■本報記者 陳彬
作為我國互聯(lián)網(wǎng)、云計算領(lǐng)域的知名學者，東北大學副校長王興偉已經(jīng)研究了幾十年的數(shù)字技術(shù)。但即便是他，對于目前數(shù)字技術(shù)和人工智能在高等教育領(lǐng)域的滲透速度也感到吃驚。
“當前，科技的快速發(fā)展對高校人才培養(yǎng)模式提出了更高要求。傳統(tǒng)教育，特別是工科教育正面臨一系列挑戰(zhàn)。”接受《中國科學報》采訪時，王興偉說。
王興偉所說的“一系列挑戰(zhàn)”包括課程資源數(shù)字化建設(shè)困難、教學環(huán)節(jié)智能化不足、專業(yè)交叉融合機制缺失等。作為高校教師，王興偉對這些難題深有體會，也正在立足于本領(lǐng)域研究，努力探索解決之道。
教學資源數(shù)字化缺少頂層設(shè)計
《中國科學報》：當前，數(shù)字技術(shù)和人工智能與高等教育的結(jié)合已是大勢所趨。你認為在此過程中，我們面臨哪些問題？
王興偉：目前，數(shù)字技術(shù)在高校教學體系建設(shè)中發(fā)揮的作用有目共睹，尤其在課程資源建設(shè)、教育技術(shù)提升等方面取得了良好成效，但的確存在一些問題。
比如，當下高校教學資源數(shù)字化建設(shè)缺少頂層設(shè)計，這導(dǎo)致課程體系構(gòu)建碎片化。
具體來說，在推進數(shù)字技術(shù)與人工智能應(yīng)用時，高校普遍缺乏面向課程體系總體建設(shè)的系統(tǒng)性規(guī)劃，多以單門課程為單位進行技術(shù)嵌入，未能從學科交叉、專業(yè)融合的高度構(gòu)建全局性框架。部分高校在建設(shè)智能教學平臺時，不同院系各自為政，重復(fù)采購功能相似的智能化平臺工具，導(dǎo)致數(shù)據(jù)標準不統(tǒng)一、知識圖譜割裂。
教學改革中，一些高校僅將人工智能技術(shù)作為提升教育技術(shù)的工具，片面追求教學要素的“智能化率”，忽視了“以學生發(fā)展為中心”的教育內(nèi)核。比如，很多課程的人工智能技術(shù)應(yīng)用停留在“數(shù)據(jù)收集”層面，通常在系統(tǒng)側(cè)將復(fù)雜知識拆解為標準化題庫。此舉強化了學生的應(yīng)試思維，卻忽略了其個性化特征。
此外，產(chǎn)業(yè)先進技術(shù)與高校教學缺少同頻互融。雖然高校針對校企協(xié)同育人，建立了課程與項目合作機制，但課程案例庫更新滯后，缺少前沿實踐類教學內(nèi)容，導(dǎo)致課程建設(shè)與產(chǎn)業(yè)需求脫節(jié)。企業(yè)導(dǎo)師參與率低、實踐實驗平臺建設(shè)匱乏、學生難以接觸工業(yè)級開發(fā)環(huán)境等使這一問題變得更加嚴重。
《中國科學報》：你認為出現(xiàn)上述問題的深層次原因是什么？
王興偉：客觀層面，人工智能等前沿技術(shù)發(fā)展迅速，現(xiàn)有教育制度難以適應(yīng)其迭代速度，處于被動接受狀態(tài)。高校對新技術(shù)的發(fā)展方向也缺乏明晰認識，無法真正思考一些賦能教育教學的核心問題。
更深層次的原因則在于傳統(tǒng)教育模式與新技術(shù)范式存在根本性沖突?，F(xiàn)行教學體系強調(diào)知識的傳遞效率，而人工智能時代需要的是個性化能力培養(yǎng)和跨學科創(chuàng)新。這種結(jié)構(gòu)性矛盾導(dǎo)致高校在推進新技術(shù)賦能教學時，很容易陷入結(jié)構(gòu)性錯位——人工智能技術(shù)應(yīng)用場景天然需要多學科知識融合，但學科壁壘、課程體系與“人工智能+X”的交叉需求又難以有效兼容。
這導(dǎo)致高校的智能化改革陷入兩難抉擇，既希望借助人工智能突破傳統(tǒng)教學限制，又限于既有課程結(jié)構(gòu)、評估體系的路徑依賴，被迫將新技術(shù)嵌入舊框架，最終引發(fā)知識體系的割裂化與資源建設(shè)的重復(fù)化。
