人工智能與高等教育

人工智能賦能教育高質量發展研討會在北京大學召開

近年來，生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence，簡稱GenAI 或 AIGC）技術突飛猛進，以 OpenAI 推出的ChatGPT為代表的大語言模型引發了全球范圍內的關注和討論。ChatGPT 于 2022 年底發布后，僅在兩個月內，活躍用戶就突破一億，成為歷史上用戶增長最快的消費級應用。然而，這一紀錄被DeepSeek 于 2025 年 1 月 20 日發布的 R1 模型打破——R1 僅用 7天便實現了 1 億用戶的增長。面對迅猛發展的態勢，我們不禁要思考，生成式人工智能對高等教育究竟會產生怎樣的深遠影響呢？

生成式人工智能

對高等教育的影響

生成式人工智能的影響逐漸遍及醫療、金融、藝術、交通、軍事等社會各領域，越來越多的行業也在考慮使用人工智能機器人來提升工作效率。如果我們仔細分析一下教育領域的日常核心業務就會看到，人工智能在教育中的應用其實最緊迫，但在學術規范和學術倫理方面一直存在著各種擔憂。所以，在 ChatGPT 問世后不久，北美教育界一度出現恐慌情緒——許多教師擔心學生會利用 AI 撰寫作業，破壞學術誠信。事實上，抄作業的學生，沒有ChatGPT，也一樣抄作業；不抄作業的學生，即便讓他使用 ChatG?PT，也一樣不抄作業。

因此，人工智能對教育的最大影響是其“深層影響”，即我們究竟要培養什么樣的人？他們應該具備怎樣的核心素養？大中小學應該怎么培養學生？專業課程應該怎么設置？這些培養方式的底層科學依據是什么？比如，一位大學老師在招收研究生時，是喜歡招一個很優秀且只用一個月就能完成任務的學生，還是傾向于招一個比較優秀，但是若結合人工智能，只用一周也可以完成同樣任務的學生呢？我想我們一定會選擇前者。但若是企業老板會招哪個員工呢？這可能就是學校和企業對人才選擇態度的差異。

深層影響還體現在對“科學研究”的影響方面，2024年的諾貝爾物理獎和化學獎都頒給了人工智能專家。事實上，人工智能在化學、制藥、生物、教育、社會、傳播等許多學科研究中都有卓越的表現。面對人工智能正在不斷進入科學研究的文獻綜述、研究設計、提出假設、驗證假設、論文撰寫等各個環節的情況，自然有學者擔心：真的能讓人工智能開展學術研究、參與論文寫作嗎？那該如何劃分知識產權呢？因此，需要重建人工智能時代的“學術規范與學術倫理”，從而促進而不是阻礙人工智能強大的科研生產力的釋放。

生成式人工智能

在教育領域的價值

生成式人工智能在教育中的潛在價值不容忽視。教育部教育數字化專家咨詢委員會主任委員、武漢理工大學校長楊宗凱認為人工智能能夠促進教學模式的轉變，適應教育數字化、數字教育的轉型，從傳統“師—生”二元結構轉向“師—生—機”三元結構。

教育工作一直強調“因材施教”，從而實現個性化學習。不過幾百年來，個性化學習一直很難全面實現。不是沒有好的教學理論，也不是教師不敬業、不勤奮，而是教師沒有足夠多的時間和精力顧及到每一個學生，社會也沒有足夠的實力為每一個學生配備能充分實現個性化學習的師資。但是現在人工智能似乎讓大家看到了希望，它可以根據學生的知識水平和學習風格，動態調整教學內容和難度，提供量身定制的學習體驗。當然，目前人工智能的能力還不夠強大，還需要繼續突破瓶頸。

在教學方面，人工智能可應用在課前、課中、課后的各環節，各個大學現在都在努力推廣數字教師、AI助教等服務。北京大學也推出了“北大問學”（輔助教學平臺）、“北大智學”（在線智能學習平臺）、“化小北”（化學實驗室智慧學伴）等服務。

人工智能可以根據學生的各種學習數據預測其未來的發展。比如，普渡大學為了應對日益下滑的新生留校率研發了“課堂信號系統”（Course Signals）。其核心算法為“學習者成功算法”(Student Success Algorithm, SSA)，它會根據學生的課程表現、課程努力程度、前期學業歷史、學習者特征等數據預測學生能否通過期末考試并及時提醒學生。在課堂上，現在很多大模型可以分析人的表情，目前也有學校在測試“智慧課堂行為管理系統”，通過在教室內安裝組合攝像頭，捕捉學生在課堂上的表情和動作，經人工智能和大數據分析計算出課堂上學生的專注度，從而促進教學改進，甚至可以及時提醒教師調整教學策略。

