■本報記者 陳彬
作為我國互聯網、云計算領域的知名學者，東北大學副校長王興偉已經研究了幾十年的數字技術。但即便是他，對于目前數字技術和人工智能在高等教育領域的滲透速度也感到吃驚。
“當前，科技的快速發展對高校人才培養模式提出了更高要求。傳統教育，特別是工科教育正面臨一系列挑戰。”接受《中國科學報》采訪時，王興偉說。
王興偉所說的“一系列挑戰”包括課程資源數字化建設困難、教學環節智能化不足、專業交叉融合機制缺失等。作為高校教師，王興偉對這些難題深有體會，也正在立足于本領域研究，努力探索解決之道。
教學資源數字化缺少頂層設計
《中國科學報》：當前，數字技術和人工智能與高等教育的結合已是大勢所趨。你認為在此過程中，我們面臨哪些問題？
王興偉：目前，數字技術在高校教學體系建設中發揮的作用有目共睹，尤其在課程資源建設、教育技術提升等方面取得了良好成效，但的確存在一些問題。
比如，當下高校教學資源數字化建設缺少頂層設計，這導致課程體系構建碎片化。
具體來說，在推進數字技術與人工智能應用時，高校普遍缺乏面向課程體系總體建設的系統性規劃，多以單門課程為單位進行技術嵌入，未能從學科交叉、專業融合的高度構建全局性框架。部分高校在建設智能教學平臺時，不同院系各自為政，重復采購功能相似的智能化平臺工具，導致數據標準不統一、知識圖譜割裂。
教學改革中，一些高校僅將人工智能技術作為提升教育技術的工具，片面追求教學要素的“智能化率”，忽視了“以學生發展為中心”的教育內核。比如，很多課程的人工智能技術應用停留在“數據收集”層面，通常在系統側將復雜知識拆解為標準化題庫。此舉強化了學生的應試思維，卻忽略了其個性化特征。
此外，產業先進技術與高校教學缺少同頻互融。雖然高校針對校企協同育人，建立了課程與項目合作機制，但課程案例庫更新滯后，缺少前沿實踐類教學內容，導致課程建設與產業需求脫節。企業導師參與率低、實踐實驗平臺建設匱乏、學生難以接觸工業級開發環境等使這一問題變得更加嚴重。
《中國科學報》：你認為出現上述問題的深層次原因是什么？
王興偉：客觀層面，人工智能等前沿技術發展迅速，現有教育制度難以適應其迭代速度，處于被動接受狀態。高校對新技術的發展方向也缺乏明晰認識，無法真正思考一些賦能教育教學的核心問題。
更深層次的原因則在于傳統教育模式與新技術范式存在根本性沖突。現行教學體系強調知識的傳遞效率，而人工智能時代需要的是個性化能力培養和跨學科創新。這種結構性矛盾導致高校在推進新技術賦能教學時，很容易陷入結構性錯位——人工智能技術應用場景天然需要多學科知識融合，但學科壁壘、課程體系與“人工智能+X”的交叉需求又難以有效兼容。
這導致高校的智能化改革陷入兩難抉擇，既希望借助人工智能突破傳統教學限制，又限于既有課程結構、評估體系的路徑依賴，被迫將新技術嵌入舊框架，最終引發知識體系的割裂化與資源建設的重復化。
在主觀層面，目前高校教師在技術認知層面呈現兩極分化，長期固化的教學習慣使部分教師對新工具產生抵觸，擔憂技術介入會削弱教學主導權；另一些教師則將人工智能簡單視為效率工具，反而容易使教學停留在低階思維訓練階段。
更根本的問題是，師生普遍缺乏對“人機協同”教學本質的理解——技術不應替代教育主體的創造性活動，而應延伸人的認知邊界。這種主觀認知的偏差使技術應用停留于工具替代層面，未能深度觸發教學范式變革。
新措施直指三大痛點
《中國科學報》：你覺得怎樣才能糾正上述問題，進行了哪些實踐？
王興偉：上述問題在高等教育的各個層面均有體現，但目前表現最明顯的還是工程教育領域。作為工科教師，我希望針對工科教育做一些探索。
比如，我所在的東北大學計算機學院承擔著全校20余個專業的計算機基礎教育培養工作。這份教學任務固然繁重，但給了我們協調多學科教學的機會。
我們針對傳統教學依賴靜態知識傳授、缺乏前沿科技賦能與動態反饋機制的問題，以一批國家級和省級一流本科課程為基礎，將人工智能技術引入教學，研發可同時服務于教師教學、學生學習的“智能化教學平臺”系統，將不同教師和課程的數字化教學資源加以整合，并將其用于提升學生的助教服務。
再比如，針對實踐教學與企業脫節、學生工程素養難以滿足產業需求的問題，我們建立了“需求-項目-平臺”聯動的產教協同賦能機制，聯合企業成立“技術需求委員會”，定期發布行業技術清單，動態調整課程目標，實現了產業需求反向驅動課程改革的目標。
在此基礎上，我們還將一些技術開發類、預研類項目拆解為教學任務，形成“課堂案例-學期項目-畢業設計”三級鏈條，并與企業共同打造各類“教學案例庫”，構建資源共享平臺，實現教學內容與企業技術的“零代差”。