在主觀層面，目前高校教師在技術(shù)認知層面呈現(xiàn)兩極分化，長期固化的教學習慣使部分教師對新工具產(chǎn)生抵觸，擔憂技術(shù)介入會削弱教學主導(dǎo)權(quán)；另一些教師則將人工智能簡單視為效率工具，反而容易使教學停留在低階思維訓練階段。
更根本的問題是，師生普遍缺乏對“人機協(xié)同”教學本質(zhì)的理解——技術(shù)不應(yīng)替代教育主體的創(chuàng)造性活動，而應(yīng)延伸人的認知邊界。這種主觀認知的偏差使技術(shù)應(yīng)用停留于工具替代層面，未能深度觸發(fā)教學范式變革。
新措施直指三大痛點
《中國科學報》：你覺得怎樣才能糾正上述問題，進行了哪些實踐？
王興偉：上述問題在高等教育的各個層面均有體現(xiàn)，但目前表現(xiàn)最明顯的還是工程教育領(lǐng)域。作為工科教師，我希望針對工科教育做一些探索。
比如，我所在的東北大學計算機學院承擔著全校20余個專業(yè)的計算機基礎(chǔ)教育培養(yǎng)工作。這份教學任務(wù)固然繁重，但給了我們協(xié)調(diào)多學科教學的機會。
我們針對傳統(tǒng)教學依賴靜態(tài)知識傳授、缺乏前沿科技賦能與動態(tài)反饋機制的問題，以一批國家級和省級一流本科課程為基礎(chǔ)，將人工智能技術(shù)引入教學，研發(fā)可同時服務(wù)于教師教學、學生學習的“智能化教學平臺”系統(tǒng)，將不同教師和課程的數(shù)字化教學資源加以整合，并將其用于提升學生的助教服務(wù)。
再比如，針對實踐教學與企業(yè)脫節(jié)、學生工程素養(yǎng)難以滿足產(chǎn)業(yè)需求的問題，我們建立了“需求-項目-平臺”聯(lián)動的產(chǎn)教協(xié)同賦能機制，聯(lián)合企業(yè)成立“技術(shù)需求委員會”，定期發(fā)布行業(yè)技術(shù)清單，動態(tài)調(diào)整課程目標，實現(xiàn)了產(chǎn)業(yè)需求反向驅(qū)動課程改革的目標。
在此基礎(chǔ)上，我們還將一些技術(shù)開發(fā)類、預(yù)研類項目拆解為教學任務(wù)，形成“課堂案例-學期項目-畢業(yè)設(shè)計”三級鏈條，并與企業(yè)共同打造各類“教學案例庫”，構(gòu)建資源共享平臺，實現(xiàn)教學內(nèi)容與企業(yè)技術(shù)的“零代差”。
此外，我們還構(gòu)建了面向不同專業(yè)的交叉課程群，通過智能化教學平臺進行交叉課程共享，并在此基礎(chǔ)上設(shè)計“醫(yī)學+信息科學”“機械+人工智能”等融合課程模塊，形成“課程多維交叉實踐平臺”。
以此為基礎(chǔ)，我們形成了“基礎(chǔ)層—融合層—實戰(zhàn)層”遞進式的專業(yè)交叉人才培養(yǎng)體系——基礎(chǔ)層依托一批一流本科課程教學經(jīng)驗及數(shù)字化教學資料，夯實學生核心能力；融合層基于“校企資源共享平臺”融入企業(yè)實際問題，提升學生的實踐能力；實戰(zhàn)層則依托“課程多維交叉實踐平臺”，開展真實項目訓練，培養(yǎng)學生的跨專業(yè)創(chuàng)新能力。
《中國科學報》：通過上述措施，你希望達到怎樣的效果？
王興偉：我們希望能打造一套以“數(shù)智筑基、產(chǎn)教深融、專業(yè)交叉”為核心的新工科拔尖人才培養(yǎng)體系，解決工科高等教育中存在的教學數(shù)字化與智能化水平不足、專業(yè)交叉融合機制缺失、產(chǎn)教協(xié)同表面化等問題。
具體而言，主要是三大核心痛點。
首先是教育資源分布失衡問題。通過建立數(shù)字化的知識庫和跨校共享機制，讓中西部高校也能獲取頂尖課程資源，打破優(yōu)質(zhì)教育資源過度集中的“馬太效應(yīng)”。
其次是傳統(tǒng)教學中知識與能力脫節(jié)的問題。借助智能平臺，我們希望學生利用多學科交叉場景，鍛煉解決復(fù)雜問題的能力。
最后是專業(yè)建設(shè)滯后于產(chǎn)業(yè)需求的問題。通過產(chǎn)教共同體，我們力求實現(xiàn)教學內(nèi)容的動態(tài)調(diào)整，比如將芯片制造等產(chǎn)業(yè)前沿技術(shù)快速轉(zhuǎn)化為課程內(nèi)容，確保人才培養(yǎng)與行業(yè)發(fā)展同步。
