人工智能是培育和发展新质生产力的重要引擎。在人工智能公司深度求索（DeepSeek）掀起的热潮下，大模型服务正加速渗透到中国各行各业。这一变革性技术进步正在深度重构教育生态、创新范式和治理模式，成为赋能高等教育创新发展的重要力量。

3月3日，全国政协常委、中国科协副主席、中国科学院院士袁亚湘，中国教育发展战略学会副会长李志民，北京师范大学智慧学习研究院院长黄荣怀，做客中国教育报刊社“两会访谈录”，一同探讨如何借人工智能之机，促高等教育之变。

记者：人工智能对科研人员的工作方式和思维模式会产生怎样的改变？

袁亚湘：人工智能对科技界影响非常大，对高等教育人才培养也产生深刻影响。人工智能对于科研人员的科学研究及启发思维会有很大帮助，但是也要警惕人工智能的所谓“黑箱操作”，尤其要警惕，不能让学生们觉得使用人工智能可以替代自己的思考，而忽略了研究中间的思维过程。

记者：面对人工智能的快速应用，应如何优化教师的角色和定位？

李志民：在今天这个时代，广大教师必须提高自身的数字化素养。人工智能可以穷尽人类已有的知识点，可以按照设计好的算法把知识点链接成知识面。就知识点掌握程度，普通教师难以超过人工智能，但目前人工智能算法有限且固定，也就是说人工智能的知识面有限，而优秀的教师能够凭直觉和联想，把知识点变成知识面乃至知识体传授给学生。所以，教师所传授的，不仅仅是知识点，更重要的是引导学生如何思考，如何把知识点联系起来。同时，教育的根本目的是立德树人，教师要始终坚持立德树人的根本宗旨，在学生世界观、人生观、价值观的塑造上下功夫。

记者：人工智能的应用，会给教育教学的形态带来哪些变化？

黄荣怀：在人工智能推动教育变革的大背景下，核心挑战仍在于如何充分运用这一技术促进学习，因此数字教学法值得大家共同关注与探索。具体而言，可以从以下四个维度展开：

一是技术赋能的深度学习，引导学习者有效利用数字资源和工具提升学习效果；

二是绿色鲁棒的数字学习环境，以可信、智联、融通为特征，增强学与教的体验；

三是循证导向的教学实践，以可解释性证据基线来践行学习者为中心的理念；

四是人机互信的协同教育，促进教学中人机合作互动效能的叠加与释放。

记者：人工智能对基础学科的影响，是否超越了传统的工具供给关系，对研究的范式转化产生了作用？

袁亚湘：首先，人工智能的底层基础，无论是建模或者算法，本质上和数学都是密切相关的。发展人工智能一定要充分注重人工智能的数学基础。所以对于发展人工智能的认识，不能仅仅强调它是一种技术，它本身也是科学。

其次，人工智能对于科研人员来说，不仅仅是增添了一种研究工具，比方说天文学家的天文望远镜，人工智能在作为研究工具供给的同时，在某种意义上可能要更进一步，成为一种研究方法。

理论方法、实验方法和计算方法并称为三种科学研究方法，现在有学者提出，数据驱动或者人工智能驱动的研究可能成为第四种研究方法。我们要充分认识到，人工智能的出现和应用将影响各个领域，带来研究方式方法的变革。

黄荣怀：在人工智能加快高等教育变革中，应重点关注智能助教、智能助学、智能助研、智能助管等典型应用场景。

一是赋能教师教学，鼓励教师探索利用人工智能实现差异化教学，这还涉及数字化教材建设；

二是赋能学生学习，实现从课前预习、课堂学习、课后作业全流程数据的记录分析与无缝流转；

三是赋能学术研究，充分利用人工智能提升科研效率，助力化学、生物、能源等领域的发展；

四是赋能教育管理，通过人工智能提升管理的效率与决策的科学性，减轻工作负担。

此外，针对智能技术的灵活应用，评价体系的适应更新也是值得思考的问题。

记者：如何借力人工智能，推动科技创新与产业创新深度融合，提升高校科技成果的转化率？

李志民：在利用人工智能提升高校科技成果转化率这个问题上，人工智能能够帮助科研人员找到真问题，发现科技前沿。

人工智能也可以帮助企业家查询已有的科技成果，解决企业生产中的产品结构调整或技术升级等问题。以往，科研人员关心的问题不一定是企业的真需求，而人工智能和大数据加之一系列的政策，使我们的科学家能够更好地跟企业家建立起联系，了解到企业的真正需求，科研成果与企业需求直接对接，减少了转化环节。

此外，还可以利用人工智能技术，模拟预测科研成果的技术可行性，降低成果转化风险。

袁亚湘：不少人有这种疑问——随着人工智能的迅猛发展，人类未来是否就可以“躺平”了？我的看法恰好相反。不管人工智能多么强大，它只是对现有知识的穷举，对于还没有出现的知识，还没有创造出来的发明，它无能为力。

这就更需要培养一代又一代的年轻人敢于不断创新和探索未来，颠覆旧有的知识，发现新的世界。人类社会的不断进步，依旧需要我们保持好奇心，不断学习和创造。

记者：怎样利用人工智能，让人类不断地突破自身认知的天花板？

黄荣怀：有两个值得关注的现象，第一个是“脑腐化”，指因过度消费无价值或不具挑战性的内容而导致的精神和智力衰退。

第二个来自有关专家提出的一种现象，“我们正在努力制造一流的机器（人工智能），却有可能将学生培养成二流的机器人”，这意味着人才培养模式转变的重要性。实现规模化教育与个性化培养的有机结合，是我们的目标与努力方向。

一是学生主体性，要赋予学生更多的选择权，并增强学生的学习能动性。

二是差异化教学，采用不同策略匹配学生的个性化需求。

三是灵活性路径，为个性化学习提供时间、空间和形式上的弹性安排。

四是适应性技术，避免“人灌”变“机灌”，根据学习者的行为和表现来调整和优化，促进学生深度学习。

记者：如何防范人工智能时代的信息和社会伦理风险？

袁亚湘：人工智能的发展对科学研究中的伦理原则已经产生了影响，而且已经出现了相关的案例。有人利用人工智能生成论文，发给期刊发表，这样的不端行为有的被发现了，有的也可能蒙混过关。

所以针对科研人员，特别是年轻人，一定要明白，在人工智能浪潮到来以后，不应该过于依赖这些工具，因为人之所以不同于机器，在于人有创新能力，虽然人工智能是个非常好的工具，但是更重要且最宝贵的是，我们人有不断创新和运用创新的能力。

黄荣怀：人机价值对齐值得进一步关注。人机价值对齐，强调智能技术的目标和行为与人类价值观保持一致，确保人工智能以对人类和社会有益的方式行事，使其符合人的利益与预期目标。由于学生成长上的差异，人工智能的使用需要更加审慎。这涉及两方面内容：

一是在大模型应用和教育领域垂直大模型研发中，要确保人工智能的决策逻辑、行为模式与教育理念（以德为先、全面发展、面向人人、终身学习、因材施教等）保持一致，让技术应用始终服务于“立德树人”教育根本任务。

二是在促进人工智能融入教育的过程中，要加强对师生胜任力的培养，明确具体的教育场景。