《国家教育行政学院学报》刊发校长彭双阶理论文章《以教育数字化 深化高校人才培养模式改革》

编者按：日前，《国家教育行政学院学报》刊发校长彭双阶理论文章《以教育数字化 深化高校人才培养模式改革》，现全文转载如下：

以教育数字化 深化高校人才培养模式改革

当今世界正处于新一轮科技革命和产业变革的关键时期，以ChatGPT、DeepSeek为代表的生成式人工智能等前沿技术飞速发展，正加速重塑全球社会经济结构，对人才培养提出全新要求。面对新质生产力加速形成的时代背景，高等教育作为教育强国建设的核心引擎，必须主动响应技术变革带来的结构性挑战，以人才培养模式的系统性重构，全面提升育人体系的适应性与引领性。《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》明确提出，要全面构建“自强卓越的高等教育体系”，“以教育数字化开辟发展新赛道、塑造发展新优势”。这为高校人才培养模式的深度转型提供了方向指引和制度保障。以数字化推动高校育人模式的迭代更新，已经成为提升国家核心竞争力、服务科技强国与人才强国建设的必由之路。如何精准研判人才培养模式改革的时代趋势，深度挖掘数字技术的赋能潜力，推动高校在理念、路径与机制层面实现系统性突破，已成为摆在高校管理者与教育研究者面前的核心议题。本文综合分析当前教育改革形势，系统探讨高校人才培养模式数字化转型的有效路径，力求为我国高等教育高质量发展提供理论支撑与实践参考。

一、形势研判：教育强国战略催生高校人才培养模式系统变革

当前，高等教育正处于由数量扩张迈向质量提升的关键阶段，既面临新技术浪潮驱动的深层重构，也肩负支撑国家战略转型的历史使命。无论从宏观战略部署还是从高校内部运行机制来看，人才培养模式的系统改革势在必行。

1. 教育数字化是建设教育强国的重要途径

党的二十大报告提出要建设高质量教育体系，明确把推进教育数字化作为战略任务。教育数字化不仅是技术层面的更新，更是教育理念、治理逻辑与供给模式的深刻变革。通过重塑教育、科技、人才三者之间的互动关系，为教育强国建设打开了新的战略空间。具体而言，数字技术正在深刻重构教学过程与组织方式，实现教育从“知识灌输”向“个性化成长”、从“教师中心”向“学生中心”的转型升级，教育的逻辑正在由“规模效益”向“质量效益”跃升。在快速发展的数字化浪潮中，高等教育正逐步构建起更加开放、灵活、高效、适切的育人新格局，为建设教育强国夯实人才基础。

2. 技术进步引领全球人才培养模式革新

当前，以人工智能、大数据为代表的新兴数字技术不仅深刻改变着全球高等教育的发展模式，更在悄然重塑教育体系，催生对具备跨界能力、系统思维和创新精神的复合型人才的巨大需求。为应对人才培育新需求，各国纷纷加快改革步伐，重构教育内容、环境与方式。例如，美国高校整合多元知识体系，实施跨学科的通识课程教学模式，培养学生的创新与批判性思维；德国依托双元制推进校企协同，将虚拟仿真等数字技术融入实践教学，强化人才与产业的精准对接；日本通过产学研结合协同创新生态系统，构建需求导向的应用型人才培养机制；欧洲“伊拉斯谟计划”通过学生跨境流动与多元文化交融，提升青年人才的全球胜任力。全球高等教育正在加快从“知识传授”向“能力生成”的教育范式转变，构建以技术为驱动、以能力为导向、以协同为特征的人才培养新体系。

3. 高校人才培养模式仍面临系统性挑战

我国高等教育已基本实现从规模扩张向质量提升的阶段跃迁，但在数字化转型与教育强国建设的背景下，现行的人才培养模式仍面临多重结构性矛盾，亟须攻坚。第一，人才培养目标仍趋于同质化，部分高校缺乏服务区域发展的意识，未能体现差异化办学特色。第二，教育环境建设滞后于育人需求，部分高校仍存在智慧教室覆盖不足、平台系统未统筹、数据不能互通等问题，难以支持学生个性化学习需求。第三，学科交叉融合受阻，难以支撑多学科协同育人机制落地。第四，评价体系改革进展缓慢，传统“以结果为中心”的测评方式仍占据主导地位。第五，高校内部治理机制与数字化发展的协同性不强，数据标准不一，系统割裂严重，难以形成智能高效的管理闭环。综合来看，这些问题如不加快解决，势必制约高校服务国家重大战略和经济社会高质量发展的能力，也将影响教育强国建设战略目标的顺利达成。

