侯浩翔

摘要：創(chuàng)新人才培養(yǎng)是我國教育現(xiàn)代化的重要目標，但在高校培養(yǎng)實踐中卻有待改善，智能時代的到來更是給創(chuàng)新人才培養(yǎng)帶來深層困境與轉變趨向。該文基于素質模型理論視角，分析得出高校學生的創(chuàng)新人格培養(yǎng)、創(chuàng)造性思維生成、創(chuàng)新能力提升與創(chuàng)新知識建構可能遭遇的系統(tǒng)性危機;而借助于智能設備的數(shù)據(jù)收集與算法編輯、深度學習與神經(jīng)網(wǎng)絡模擬、人機交互與情感計算能力，將促使或迫使高校創(chuàng)新人才培養(yǎng)轉向創(chuàng)造人格塑造、高階創(chuàng)新思維提升、創(chuàng)新本體能力培育和學生創(chuàng)新主體知識建構，在此過程中，立德樹人的根本任務始終處于先導性、全局性的關鍵地位。為此，需要教育行政主管部門構筑人工智能創(chuàng)新教育框架體系，引導高校探索人機協(xié)同的創(chuàng)新教學系統(tǒng)，促進教師德育方式改進和數(shù)據(jù)智慧提升，調動社會組織參與智能教育標準制定及創(chuàng)新氛圍營造。

關鍵詞：創(chuàng)新人才培養(yǎng);立德樹人;素質模型理論;人工智能;大數(shù)據(jù)

中圖分類號：G434 文獻標識碼：A

創(chuàng)新人才培養(yǎng)是我國建設創(chuàng)新型國家的關鍵步驟，是實施科教興國和人才強國戰(zhàn)略的必然舉措，但創(chuàng)新人才培養(yǎng)的欠缺已成為阻礙我國實施創(chuàng)新驅動發(fā)展戰(zhàn)略的重要因素。審視我國高校人才培養(yǎng)實踐，創(chuàng)新型人才培養(yǎng)體系的不完善嚴重影響了高校的內(nèi)涵式發(fā)展，類似“錢學森之間”的人才培養(yǎng)問題仍未得到有效解決。在中國特色社會主義進入新時代的背景下，中共中央、國務院發(fā)布的《中國教育現(xiàn)代化2035》明確提出：“提升一流人才培養(yǎng)與創(chuàng)新能力”“利用現(xiàn)代技術加快推動人才培養(yǎng)模式改革”。伴隨著云計算、大數(shù)據(jù)等技術逐步推廣運用于教育領域，創(chuàng)新人才培養(yǎng)同樣受到信息技術變革的深刻影響。人工智能作為新一代產(chǎn)業(yè)變革的核心驅動技術，在情感計算、深度學習以及智能決策等領域具有明顯優(yōu)勢。2018年4月，教育部印發(fā)的《高等學校人工智能創(chuàng)新行動計劃》倡導“全面落實立德樹人根本任務，牢牢抓住提高人才培養(yǎng)能力這個核心點”“利用智能技術支撐人才培養(yǎng)模式的創(chuàng)新”。人工智能為高校創(chuàng)新人才培養(yǎng)方式的革新提供了諸多機遇，圍繞立德樹人的根本任務推動創(chuàng)新人才培養(yǎng)體系的系統(tǒng)變革，成為高等教育內(nèi)涵式發(fā)展和高質量人才培養(yǎng)的關鍵路徑。就其具體實現(xiàn)過程而言，更有必要探究何以理解高校創(chuàng)新人才的內(nèi)涵與表征？由于傳統(tǒng)培養(yǎng)方式的不適應，人工智能視閾下的創(chuàng)新型人才培養(yǎng)可能面臨什么樣的困境？人工智能在模擬專家決策系統(tǒng)、人機交互的情感理解與表達以及深度學習等領域的技術優(yōu)勢，將引導高校創(chuàng)新型人才培養(yǎng)轉向何方？并在此基礎上提出利用人工智能技術優(yōu)化高校創(chuàng)新型人才培養(yǎng)的因應策略。

一、高校創(chuàng)新型人才的意涵與表征

在對創(chuàng)新型人才的認識上，參照美國心理學家麥克利蘭（McClelland）的素質模型理論，將學生的創(chuàng)新品質劃分為顯性素質和隱性素質。麥克利蘭提出的“冰山模型”（如下頁圖1所示），將水面下的潛在部分概括為人的價值觀、道德品質、思想動機、情感等內(nèi)在特性，對個體發(fā)展與人格塑造具有決定性作用;水面上的部分則涉及個人所擁有的知識、技能等顯性品質，這些素質易于衡量和改變。從冰山上的水面部分到水下部分，個人素質的塑造及感知難易程度逐漸擴大，對人的綜合品質的決定作用也愈加明顯。在此基礎上，博亞特茲（Boyatzis）提出素質的“洋蔥模型”（如圖2所示），類似地將知識、技能、社會角色界定為洋蔥的外層部分，把難以培養(yǎng)與評價的個人態(tài)度、品質、動機等劃分為內(nèi)核部分，需要付諸更多的精力和資源加以養(yǎng)成。

