导语：中国向来夸大人材造就，但传统不雅念将“才”窄化为把握特定技术的“有效之材”，如打字员、步伐员等。于AI打击下，这一方针显然难以顺应时代需求。年夜学教诲须回归育人素质

12月12日，第八届 GAIR 全世界人工智能与呆板人年夜会在深圳正式拉开帷幕。

本次年夜会为期两天，由GAIR研究院与雷峰网结合主理，大作院士任引导委员会主席，杨强院士与朱晓蕊传授任年夜会主席。

作为 AI 产学研投界标杆嘉会，GAIR自2016年开办以来，始终苦守 “传承+立异” 内核，是 AI 学界思惟接力的阵地、技能交流的平台，更是中国 AI 四十年成长的精力家园。已往四年年夜模子驱动 AI 财产加快厘革，岁末年头 GAIR 践约所致，以高质量不雅点碰撞，为行业与公共出现AI时代的前沿洞见。

本次峰会之上，深圳理工年夜学教务长、澳门年夜学第八任校长赵伟为预会者们带来了一场出色纷呈的开场陈诉。

赵伟传授于会场上先容到：中国持久致力在“人材造就”，而“才”的传统释义偏重在“有效之材”，即具有特定技术的从业者，如打字员、步伐员等。但于AI打击下，这类造就方针已经难以顺应时代需求——年夜学教诲应回归“育人素质”，从“造就有效的人材”转向“造就有聪明的人”。为实现这一方针，深圳理工年夜学于教诲模式上提出了“减法、加法、替代”三年夜计谋，经由过程体系性调解重构造就系统。

AI对于高档教诲的厘革还有表现于治理层面。高校治理触及师生糊口、学科设置装备摆设、舆情应答等诸多范畴，校长和治理团队面对巨年夜压力，而人工智能为治理优化提供了主要支撑，焦点冲破点于在“信息体系的智能迭代”。

赵伟传授将智能信息体系分为“弱智能”与“强智能”两个阶段：弱智能阶段是于现有平台嵌入年夜语言模子，实现开端阐发；强智能阶段则可跳过数据中台，由年夜语言模子直接对于接各子体系检索数据，实现更精准的智能阐发。

如下是赵伟传授现场演讲的出色内容，雷峰网(公家号：雷峰网)作了不转变原意的收拾与编纂：

列位同仁，各人上午好。今天我将缭绕AI对于高档教诲的倾覆与深圳理工年夜学的实践摸索，谈三点焦点思索，重点聚焦学生造就模式与治理厘革两个维度。

1、AI对于高档教诲的倾覆性影响

当前，人工智能对于教诲模式的倾覆性影响已经成为共鸣。不管是杨强传授、杨世强传授等学界年夜咖，还有是各种行业实践，都于印证AI技能的巨年夜影响力。以深圳这座创业之都为例，人工智能已经深度渗入到贸易方案撰写等详细事情场景中，重塑着传统的事情模式。

已往咱们常说起“工人阶层与本钱的博弈”，而于AI时代，常识份子面对的则是与人工智能的“竞争与共生”。这类厘革于高档教诲范畴重要表现于三个方面：常识出产方式、学生造就模式与教诲治理系统。关在常识出产的厘革，施一公、闫宁等学者的研究已经给出光鲜例证——畴前依靠显微镜不雅察的卵白质布局研究，如今可经由过程AI技能直接实现精准定位，近似案例于科研范畴已经不乏其人，因时间瓜葛于此不做睁开，重点谈谈学生造就模式的改造。

咱们这代人都是于“常识就是气力”的标语中发展的，但于AI时代，这句标语需要被从头审阅。常识自己仍是主要的气力载体，但人工智能于常识存储与挪用方面的能力已经远超人类。中国持久致力在“人材造就”，而“才”的传统释义偏重在“有效之材”，即具有特定技术的从业者，如打字员、步伐员等。但于AI打击下，这类造就方针已经难以顺应时代需求——年夜学教诲应回归“育人素质”，从“造就有效的人材”转向“造就有聪明的人”。

当前，高校学生对于AI技能的运用能力已经很是娴熟，但同时也遍及存于焦急情绪，这给高校教诲治理带来了新的挑战。基在此，深圳理工年夜学明确了“造就有效且有聪明的人”这一焦点方针，用更通俗的表述来讲，就是“帮忙学生找到自我”——详细而言，是帮忙学生明确自身的专业定位、认知焦点能力上风。咱们认为，于AI时代，高校若能完成这一焦点使命，便实现了人材造就的底子价值。

为实现这一方针，深圳理工年夜学于教诲模式上提出了“减法、加法、替代”三年夜计谋，经由过程体系性调解重构造就系统。

“减法”的焦点是删减再也不具有实践价值的课程内容与讲授环节。以微积分讲授为例，微积分于修建载荷计较等工程范畴运用广泛，但如今所有设计公司均依靠计较机完成精准运算，人类手动计较的正确率与效率已经没法满意现实需求。是以，微积分的焦点价值于在“成立积分思维、将现实问题转化为数学问题”，而非死记硬违积分公式或者完成海量习题。基在此，咱们将原本的五本微积分习题集精简为一本焦点观点与运用案例集，聚焦能力素质。

