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　　ChatGPT凯发k8国际ღ★★。人工智慧ღ★★！凯发k8ღ★★，凯发国际K8官网ღ★★。智慧生活ღ★★！k8凯发ღ★★。云端计算ღ★★，教授ღ★★、博士生导师ღ★★。历任上海交通大学副校长ღ★★、西南交通大学校长ღ★★、上海财经大学常务副校长ღ★★，现任福耀科技大学常务副校长ღ★★。国务院政府特殊津贴专家ღ★★。先后兼任中国铁道学会副理事长ღ★★，中国管理学会组织与战略专业委员会副主任ღ★★，教育部高等学校创新创业教育指导委员会副主任ღ★★，中国高等教育学会创新创业教育分会理事长ღ★★，中国高质量MBA教育认证（CAMEA）工作委员会副主任ღ★★，中国职业技术教育学会副会长等ღ★★。主要研究领域为战略管理ღ★★、竞争战略与博弈论ღ★★、创新创业ღ★★、跨文化战略领导力等ღ★★。出版著作20余部ღ★★。

　　随着人类教育发展ღ★★，大学也不断变革升级ღ★★，从传统的知识殿堂逐步成为集知识传授凯发K8ღ★★、创造与社会服务于一体的学术机构ღ★★。如今ღ★★，通用人工智能（AGI）正推动大学迈向全新发展阶段ღ★★。

　　进入21世纪ღ★★，随着AGI技术的迅猛发展ღ★★，大学教育迎来了新的变革契机ღ★★。从世界范围看ღ★★，以奇点大学ღ★★、密涅瓦大学ღ★★、斯坦福大学等为代表的新型大学ღ★★，展现出与以往不同的特质ღ★★。它们以使命驱动ღ★★、挑战导向为指引ღ★★，特别是将AI（人工智能）/AGI技术深度融入教学ღ★★、科研与社会服务之中凯发K8ღ★★。诚如联合国教科文组织发布的《共同重新构想我们的未来ღ★★：一种新的教育社会契约》报告所呼吁的ღ★★，面对AGI挑战ღ★★，高等教育要高质量发展必须积极探索变革之路ღ★★。

　　AGI作为共性技术或通用技术GPT（General-Purpose Technologies）和核心引擎ღ★★，正在以前所未有的方式重塑所有行业ღ★★，在教育领域其影响和冲击尤为深远而深刻ღ★★，它让知识的生产ღ★★、传播/传授ღ★★、创新方式发生了重大变革ღ★★。

　　在知识生产方面ღ★★，AGI改变了知识产生的逻辑和范式ღ★★，以往主要依靠逻辑ღ★★、实验ღ★★、观察通过逻辑分析得到知识ღ★★，现在靠数据就可以产生知识ღ★★，而且能够快速ღ★★、高效地生成并“涌现”大量知识ღ★★，知识更新的速度呈指数级增长ღ★★。

　　在知识传播/传授和创新上ღ★★，一方面ღ★★，AGI生成的“幻觉”知识存在准确性ღ★★、可靠性和逻辑性等方面的问题ღ★★，学生容易不加甄别地接受ღ★★，导致其自主思考和知识探索能力被削弱ღ★★，从而对知识创新产生抑制作用ღ★★。另一方面ღ★★，由于教师在知识储备和更新速度上难以与AGI匹敌ღ★★，如何确保传授给学生的知识具有时效性和前沿性成为必须解决的难题ღ★★。

　　实际上ღ★★，知识的半衰期已从工业时代的20~30年骤降至如今的5~6年ღ★★，一些前沿领域甚至短至1年或更少ღ★★。这意味着学生毕业时所掌握的约60%专业知识已滞后于行业需求ღ★★，传统学科稳定性与科技迭代爆发性矛盾凸显ღ★★，这种脱节既造成人才培养与产业的“时间差”ღ★★，也使传统高等教育中以教师为中心ღ★★、基于教材的知识传授模式面临冲击ღ★★。