在素質模型理論的基礎上，將冰山沉沒在水面下的部分及洋蔥的內(nèi)核部分，總結為深層次的人格特征、創(chuàng)造性思維、好奇心、求知欲等精神品質;冰山浮在水面上的部分和洋蔥模型的外表部分，可以依次劃分為創(chuàng)新型人才所必備的知識結構、創(chuàng)新能力表現(xiàn)。其他學者對于創(chuàng)新型人才的概念界定同樣驗證了這一分析結果，林崇德提出創(chuàng)新型人才實際上是創(chuàng)新思維與創(chuàng)新人格的統(tǒng)一體，具備了創(chuàng)新意識、創(chuàng)新能力、創(chuàng)新思維與創(chuàng)新精神四個方面，該分類方法側重于創(chuàng)新過程的心理特征。廖志豪基于素質模型理論，采用實地調查方法建構創(chuàng)新人才素質模型，包括創(chuàng)新知識、創(chuàng)新思維、創(chuàng)新能力及創(chuàng)新品格四個要素，較為清晰地劃分了創(chuàng)新人才必備的品質。由此將創(chuàng)新型人才概括為基于高校整體構筑的創(chuàng)新型人才培養(yǎng)目標，系統(tǒng)地囊括了學生創(chuàng)新人格養(yǎng)成、創(chuàng)新思維水平提升、創(chuàng)新能力轉變、創(chuàng)造性知識建構等素質特征，其中創(chuàng)新人格品質的塑造對學生長期發(fā)展具有主導作用（如圖3所示）。

這四個方面的特征成為高校創(chuàng)新型人才培養(yǎng)的重要抓手，是提升學生整體創(chuàng)新能力的關鍵維度。其一，創(chuàng)造性品格是創(chuàng)造力發(fā)展的動力和方位保證，反映了大學生對于現(xiàn)實事物的態(tài)度及行為方式上的穩(wěn)定性，包括了主體創(chuàng)造意識及創(chuàng)造動機方面所體現(xiàn)出來的好奇心、問題質疑、頑強意志等精神要素。斯滕伯格（Sternberg）將人格特質列為創(chuàng)造力三維模型理論中的第三維度，包括了“有限的含糊容忍、努力克服障礙、內(nèi)在動機驅使、堅韌不拔的意志、適度的冒險精神”等部分組成。在艱難的創(chuàng)新創(chuàng)造過程中，學生是否具備堅定的理想信念、能否不斷提升個人的品德修養(yǎng)，使自身在思想認知和綜合素質層面獲得較大提升，遇到艱難險阻時能夠以堅韌的意志來克服，成為衡量高校立德樹人、培養(yǎng)優(yōu)秀創(chuàng)新人才的首要標準;其二，創(chuàng)造性思維是一種可以提供新穎獨特、并具有實踐應用價值的思維綜合系統(tǒng)。張曉芒進一步將其概括為通過不同思維方式的靈活轉換與判定抉擇，突破已有知識、經(jīng)驗及信息資源的局限性并加以重構，運用預測性、超前性思維模式來把握事物內(nèi)部運作規(guī)律及本質特征。相較于一般性思維，創(chuàng)造性思維表現(xiàn)出思維方式和思維水平的深刻性;其三，創(chuàng)造能力側重于創(chuàng)新活動參與過程中表現(xiàn)出來的行為技能，能夠將創(chuàng)新意圖轉化為創(chuàng)造性產(chǎn)品的應用能力。在大學生創(chuàng)新能力組成要素體系中，既包括了盧伯特（Luburt）所列舉的問題發(fā)現(xiàn)、問題明確、問題表征和相應策略的選擇，也包括了由知識、經(jīng)驗及思維有機融合而延伸出來的洞察力、信息搜集能力等方面;其四，科學合理的知識結構是個體創(chuàng)新發(fā)展的前提，如同阿瑪拜爾（Amabile）所提出的創(chuàng)造力外顯理論，將一定的知識儲備作為創(chuàng)新發(fā)展的前提。知識結構可以理解為個體知識的排列組合狀況，通過對基礎知識的攝取、加工、吸收及重新構造，最終形成層次分明、結構清晰的統(tǒng)一體。智能化的外在環(huán)境，憑借其大規(guī)模數(shù)據(jù)分析及算法合成等技術優(yōu)勢，逐步改變并重塑了教育生態(tài)，必然對創(chuàng)新人才培養(yǎng)的相關要素特征造成相當?shù)耐獠繅毫Α?/p>

