关闭
高端服务

智能化时代高校人才培养模式的变革

所属栏目:教育论文 时间:2022-05-24

  摘 要 高校肩负着人才培养的重要使命。智能化时代,社会对人才提出了正确价值观、多学科交叉能力、人工智能专业素养和创新决策能力的需求,传统人才培养模式逐渐在教师角色、学科专业设置、教学内容、教学方式和教学评价方面表现出不适应性。高校应充分利用智能化时代的技术资源,加快推进人才培养模式的整体变革。具体而言,需要重塑教学资源供给逻辑,促进知识联通共享;变革人才培养目标理念,培养技术技能型高素质人才;创新人才培养内容,融合人文教育与科学教育;优化人才培养方式,关注师生信息素养培养。

  关键词 智能化时代;人才培养模式;模式变革;人工智能

高校人才培养

  一、研究背景

  当前,我国高等教育从规模扩张时期进入以提高质量和优化结构为核心的内涵式发展时期。高校人才培养质量以及模式变革成为事关高校未来的核心问题。互联网、大数据、人工智能等一系列技术的出现和发展不仅催生了大量新产业、新业态、新模式,而且给包括教育在内各个领域的发展带来了翻天覆地的变化[1]。在技术发生重要变革的时代背景下,传统的人才培养模式开始表现出不适应性,培养的人才难以满足社会对全面发展的能力型人才的需求[2]。智能化时代,人工智能技术的普遍应用为教育创新和跨越式发展提供了崭新空间。信息技术与教学的深度融合逐渐成为教学改革的主流,以人工智能技术和互联网为强大支撑的新一轮学习革命已见端倪[3]。技术的转型倒逼人才培养模式的变革。因此,高校需要进一步变革传统人才培养模式,利用各项智能技术支撑人才培养模式的创新,培养智能化时代所需的全面发展的高素质人才,从而适应新一轮的学习革命。

  二、智能化时代高校人才培养需求

  尽管学术界对高校人才培养模式的概念表述有所不同,但就本质内涵而言,高校人才培养模式指的是对高等学校应该培养什么人、如何培养人等基本问题的回答。它不仅包括培养理念、培养目标、培养方式、培养内容等静态的构成要素,还包括涉及各要素之间的逻辑关系、运行模式等动态内容。高校职能之一在于为社会服务,即高校培养的人才将直接面向社会,为社会服务。所以,高校人才培养模式必须随着社会经济的发展、产业升级及经济结构调整等不断变革,才能确保培养的人才是为社会所需的。当前进入智能化时代,以人工智能为代表的新一代科技产业革命不仅给教育带来了深刻影响,也对人才培养提出了一定的需求。本部分将基于智能化背景,从人才培养模式的静态和动态视角共同探讨智能化时代高校人才的培养需求。

  (一)技术变革性推动对正确价值观人才的需求技术与教育的关系一直以来是教育发展的重大问题。现代教育的历史实践表明,科技革命对教育变革影响巨大,新的科学技术会融入和重塑整个教育体系。在使用技术的过程中究竟采用技术工具论还是技术主体论,对于使用者来说是重要的。因为只有正确对待技术,才能确保人工智能被合乎道德地研发和运用[4]。培养大学生正确的人生观、世界观、价值观,拥护中国共产党的领导,坚定不移地走中国特色社会主义道路是中国大学教育的根本任务。大学要为学生一生的理想信念与价值抉择奠定基础。特别是在人机结合时代,具备丰满的内心世界和健全的人格特质是大学生适应和引领未来智能社会发展的核心素质[5]。因此,应当将培养品德正确的人才作为智能化时代人才培养的第一要务。

  (二)技术复杂性推动对复合型人才的需求人工智能技术在其他领域的发展逐渐拓宽了各个领域的边界。技术与产业的深度融合发展不仅变革了劳动力就业市场格局,还提出了对复合型人才的需求。智能化时代技术的实现和应用一般不仅仅涉及一个学科的知识。尤其在社会科学领域,所面临的问题往往是复杂且无定论的,只借助技术应用的结果或研究者主观的分析,无法揭示问题的核心,找到关键所在。所以,对技术有一定的了解,可以更好地帮助研究者在解决具体的研究问题时对症下药。当然,要避免技术至上的想法,防止过分夸大技术的作用,认为技术可以解决一切问题;同时要防止思想上的保守固执,忽视数据和技术的客观性,仅靠主观意志开展研究。智能化时代下,复杂问题的解决有赖于掌握多学科知识的复合型人才。此外,技术的发展及其与各行各业的融合也呼唤学科知识交叉的复合型人才培养。所以,打破学科边界开展跨学科研究,培养复合型人才,是智能化时代的应行之道[6]。

