开放协同：重塑大学育人新生态

中国科学院院士、清华大学校长、人工智能开放联盟理事长 李路明

　　当下，我们已然迈入人工智能时代，人工智能正全方位重塑国家创新生态。人工智能使各类知识唾手可得，大学的不可替代性何在？高校如何转型发展，如何革新育人模式、培育时代新人？这是所有高校必须直面的重大课题。

　　回望过往，中国高等教育为人工智能时代的到来筑牢了人才与科研根基。我国高等教育持续培养海量理工科人才，培育的全球人工智能拔尖人才占比接近全球半数。近年来，国内高校在国际人工智能顶尖会议中稳居前列，科研实力备受瞩目。同时，高校原创科研成果持续赋能产业变革，从体系结构、基础模型到具身智能机器人等多个核心领域，不断孵化优质科创企业，有力重构了人工智能产业业态。

　　面向未来，高校必须坚守育人初心、主动应变。要秉持负责任、积极审慎的理念运用人工智能，引导师生成为知识和技术主权的所有者。同时，以开放协同、共建共享为目标，推进智能算力网、开放共享生态、协同创新生态建设。聚焦培养战略人才、组织重大任务、建设开放底座，助力人工智能与高等教育深度融合。我们坚信，开放催生创新、协同成就未来，多方携手、同心协作，便能以教育创新重塑人工智能时代的美好未来。

通专融合：让创造力成为育人核心

中国科学院院士、北京大学校长 高松

　　AI时代高等教育变革的突出矛盾，是规模化办学与个性化育人难以兼顾，通识教育与专业教育融合着力培养学生的一般性能力是破解路径。创造力一般可以表达为：创造力=学习力×思想力×行动力，两个乘号分别为好奇心、使命感两大内生驱动力。其中，学习力指向终身自主学习能力，是人类独有的核心优势，AI尚不具备真正的自主学习能力；思想力即独立思辨能力；行动力是落地实践的执行素养，三者缺一不可。

　　我国高等教育是全球规模体系最大的，孔子“因材施教”的理想长期难以落地，而 AI 为大规模个性化教育提供了可行路径。依托智能工具记录学生学习画像，匹配差异化学习进度与课表，可以实现一人一课表、一人一路径。通专融合是培育学生三大核心能力的载体，通识教育不以传授零散知识为目标，重在塑造学生通用底层能力，专业教育夯实领域根基，通识教育要融入专业教育，二者协同融合塑造不可被AI替代的每个人独特的创造力。

　　面向新生，我倡导保持好奇心，以多元实践积累经验、完成体验式学习；展望未来大学，要持续从优秀走向卓越，建成受人尊敬、立足育人本质的伟大大学。AI是强大的赋能工具，大学的核心使命仍是培育具备自主学习、独立思考、实践执行能力，兼具理想与格局的创造型人才。

夯实底座：锻造新型工程人才

中国科学院院士、哈尔滨工业大学校长 韩杰才

　　高等教育在AI浪潮下迎来颠覆性重塑，依托专业知识储备的工程师培养模式优势消解，工具类知识极易被AI快速掌握，人才培养逻辑必须重构。人才培养属于慢变量，无法匹配AI技术迭代的快变量，核心出路是夯实不可被机器替代的底层素养，主要分为三大方向。第一，强化数理、人工智能底层基础。深度掌握短时间内无法被技术替代的核心理论，筑牢学生认知根基。第二，补齐人文、艺术素养短板。想象力、创造力、灵感难以依靠纯专业知识生成，人文熏陶能够激发原创思维，塑造完整人格。第三，精简纯工具性课程。学生可借助AI短期内掌握实操工具，大学应压缩此类课时，释放更多自主探究、交叉创新的学习空间。

　　课堂教学层面，AI智能体有效破解了工科抽象知识教学难题，如概率统计公式、构件探伤等复杂理论，可快速匹配真实工程案例，降低理解门槛，实现教与学双向减负。未来大学应成为自主学习的熔炉，学生在人机协同、人机博弈中持续提升创造能力与复杂问题解决能力，最终实现人类能力超越AI。