二、人工智能背景下高校創(chuàng)新型人才培養(yǎng)的實然困境

從計算機領域的先驅圖靈（A.M.Turing）率先開展的“圖靈測試”，以及1956年召開的“達特茅斯夏季人工智能研究項目”中，約翰·麥卡錫（John McCarthy）等率先提出人工智能（Artificial Intelligence）的概念開始，人工智能研究歷經(jīng)六十多年的跌宕起伏，直到21世紀初人工智能在數(shù)據(jù)分析、認知科學以及深度學習等方面獲得了快速發(fā)展，并對社會環(huán)境及學校教育教學產(chǎn)生重要影響。根據(jù)已有研究，人工智能可以劃分為弱人工智能和強人工智能，弱人工智能的主要功能是記憶存儲、圖像識別或信息判斷，滿足人們一般化的智能輔助需求;強人工智能則進一步具備了自主學習和自適應調節(jié)能力，能夠模仿人類的區(qū)分理解及獨立感知等思想行為。結合新興的技術進展，人工智能可以界定為以計算機自主決策、邏輯判斷和感知分析為目標，借助于大規(guī)模數(shù)據(jù)分析、優(yōu)化算法和高性能計算系統(tǒng)，使計算機在特定輸入條件下開展學習認知和智能決策輔助等活動。以素質模型理論為引導，檢視發(fā)現(xiàn)由于傳統(tǒng)創(chuàng)新型人才培養(yǎng)在創(chuàng)新品格塑造、創(chuàng)新思維生成、創(chuàng)新能力培養(yǎng)、創(chuàng)新知識建構等方面的落后乃至不適應，面對人工智能技術如人機交互、神經(jīng)網(wǎng)絡、機器學習和專家系統(tǒng)的沖擊，可能遭受系統(tǒng)性的創(chuàng)新人才培養(yǎng)危機。

（一）人機交互初具情感交互能力，致使學生創(chuàng)新人格塑造難以著手

個體創(chuàng)造性品格同樣涵蓋了動機、認知、意志等內(nèi)部情感特征，這些因素不與直接的創(chuàng)造性知識加工、任務處理相銜接，卻對主體的認知發(fā)展、情緒控制具有顯著的促進或抑制作用，是創(chuàng)新型人才必備的品質。但人機交互所延展而來的情感計算，對檢測到的情感狀態(tài)用一種或多種生理或行為反應體現(xiàn)出來，已經(jīng)具備了與特定教育用戶展開深層次交流的能力。人機交互技術最初借助視頻端口、聲音傳輸、皮膚導體以及虛擬現(xiàn)實等傳感系統(tǒng)，賦予計算機具備情感交互、理解表達與知識生成的能力;情感計算則在突破人機交互技術的基礎之上，進一步將情感信號的識別、獲取、分析、理解和表達作為主要功能，逐步使計算機在與人類交互過程中具有智能表現(xiàn)特征。與學生創(chuàng)新人格品質的塑造不同，情感計算乃至人工智能所秉持的“機器主導”“工具理性”、技術至上、效率優(yōu)先等“生存條例”明顯超出了人類道德倫理發(fā)展的界限，學生人格發(fā)展與道德培養(yǎng)逐漸被邊緣化。因此，在人機交互、情感計算的發(fā)展情境之下，需要培養(yǎng)學生什么樣的情感態(tài)度與價值觀更值得深思。