  (三)技术专门化推动对人工智能专业人才的需求智能化时代来临,教育将面临更复杂的环境以及更加棘手的问题,而对技术的应用与掌握为问题解决带来了技术层面的全新视角。只有发展专业的技术,培养专门化人才,才能更好地运用技术解决问题。现在人工智能人才培养已经成为诸多国家的战略重点,各国高等工程教育发展也将其视作新的历史使命[7],这不仅因为智能时代社会各行各业的技术改造和升级都依赖具有创新精神和深耕人工智能研究领域的专业人才,更因为当前人工智能人才收紧,不同国家和地区的高端人工智能人才储备量差异较大。当前,我国人工智能专业人才培养体系尚不健全,交叉学科型人才培养基地和学术平台难以建立,应用和管理人才呈现较大缺口。因此,培养人工智能相关人才,提高我国拔尖创新技术人才比例,是解决当前教育面临重大挑战的一条路径[8]。

  (四)技术智能化推动对创新型人才的需求人工智能技术通过对海量数据的搜集、整理、分析、归类,可以实现对数据的挖掘,以及现实问题在数据层面的转换。人工智能以其远高于人类的工作速度、优于人类的工作精度、胜于人类的工作耐力以及低于人类的工作成本,不仅为产业发展、政府决策、个人需求等提供了精准的服务和咨询,也给整个劳动力市场带来了巨大变革[9]。当简单、重复、操作性强且危险的工作逐渐被人工智能技术替代,人才及技术失业将不可避免地发生[10]。而只有当人才具有不可替代的品质时,才不会被智能化时代淘汰。人工智能技术尚且无法解决那些涉及创意与决策类的工作,因此可以在这个领域创造更多的价值,通过培养大量具有创造力和批判精神的人才,从而应对人工智能时代将带来的技术性失业危机[11]。

  三、智能化时代高校人才培养模式的不适应性分析

  智能化时代,我国教育信息化的发展获得显著成就[12],推动了科技产业革命,促进了高校教育在各方面的转型和升级,同时也带来了严峻的挑战。科技产业革命的推动必然带来社会对人才需求的升级,而这倒逼教育领域人才培养模式的深刻变革。整个教育领域需要重新直面“培养什么样的人”“如何培养人”等问题的拷问。因此,本部分将分析智能化时代下,由于技术变革导致人才培养模式内部各要素表现出的不适应性。

  (一)教师角色不适应:难以平衡与技术的关系,教学主体地位被削弱智能化时代,传统教师角色形成和赖以支撑的条件在 21 世纪已发生急剧的变化,教师角色亟待改变。首先,在技术的突破性进展下,辅助教学的各类智能机器人不断增多,教师的主体地位受到威胁。比如智能导师系统能通过模拟人类教师实现一对一的智能化教学,不仅可以同时解决多个学生的问题,还能够从个体特征出发构建合适的学习方案和路径以满足学生的个性化学习需求。这在很大程度上改变了传统教学过程中教师难以兼顾所有学生的现状。同时,教师在平衡自身精力和实现因材施教目标方面的冲突也导致了其主体和权威地位不断被削弱。其次,随着 MOOC、微课、翻转课堂等新的教学模式出现,教师的作用被一定程度削弱。

  智能化时代,学生不仅可以随时随地利用碎片化时间学习,而且网络上丰富的共享教学资源也增大了学生的选择范畴,大大降低了普通人受教育的成本。当丰富的教学形式使得随时随地学习成为常态,那么课堂是否还有足够的吸引力?教师的不可取代性究竟体现在哪?这是智能化时代需要思考的。最后,针对教师可能被取代的现状,有部分研究提出要通过人机协同方式开展教学。实际上确有部分教师开始将人工智能技术应用于教育中,但应用过程大多缺乏对人工智能技术的正确应用策略,导致技术的应用反而成了阻碍课堂开展的原因[13]。当教师对人工智能技术的理解不够全面时,利用技术来辅助实施对学生学习的精准化辅导就无从谈起。学会正确处理信息和利用工具,而非被工具主导,是教师和学生需要共同面临的另一个重要挑战。