　　个人成长上限由视野与格局决定。对学生而言，要主动拥抱AI、借助技术提升自我独特性。工科人才要兼具扎实的理工基础与深厚的人文底蕴，拥有驾驭智能技术、开展原创性工程创新的核心竞争力，成长为格局开阔、具备自主创造能力的新型工程师。

素养筑基：探索育人新模式

中国科学院院士、浙江大学校长 马琰铭

　　人工智能正从先进技术工具演变为推动知识创新与社会变革的战略力量。高校推进人工智能时代的教育变革，关键在于以学生人工智能素养提升为主线，系统重构培养目标、课程体系、学习方式和育人生态。人工智能素养绝非单一的技术操作技能，而是以人为本、以问题解决为导向，体现“知识为基、能力为重、价值为先、伦理为本”的复合素养。高校既要以交叉融通的体系化知识帮助学生理解人工智能的技术原理、能力边界及社会影响，也要发展人机协同共创的能力，引导学生开展跨学科探索和解决复杂问题；既要推动学生从知识重组向知识创造跃迁，也要坚守主体归人、智能向善的伦理底线。

　　高校应以进阶式培养贯通知识与能力，形成全周期素养成长链，推动人工智能通识教育、专业交叉课程、科研训练、创新实践和规范治理有机衔接。重塑“师—生—机”未来学习新范式，建设人工智能赋能的新型育人平台，全方位支持学生开展研究性学习与创新性实践，在学研融合、实践淬炼中持续提升创新创造能力。以人工智能驱动知识创新，以复杂场景促进多学科交叉，以虚实融合的任务学习强化实践能力，推动课程、实验室、科研平台和创新资源相互联通。以学科前沿、国家使命和产业需求为牵引，打破学科壁垒和大学边界，形成多主体参与、多要素汇聚的创新生态，探索人工智能时代大学育人的新结构、新模式和新形态。

交叉融通：推动智能向善发展

中国科学院院士、复旦大学校长 金力

　　当前，人工智能技术创新已经呈现集群式突破，进入前所未有的活跃期。这不仅带来了新质生产力发展的历史新机遇，也带来技术阵营化、发展不平衡等全球性风险挑战。

　　大学作为知识生产与思想传播的核心阵地，作为科技、人才与创新的交汇点，既要回答“技术如何创新”，也要回答“技术为了谁、服务谁、如何治理”。

　　要立足自身特色，以服务国家战略和人类共同发展为己任，持续深化教育科技人才发展一体推进的实践探索；紧扣人工智能前沿科技发展趋势，在AI4S（AI for Science）的基础上，拓展AI4SS（AI for Social Sciences）的跨学科布局，推动科学研究范式变革；鼓励学科之间打破传统壁垒，通过模块化、可组合的方式灵活重组教学与科研资源，让跨学科合作成为常态；要深化与全球高校、科研机构的协同创新，加速科研成果从实验室走向产业应用，让技术创新真正服务于社会。

　　技术的进步不应加剧发展鸿沟，而应成为普惠全人类的红利。展望未来，复旦大学将继续支持全球人工智能创新治理中心建设，愿与各方一道，以学术为基础、以合作为路径、以治理为纽带、以增进人类共同福祉为目标，共同推动人工智能向善发展、普惠发展和可持续发展。

人机协同：重构课堂与课程

中国科学院院士、上海交通大学校长 丁奎岭

　　AI已不再是单一学科，而是覆盖教育、科研、管理的底层基础，上海交通大学秉持“AI for everything”理念推动全方位教学改革，课程体系重构是核心抓手。传统满堂灌输式课堂失效明显，当下课堂能维持50%抬头率已属难得，学生要么依托AI同步验证知识点，要么脱离课堂自主学习，传统45分钟完整讲授模式亟待革新。未来，课堂教学可探索分配三分之一时间讲授核心概念，剩余时间开展师生、生生、人机协同互动，重塑课堂形态。