（二）神經(jīng)網(wǎng)絡模擬人腦運作機理，替代學生創(chuàng)新性思維元素

創(chuàng)造性思維的生成過程是創(chuàng)新個體在先驗知識和社會表象的觀察理解上，借助于發(fā)散性思維、聚合性思維的有機融合，經(jīng)過意向、感知、思維轉換的加工處理所形成的思維觀念及綜合性認知。相較于人腦創(chuàng)造性思維的稀缺性及緩慢養(yǎng)成特征，人工神經(jīng)網(wǎng)絡表現(xiàn)出更強的適應能力，逐步用于信息過濾、信號處理、語音識別及機器視覺，并模擬人腦工作機制并處理疑難問題。人工神經(jīng)網(wǎng)絡是由人工神經(jīng)元松散模擬生物神經(jīng)網(wǎng)絡及人腦機理的連接單元或節(jié)點集合，如同生物腦中的突觸可以使人工神經(jīng)元之間相互傳遞。與專家系統(tǒng)的規(guī)則輸入不同，人工神經(jīng)網(wǎng)絡已經(jīng)具備了較強的自主學習功能，依賴網(wǎng)絡元件分布式的物理聯(lián)系，可以自動地從知識信息數(shù)據(jù)庫中總結規(guī)律，在處理非線性問題與定量定性問題等領域，均具有良好的適應處理能力。雖難以和人類創(chuàng)造性思維的跨時空聯(lián)想及情感賦能等高階思維相媲美，但隨著技術的發(fā)展，人工神經(jīng)網(wǎng)絡能夠代替多少人腦創(chuàng)造性思維元素？這就是當前需要提上議程的人才培養(yǎng)問題。

（三）機器學習信息加工處理性能卓著，消弭學生創(chuàng)造創(chuàng)新能力發(fā)揮

如前所述，問題導向的能力架構不僅涵蓋了發(fā)現(xiàn)問題的專業(yè)素質，更重要的是具備解決復雜問題所需的創(chuàng)新技能。其中，敏銳的洞察能力可謂認識復雜問題的“門戶”，能夠促使創(chuàng)新主體排除紛繁復雜的外界干擾，對所需的知識信息加以整合重構，逐漸培養(yǎng)實現(xiàn)創(chuàng)新發(fā)展目標的創(chuàng)新技能。在知識信息洪流沖擊的時代背景下，搜集信息能力的高低決定了創(chuàng)造主體的眼界，是其掌握專業(yè)內(nèi)最新研究成果并運用于自身創(chuàng)新能力提升的關鍵變量。自從保羅·澤考斯基（Paul Zurkowski）首次提出信息素養(yǎng)的概念，時至今日已經(jīng)演化為順應大數(shù)據(jù)時代背景下的數(shù)據(jù)素養(yǎng)，一定程度上個人對數(shù)據(jù)的掌握及有效分析能力，代表了創(chuàng)新主體可支配資源和運用關鍵信息等方面的能力。但機器學習在信息處理與問題發(fā)現(xiàn)等方面的優(yōu)勢，足以消解個體創(chuàng)造性能力的運用發(fā)揮，創(chuàng)新主體能力的增長難以應付技術的飛速發(fā)展。機器學習圍繞大量統(tǒng)計數(shù)據(jù)開展的模型架構及規(guī)則推理，起到預測數(shù)據(jù)、指導決策并最終解決復雜問題的作用。隨著海量數(shù)據(jù)信息的激增，機器學習可以進一步聚焦于明晰數(shù)據(jù)分析規(guī)則與數(shù)據(jù)深度挖掘功能，自行模擬人類決策活動的分析技術。面對機器學習在理論、算法和應用方面的更新迭代，深度學習已成為大數(shù)據(jù)分析和人工智能研究領域的熱點，具備了自主學習與建模推廣能力，使其在問題發(fā)現(xiàn)、知識交互和決策管理中的語音識別、圖像識別及自然語言處理等方面具有更多優(yōu)勢，進一步抵消了學生創(chuàng)造能力的發(fā)揮。

（四）專家系統(tǒng)知識處理效率倍增，削弱學生創(chuàng)新知識建構優(yōu)勢

采用現(xiàn)代認知理論對于知識的界定方法，可以將其歸類為陳述性知識與程序性知識，其中陳述性知識代表了關于事物現(xiàn)象及本來面目的客觀認識，是一種可以記憶和描述的“顯性知識”，程序性知識則是可以借助思維及認知轉換的反復操練所形成的“隱性知識”。擁有足夠數(shù)量及質量的“顯性知識”和“隱性知識”，可視為個體創(chuàng)造力發(fā)展的“素材”或“原料”。專家系統(tǒng)與知識結構處理具有一定程度的相似性，甚至在某些方面優(yōu)于創(chuàng)新個體的知識儲備速率。專家系統(tǒng)的具體應用邏輯涉及知識的有序輸入與教育領域專家、工程師共同編輯決策規(guī)則，側重于對客觀顯性知識和程序性知識的融合加工。值得關注的是，專家系統(tǒng)體現(xiàn)出結構性知識儲備的權威性和高效能，知識工程師在充分匯總相關領域的專家學識前提下，利用便捷的知識獲取途徑和編輯工具，將知識轉化為特定的表達形式存儲于知識庫中;相關用戶則借助人機交互接口或數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，在整體知識系統(tǒng)中輸入信息并獲取問題咨詢結果。因而無論是“顯性知識”還是“隱性知識”，專家系統(tǒng)的輸入存量及轉換進度，都足以讓傳統(tǒng)的知識建構望其項背。