  (二)学科专业设置不适应:趋向同质化,缺乏独特性麦肯锡研究院通过对全球 800 多所职业覆盖的 2000 多项工作内容进行分析后发现,约 50%的工作可以通过改进现有技术实现自动化[14],尤其在智能化时代,大多学科专业的不可替代性将不复存在以翻译为例,随着语音识别技术的突破,语音智能机器人的翻译能力已经逐渐达到了可以替代人类同声传译的程度。培养一位优秀的同声传译员需要花费大量的时间和金钱投入,而当技术推广后,可以实现同时将多名语音智能机器人推广至市场,替代语言翻译相关的专业人才完成工作。高校如果对此熟视无睹,依然开设此类专业,那么持续性失业问题将不可避免在这些学科专业领域发生[15]。同时,现阶段高校学科专业设置及人才培养方案都存在着同质化严重的倾向,导致低水平的同质化学科专业人才大量充斥在人力资源市场。在智能化时代对高素质创新人才需求不断扩增的如今,各高校实际人才供给能力严重不足的话,就会导致同质化学科专业人才之间形成低水平恶性竞争。

  此外,目前学科和专业设置与经济社会发展脱节明显。这里的脱节并不是指工作岗位的不对应,而是指培养过程达到的目标与实际需求的脱节。目前学科和专业的设置主要还是基于工业化时代经济社会发展对人才培养的客观需求。这确实基本符合人才培养的客观需要。然而,信息化时代有两个显著特征,即更新速度空前加快,专业交叉融合度空前加大。在这种背景下,当前很多学科和专业仍然采取封闭式运行,学完理论后再在校内简单地进行实践,从未考虑同校内外其他学术组织和实际生产单位进行有效的交流合作,导致专业之间、产学研之间的融合发展困难,学科专业表现出较强的不适应性。

  (三)教学内容不适应:关注信息掌握,忽视信息素养培养智能化时代,传统高等教育教学内容应更多转向对学生信息获取和处理能力的培养,而非信息的掌握,同时需注意教学内容的更替传统意义上,高等教育往往采用课堂讲授、课后交流等方式,教授学生特定的知识。如今,各项先进的教学设备不断引入教学场景,跟随计算机进行学习和研究逐渐成为学生学习的常态。然而,信息处理方面的知识往往无法在课本上习得,需要通过自身实践慢慢摸索。而这个摸索的过程往往会导致大部分学生陷入“信息迷航”。

  所以,如果能在一开始就传授与信息处理相关的知识,培养学生的信息获取和处理的能力,就能免去漫长的摸索过程,有效查询所需资料。传统课堂上只教授学生专业知识是不够的,学生依然无法利用机器来帮助解决问题。智能化时代下,教学内容必然要转向重点关注如何教授学生掌握现今的计算机知识和信息时代的信息处理能力,从而能够在丰富且复杂的信息中迅速找到自己需要的内容,并基于此发现问题、分析问题并解决问题。此外,在专业知识方面,部分学科与专业表现出教学内容陈旧的特点,在专业已经发展出新技术的背景下,依然将过去的技术作为知识传授重点,导致培养的人才难以同经济社会的发展实际接轨,专业转型升级的内生动力表现出严重的不足,面临随时可能被人工智能技术淘汰的结果。

  (四)教学方式不适应:一味灌输知识,窄化育人内涵智能化时代学习方式不断拓宽,人们可以不受平台和方式的局限,随时随地通过手机等移动设备开展学习,大学课堂变得更有弹性、灵活、互动和开放,单一的课堂讲授教学方式在智能化时代表现出了不适应性[16]。教师讲授的内容几乎完全可以通过线上学习获得,学生不需要在特定的时间跑到特定的地点上课,课堂的重要性被部分取代。而如果教师在课堂上只采用讲授法这样一种教学方式,那么线下授课的独特性以及教师的价值就无法体现。

  此外,当前人才培养内容主要以知识和技能传授为主,注重“知识”的传授,而忽视了对“能力”的培养[17]。人工智能的优势在于可以快速、准确地完成机械的工作,所以那些重复简单劳动的技能、技术、劳动力正在逐渐被人工智能机器取代。知识和技能相关的内容在智能化时代越来越不重要。相反,“人”的特性,如能力和综合素质的培养正在变得越来越重要。然而,现在的课堂较少培养学生的创造力、好奇心、批判意识等,往往以教师为中心,忽视了学生的中心地位。整个过程学生都在被动地跟着教师的逻辑走,并未有单独的环节让学生发表自己的看法,或者与同伴共同讨论生成对一个知识的理解。整体而言,教学方式不够丰富且不具启发性,教师也并未在其中注重对学生的提问和引导。

