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白建刚 |
□白建刚 一体推进教育科技人才发展，是以习近平同志为核心的党中央立足时代前沿、敏锐把握国际教育科技人才发展态势而作出的战略决策，是中国式现代化的基础性、战略性支撑。从马克思主义“教育与生产劳动相结合”的基本原理看，教育、科技、人才从来不是彼此外在的三件事，而应是同一社会生产过程的三个环节。 但在实际运行中，由于教育、科技、人才长期分属不同政策链条和管理体系，各自遵循相对独立的运行逻辑，导致教育科技人才一体推进在现实中面临三个错位的梗阻。一是周期错位的梗阻。高校人才培养以四年制本科、两至三年制硕士为基本学制，而课程体系、教材内容的更新往往滞后于产业技术迭代三到五年甚至更久。当人工智能、集成电路等领域的知识半衰期已缩短至两到三年甚至更短，必然出现“学非所用、用非所学”的时滞损耗；二是供需错位的梗阻。科技创新的问题意识多产生于产业一线，而人才培养的问题意识多生成于课堂内部。高校的学科专业设置、科研选题与区域产业的真实技术需求之间，缺少高频、精准、动态的对接机制，由此形成“科研成果多、落地转化不足”“毕业生数量多、岗位适配度有待提高”的结构性矛盾；三是评价错位的梗阻。教学评价重分数与课时，科研评价重论文与项目，人才评价重头衔与成果数量，三套指标互不兼容、难以相互折算。 三个错位梗阻的共同本质，是信息不对称与反馈迟滞，而信息处理与反馈加速，恰恰是人工智能最擅长的环节。当前，人工智能加速演进正在深刻改变知识生产方式、人才培养模式和创新组织形态，为教育科技人才从“分头推进”走向“系统耦合”提供了前所未有的技术条件与实践场景。人工智能之于教育科技人才一体推进，并非只是提效降本的“工具增量”，而是重构三者关系、重塑生态形态的“变量革命”。 以人工智能驱动学科转型迭代 学科是教育科技人才一体发展的基本载体。传统学科体系是工业时代知识分类的产物，呈现“树状”结构特征：学科边界清晰、知识体系稳定、专业分工明确。而智能时代的知识生产则呈现“网状”特征：学科交叉融合、问题导向驱动、场景应用牵引。人工智能赋能学科转型，核心在于推动学科范式从“分类逻辑”向“关联逻辑”转变。 高校应锚定数智化、融合化转型路径，统筹推动学科结构优化与内涵升级。一方面，超常规布局人工智能、量子科技、脑科学等国家急需学科专业，强化“从0到1”的原始创新根基。突破传统学科设置的路径依赖，建立“需求牵引、动态调整”的学科专业设置机制，使学科布局与国家战略、产业需求实现动态耦合。另一方面，积极探索“科技-教育-产业”一体化的学科组建方式，促进人工智能与传统学科双向赋能。以重大科技问题、重大工程项目为牵引，打破院系壁垒，组建跨学科研究团队和人才培养平台，建设“人工智能+”新兴学科高地。 特别要强调的是，人工智能驱动的学科建设不能满足于培养“用别人的锅做饭”的应用者，而要培育具有“铸铁造锅”能力的底层技术创新引领者。这要求在课程设置上强化数学、物理等基础学科支撑，在科研导向上聚焦算法原理、架构设计等核心技术攻关，在评价机制上突出原创性贡献，真正构建从基础研究、技术开发到人才培养的全链条创新体系。 以人工智能塑造教学新形态 教学模式是达成育人目标的核心依托。传统课堂是“师-生”二元结构，教师是知识的唯一来源，学生是知识的被动接受者。人工智能打破了这一结构，催生出“师-机-生”三元协同育人新范式。在这一范式中，教师从知识传授者转变为学习设计者，人工智能从辅助工具升级为智能伙伴，学生从被动接受者成长为主动建构者。 从建构主义学习理论来看，学习是学习者主动建构知识意义的过程。人工智能通过精准画像、个性推送、智能反馈，能够为每个学习者提供“最近发展区”内的学习支架，使大规模个性化教学成为可能。