　　面对AGI的技术进步ღ★★，大学现行培养模式标准化ღ★★、批量化ღ★★、同步化等局限日益显现ღ★★：传统大班授课主导下ღ★★，知识被切割为粗颗粒度的模块ღ★★，人才评价依赖标准化答案的考试体系ღ★★，难以适应创新驱动时代对复合型人才的多样化需求ღ★★。此外ღ★★，传统的课堂讲授式教学模式侧重于知识的单向传递ღ★★，难以充分发挥学生的主动性和创造性ღ★★。AGI技术支持下的智能学习工具和平台ღ★★，如智能体辅导系统ღ★★、虚拟学习环境ღ★★，则可为学生提供更加个性化ღ★★、多样化的学习途径ღ★★。

　　2024年达沃斯世界经济论坛新领军者年会上ღ★★，“未来人才ღ★★：数智重塑高等教育”这一主题引发热烈讨论ღ★★。全球高等教育正因AGI的发展而对学生的能力要求发生变化ღ★★，学生需要具备适应未来变革的新综合能力ღ★★。除了传统的专业知识和技能ღ★★，学生还应具备提出问题能力ღ★★、问题解决能力ღ★★、方案落地能力凯发K8ღ★★、管理决策能力ღ★★、人际链接能力ღ★★、创新创造能力以及人机协作能力ღ★★。不仅要熟练使用各类办公软件ღ★★、设计软件ღ★★、项目管理工具以及常用大语言模型（LLM）ღ★★，成为“数智力”高手ღ★★，亦需在直觉ღ★★、洞察ღ★★、好奇心ღ★★、想象力ღ★★、批判性思维等非结构化非逻辑化能力方面卓尔不群ღ★★，成为“非编码能力”达人ღ★★。同时ღ★★，学生需从传统的I型人才向T型乃至π型人才转变ღ★★。通常T型人才强调一专多能ღ★★，有较广知识面和一项专长ღ★★；π型人才则在T型人才基础上ღ★★，进一步深耕某一专业领域ღ★★，拥有两个及以上的“长板”技能ღ★★，知识和技能结构更趋多样化和专精化ღ★★。

　　当今虚拟人ღ★★、数字人ღ★★、AI智能体的能力提升迅猛ღ★★：智能教学系统可全天候精准答疑ღ★★，数字人能模拟多模态教学并生成个性化报告ღ★★，AI学术助手在科研基础环节效率超越人类ღ★★。当前ღ★★，亟须构建“技术素养+教育创新+终身学习”一体机制ღ★★。2024年麦肯锡预测ღ★★，到2030年超60%标准化教学任务将由智能体承担ღ★★，教师在知识传递维度的不可替代性年降15%安齐美绪ღ★★。这势必倒逼教师重构定位ღ★★，从知识“搬运工”转型为认知引导者ღ★★、学习活动设计师ღ★★、成长分析师ღ★★、心灵陪伴者和教育生态共建者ღ★★，并在批判性思维培养ღ★★、情感价值传导等AI薄弱领域构建自身的核心优势ღ★★。

　　随着AGI技术大行其道ღ★★，有人担心普通群体因教育资源ღ★★、数字素养不足可能被排斥在技术红利外ღ★★。在未来发展过程中ღ★★，经济发达地区和优质高校相对能够更好地获取和利用AGI技术资源ღ★★，为学生提供更优质的教育服务ღ★★；而经济欠发达地区和普通高校ღ★★，则可能因资金ღ★★、技术和人才等方面的限制在技术应用上表现迟缓ღ★★，从而导致学生接受教育的机会和质量产生差距ღ★★。我们在未来工作中须尽力避免此类现象ღ★★。