三、人工智能時代高校創(chuàng)新型人才培養(yǎng)的應然轉向

在提升創(chuàng)新人才培養(yǎng)質量的進程中，適當?shù)募夹g供應成為創(chuàng)新人才培養(yǎng)的重要支撐。人工智能所特有的智能信息收集與篩選、模糊任務自動識別及自適應感知能力，對高校創(chuàng)新型人才培養(yǎng)的轉向提供了重要價值，素質模型理論視角下的創(chuàng)新人才培養(yǎng)體系得以建構（如圖4所示）。

（一）剔除功利主義評價導向，將立德樹人貫穿創(chuàng)新品質塑造的全過程

創(chuàng)造性品格特質可視為學生創(chuàng)造力發(fā)展的必要條件，即使大量研究證明創(chuàng)造性是一種靈感頓悟，但具有卓越成就的創(chuàng)造性人才無不承認創(chuàng)造能力的發(fā)揮更需要付出大量精力，如濃厚的科研創(chuàng)新興趣、持之以恒的精神動力等內(nèi)在品質。但長期以來，由于受到功利主義價值觀的影響，學生創(chuàng)造性品質發(fā)展常常遭受挫敗，功利化的培養(yǎng)方式?jīng)]有更好的遵循創(chuàng)新型人才的成長規(guī)律，過分關注外顯化的成就獲取，忽視學生品德修養(yǎng)及創(chuàng)造性品格的養(yǎng)成。如課堂中的教學實驗活動本為提升學生實踐操作能力及好奇心、求知欲的重要途徑，卻存在驗證教材已有理論而非探索性試驗、程式化指導方式而非自由創(chuàng)造的問題。調查顯示，高校中有近63.3%的學生從來沒有參加過學術論壇或科技競賽活動，接近四分之一的學生認為“學生參加科技競賽的臨時突擊情況較多，注重歸納總結的較少”“學生參與科技競賽缺乏持之以恒的意志品質也是其中的問題所在”。

在智能技術更新迭代的境況下，創(chuàng)新人格特質的培養(yǎng)彌足珍貴，更要將立德樹人的根本任務貫穿于創(chuàng)新人才培養(yǎng)的全過程，實現(xiàn)全程育人、全方位育人。注重培養(yǎng)學生面對事物所展現(xiàn)出來的好奇心、敏感性、自信心、幽默、甘愿冒險、不畏艱難險阻等綜合性品格特征。具體而言，需要增強學生綜合素質，強調對學生創(chuàng)新能力、團隊合作能力與實踐操作技能的培養(yǎng)，引導學生樹立正確的理想信念;好奇心與求知欲能夠驅使學生產(chǎn)生“問題意識”，這種“問題意識”會使學生努力探索“為什么”，在尋求“為什么”的答案過程中與科學發(fā)明創(chuàng)造具有同等價值;自信心是學生個體保持創(chuàng)造精神的重要驅動力，體現(xiàn)了創(chuàng)新發(fā)展中的自我認可、自我評價等具備較高個體效能感的主觀判斷;堅韌不拔的意志能夠使學生在創(chuàng)造性探索的道路上保持一貫的專注度，面對艱難險阻可以激發(fā)出鍥而不舍、滴水穿石般的堅強意志。人工智能所取得的突破性進展，將倒逼創(chuàng)新人才培養(yǎng)方式的變革，價值觀、興趣、自信心、堅強意志等創(chuàng)新人格的培養(yǎng)變得更加迫切。高校必須從結果導向的創(chuàng)新人才培養(yǎng)方式轉向學生創(chuàng)新人格的過程性培養(yǎng)。利用智能機器協(xié)助學生有效管理學習資源，成為學生學習助手，引導學生積極投入到創(chuàng)新實踐活動中去。將繁重的重復性勞動交給機器，使學生有時間發(fā)展創(chuàng)新所必備的品德、好奇心、求知欲等人格特質，涵養(yǎng)性情，提升個人修養(yǎng)，成為一個全面發(fā)展的人。此外，在迎接人工智能所裹挾的人類生存危機、價值危機等倫理困境時，必須培養(yǎng)學生樹立人類命運共同體的價值情懷，以人文主義價值關懷來克服“機器觀”。

（二）摒棄線性思維“堆砌”，著力于學生高階創(chuàng)新思維培養(yǎng)

