形成对人工智能的基本认识，从而无论在情感还是理智上能够接受并适应人工智能带来的社会变化；就学科教育而言，尽管不同学科受人工智能技术的影响尺度有别，但人工智能已经且必将融入大学所有学科的事实及趋势不可逆转，传统单一的学科概念及其封闭的知识系统已经或必将被多学科兼容的交叉学科及其开放的知识体系所取代。为此，大学必须通过课程体系的重构，帮助学生超越单一封闭的学科教育局限，以形成适应人工智能社会速变及个体职业转型的更加开放的知识结构；至于职业教育的课程改革，人工智能时代大学的最迫切任务即强化旨在培养学生计算机运用及信息数据处理能力的课程设置。随着人工智能技术的不断成熟及其普遍化，人工智能的工具价值亦会越来越强大，不仅会大量取代具有工具属性的职业类别且必将渗透于人类社会的所有职业。由于计算机运用及信息数据处理是人工智能的工作基础，故此，其自然是大学职业教育课程改革的不可或缺。

　　2. 教学方式的改变。教学方式是实现培养目标的具体手段，关系到人才培养的能力结构。人工智能时代大学教学方法的改变，并不仅止于人工智能技术工具的运用，其重点在于怎样教和怎样学才能根本突破大学传统教学中过度重视以存量知识积累为目的的课堂教学藩篱，创造更适配学生个性发展和能力培养的自主学习条件。随着互联网、算力算法、元宇宙，以及作为生成式AI先后出现的大语言模型ChatGPT及文生视频大模型Sora等日益成熟，它们为学生获取及积累知识及智能化学习进步提供了既迅捷且多样的途径和工具，以至于有人发出大学存在的理由何在的诘问。据称在ChatGPT面世一年后，作为科学界顶级学术期刊的《自然》杂志破天荒把ChatGPT列为全球重大科学事件中的十大人物之一。由此可见科学界把ChatGPT奉为人神的敬畏。ChatGPT仅作为一种检索工具，其对大学教学的影响及其渗透就足以帮助师生从海量文献中瞬间获取并逻辑严谨地整理出极富价值的教与学资料，从而极大提高教学的效率。如有学者所言：“相对于传统搜索引擎，ChatGPT能够帮助研究者尽快地了解一个新概念、新方向和新领域，同时其强大的文本分析能力和文章措辞修改能力，对于研究者也有较好的帮助。”而Sora的横空出世使人们不得不叹谓：“以强大算力和算法支持的数字大脑，将在学习能力、学习范围和学习深度上远超人类，人类只有依靠人工智能一起协同学习。”

　　人工智能技术对大学之传统教学方式的冲击结果，即人类社会已经迈进超级学习的时代。大学必须伴随大学存在逻辑的改变而选择关系人才培养能力结构的教学方式改变。否则，学生就难以适应人工智能时代提出的能力要求。譬如，大学传统的教学过程强调“以学生的学为中心”或“以教师的教为中心”论，以及诸如知识中心论、教材中心论、课堂中心论等，而信息技术革命创造了一个极富创新意义的概念即“去中心化”。去中心化原本是对区块链共识机制的一种描述，为强调联结、共生、共享、互惠、共赢，是一种基于合作和技术的新概念。在大学教学“去中心化”的结构中，师生既是知识的学习者亦是知识的创造者，每个参与教学活动的人都拥有相同的权利享用开放的知识资源平台，从而把师生尤其是学生从传统的教师中心、知识中心、教材中心、课堂中心等单一被动的人才培养模式中解放出来，从而为学生独立的思考及获取并处理信息、分析判断、解决问题乃至创新能力的提升，创造更自主更广阔的空间。去中心意味着传统教师在教学过程中其学术权威的消解，从而有利于形成一个平等的、多元的、互动的师生间新型的教与学关系。