　　学科改革存在差异化难点：传统工科可依托无人化、智能化产业需求驱动课程迭代；文科转型可以依靠AI深度赋能，如智慧司法、智慧决策等方向，通过增设数据、智能分析类课程实现学科革新。传统课程改革的最大阻力是“学院的边界壁垒”，各院系固守自有考核指标，破解路径是重构评价体系，将跨学科协同贡献纳入考核评估。比如，推动计算机与人文、经管等学科深度交叉，形成协同育人优势。

　　有研究提出，AI时代人才需要夯实的能力包括语言、社会互动、问题解决、创造力、批判性思维、记忆、感知、实践操作、人机协同等，这些能力无法被机器完全替代。为此，我提出“AI+HI（人类智慧）”协同育人理念，善用AI可以拓宽人类智慧，滥用AI 则会弱化人类独立思考的能力。未来，大学无可替代的价值在于价值塑造与人格养成，既是人才培育源头，也能反向推动人工智能技术向善发展。学生们要永远守住人类独有的思考力与创造力，人机协同方能实现自我成长。

经师、人师、机师：重塑教师角色

中国科学院院士、华东师范大学校长 马余刚

　　师范院校直面AI技术对教师传统价值的挑战。借助AI可获取多维度讲解思路，教师课堂知识储备优势弱化；每位学生都如同随身配备了一位AI助教，这倒逼我们重新审视和定义教师身份与教师培养目标。

　　传统教师兼具“经师”与“人师”双重角色，“经师”负责系统传授专业理论知识，“人师”承担传道解惑、人生价值启蒙的职责。进入人机共生共长的AI时代，教师还要新增“机师”职能，要能够熟练掌握智能工具，引导学生规范、理性地使用AI，教会学生实现“人机协同”。一名好老师必须兼具经师、人师、机师三重身份，才能成为适应人工智能时代要求的“大先生”。这也是师范院校未来卓越教师培养的一个核心导向。

　　AI技术持续迭代，行业发展的“水位”不断抬升，大学生的发展选择决定着其自身的长期价值：应当做顺势而上的“船”，持续打磨自身的核心长板，而非固守原地的“岸”，被技术浪潮淹没。人才培养仍然是大学最核心的使命。AI时代，大学应让人活得更像“人”，培养的不是与AI赛跑的“新工具人”，而是能驾驭智能工具，兼具独立思维、价值判断力、解决复杂问题能力和心怀家国的创造者，一个完整的人。

　　大学生应确立双重成长目标：既要勇做AI时代的弄潮儿，熟练运用智能技术提升学习效能；也要坚守人类独特的精神价值，做人类价值的守护者，平衡技术工具理性与人文价值理性。未来大学将与AI协同发展，使AI技术贯通基础教育到高等教育教师培养全链条，输出能够胜任智能时代新需求的新型师资。

守住底线：让AI赋能而不代劳

中国工程院院士、华中科技大学校长 尤政

　　面对人工智能浪潮，高校既不能做逃避现实的“鸵鸟”，也不能陷入盲目排斥的“技术恐慌”。AI时代教育治理的核心逻辑在于：治理不是目的，育人才是根本。我们必须坚持底线约束与价值引领双向并行，将AI从“代笔工具”转化为探索未知的“思维脚手架”。

　　AI随时可检索海量知识，这倒逼高等教育从传统的“知识导向”全面转向“问题导向”，培育学生批判性思维成为刚需。在制度层面，高校应建立AI学术诚信红线。以华中科技大学为例，我们已在“中国知网”大学生论文抄袭检测系统中全面集成AIGC检测功能，覆盖2026届全体本科毕业生。我们坚持“人工主导、AI辅助”原则，明确界定AI代写、过度代思等违规行为。

　　同时，我们的评价体系正实现从“查重纠错”向“过程重构”转型。我们弱化对最终成果的单一考核，强化全流程管理，追踪学生的研究逻辑、原始数据与推理细节。答辩环节重点考察学生的自主思考过程，扭转“只看论文成品”的评价惯性。

　　必须清醒认识到，AI可以处理海量信息，但无法替代人类在复杂不确定环境中的独立判断与责任担当，更不能完成道德价值的取舍。算法可以计算最优解，但唯有教育，能定义何为“值得”。这是大学不可替代的育人底线。