在教育管理方面，人工智能正在發揮作用。比如北京大學早就推出了“小北學長”服務，可以智能解決師生的日常生活問題。武漢理工大學推出了 AI 校長助理，建立了校長-處長-院長“三級鏈接”數據駕駛艙，對學校辦學過程中的問題提前預警干預，協助決策。人工智能在理論上也可以讓所有學生都有機會隨時向最優秀的“導師”一對一地請教，這在客觀上也可以促進教育公平。

總而言之，人工智能在教育中具有不可忽視的價值，能提升教師的備課授課效率，并可能促進教學變革，實現“蘇格拉底教學法”和同伴學習。這些將促進我們思考教育的本質，思考如何讓學生自由而全面地發展、享受學習的快樂。

生成式人工智能在科學研究方面的價值及應用途徑

人工智能已經被越來越多地應用到科學研究中了。利用人工智能開展科學研究，就是把人工智能當作研究工具或者研究伙伴。其應用有如下四個層次。

第一層，人工智能是功能強大的工具。比如能快速閱讀和篩選文獻，輔助修改文獻格式、繪制各種圖表、翻譯和潤色文章、撰寫文獻綜述、進行數據整理和分析。當然，人工智能不只局限于這些簡單的應用，利用人工智能還可以開展模擬實驗，比如模擬學生、病人、顧客等。有研究提出了“代理社會”：一個集成大型語言模型驅動的代理，真實社會環境模擬以及強大的大規模模擬引擎的大規模社會模擬器。它們生成了超過 1 萬個代理的社會生活，模擬了彼此之間以及代理與環境之間的 500 萬次互動，推動了生成式社會科學的發展，為分析、預測和干預復雜的社會系統提供了一個強大的工具。目前學術界在這個層次上的應用爭議較少，因為在這個層次上，研究是由學者主導的，人工智能只是一個功能更強大的研究工具。

第二層，人工智能可以提出關鍵假設或者完成重要數據分析。目前人工智能已經可以逐漸提出關鍵假設，給出研究思路建議，甚至指出其中重要的研究注意事項。另外，其在數據分析方面也呈現出了強大的力量。目前學術界在這個層次上的應用爭議較大，因為如果一個研究的關鍵假設和核心發現是人工智能做出來的，那么這個成果究竟是屬于人工智能的還是人類學者的呢？

第三層，人工智能作為合作伙伴和人類學者協作開展研究。在這個層次上就表現為人機協同設計實驗、共同開展研究、共同撰寫論文、共同作為作者發表研究成果。當然，學術界必須構建好適合人工智能時代的學術規范和學術倫理體系，能夠很好的處理“署名”等問題。

第四層，人工智能自主開展研究。在OpenAI發布的五級通用人工智能路線圖中，第五級也是終極目標，是人工智能作為組織者參與社會經濟活動，能夠執行和組織人類所有工作，這標志著真正的通用人工智能的實現。如果真能實現，教育領域也可能發生巨大變革。在理論上，這是有益的。在人工智能的助力下，人類面臨的疾病等重大問題就有可能被快速攻克，但是對于學術界，這是一個巨大的沖擊，確實需要進行顛覆式的變革，同時也需要我們有足夠的智慧去應對。

在過去 30 多年的教育變革進程中，技術對教育產生了深遠的影響。20 世紀 90 年代以前，課堂上基本都是“粉筆+黑板”的教學模式；90年代以后，計算機輔助教學快速流行，多媒體課件逐漸成為課堂新寵；90年代中期，互聯網技術爆發，互聯網教育開始蓬勃發展，大規模在線開放課程（MOOC）等創新模式不斷涌現；2010年左右，移動互聯網爆發，智能終端實現泛在學習；2023 年以來，生成式人工智能技術突破為教育創新打開了巨大的想象空間。面對技術革命帶來的教育變革浪潮，國家作出了具有前瞻性的戰略部署，在《教育強國建設規劃綱要（2024-2035 年）》中明確要求促進人工智能助力教育變革。在北大，教育學院學習科學實驗室與軟件工程國家工程中心合作，以博雅教育大模型為基礎搭建了北大智學平臺。希望該平臺能構建情境化、游戲化、智能化的學習環境，助力學生的學習更科學、更快樂、更有效。作為新時代的高等教育工作者，我們要主動擁抱技術變革，創新教學模式與學習方式，通過教育數字化轉型提升教育新質生產力，為實現中國式教育現代化、助力教育強國建設貢獻智慧力量。

（作者為北京大學教育學院長聘副教授，學習科學實驗室執行主任）