二、路径分析：以数字化助力高校人才培养模式改革创新

在数字技术飞速演进的当下，高等教育正处于理念革新与模式重构的关键窗口期。以数字化推动高校人才培养模式变革，是实现教育强国战略目标的重要一环。数字化不仅是提升效率的技术手段，也是重塑人才培养体系的战略引擎。当前，高校应从办学定位、育人环境、课程体系、评价机制、治理效能与协同生态六个方面协同发力，系统构建数字化育人新格局。

1. 锚定办学定位，彰显人才培养战略特色

从教育社会学视角来看，作为社会系统的重要组成部分，高校深受社会结构的影响。办学定位是高校在社会分工体系中独特角色的体现：回应劳动力市场对人才的新要求，决定学科布局与教学资源配置方向，形塑高校与其他社会组织的互动模式。当前，高校人才培养质量已成为教育强国建设成效的重要体现，而提升质量的前提是明确自身办学定位。高校应主动对接国家战略，服务区域发展，强化差异化育人特色，以凸显学校办学定位。

在这一背景下，部分高校已积极探索以办学定位引领人才培养模式转型的实践路径。其中，师范院校作为国家教师教育的关键力量，始终把办好师范教育作为第一职责，充分发挥教师教育优势和教育信息化优势，紧密对接国家社会需求，深化“人工智能+教师教育”融合培养体系改革，形成了以人工智能课程体系、数字赋能教学平台、结构性教育改革为核心的系统工程。例如，部分兄弟师范院校强化智能教育专业建设，推动师范生数字素养、数字化教学能力的协同提升，强化教育技术与教育学、人文学科的深度交叉，为高质量教师队伍建设提供了坚实保障，不仅精准回应了国家对高素质教师人才的迫切需求，也为高校办学定位与数字化融合提供了具有推广价值的经验样本。

高校人才培养模式改革需以办学定位为原点，强调顶层设计与学科特色的深度融合，立足“人本主义”基本立场，回归与重构教育本体论，坚守立德树人根本任务，培养适应数字时代需求的创新型、复合型人才。

2. 拥抱技术浪潮，构建高效智慧育人环境

从教育生态学视角来看，智慧学习环境有助于营造更加开放、灵活、个性化的教育生态系统，促进教育要素的高效流动与整合，核心在于系统开放性保障教育主体与环境的多向度交互，生态多样性支撑个性化发展需求，协同进化性驱动教育范式持续迭代。在数字时代，育人环境已从单一的物理空间延伸至融合现实与虚拟的智慧空间。高校需构建兼具开放性、灵活性与互动性的智慧教学新形态，为个性化育人与精准教学提供持续支撑。

围绕智慧育人环境的构建实践，不少高校紧跟时代步伐，大力推进“云端一体化、互动多样化、模式多元化、学习协作化、行为可视化、管控智能化”的新型智慧教室建设，自主研发智能教学平台，通过与大语言模型、知识图谱等技术对接，开发包含思维导图、教学设计等多样化教学资源，有效推动教育场景智能化变革。例如，华中师范大学自主研发的“小雅”云端一体化智能教学平台，覆盖了备、教、学、测、评、督、管的全场景服务体系；浙江大学打造“网上浙大”，打造“浙大钉”“学在浙大”等标志性产品，以大安全、大运维支撑整体创新办学和数字化改革。

高校人才培养模式改革需以智慧学习环境为基石，通过技术赋能重构教育场景、优化资源供给、重塑教学流程，智慧学习环境作为技术赋能的学习实践场域，服务于精准化、个性化、可持续化的人才培养目标。

3. 突出数字赋能，建设交叉融合课程体系

面对产业结构升级与技术迭代的现实挑战，传统以知识堆砌为主的课程体系已难以满足对高层次、复合型、创新型人才的培养需求。高校课程建设必须从“以学科为中心”向“以问题为导向”“以能力为核心”转变，打破传统学科专业壁垒，推动多学科间的有机融合与知识体系的重构升级。

在交叉融合课程体系建设方面，多所高校开展“人工智能+教育”综合改革试点，构建贯通通识教育、专业教育与实践教学的多层次融合课程体系。部分高校通过增设“AI+X”交叉课程群，推动人工智能与各学科深度融合，形成“基础理论—技术应用—产业实践”递进式课程结构，依托跨学科教学团队，整合计算机科学、教育学、心理学等领域的师资力量，开发项目制、案例化的课程内容，强化学生跨学科思维与创新能力。例如，清华大学全球创新学院联合自动化系等院系，开设创新技术、创业管理、创意设计三方面的全英文交叉课程，并与华盛顿大学共建双学位项目，培养跨学科创新人才；同济大学智能建造项目以土木工程为基础，与数学、计算力学、机械工程、信息技术、工程管理等学科进行深入交叉，构建了囊括智能计算、智能设计、智能建造、智能运维在内的多个复合交叉课程模块。

