针对人工智能赋能高等教育人才培养改革面临的现实困境，结合国内高校实践经验，以人才培养为核心，从认知理念、技术融合、制度保障、产教融合等方面入手，探索人工智能赋能高等教育改革的实践路径，发挥人工智能的赋能价值，培养适应新时代需求的复合型人才。
(一)更新认知理念，明确赋能定位
1．树立正确的认知理念
高校应树立正确的认知理念，明确人工智能赋能高等教育改革的核心目标是服务于人才培养，坚持“以学生为中心”，将人工智能技术作为优化人才培养模式、提升人才培养质量的工具，避免“为了技术而技术”的盲目跟风。高校应结合自身的办学特色和人才培养定位，精准分析人才培养的需求，制订科学合理的人工智能赋能改革方案，明确改革的方向和重点。
2．加强宣传和引导
加强对师生的宣传和引导，提升师生对人工智能的接受度和认知水平，让师生充分认识到人工智能对人才培养的重要意义，消除抵触心理。通过开展专题讲座、培训、研讨等活动，普及人工智能相关知识和技能，引导教师主动运用人工智能技术开展教学活动，引导学生合理利用人工智能工具提升学习效果，培养自主思考能力和创新能力。例如，清华大学成立无穹书院，构建多层次AI通识教育体系，通过专题培训和实践引导，提升师生的AI素养，明确AI赋能人才培养的定位。
(二)深化技术融合，提升人才培养针对性
1．拓展人工智能技术教学应用场景
拓展人工智能技术教学应用场景，实现个性化教学。依托AI智能学习系统，识别学生知识薄弱点与学习偏好，推送定制化学习资源与学习路径;引入24小时智能学伴，提供个性化辅导;采用“分层教学”模式，根据学生数字素养与学习能力，设计差异化教学内容与任务，满足不同学生的学习需求。利用人工智能技术构建学习过程数据采集系统，实时追踪学生的课前预习时长、课堂互动频率、作业完成质量、虚拟仿真操作步骤等数据，通过机器学习算法对学生的学习过程进行量化分析。
2．加强人工智能与专业课程的深度融合
加强人工智能与专业课程的深度融合，根据不同专业的人才培养目标，将人工智能技术融入专业知识体系和能力培养体系中，优化课程设置和教学内容，培养学生运用人工智能技术解决专业领域实际问题的能力。例如，在财经类专业中，融入人工智能数据分析、智能风控等内容;在工科类专业中，融入人工智能建模、智能控制等内容。山东财经大学推动经济学、管理学等传统学科与大数据、人工智能深度融合，增设数据科学、算法伦理等前沿课程，提升了人才培养的针对性。
3．弥补不同区域和高校数字鸿沟
依托国家智慧教育平台，推广“1门慕课+M所学校+N个学生”的协同教学模式，促进优质教育资源跨区域、跨校际共享;开展“全球融合式课程”，通过AI翻译、虚拟课堂等技术，实现跨国界、跨校际的教学合作，如我国88所高校为印度尼西亚提供近300门英文慕课，支持3 000所高校学生在线学习;推行“校校合作、校企合作”协同教学，邀请企业工程师、AI专家走进课堂，讲解AI在产业中的实际应用，实现“教学场域”与“产业现场”的无缝对接。
(三)完善制度保障，规范人才培养改革推进
1．明确人才培养目标和标准
明确人才培养目标和标准，结合人工智能时代的社会需求，制定适应人工智能时代的人才培养目标和标准，明确学生应具备的数字素养、创新能力、实践能力等核心素养，为改革提供明确的方向。例如，清华大学将“数智赋能”作为人才培养的重要方向，制定了明确的复合型拔尖创新人才培养标准。
2．构建多维度评价指标体系
建立涵盖“知识掌握、能力提升、素养养成”的三维评价指标体系，其中，实践能力与创新素养的考核占比提升至60%以上:在知识维度，考查学生对核心理论与AI技术基础知识的掌握程度，采用“平时成绩(40%)+实践成绩(30%)+期末成绩(30%)”的考核权重分配，全面反映学生的学习过程与综合能力;在能力维度，通过虚拟仿真操作、项目完成质量、学科竞赛成果等评估数字化工具应用能力、实践操作能力、创新能力、团队协作能力;在素养维度，通过课堂表现、实践报告、企业反馈等方式综合评估职业道德、AI伦理、国际视野等方面 。利用人工智能技术收集学生的学习数据、实践成果等，对学生的综合能力进行客观评价。例如，四川师范大学研发“翻转课堂2.0”系统，实现智能分组、实时互评，完善了过程性评价体系。
3．健全激励机制和管理制度
健全激励机制和管理制度，鼓励高校、教师、学生积极参与人工智能赋能人才培养改革，明确各方的权利和义务，规范改革的推进过程。加强人工智能伦理规范建设，明确人工智能技术在人才培养中的应用边界，防范技术滥用、算法偏见等问题，保障人才培养的公平性。
(四)深化产教融合，实现人才培养与产业需求对接
1．加强高校与企业的合作
高校和企业应建立深度融合的产教合作机制，邀请企业参与人才培养的全过程，包括课程设置、教学内容设计、实践教学、评价考核等环节，确保人才培养与产业需求紧密对接。例如，高校与人工智能企业共建产业学院、实训基地，引入企业的技术资源和实践项目，让学生在真实的产业场景中提升实践能力和创新能力。例如，南京信息职业技术学院牵头成立“长三角人工智能产教联盟”，联合5家链主企业及77家生态圈企业共建课程体系和实训基地，实现了产教深度融合。
2．加强实践教学资源建设
学校依托企业资源，搭建真实的实践场景和实践平台，增加学生的实践机会，提升学生的实践能力和创新能力。鼓励教师深入企业实践，了解产业发展趋势和企业需求，将企业的实际问题融入教学过程中，提升教学的针对性和实用性。例如，广西大学布局“AI+农业与大健康”等交叉方向，将企业实际需求融入教学中，推动人才培养与产业需求对接。
3．建立人才培养与就业联动机制
加强高校与企业的就业合作，为学生提供就业指导和就业机会，推动学生顺利就业，实现人才培养与产业需求的良性互动。例如，清华大学依托学堂在线和“雨课堂”，将优质AI课程和教学模式输送至企业，为学生提供企业实习和就业渠道。
摘自：《黑龙江高教研究》2026年05期《人工智能发展赋能高等教育改革：理论逻辑、现实困境与实践路径》的部分内容。