  (五)教学评价不适应:只评结果,不评能力当前技术的发展已引起各行各业的深刻变革,智能化时代下,更需要的是具备一定问题解决能力的人才,传统单一且固定的教学评价方式表现出一定的不适应性。教学评价是对教学活动价值做出判断的活动,它决定了教学活动改进的方向,是改革的依据和方向标。因此,除了调整相关的教学内容,尝试多种教学方式外,教学评价的方向也要更加切合时代发展的需求。比如关注学生的能力评价,而不仅仅是知识掌握评价[18]。只有当课程、教学和评价共同保持良好的一致性时,一整套完整的教育目标才得以实践和实施[19]。

  此外,以往的教学评价都是以总结性评价为主,忽视了学生的过程性评价。前者更多以学生的浅层能力作为评价标准,即认为只要会做某道题或能背诵相关知识的学生就具备了相应的能力,并不关注学生在这个过程中是否一直在学习,因而经常会培养出高分低能的“人才”。显然,只会记忆理论而不会运用的人才不符合智能化时代人才培养需求。总之,高等教育培养的人才如果不能在周而复始的教学评价中不断改进,朝着更加过程化、多样化发展,那么最后培养的人才就会不适应社会的需求。

  四、智能化时代高校人才培养模式变革

  基于上文分析的智能化时代人才培养需求,以及传统人才培养模式在教师角色、学科专业设置、教学内容、教学方式和教学评价方面表现出的不适应性,本部分试图分析如何通过技术变革人才培养模式的理念、过程、方式、手段等方方面面,从而使之更适应智能化时代的人才培养需求。

  (一)重塑教学资源供给逻辑,促进知识联通共享智能化时代,互联网和大数据打破了校园围墙,让高校、企业和社会等多元教育主体都能作为知识单元紧密地联系在同一教学场景和知识场域中,有效地整合了社会上各种学习资源。再加上技术的突破使得实时互动成为可能,无边界教育充满了碎片化的学习时间,正式学习和非正式学习整合在了一起,实现了多类型、多层次教育要素的话语转换和协同表达。在这个过程中,人们对教育的需求也变得更为多样,在线教育的重要性也在与日俱增。尤其新冠肺炎疫情期间,在线教育发挥了巨大的作用,它不再仅是课堂教学的补充,而是成为与课堂教学具有同样地位的不可或缺的教学形式。丰富的教学资源是实现在线教育的基础条件,而如何最大程度共享优质资源则成为保证在线教育质量的关键。网络技术最大的优势就是资源共享,只有教学资源的来源更加多样,平台对外更加开放,才能更好地促进资源共享。因此,可以通过计算机网络技术将各大高校连成一个生态圈,允许大家在其中交流、共享平等的教学资源,从而实现知识的流动与交互以及教学资源的开放与共享。智能化时代下,知识生产和知识进化的过程均在分布式协作网络中完成[20]。联通主义提到,知识的生产者将不再是专门从事知识生产的知识分子,而可以是各种类型的社会行为主体。

  人人都可以在其中贡献知识,里面不仅包含各个机构、各个角色的不同观点,而且允许网络上的每个人作为一个节点,通过与他人节点互联互通从而产生新的知识。在智能化的教育信息生态系统的支持下,整个知识生产的过程和知识传播的过程融合在一起,使得知识的扩展能力变得更强,也更易于分享。同时,开放的教学资源也为在线教育提供了资源支持。在线教学有着内容生动有趣,学习自由度更高的特点,且允许学生根据需求回放视频,从而及时巩固知识点。因此,通过开放教学资源构建信息化学习环境还可以支持学生多样的学习形式。

  此外,当前很多贫困地区教学质量跟不上的重要原因在于教学资源的缺失。网络资源共享的意义不仅在于联系各个主体产生新的知识,更大的意义在于改善教育资源分配不均的现状。即通过技术呈现,实现优质教育资源在不同社会阶层中的均匀分布,进而促进教育公平。因此,要注重资源的建设和开放共享,倡导通过共享产生新的知识,并在过程中关注如何改进城乡教育资源不均等的现状。