此外，我們還構建了面向不同專業的交叉課程群，通過智能化教學平臺進行交叉課程共享，并在此基礎上設計“醫學+信息科學”“機械+人工智能”等融合課程模塊，形成“課程多維交叉實踐平臺”。
以此為基礎，我們形成了“基礎層—融合層—實戰層”遞進式的專業交叉人才培養體系——基礎層依托一批一流本科課程教學經驗及數字化教學資料，夯實學生核心能力；融合層基于“校企資源共享平臺”融入企業實際問題，提升學生的實踐能力；實戰層則依托“課程多維交叉實踐平臺”，開展真實項目訓練，培養學生的跨專業創新能力。
《中國科學報》：通過上述措施，你希望達到怎樣的效果？
王興偉：我們希望能打造一套以“數智筑基、產教深融、專業交叉”為核心的新工科拔尖人才培養體系，解決工科高等教育中存在的教學數字化與智能化水平不足、專業交叉融合機制缺失、產教協同表面化等問題。
具體而言，主要是三大核心痛點。
首先是教育資源分布失衡問題。通過建立數字化的知識庫和跨校共享機制，讓中西部高校也能獲取頂尖課程資源，打破優質教育資源過度集中的“馬太效應”。
其次是傳統教學中知識與能力脫節的問題。借助智能平臺，我們希望學生利用多學科交叉場景，鍛煉解決復雜問題的能力。
最后是專業建設滯后于產業需求的問題。通過產教共同體，我們力求實現教學內容的動態調整，比如將芯片制造等產業前沿技術快速轉化為課程內容，確保人才培養與行業發展同步。
應該說，上述痛點普遍存在于目前國內工科人才培養的不同環節中，只有徹底解決這些問題，才能從根本上改變傳統高校人才培養中資源不均、創新不足、產教脫節的狀況，為培養真正適應國家戰略需求的拔尖創新人才提供系統性解決方案。
人才培養體系須重構
《中國科學報》：當前，培養寬口徑、多學科交叉融合的高素質人才已成為很多高校的目標，你認為此類人才培養需要注意哪些問題？
王興偉：多學科交叉人才培養面臨的最大問題，依然是如何突破傳統教育模式的桎梏。當前，科技發展日新月異，新興領域不斷涌現，這要求高校必須重構人才培養體系。
一是學科交叉的落地問題，即如何通過機制創新，將不同學科的知識點建立顯性關聯。在這方面我們做了一些探索，比如在智能制造專業中，讓機械設計的知識點關聯控制算法、材料科學等內容，使學生直觀感受知識網絡，形成系統性思維。
二是教師協同不足的問題，要解決這一問題，需要組建真正意義上的跨學科教學團隊，打破教師間的學科壁壘。以我校計算機科學與生物醫學教師聯合開設的“智能健康工程”課程為例，學生需要完成兩個學科的實踐項目才能獲得學分。我們還將校企合作成果納入教師考評，激勵教師投入跨學科實踐教學中。
在學生的評價方面，我們通過引入“創新涌現度”指標，借助智能系統追蹤學生解決復雜問題時運用多學科知識的能力。比如在畢業設計中，系統會基于知識圖譜，分析學生提出的碳中和方案中跨學科知識的融合程度和創新性。
《中國科學報》：在這個過程中，有哪些問題需要注意？
王興偉：首先是人工智能等新技術在教學中的濫用問題。新技術在教育教學中的使用應有邊界，不能過分侵蝕學生個人隱私。要時刻牢記教育的目標是提升學生的素質素養，人工智能只能作為手段服務于此目標，不能本末倒置。無論如何，技術都不能取代教師在教學過程中對學生創新思維、創造思維、批判思維、探索思維等多元能力的培養作用。
其次，要時刻追蹤最新科技發展，并將“科研—教學”二者有機結合，有意識地將國內外最新科研成果應用于課程教學。同時，人工智能等新技術發展也需要高校教師主動學習、主動融入、全面提升自身人工智能素養，并有意識地使用這些技術進行教學方法創新，以提高課程教學質量。
最后，學科交叉必須堅持以真實問題為導向，避免形式化；要重視學生的認知負荷管理，采用漸進式學習路徑設計；制度創新是根本保障，需要建立配套的教師考評、學分認定等新機制。
總之，在人工智能等技術全面滲透高等教育的大背景下，只有以共享生態促進教學資源的不斷優化、教學技術的智能升級、產教融合的同頻共進，才能培養出國家急需的拔尖創新人才，攻克關鍵技術領域的核心壁壘。這也是我們建立“數智深融、多維交叉、產教同頻”教學模式的最終目標。
《中國科學報》(2025-05-20 第3版 大學觀察)（原標題：東北大學副校長王興偉：數字技術賦能教學需擺脫路徑依賴）
本文鏈接：東北大學副校長：數字技術賦能教學需擺脫路徑依賴http://m.sq15.cn/show-11-20999-0.html
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