从认知科学角度看，人工智能能够将抽象概念可视化、复杂过程动态化、隐性知识显性化，有效降低认知负荷，提升学习效率。在内容维度，通过建立“产业-科研-教学”知识转化机制，将产业数字化转型案例、前沿科技突破成果、工程实践真实场景转化为教学资源，提炼出产业变革的底层逻辑、科技创新的思维方法、工程实践的能力要求，实现从“碎片化信息”到“结构化知识”再到“体系化能力”的转化。在方法维度，充分发挥人工智能的技术优势，让抽象的数学模型“看得见”，让高风险化学实验、高成本工程训练“摸得着”，借助智慧教学平台，实现课前精准预习、课中互动研讨、课后个性辅导的全流程贯通。通过教育大模型与AI助教的深度应用，能够实现“针对性的教、个性化的学、智能化的管”。 不过，在这一过程中，必须警惕技术应用的形式化倾向——人工智能不应仅仅作为“电子化的黑板”，而应深度参与教与学全过程，要推动教学范式由知识传授为中心转向价值塑造、能力培养、个性发展的人本导向。 以人工智能贯通产教融合链条 产教融合是连接教育、科技、人才与产业的关键枢纽，是培育兼具理论功底与实战能力的拔尖创新人才的必由之路。当前，校企合作浅层化、学生实践能力薄弱仍是突出痛点，其深层原因在于校企利益联结不紧密、责任分担不清晰、成果共享不合理。这些问题，可从三个维度来推动破解。一是创新组织形态，建立校企“双主体”育人模式。将“实验室”搬进“生产线”，让学生在真实产业场景中发现问题、分析问题、解决问题。建设一批集教学、科研、生产于一体的现代产业学院、未来技术学院、工程师学院，使之成为产教融合的实体化载体。二是创新合作机制，建立“多向流动、互聘共育”的人才交流体系。推动高校教师到企业挂职、企业专家到高校任教，打破身份壁垒，实现智力资源双向流动。三是创新评价导向，将科技成果转化成效、产业服务贡献纳入教师职称评审、学生综合评价指标体系，使“把论文写在祖国大地上”成为价值共识和行动自觉。 人工智能为产教深度融合提供了新工具。通过建设数字孪生实训平台，可以低成本、高仿真地模拟真实生产环境；通过构建产学研协同创新网络，可以实时共享产业需求信息、科研成果数据、人才供需状况，实现精准对接、高效匹配。部分高校的成功实践表明，以产业需求为牵引、以真实场景为课堂、以问题解决为导向，才能真正实现“教育培养人才、人才驱动创新、创新反哺教育”的良性循环。 以人工智能向上向善守护育人航向 技术理性与价值理性的平衡，是教育数字化转型必须回答的根本问题。 高校应系统搭建分层分类的数字伦理治理体系。在制度层面，健全技术准入审核、数据安全防护、算法风险研判等全链条管控机制，明确技术应用的边界与红线。在实践层面，一体构筑“技术应用-育人价值-法治规范”协同治理框架，确保每一项技术应用都经过教育价值评估和伦理风险审查。在能力层面，强化师生数字素养与伦理思辨能力培育，使其既能熟练运用智能技术，又能保持必要的批判性距离和价值判断。唯有坚持科技向善、教育向善，在技术理性与价值理性之间保持必要的张力与平衡，才能确保人工智能真正服务于立德树人根本任务，确保教育科技人才一体发展新生态始终沿着正确方向行稳致远。 人工智能对教育科技人才一体发展的重塑，不是简单叠加，而是生态重构。这是一场深刻的范式变革：从“串联式”推进转向“并联式”协同，从“单要素”优化转向“全系统”重塑，从“物理相加”转向“化学反应”。高校作为教育、科技、人才的集中交汇点，应主动跳出自身小循环，以人工智能为战略支点，融入国家和区域创新大格局，在学科转型中夯实根基，在课堂重构中激活主体，在产教贯通中打通链条，在治理升级中守牢底线。唯有如此，方能在智能时代赢得主动，为教育强国、科技强国、人才强国建设贡献高校力量。 作者简介：白建刚，粤港澳大湾区人才发展战略研究院院长 （作者头像绘制 蔡红）