在一般化的邏輯推理、理性分析逐步被人工智能所代替的背景下，高水平的思維能力培養(yǎng)必須成為高校創(chuàng)新人才培養(yǎng)的核心要素。布魯姆（Bloom）依照認知的復雜程度，將其劃分為低階思維與高階思維，低階思維局限于認識過程中的理解、記憶和應用，高階思維則擴展到對問題的剖析、聯(lián)結與評價層面，具有高階思維的學生可以將學習材料轉化為系統(tǒng)聯(lián)結、明確歸類的知識體系。反觀創(chuàng)新人才培養(yǎng)的教學、指導過程，對于講授式教學方法仍過于倚重，指導方法中嚴重欠缺互動式、啟發(fā)式、研討式等創(chuàng)新方法。講授式教學方法固然有助于在較短時間內(nèi)輔助學生建構基本知識框架，培養(yǎng)學生的系統(tǒng)性思維及邏輯思考能力，卻容易導致學生形成“只做順向辯護，不能逆向反思;只能靜態(tài)復制，不能動態(tài)生成;只能被動適應，不能主動建構”的簡單線性思維，高階思維中的質疑精神、批判精神、意義建構、創(chuàng)造性體驗等無處下手，難以和求異思維、逆向思維、發(fā)散性思維等多元創(chuàng)新思維方式產(chǎn)生關聯(lián)。

鐘志賢認為高階思維的首要標準在于信息處理方式的水平高低，包括識別可用信息、祛除謬誤與“噪音”信息;分析信息背后的邏輯假設;結合中心觀點推演信息原理。信息技術在教學領域的廣泛應用，為學生有效信息獲取提供了一定的技術手段，可以在學生認知發(fā)展和高階思維培養(yǎng)等領域發(fā)揮更顯著的效用。人工智能作為信息技術進步的“奇葩”，能夠通過計算機識別系統(tǒng)為學生感知復雜環(huán)境的可用信息。智能識別機制能夠自適應地識別外部環(huán)境變化，區(qū)分并處理相對模糊的自然語言，接收教育用戶指令，利用知識信息庫的啟發(fā)式搜索與智能化的算法引導，能夠使非線性的復雜信息建立在優(yōu)先關系的邏輯運算之上。人工智能可以輔助師生獲取及時的信息反饋與情境分析，并實現(xiàn)對線性化與非線性的數(shù)字、圖表、視頻、圖像等信息的兼容處理，使學生的高階思維發(fā)展獲取充分的工具支持。人工神經(jīng)網(wǎng)絡所具備的較強自主學習能力，特別是阿爾法圍棋（AlphaGo）在深度學習及多層神經(jīng)網(wǎng)絡方面的“卓越戰(zhàn)績”，要求我們必須從重復知識的機械訓練轉化為思維水平的鍛煉提升，從單一、保守、確定的線性思維堆砌發(fā)展為高階思維中的創(chuàng)造性批判培養(yǎng)，使大學生貫通內(nèi)外部信息資源，對問題加以創(chuàng)造性地批判審視，達到解決問題并理解世界的目的。

（三）消減科層行政主導，回歸學生創(chuàng)新本體能力培育

長期以來，高校組織機構在“一元制”權力支配體系和完全理性假設的制度基礎上，衍生出經(jīng)典的科層化組織結構，伴隨著組織權威建立、行政規(guī)章制定以及非人格化成員特征塑造，形成精密協(xié)調、分工明晰的組織形態(tài)。但由于科層壁壘導致的溝通不暢、反應滯后、運作乏力等原因，也誘發(fā)了高校中普遍存在的行政化傾向。垂直單向的高校組織結構必然尋求相配套的成員管理方式、內(nèi)部文化氛圍等規(guī)則規(guī)范機制，學生培養(yǎng)也依附于整體的組織架構，受到政績觀“驅使”而被動地接受上級交付的任務，難以真正具備培養(yǎng)學生創(chuàng)新能力的主動性和積極性，