應(yīng)該說，上述痛點普遍存在于目前國內(nèi)工科人才培養(yǎng)的不同環(huán)節(jié)中，只有徹底解決這些問題，才能從根本上改變傳統(tǒng)高校人才培養(yǎng)中資源不均、創(chuàng)新不足、產(chǎn)教脫節(jié)的狀況，為培養(yǎng)真正適應(yīng)國家戰(zhàn)略需求的拔尖創(chuàng)新人才提供系統(tǒng)性解決方案。
人才培養(yǎng)體系須重構(gòu)
《中國科學報》：當前，培養(yǎng)寬口徑、多學科交叉融合的高素質(zhì)人才已成為很多高校的目標，你認為此類人才培養(yǎng)需要注意哪些問題？
王興偉：多學科交叉人才培養(yǎng)面臨的最大問題，依然是如何突破傳統(tǒng)教育模式的桎梏。當前，科技發(fā)展日新月異，新興領(lǐng)域不斷涌現(xiàn)，這要求高校必須重構(gòu)人才培養(yǎng)體系。
一是學科交叉的落地問題，即如何通過機制創(chuàng)新，將不同學科的知識點建立顯性關(guān)聯(lián)。在這方面我們做了一些探索，比如在智能制造專業(yè)中，讓機械設(shè)計的知識點關(guān)聯(lián)控制算法、材料科學等內(nèi)容，使學生直觀感受知識網(wǎng)絡(luò)，形成系統(tǒng)性思維。
二是教師協(xié)同不足的問題，要解決這一問題，需要組建真正意義上的跨學科教學團隊，打破教師間的學科壁壘。以我校計算機科學與生物醫(yī)學教師聯(lián)合開設(shè)的“智能健康工程”課程為例，學生需要完成兩個學科的實踐項目才能獲得學分。我們還將校企合作成果納入教師考評，激勵教師投入跨學科實踐教學中。
在學生的評價方面，我們通過引入“創(chuàng)新涌現(xiàn)度”指標，借助智能系統(tǒng)追蹤學生解決復(fù)雜問題時運用多學科知識的能力。比如在畢業(yè)設(shè)計中，系統(tǒng)會基于知識圖譜，分析學生提出的碳中和方案中跨學科知識的融合程度和創(chuàng)新性。
《中國科學報》：在這個過程中，有哪些問題需要注意？
王興偉：首先是人工智能等新技術(shù)在教學中的濫用問題。新技術(shù)在教育教學中的使用應(yīng)有邊界，不能過分侵蝕學生個人隱私。要時刻牢記教育的目標是提升學生的素質(zhì)素養(yǎng)，人工智能只能作為手段服務(wù)于此目標，不能本末倒置。無論如何，技術(shù)都不能取代教師在教學過程中對學生創(chuàng)新思維、創(chuàng)造思維、批判思維、探索思維等多元能力的培養(yǎng)作用。
其次，要時刻追蹤最新科技發(fā)展，并將“科研—教學”二者有機結(jié)合，有意識地將國內(nèi)外最新科研成果應(yīng)用于課程教學。同時，人工智能等新技術(shù)發(fā)展也需要高校教師主動學習、主動融入、全面提升自身人工智能素養(yǎng)，并有意識地使用這些技術(shù)進行教學方法創(chuàng)新，以提高課程教學質(zhì)量。
最后，學科交叉必須堅持以真實問題為導(dǎo)向，避免形式化；要重視學生的認知負荷管理，采用漸進式學習路徑設(shè)計；制度創(chuàng)新是根本保障，需要建立配套的教師考評、學分認定等新機制。
總之，在人工智能等技術(shù)全面滲透高等教育的大背景下，只有以共享生態(tài)促進教學資源的不斷優(yōu)化、教學技術(shù)的智能升級、產(chǎn)教融合的同頻共進，才能培養(yǎng)出國家急需的拔尖創(chuàng)新人才，攻克關(guān)鍵技術(shù)領(lǐng)域的核心壁壘。這也是我們建立“數(shù)智深融、多維交叉、產(chǎn)教同頻”教學模式的最終目標。
《中國科學報》(2025-05-20 第3版 大學觀察)（原標題：東北大學副校長王興偉：數(shù)字技術(shù)賦能教學需擺脫路徑依賴）
本文鏈接：http://m.enbeike.cn/news-8-4484-0.html東北大學副校長：數(shù)字技術(shù)賦能教學需擺脫路徑依賴
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