于讲授时长上，咱们也举行了精准压缩：将每一节课45-55分钟的尺度时长缩短至40分钟，明确要求西席“删减内容而非加速语速”；每一周讲授天数从五天调解为四天，为学生预留自立成长时间。

“减法”开释的时间并不是用在休闲，而是投入到更具焦点价值的造就环节中。于课程设置上，咱们将“人工智能导论”设为年夜一新生的两年制必修课，其主要性甚至高在传统基础学科微积分——这是由于AI素养已经成为今世年夜学生的焦点保存能力。

于实践造就上，咱们要修业生每一周使用一天“无课时间”进入试验室介入科研：低年级学生从不雅摩进修入手，慢慢介入课题实践；今朝2024级本科生中已经有部门学生发表学术结果。此外，咱们经由过程学堂制勾当强化学生的综合本质与人文涵养，这些偏偏是人工智能没法替换的焦点能力。

“替代”计谋旨于用更高效的讲授模式与载体，替换传统的低效讲授情势。以年夜学英语讲授为例，传统讲授中“为四六级测验而学”的模式已经不达时宜——如今AI翻译技能已经能实现菜单、文献等场景的精准转换，同声传译等职业也面对转型。是以，咱们规划用“跨文化交流”课程替换传统英语课程，聚焦语言暗地里的文化理解与沟通能力，实现“尊敬差异、高效成事”的造就方针。

于讲授载体上，咱们正推进“智能APP替换传统教科书”的实践。传统教科书素质是“纸质化数据库”，而智能APP能实实际时更新、精准检索与个性化答疑，更顺应AI时代的进修需求。值患上留意的是，教科书出书曾经是高利润范畴——美国某经典操作体系教材每一年利润达百万美元，且内容数十年未做素质更新，这类模式已经没法顺应常识快速迭代的时代。

为匹配造就模式的厘革，咱们重构了学生评价系统：除了传统的课程成就（如高档数学、英语、思政等必修课程）外，成就单将同步纳入学生的科研结果（论文、专利等）、综合本质体现。咱们尤其设计了“本质教诲成就单”，从带领力、人际来往能力、身体本质、自我认知等维度举行量化评价。

传统评价系统中，企业雇用仅能经由过程课程分数判定学生能力，难以周全相识其拿手与潜力——是合适做治理、做技能研发回是做市场推广，这些焦点问题没法经由过程单一分数回覆。而综合评价系统能为学生构建完备的发展画像，这恰是AI时代高校“帮忙学生找到自我”的主要落地路径。

2、高档教诲治理厘革：从“信息体系”到“智能体系”

AI对于高档教诲的厘革还有表现于治理层面。高校治理触及师生糊口、学科设置装备摆设、舆情应答等诸多范畴，校长和治理团队面对巨年夜压力，而人工智能为治理优化提供了主要支撑，焦点冲破点于在“信息体系的智能迭代”。

当前大都高校的信息体系由讲授、后勤、藏书楼、体育等多个子体系组成，经由过程数据中台整合数据，仅能回覆“582宿舍住哪位同窗”“某学生英语成就怎样”等基础问题，素质是“电子版德律风黄页”——就像如今已经被裁减的雅虎目次与纸质黄页，没法满意智能决议计划需求。当治理者提出“物理系232班数学成就降落的缘故原由是甚么”这种深度问题时，传统体系彻底没法相应。

更凸起的问题于在，传统体系维护成本极高：高校IT团队范围重大，防火墙、体系进级等各种支出频仍，却难以孕育发生现实治理价值。而豆包、DeepSeek等年夜语言模子已经具有强盛的智能阐发能力，基在此构建的“智能信息体系”可实现质的冲破。

咱们将智能信息体系分为“弱智能”与“强智能”两个阶段：弱智能阶段是于现有平台嵌入年夜语言模子，实现开端阐发，例如主动联系关系“232班多论理学生为篮球运带动，近期赛事密集”与“成就降落”的联系关系瓜葛；

强智能阶段则可跳过数据中台，由年夜语言模子直接对于接各子体系检索数据，实现更精准的智能阐发。这类体系能为治理者提供及时相应、智能决议计划撑持，同时降低维护成本、强化隐私掩护，将成为高校治理的“焦点东西”。

3、AI财产的机缘与挑战

末了想增补的是，AI产物与所有IT产物同样，以市场需求为焦点驱动，其贸易模式与营销模式均具备立异性，利润丰盛且普和迅速。但机缘暗地里也潜伏挑战：一是行业整合一定加重，当前年夜模子企业各处着花，但十年后可能仅存1-2家头部企业；二是数据伦理问题凸起，从google搜刮引擎最先，部门企业经由过程无偿利用收集信息盈利，这类模式的正当性亟待规范；三是产物迭代陷阱，IT产物往往存于“存心保留缺陷以鞭策版本更新”的征象，建议各人对于初版产物连结谨慎立场。

AI时代，高档教诲既面对倾覆，也迎来更生。深圳理工年夜学的摸索焦点是经由过程“加减替代”重构造就模式，经由过程智能体系改造治理系统，终极回归“育人素质”。杨强传授曾经问“AI普和后咱们该怎样保存”，我的谜底是：先安身当下活下去，经由过程造就有聪明的人、构建智能治理系统实现自我改造——不管是“与AI共生”还有是“引领AI成长”，咱们都能活患上更好。

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