“高素質創(chuàng)新人才培養(yǎng)”只能成為虛設的組織目標。

在智能技術和高校組織行政化傾向的雙重壓力之下，學生創(chuàng)新能力培養(yǎng)何以為繼？我們必須回歸人本主義教育理念，認可學生在教育過程中的中心地位，尊重個體差異，著力于學生創(chuàng)造性能力的發(fā)展。如杜威（Dewey）所述，“將教育視為一個不斷的連續(xù)的無止境的生長過程”“激發(fā)人終身發(fā)展的無限可能”;羅杰斯（Rogers）的人本主義學習理論同樣將“人、人的尊嚴與自由置于核心地位”“生活的目的就是用你的人生去實現(xiàn)你所信仰的事情”，最終實現(xiàn)自我發(fā)展與社會價值。技術的蓬勃發(fā)展無疑將為學生創(chuàng)新能力培育創(chuàng)造更多的可能性，以算法和數(shù)據(jù)為技術支撐的人工智能，憑借其高性能的邏輯推理和自主決策能力，使得收集MOOC、在線學習系統(tǒng)的碎片化學生行為數(shù)據(jù)及學習軌跡效能提升。深度學習功能在較短時間內(nèi)生成學習成果報告，在學習者和學習系統(tǒng)之間展開情境交互，并利用機器學習算法加以及時診斷和問題反饋，教師利用可視化工具觀測個體學生的“學習畫像”，為精細化指導與個性化能力培養(yǎng)提供技術支撐。威廉姆森（Williamson）在研究中提出利用皮爾遜教育公司生產(chǎn)的可視化數(shù)字交互式教育系統(tǒng)，配合學習曲線（Learning Curve）在線數(shù)據(jù)庫的知識系統(tǒng)，借助學習分析（Learning Analytics）平臺預測學生學習，數(shù)據(jù)化學習平臺逐步成為針對性的學生創(chuàng)新能力培養(yǎng)中介。當個性化培養(yǎng)方式發(fā)展為創(chuàng)新人才能力培養(yǎng)的必要變量，針對每位學生因材施教，揚長避短，才能真正使拔尖創(chuàng)新人才“冒”出來。

（四）弱化理論知識灌輸，強調學生創(chuàng)新主體知識建構

學生創(chuàng)新思維與創(chuàng)新能力生成必須建立在特定的知識建構基礎上，這樣的知識結構無不關涉布魯貝克（Brubeck）所界定的“高深知識”，“忠實于真理，不僅要求絕對忠實于客觀事實，而且會盡力做到理論簡潔、解釋有力、概念文雅、邏輯嚴謹”。隨著專業(yè)界限的日漸清晰，學生創(chuàng)新發(fā)展所必需的知識結構逐漸細化為理論知識、實踐知識、人文社科知識與科學文化知識，在學科交叉融合的背景下更加強調各類知識的碰撞激發(fā)。以此為基礎的“通識教育”“學術前沿及交叉學科知識”成為創(chuàng)新人才培養(yǎng)內(nèi)容的重要組成部分。但事與愿違的是，通識教育實施多年，始終處于專業(yè)課程訓練的邊緣，高校課程設置人員普遍將通識教育課視為拓展學生知識面的“副課”。在教學方法運用中過于注重知識講授而忽視知識建構，以“理論灌輸”代替學生對于知識的有效加工，偏離了通識教育的創(chuàng)新思維涵養(yǎng)及知識體系建構的初衷。學術前沿及交叉學科知識本為知識創(chuàng)造的“引爆點”，許多重大科技創(chuàng)新與學術成就均建立在知識的融合交叉邊緣?？上У氖?，高校在類似課程設計中并沒有做到與最新科技進展相結合，普遍局限于理論知識講授，課程教材內(nèi)容落后于最新的科技發(fā)展水平。學生建構的知識網(wǎng)絡陳舊且缺乏實際應用價值，何以擔當科技創(chuàng)新、知識創(chuàng)造的重任？

斯卡達瑪連（Scardamalia）等人認為，知識建構的目的不是為了讓學生掌握更多的基礎知識，知識創(chuàng)造應該成為學習任務的根本要求。在數(shù)據(jù)信息以指數(shù)級速度增長的境況下，記憶性知識完全可以交付給智能設備儲存和查詢，學生應該從海量的機械性知識中脫離出來，減輕低階知識的負荷，將更多的精力放在知識的建構上。主體性的知識建構有助于認知主體內(nèi)化外源知識，建構個性化、內(nèi)在化的知識體系，成為大學生創(chuàng)新能力發(fā)展的本源。人工智能所具備的評估模擬、仿真技術等優(yōu)勢，為大學生主體知識建構創(chuàng)造了便利。人工智能以模型分析和深度學習的方式來理清知識信息的多層邏輯，發(fā)揮人工神經(jīng)網(wǎng)絡的分布信息存儲與大規(guī)模并行處理功能，可以有效化解專家系統(tǒng)中有限知識庫容的困境，特別是利用神經(jīng)網(wǎng)絡在處理線性問題及非線性問題領域的優(yōu)勢，模擬人腦的運作機理與智能處理效能，在實驗操作中總結提煉決策方法。在應對外部環(huán)境挑戰(zhàn)的過程中，進一步培養(yǎng)試錯、聯(lián)想、自適應與自組織性等方面的專長，對學生自主知識建構起到模擬與輔助的目的。