　　由于学生既是教学的对象也是教学的目的，因此有必要强调，当人工智能社会为学生自主学习创造了更自由更开阔的时空环境后，学生必须重新思考智能时代学习的内涵并基于此选择新的学习方式。先后被加州大学伯克利分校授予杰出校友称号并被费城大学授予教育创新荣誉博士学位的苹果公司教育副总裁约翰·库奇指出，学习的升级应当是从被动的教育到主动的学习，学习的关键不仅仅在于掌握事实本身，更在于理解其内涵。事实亦然，若想掌握复杂学科知识，学习者不仅需要掌握知识与技能，学习获得的知识与技能运用到不同的情境中，通过实践将它们转化为自己的能力。笔者同意如下观点，“智能化带来的对信息与知识的高效搜索，越过了传统教育过程中知识理解所需要的片段间连接、逻辑推演与思维运动，轻而易举地取代了传统教育教学中的精读、慢读和苦读，在某种程度上难以成为一种高效且有意义的学习。”此即，再丰富的学习资源和再便利的学习条件，并不会自动转化为学生的学习收获，更不会必然带来学生心智结构的变化与能力的提升。即使智能社会为学生提供了无限便利的学习工具，学生亦必须自己有所经历、有所思考，才能有所收获。

　　此外，必须特别警惕运用于大学教学目的的人工智能开发运用落入工具化、形式化的陷阱，避免工具主义干扰了真正的学习。要警惕技术开发者和教育科技公司打着“人工智能”噱头所进行的无用创造，譬如“智能学习台灯”之流的人工智能产品与支持学生的学习毫无相干。在人才培养过程中运用那些较为成熟的人工智能技术产品如群体感知工具、自适应学习平台、数字足迹等时，也需要明确技术带来的目的对学生成长的帮助何在，反思它们对真正意义上的高效学习和智识的增长是否相关。

　　3. 评价制度的变革。教学制度是大学组织和管理教学过程、规范教学行为及对教学相关事宜等做出规定并以文本形式呈现的治理工具。基于教学制度的上述内涵，笔者一直强调大学的教学制度设计及其改革要体现两个目的：一是要有利于学生的全面发展和个性发展；二是要有利于教学质量的保障和人才培养质量的提高。大学内部的教学评价制度是教学制度重要组成，而这两个问题在人工智能背景下更加凸显了教学评价制度的重要性。因为教学评价的核心价值是人才培养质量这一实效变量，而非仅限于强调教学本身的过程变量。是故大学的教学治理者不能把教学评价制度仅视为监控教学质量的一个重要手段，而仅对其的规范性和权威性加以重视，更应对其在人工智能时代的适变性及引领性价值予以强调。教学评价制度的变革要有利于激励师生在人工智能背景下的更自觉、更高效运用智能技术及其思维方式于自己的教与学，并产生新的教与学的内驱力。由于评价制度具有引领性，其重视人工智能背景下学生个性发展及适应社会变化能力培养之制度设计的率先改革，就会倒逼诸如导师制、学分制等教学制度做出相互呼应的改革。譬如，多数大学在学分制设计中把课程及其板块与学分要求捆绑并加以缺乏灵活性的固化，由于学生自主选择的空间十分有限，导致学分制度难以发挥其对创新型人才培养上具有的灵活性，更难以满足人工智能时代对人才培养的多样性、个性化的要求。为此，学分制有必要通过改革赋予学生更多自主选择发挥其学科兴趣专业天赋潜能的制度环境。导师制亦然。如前所述，人工智能技术对大学教学活动的介入，不仅改变了大学传统师生教与学的身份关系，而且带来了导师制如何才能确保教师更好担负起立德树人责任的一系列新问题。

　　大学的人才培养模式创新并非权宜之计，其必须是通过教学方式改革提升人才培养质量的使命自觉和理性选择。为此，加强有利于规范和引领大学按规律育人的教学评价制度建设尤为必要。总体而言，大学的教学评价既要改革不利于教师调动积极性主动性全身心于人才培养的学术评审制度，更要有利于引导大学把人财物资源集中于人才培养的使命及人才培养质量的提升。在人工智能时代，大学教学评价的制度设计，尤其应该体现人才个性发展和适应社会变迁能力培养的规律，有利于学生从繁重的课业负担中解放出来，充分发挥他们的学习的积极性、研究问题的主动性及思维的批判性，鼓励他们自觉于并努力于成为有国家使命担当精神并能适应社会变迁的创新型人才。

　　大学存在的社会价值在任何时代都不可能被取代，因为无论人类社会如何发展包括人工智能超人类智慧时代的到来，也不能取代来自真实人类的具有原始创新能力的人才需要。问题是大学尤其人才培养模式能否与时俱进，故此人才培养模式创新是大学存续和发展的惟一出路。

（作者：眭依凡，浙江大学教育学院高教所所长、教授，中国高等教育学会学术咨询委员会委员；幸泰杞，浙江大学教育学院博士研究生）