高校人才培养模式改革需以交叉融合课程体系为核心载体，通过数字技术对学科知识进行解构重组，突破传统分科教育中“知识边界—能力边界”的桎梏，推动人才培养从单一技能训练转向复杂问题解决能力的系统性塑造。

4. 汇聚过程数据，构建多元综合评价机制

教育评价是推动教学改革和优化育人体系的重要杠杆。传统的结果导向型评价模式已无法全面反映学生的成长轨迹与综合能力，必须依托数字化技术构建覆盖全过程、融合多维度、具备发展性的新型评价机制，为优化教学资源配置、推动教育质量持续提升提供指引。

当前，许多高校利用大数据、人工智能等技术，持续优化结果性评价机制，强化过程性评价支撑，通过数据驱动实现评价范式从“结果导向”向“发展导向”的深刻转变，着力构建更加科学、精准、全面的教育评价体系。在结果性评价方面，构建智慧考试系统，实现了命题、阅卷、反馈等考试全流程的自动化处理，显著提升了评价效率与反馈质量。在过程性评价方面，伴随式采集教师与学生在智能教学平台上教与学活动全过程的数据，对教师教学状态、教学行为、课堂互动、学生学习行为轨迹及学业表现等进行实时量化分析，生成结构化教与学质量画像，为教研改进与专业发展提供智能支撑，为个性化学习支持与教学策略优化提供科学决策。例如，华中师范大学自主研制了智能画像、智能提醒、智能督导“三位一体”的数字课程资源智能评价系统，综合课堂音视频、教学课件等各类课程资源进行智能分析与质量评价；华东师范大学依托“水杉在线”平台，全面采集学生学习行为数据，运用人工智能技术制定个性化教学方案，构建数据驱动的过程性评价体系。

高校人才培养模式改革需以数据支持的多元评价机制为神经中枢，通过全量数据整合与智能算法分析重构教育评价的底层逻辑，摒弃传统评价中“分数即能力”的固有认知，将隐性的能力成长显性化，实现人才培养从标准化转向个性化。

5. 完善管理机制，提升教育数据治理效能

高校数字化转型的深化不仅要求技术手段的迭代升级，更要求管理逻辑的系统革新。数字化不仅改变了信息的流动方式，也倒逼组织结构、决策机制与资源配置方式实现深度重构。构建高效协同、智能精准、开放共享的教育治理新体系，已成为推动高等教育高质量发展的必要路径。

为提升教育治理效能，部分高校自主研发智能督导系统，积极探索“人工智能+教学督导”的深度融合，通过系统集成与数据治理机制的创新，实现教学行为全记录、教学特征智能分析、潜在教学问题自动识别，形成“智能识别—精准干预—闭环反馈”的全流程管理，助力教师持续优化教学策略、提高教学能力、提升教学督导的响应效率与干预效果。例如，西安交通大学构建主题库管理平台，通过八大域数据分级分类与敏感信息授权管控机制，结合严格审批流程，实现数据资产化管理与安全体系共享；武汉理工大学构建了校长、处长、院长“三级链接”数据驾驶舱，以60余项核心指标构建校长决策层、处长协调层、院长执行层可视化系统，通过数据驱动实现管理精准化和决策科学化。

高校人才培养模式改革需以育人生态为基础性支撑，通过数据要素的标准化整合、智能化分析与价值化应用，使教学管理由“事后控制”转向“过程监管+前瞻研判”，实现了从被动应对向主动治理的范式跃迁。

6. 聚焦人才发展，构筑多方协同育人生态

数字时代的人才培养已突破物理边界，育人空间从校内独立走向社会联动，育人力量从“教师主导”走向“多元协同”。高校需构建政府、企业、科研机构、社会组织等多元主体共建共享的育人网络，推动产教融合、科教融汇走深走实。

在协同育人生态的构建方面，当前高校正积极推动育人资源的跨界融合与系统整合，与政府、企业、科研院所等多元主体建立战略合作关系，围绕国家战略需求、区域经济发展和行业前沿方向，共建协同创新平台与人才实践基地，通过“双师型”教师队伍建设、企业导师进课堂、校外专家参与课程设计等方式，实现课程设置与产业需求、科研攻关、教学实践的深度融合，形成校内-校外、理论-实践、教学-科研的多维联动机制。部分高校依托新工科、新文科建设，推动学科交叉与产学研协同，构建“专业+产业+平台”的育人模式，为学生提供跨领域、项目制的实践机会。例如，华中师范大学建立“高校-政府-企业-中小学校”（UGBS）协同育人机制，在“碳达峰、碳中和”等重大主题背景下，联合地方政府与重点企业建设光化学技术研究院；同济大学开展产学合作协同育人模式下的智慧教学数字化生态体系建设与实践项目，形成了同济特色智慧教育数字化生态体系；哈尔滨工业大学以产业链需求为导向，深化校企合作，推动“四链”融合，在师资培训、创新创业改革等领域形成示范效应。