　　另外需要重视的是ღ★★，AGI技术的应用还可能引发一系列价值伦理问题ღ★★。在学术不端（利用AGI代写论文等）ღ★★、数据隐私与安全（学生学习数据被不当收集和使用）ღ★★、算法偏见（影响学生评价和资源分配的公正性）等方面必须保持警醒ღ★★，努力确保AGI技术在高等教育中的合理ღ★★、规范应用ღ★★，维护教育公平与伦理秩序ღ★★。

　　当前ღ★★，劳动力市场正经历结构性变化ღ★★，AGI技术的渗透已从传统体力劳动领域加速向脑力劳动范畴延伸ღ★★。在制造业流水线ღ★★、物流仓储等体力岗位ღ★★，AI凭借机械臂与自动化系统实现高效生产ღ★★；而在数据标注ღ★★、基础代码编写ღ★★、客服咨询等脑力场景ღ★★，AI依托算法模型展现出远超人类的信息处理速度与持续工作能力ღ★★，其无需休息ღ★★、零疲劳值的特性ღ★★，配合不断优化的精准度与任务耐性ღ★★，正重塑岗位需求结构ღ★★。相较于人类劳动者可能出现的精力波动ღ★★、效率衰减等问题ღ★★，AI在标准化ღ★★、流程化任务中优势显著ღ★★，促使企业加速人机替代进程ღ★★，推动劳动力市场向高技能ღ★★、创造性岗位转型ღ★★，进而也对劳动者的数字素养与跨领域适应能力提出更高要求ღ★★。

　　在通用人工智能提供发展机遇ღ★★、带来全新挑战的今天ღ★★，贯通ღ★★、打通ღ★★、联通至关重要ღ★★，全局性谋划ღ★★、协同性推进十分必要ღ★★。我认为ღ★★，需要构建三个内在联动的“三位一体”ღ★★：

　　一是“教育—科技—人才”ღ★★，三者构成知识生产ღ★★、转化与应用的链条ღ★★。党的二十大报告提出ღ★★，教育ღ★★、科技ღ★★、人才是全面建设社会主义现代化国家的基础性ღ★★、战略性支撑ღ★★。《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》更是明确要求“构建教育科技人才一体统筹推进机制”ღ★★。教育作为基础ღ★★，需构建“科技赋能教育ღ★★、教育培养人才ღ★★、人才反哺创新”的动态循环ღ★★，高校应成为“教育+科技”枢纽ღ★★，通过智慧实验室ღ★★、虚拟教学平台等将前沿科技融入教学场景ღ★★，实行“科研+产业”双导师制ღ★★，让学生在真实项目中提升创新能力ღ★★；建立“需求预测—供给调整—成果孵化”联动机制ღ★★，针对“卡脖子”领域定向设置专业ღ★★、开发融合课程ღ★★，使教育精准对接科技人才需求ღ★★，形成“教育强基ღ★★、科技赋能ღ★★、人才支撑”的协同格局ღ★★。

　　二是“教育—科技—产业”ღ★★，三者通过产教融合ღ★★、科教融汇打造创新共同体ღ★★。破解教育ღ★★、科技ღ★★、产业“孤岛效应”ღ★★，实现“教育强基ღ★★、科技赋能ღ★★、产业增值”的正向循环ღ★★，旨在为中国式现代化持续贡献创新动能ღ★★。主要举措是ღ★★，校企共建“课程开发共同体”ღ★★，如高校与科技企业联合开发AI应用课程ღ★★，将企业最新技术转化为教学模块ღ★★；建设“产学研用”一体化平台ღ★★，政府ღ★★、高校ღ★★、企业联动ღ★★，形成“技术研发—中试转化—人才实训”闭环ღ★★，缩短科技成果转化周期ღ★★；建立“产业需求导向”评价体系ღ★★，将企业参与度纳入高校评估ღ★★，推动院校与企业共建“现代产业学院”ღ★★，提升人才与岗位匹配度ღ★★，实现“研发在高校ღ★★、转化在企业ღ★★、应用在产业”的无缝衔接ღ★★。