　　未来，大学的核心价值是培育具备独立思辨能力、价值坚守与责任担当的完整个体。教学改革、评价改革与诚信治理必须三位一体，引导学生在人机协同中合理运用AI赋能思维，而非依赖工具放弃思考。唯有守住人类独有的判断力、创造力与道德底色，方能实现技术工具与人文育人的有机统一。

打破边界：建设融合型大学

香港科技大学（广州）校长 倪明选

　　香港科技大学（广州）作为AI时代的新建大学，以交叉学科、AI 融合教学为核心办学底色，但改革落地仍存在多重现实阻力。校内普遍存在学生依靠AI完成作业、课堂到课率下滑等问题。学校不简单封堵，而是构建系统化人机协同教学体系：教师依托AI半自动生成课程语料、知识点、学习计划，配套专属AI智能体供学生课堂实时交互，针对听不懂的理论可即时回溯、匹配工程应用案例；系统全程记录学生学习画像，精准区分学习快慢群体，实现个性化辅导。教师完成首期AI课程设计后，后续备课负担持续降低，学生课堂参与主动性显著提升，教学模式已向多学科复制推广。

　　交叉学科改革的核心阻碍是院系考核壁垒。传统院长考核以自有学科产出为标准，学校采用“枢纽—学域”架构替代传统院系，将跨学科合作成效纳入院系核心考核，以刚性制度破除学科孤岛；所有新入职教师必须完成一学期的专项教学培训，系统学习AI教学工具、新型互动授课方法，校长亲自参与教师教学考核，扭转重科研、轻教学的固有倾向。毕业设计强制设置跨领域复合课题，倒逼学生打破专业边界。

　　“尽信AI不如无AI”，应理性看待智能工具边界。AI在知识传道层面具备优势，未来教师的核心职能将转向人生解惑，成为学生的长期人生导师，完成AI无法实现的价值引领、心灵陪伴。未来大学不必以知识点掌握为毕业核心标准，而应培育具备交叉视野、自主创造能力，能够驾驭AI、实现人机协同成长的复合型人才，打造适配智能时代、无学科壁垒、以学生成长为核心的新型大学育人平台。

重构师范教育：培养未来教师

上海市人民政府参事、上海师范大学原校长 袁雯

　　人工智能时代开启了第四次教育革命，推动传统工业时代教育体系深度转型。第三次教育革命实现了教育普及化与大众化，却衍生出教育同质化、个性化育人不足、教师非教学负担过重、教育适配社会发展乏力等诸多结构性问题。教育变革的核心在于教师变革。智能时代下，传统教师培养模式已无法适配教育转型需求，教师教育的全方位重构成为全球教育发展的共同趋势。

　　智能时代的教师能力体系需全面重塑，核心包含五大维度：坚守立德树人的教育家精神、适配智能教学的数字素养、扎实的学科教学专业能力、跨学科与项目化新型教学能力，以及人机协同、社会情感协同的综合育人能力。当前，联合国教科文组织及我国相继出台教师AI能力相关框架与政策，明确教师智能素养培育的核心方向，为教师教育改革提供了政策支撑。

　　职前师范生培养是教师教育重构的关键环节，需重点强化三大核心能力：适配跨学科教学的综合能力、AI教学应用的专业判断能力、复杂教学场景的协同育人能力。上海师范大学创新打造智元课堂，构建类真实数字人学生与智能化实训平台，依托多模态行为分析生成教学诊断报告，实现对师范生教学能力的精准打磨。该平台突破传统实训局限，践行“善用失败”的育人理念，助力师范生发展教学元认知，形成个性化教学风格。

　　目前，智元课堂已应用于多专业、多课程的师范生实训，覆盖千余名学生，并已实现海外高校落地应用。未来，教师教育将构建全周期、全覆盖的终身实训体系，持续依托智能技术赋能教师素养迭代，助力教师适应人工智能时代的教育变革与社会发展需求。

　　（查建国 陈炼 采编 李永杰 明海英 赵徐州 张赛参与采访）