高校人才培养模式改革需以协同育人生态为核心网络，通过“政产学研用”协同育人共同体建设，提升人才培养的适应性与创新性，也为区域产业升级和国家战略实施提供了高质量人才支撑。

三、未来图景：人工智能为新质人才培养提供了新契机

站在新一轮科技革命与教育变革的交汇点上，人工智能等新兴技术正以前所未有的速度融入高等教育体系，推动人才培养模式迈向智能化、个性化、协同化的新阶段。作为引领教育数字化发展的核心驱动力量，人工智能不仅改变了教学方式和学习路径，更从根本上重构了高校人才培养的逻辑基础。

1. 战略引领：以数字化重塑办学定位的顶层设计

在人工智能驱动下，高等教育的数字化转型正深刻重塑高校办学定位的战略坐标。高校应系统审视和重构自身办学目标与服务方向，将教育数字化定位为高校人才培养改革的核心引擎，不只做技术的跟随者，而要转型为引领者与组织者，明确办学定位的确立应立足于院校长期积淀的学科优势，通过数字化手段放大传统优势，打造差异化竞争力，同时对接国家重大战略需求，将前沿技术深度融入人才培养目标体系，形成“需求牵引—技术驱动—能力重构”的良性循环。

2. 环境重构：智慧学习空间的系统化建构逻辑

人工智能的深度嵌入，使得高校智慧学习环境的建构从单点突破走向系统集成，未来高校的智慧学习环境将不再局限于设备智能化，而应形成“基础设施+平台系统+数据治理”的生态闭环。高校需建立智慧教室分级建设标准，明确不同学科、课程和能力目标下的环境配置需求，建设“教学场景图谱”，实现场景与模式的动态匹配，推动教学范式由“以教为主”向“以学为主”转变。

3. 学科交叉：课程体系重构的融合创新机制

人工智能催生的知识生产革命，推动高校课程体系从“学科模块堆叠”转向“知识融合建构”。高校课程体系亟须围绕真实问题开展设计，打破专业壁垒，构建跨学科、跨平台、跨空间的课程生态系统。高校需设立学科交叉融合指标体系，引导专业建设与课程设置向系统性创新倾斜，建设“虚拟教研室”，联动不同学科的教学共同体，打造跨界课程集群，培养面向智能时代需求的创新型、复合型人才。

4. 评价革新：数据驱动的智能化评价体系

人工智能驱动的教育评价突破传统测量范式，从“终点测量”向“全过程诊断”跃迁，从“结果判断”向“证据推理”转型，推动形成多元智能评价体系。未来高校的教育评价将以数据为基础、以成长为核心、以反馈为导向，高校应建立多模态数据采集标准，开发具有可解释性的教育评价专用算法库，建立学习行为、能力特征、成长轨迹一体化的分析模型，实现从分数导向向潜能挖掘、从静态测评向动态反馈的深度转变，为个性化教学提供科学支撑。

5. 治理升级：数据资产导向的战略管理体系

随着教育数据体量持续增长与算法能力不断增强，数据治理已成为高校实现战略升级的关键环节。未来高校治理应从“数据使用”转向“数据价值创造”，构建全生命周期的数据资产管理体系。高校应设立数据治理委员会，统筹规划数据标准制定、算法审核、安全管理等事务，推动技术部门、业务部门、教学一线“三位一体”协同共治，确保数据治理真正服务育人实践，同时需强化数据伦理建设，确保智能向善与教育公平，为高校治理现代化注入长效机制。

6. 生态共建：协同育人共同体的新格局

人工智能正日益渗透教育教学各环节，加速形成协同育人新生态，人才培养已由“学校主导”转向“多元协同”。未来高校需进一步突破组织边界，构建“教育链-创新链-产业链”融合共进的育人生态。高校需搭建协同育人数字平台，资源共享与过程可视，厘清政府、企业、社会组织等不同主体的参与边界与价值维度，构建价值共创激励机制，鼓励协同参与、成果共担，同时建立育人生态评估体系，确保可持续发展，有力支撑新质人才的多维成长与持续涌现。

综上所述，人工智能为高校带来了前所未有的人才培养模式改革契机，在智能技术冲击下，不少顽瘴痼疾将得以消解，很多鸿沟将得到弥合。在数字化浪潮与高等教育战略转型的双重驱动下，高校必须以系统性思维布局未来，以结构性变革回应挑战，以开创性行动智启未来，真正构建起支撑高质量发展需求的新型人才培养体系。

原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/Q3cEGfvHbmEykP1LQBl9ZQ