　　三是“科学—技术—产业”ღ★★，推进“学科链—创新链—产业链—资本链”四链融合ღ★★。其要点有ღ★★：打破学科壁垒ღ★★，建立交叉研究中心ღ★★，推动基础研究向应用技术转化ღ★★；构建“基础研究—应用开发—商业化验证”全周期服务体系ღ★★，通过中试基地提升技术成熟度ღ★★，降低转化风险ღ★★；借鉴“创新雨林”模式ღ★★，政府引导基金ღ★★、风投ღ★★、产业资本形成接力投资ღ★★，赋能科研成果从概念验证到市场应用安齐美绪ღ★★，实现科学发现催生技术发明安齐美绪ღ★★、技术发明带动产业变革的螺旋上升ღ★★。

　　当AI能纳秒级检索重组人类知识库之际ღ★★，以知识储备为核心的评价体系与课堂传递效率ღ★★，在算法驱动的个性化学习系统前迅速失效ღ★★。“能力中心主义”同样承压——AI不仅能模拟逻辑推理等认知能力ღ★★，还能通过强化学习持续优化决策模型ღ★★，使能力培养路径发生结构性变革ღ★★。教育的核心竞争力正转向不可计算的“元能力”培养——创造性想象ღ★★、复杂情感认知ღ★★、伦理价值判断等ღ★★。这迫使教育体系从知识传授范式向智慧养成范式跃迁ღ★★，在人机协同的新图景中ღ★★，重新锚定其作为思维工坊与价值培育场的本质存在ღ★★。

　　构建以学生为中心ღ★★、以认知进化为核心的人机协同体系ღ★★，通过“教师—学生—AI”三元互动ღ★★，人的智能（HI）与人工智能的双向奔赴和彼此成就ღ★★，实现智能增强(IA:Intelligence Augmentation)ღ★★，即HI+AI=IAღ★★。其要点大致有如下四点ღ★★：

　　一是三元协同重构学习主体ღ★★。AI作为“认知伙伴”嵌入学习流程ღ★★，与教师ღ★★、学生形成动态互动ღ★★：教师借AI精准定位认知盲区ღ★★，设计个性化策略ღ★★；AI依托数据模拟多元路径ღ★★，提供即时反馈ღ★★；学生则在人机ღ★★、师生交互中发展元认知能力ღ★★。三者通过构建“AI筑基ღ★★、教师引导安齐美绪ღ★★、学生自主”的三维螺旋推进结构ღ★★，突破传统二元模式ღ★★，形成协同认知共同体ღ★★。

　　二是多元学习范式的智能融合ღ★★。混合式学习通过技术激活多元认知模式ღ★★：对话式学习中AI解析思维逻辑凯发K8ღ★★，引导知识建构ღ★★；核查筛选式学习借助知识图谱聚类信息ღ★★，训练信息批判能力ღ★★；头脑风暴式学习中AI生成创意矩阵ღ★★，激发跨维联想ღ★★；角色扮演式学习依托虚拟仿真模拟复杂情境ღ★★；反思式学习通过AI分析日志生成反思清单ღ★★；跨学科学习融合知识图谱打破学科壁垒ღ★★；元认知策略学习将“如何学习”显性化ღ★★。各类范式通过人机协作ღ★★，实现从知识获取到思维训练的进阶ღ★★。

　　三是人工智能合成内容（AIGC）驱动认知进化路径ღ★★。AIGC技术推动学习内容从“预设”转向“动态生成”ღ★★，依据学生状态实时适配资源ღ★★，实现知识获取与认知加工同步ღ★★。人机交互中的“认知摩擦”（如AI反常识假设引发思辨）成为进化动力ღ★★，推动学生能力跃迁ღ★★：从单一专精的“单能”到跨域整合的“多能”ღ★★，从范式内应用的“多能”到突破创新的“超能”ღ★★，最终形成人机协同下的独特“异能”（如数字直觉）ღ★★。