  (二)变革人才培养目标理念,培养技术技能型高素质人才人才培养理念和培养目标是关于教育应该培养什么人问题的本质回答,是人才培养模式基本的问题。要变革人才培养模式,首先应该从明确人才培养理念和培养目标开始,再基于新的理念和目标的指导下变革人才培养模式。纵观整个高等教育人才培养理念的变革历程,均离不开当下的社会经济发展状况。农耕时期,操作技能训练是高校人才培养的主要理念和目标;而二战以后,随着生产力和科学的进步,逐渐转向以能力培养为主的理念和目标。到了 21 世纪,人工智能逐渐改变人们的生产生活方式,人类社会正在快速进入知识社会,知识、思想和技术正在取代常规认知工作和劳动工作成为主要的内容。传统的技能或能力培养已不再满足时代对劳动者的要求,以专家思维和复杂交往能力为核心的“21 世纪素养”变得越来越重要。它是一种复杂的高级心智能力,不会为智能机器所替代[21]。因此,智能化时代强调高校人才培养目标应在培养技术和技能型人才的基础上,将培养高素质的劳动者作为重要内容。

  在加强高校教学信息化建设方面,《2017 新媒体联盟中国高等教育技术展望:地平线项目区域报告》指出,高校应开始关注改造传统的教室配置,为学生打造全新的教育体验[24]。智慧教室作为信息时代技术融入课堂后学习环境优化和转型的必然趋势,它可以构建一种具有记录学习过程、识别学习情景、感知学习物理环境和联接学习社群等特征的智能学习环境,促进学习者轻松、投入和有效的学习[25]。因此,智能化时代应该广泛应用智慧教室来支持教学过程。智慧教室能够将获取学生学习全过程数据变为可能,从而支撑教学过程方方面面的改进。

  比如利用学习分析技术和自适应学习来支持学生学习,通过挖掘大数据背景下学生的行为数据,分析学生的错误模式,不仅能对学生的失败风险展开预测,还能提供实时反馈和个性化学习支持服务,帮助学生改进学习方式,巩固提升学习效果。再如通过眼动跟踪和表情识别技术来监测学生是否在课堂上认真听讲,是否对教师所讲的某个内容存疑,从而掌握其学习情况。另外,全过程学习数据的结果反馈还可以用来改进教学,培养结果的评价将不用限于期末这一特定时间点的纸笔测试结果,而是可以拉长至整个教学过程,这不仅为人才评价提供了更加多样的角度,还为教育主管和管理部门提供了决策支持。

  五、结语

  人工智能技术的发展为高校人才培养模式提供了新的思路与方法。如何应对智能化时代给人才培养带来的挑战,适应新时期社会对人才培养在正确价值观、多学科交叉能力、人工智能专业素养和创新决策能力方面的需求,并通过变革资源建设、培养理念、培养内容和培养方式来改进传统人才培养模式中不适应的地方,将是今后教育教学领域要面临的重大课题。本文主要从智能化时代下教师角色、学科专业、教学内容、教学方式和教学评价的不适应切入,从重塑教学资源供给逻辑,促进知识联通共享;变革人才培养目标理念,培养技术技能型高素质人才;创新人才培养内容,融合人文教育与科学教育;优化人才培养方式,关注师生信息素养培养的角度提出变革传统人才培养模式的建议。以此为契机,期望为高校探索适合自身人才培养的新思路、新方法提供智能化时代下的视角,为我国高校今后的发展作出更多贡献。

  参考文献:

  刘德建 . 人工智能赋能高校人才培养变革的研究综述 [J]. 电 化 教 育 研究,2019,40(11):106-113.DOI:10.13811/j.cnki.eer.2019.11.015.

  杜燕锋,于小艳.大学知识生产模式转型与人才培养模式变革[J].高教探索,2019(08):21-25+31.

  李小龙,张宸瑞,耿斌,郭勇.高职院校混合式教学模式改革:“MOOCs 时代”的探索与启示[J].电化教育研究,2015,36(12):52-58.DOI:10.13811/j.cnki.eer.2015.12.008.

  任志锋.以人工智能赋能高等学校立德树人[J].社会科学战线,2020(04):274-280.

  赵渊.人工智能时代的高等教育抉择:方向、策略与路径[J].社会科学战线,2019(10):234-241.

  吴朝晖.交叉会聚推动人工智能人才培养和科技创新[J].中国大学教学,2019(02):4-8.

  段世飞,张伟.人工智能时代英国高等教育变革趋向研究[J].比较教育研究,2019,41(01):3-9.

  王雪,何海燕,栗苹,张磊.人工智能人才培养研究:回顾、比较与展望[J].高等工程教育研究,2020(01):42-51.

  作者:唐 祯

更多学术问答


Copyright 2002-2023 www.qikanzj.com 京ICP备16051962号