　　四是人机共生的教育新生态ღ★★。致力于构建“人智融合”场域ღ★★，其中凯发K8ღ★★，教师转型“认知教练”ღ★★，聚焦情感联结与高阶能力培养ღ★★；AI作为“数字学伴”承担知识检索ღ★★、技能训练等机械任务ღ★★；学生从知识消费者转变为认知建构者ღ★★。通过优化人机交互ღ★★，实现AI符号处理与人类“具身认知”的“神经耦合”ღ★★，动态平衡认知负荷ღ★★，培育应对不确定性的“智能增强型”人才ღ★★。

　　人工智能的迅猛发展ღ★★，正在重塑世界范围内的职业版图ღ★★。那些可编码ღ★★、遵循固定规则ღ★★、具备标准答案的工作ღ★★，AI不仅能够胜任ღ★★，还能以更高的效率和更低的错误率完成任务ღ★★。面对技术浪潮ღ★★，高等教育应将重心转向“非编码能力”的培育ღ★★。非编码能力是人类在AGI蓬勃发展之际的核心竞争力ღ★★，让我们能够在复杂模糊的情境中发现问题本质ღ★★，在未知领域探索创新ღ★★。以企业管理为例ღ★★，管理者在面对市场波动ღ★★、团队矛盾等充满不确定性的场景时ღ★★，需要凭借经验直觉ღ★★、同理心与创造力做出决策ღ★★，这是AGI无法替代的ღ★★。有美国未来学家指出ღ★★，设计力ღ★★、娱乐力ღ★★、意义力ღ★★、故事力ღ★★、交响力和共情力ღ★★，将成为21世纪决胜职场的关键能力ღ★★。显然ღ★★，这“六力”都是非编码能力ღ★★，无法通过简单算法和模型生成ღ★★，需要在长期的学习ღ★★、实践ღ★★、思考与体悟中逐渐形成ღ★★。

　　毫无疑问ღ★★，责任力和道德力是非编码力的题中之义ღ★★。科技不仅是冰冷的代码与精妙的算法ღ★★，更应成为传递人文关怀的载体ღ★★。未来当AGI具备超越人类的认知能力时ღ★★，唯有植入良知ღ★★、正义与道德基因ღ★★，才能避免技术失控的风险ღ★★。情感与责任的注入ღ★★，将赋予AGI理解人类悲欢的共情力ღ★★，使其在面对复杂问题时ღ★★，既能以理性逻辑分析ღ★★，又能以温暖善意回应ღ★★。情怀与理想的滋养ღ★★，更将引导AGI向着追求真善美的方向前行ღ★★，让科技成为守护人类文明ღ★★、推动社会进步的可靠伙伴安齐美绪ღ★★。这些同样是高等教育的发力点ღ★★。

　　梳理科研范式的演进历程ღ★★，从“经验科学”阶段依靠观察与实验积累数据ღ★★，到“理论科学”阶段通过数学模型与逻辑推演产生定律/定理ღ★★，再到“计算科学”利用计算机模拟复杂系统ღ★★，又到图灵奖获得者吉姆·格雷所谓的“数据密集型科学发现”依赖大数据挖掘揭示规律ღ★★，直到当今蔚然成风的“AI for Science”借助人工智能探索科学未知ღ★★，每一次变革都推动人类认知边界的拓展ღ★★。AGI的出现更是以其强大的通用性和自主学习能力ღ★★，为科研带来颠覆性突破ღ★★。

　　AGI凭借其强大的学习与分析能力ღ★★，能够对海量科研数据进行深度挖掘与处理ღ★★。举例来说ღ★★，在生物医学领域ღ★★，它可从全球疾病数据库ღ★★、基因序列图谱等复杂数据中ღ★★，快速提取关键信息ღ★★，挖掘疾病发生ღ★★、发展的潜在规律ღ★★，为精准医疗提供全新路径ღ★★。在材料科学方面ღ★★，AGI能基于量子力学原理和材料特性数据ღ★★，模拟新材料在不同环境下的性能表现ღ★★，预测潜在的新材料结构ღ★★，帮助科学家突破传统试错研发模式的局限安齐美绪ღ★★，大幅缩短研发周期ღ★★。科研工具的革新在AGI助力下尤为显著ღ★★，大规模智能化基础设施和装置成为科研的新支柱ღ★★。大语言模型不仅能辅助科研人员快速检索ღ★★、整理文献ღ★★，通过自然语言处理技术理解晦涩的学术表述ღ★★，还能基于已有知识生成创新思路ღ★★。

　　同时ღ★★，AGI可与各类科研仪器深度融合ღ★★，实现实验自动化ღ★★、智能化控制ღ★★，自动采集安齐美绪ღ★★、分析实验数据ღ★★，实时调整实验参数ღ★★，有效提高数据采集与分析的效率和准确性ღ★★。AGI强大的整合能力打破了传统学科间的壁垒ღ★★，不同领域的研究人员可以借助AGI共享数据资源ღ★★、协同分析ღ★★，共同攻克复杂科学难题ღ★★。例如ღ★★，天文学与计算机科学ღ★★、统计学的结合ღ★★，利用AGI处理来自望远镜的海量观测数据ღ★★，发现宇宙中的未知天体和现象ღ★★。此外ღ★★，在促进科研国际合作与交流方面ღ★★，AGI实时翻译和文化解读功能ღ★★，能帮助高校科研人员更好地与国际同行合作交流ღ★★，推动全球科研协同发展ღ★★。AGI还可根据学生知识水平生成个性化学习路径ღ★★，辅助高校开展科研方法论教学ღ★★，提升学生科研思维与实践能力ღ★★，为科研梯队储备人才ღ★★。总之ღ★★，我们有理由相信ღ★★，未来AGI将促进大学科研发展ღ★★，推动科学发现和技术创新迈向新高度ღ★★。

　　构建综合评价体系ღ★★，运用层次分析法等科学模型ღ★★，打造合理全面的评估“指挥棒”ღ★★，并依据AGI发展和社会需求ღ★★，动态调整评价体系的指标与权重ღ★★，确保其适应性与时效性ღ★★。对大学整体评价ღ★★，既要考量科研成果转化ღ★★、跨学科平台建设等硬实力ღ★★，也要评估其在社会服务中的贡献ღ★★。同时ღ★★，也可以通过对比同类院校在利用AGI提升教育资源共享ღ★★、管理效率等方面的数据ღ★★，衡量学校的创新与发展能力ღ★★。对教师评价ღ★★，除传统教学与科研指标外ღ★★，着重考察教师运用AGI工具革新教学方法的能力ღ★★，关注教师在AGI相关领域的科研成果与产学研合作成果ღ★★，以及指导学生借助AGI完成创新项目的表现ღ★★。对学生评价ღ★★，要优化结果评价ღ★★，突破传统学业成绩局限ღ★★，同时关注毕业生在新兴技术领域的就业质量等行业认可情况ღ★★，衡量教育与市场需求的匹配度ღ★★；强化增值评价ღ★★，利用大数据跟踪学生从入学到毕业的知识增进ღ★★、技能训练ღ★★、思维拓展ღ★★、精神成长和人格发育的幅度ღ★★；完善过程评价ღ★★，借助在线平台监测学生课程参与ღ★★、作业完成及与AGI交互等学习行为ღ★★，及时干预学习问题ღ★★；加强社会评价ღ★★，定期收集雇主对毕业生职业素养ღ★★、专业技能等方面的反馈ღ★★，以此调整人才培养方向ღ★★；评估大学与社区合作及解决社会问题的贡献ღ★★，展现其社会责任凯发K8ღ★★。