四、人工智能時代優(yōu)化高校創(chuàng)新型人才培養(yǎng)的可取路徑

人工智能背景下創(chuàng)新人才培養(yǎng)所面臨的一系列困境與應然轉向，有必要重新界定教育行政部門的治理權限，探索高校人機協(xié)同的創(chuàng)新教育系統(tǒng)，提升教師數(shù)據(jù)智慧與創(chuàng)新人格塑造能力，進一步引導社會組織參與創(chuàng)新人才標準制定及創(chuàng)新氛圍的營造。

（一）創(chuàng)建人工智能創(chuàng)新教育框架體系，完善法律監(jiān)督機制

人工智能技術在創(chuàng)新人才培養(yǎng)過程中的有效運用，離不開正式規(guī)則、程序與準則的法律規(guī)制，也需要維護正常培養(yǎng)體系運轉的倫理辯護與道德支援。彼得斯（Peters）認為在制度的約束下，“可以延伸出預期的價值與規(guī)則性，也能進一步明確決策的適用范圍，使參與者不會被無休止地轉入組織運作機制中去”。一方面，教育主管部門有責任建立人工智能與創(chuàng)新教育深度融合的體系框架，包括智能教育的目標定位、發(fā)展策略與行業(yè)標準規(guī)范，打造智能化創(chuàng)新教育服務平臺，明確人工智能技術與創(chuàng)新教育管理方式、組織架構、運轉機制、評價督導等具體路徑。鼓勵高校開展智能教育示范基地，為創(chuàng)新人才培養(yǎng)創(chuàng)建良好的制度規(guī)范;另外，現(xiàn)有的人工智能技術在大數(shù)據(jù)挖掘處理的支撐下，通過對個人學習、行為、社交數(shù)據(jù)的整合分析，描繪出的學生“人格畫像”給個人隱私保護帶來極大風險。深度學習所擁有的自適應及自主決策能力，在外部操作支配下甚至可能做出超乎學習者認知范疇的損害性行為。參照歐美的“被遺忘權法案”“橡皮擦法案”，我國教育主管部門可設置事前備案、事中授權、事后懲戒的監(jiān)督機制，即互聯(lián)網(wǎng)公司在設計智能學習設備時，必須向信息監(jiān)管部門備案，承諾該系統(tǒng)的算法編制及數(shù)據(jù)采集行為不會侵犯師生的隱私權益;事中授權則是要建立常態(tài)化的風險評估機制，授權給專業(yè)的監(jiān)測部門對互聯(lián)網(wǎng)公司團隊的安全認證、資格審定進行系統(tǒng)化評估;事后懲戒是在智能設備出現(xiàn)侵犯師生隱私或合法權益時，監(jiān)管部門要及時追究相關責任人是否存在竊取隱私等不法行為，進行事故問責和法律懲處，最終使學生在智能設備支持下的創(chuàng)新學習行為得到安全保障。

（二）探索人機協(xié)同的創(chuàng)新教育系統(tǒng)，優(yōu)化高校數(shù)據(jù)結構

面對新一代人工智能技術的發(fā)展機遇，高校有必要發(fā)揮數(shù)據(jù)收集和智能技術研究的天然優(yōu)勢，變革創(chuàng)新人才培養(yǎng)方式，回歸人本主義教育理念，保證學生的主體中心地位，健全學生的創(chuàng)新型人格。第一，高?？梢越柚鷤鹘y(tǒng)人才培養(yǎng)方式重基礎、偏技能的可取之處，整合情感分析、智能計算、神經(jīng)網(wǎng)絡等技術優(yōu)勢，探索創(chuàng)新人才培養(yǎng)與智能系統(tǒng)協(xié)同運作機制。大量的研究表明，當人類智慧和智能技術得以有效結合時，往往可以產(chǎn)生出更積極的教學效果。佐治亞理工學院（Georgia Institute of Technology）在面對學生網(wǎng)上提問繁多、傳統(tǒng)授課方式難以應付的問題時，引進IBM開發(fā)的Jill Watson智能虛擬助教，經(jīng)過海量的數(shù)據(jù)訓練后，配合人工助教的及時審核，Jill已經(jīng)能夠達到97%的問題回答正確率，學生們一度認為Jill是一位助教老師。因此，借助人工智能設備的高效能問題處理方式，結合傳統(tǒng)培養(yǎng)方式的有效指導，能夠為學生提供更加個性化、即時性的學習反饋，真正聚焦于創(chuàng)新人才培養(yǎng)的關鍵素養(yǎng)與核心能力。第二，人工智能技術的正常運用，需要大量清洗后的數(shù)據(jù)作為支撐，推進校內(nèi)數(shù)據(jù)的兼容性和銜接性成為必要步驟。高校可以推廣使用兼容的數(shù)據(jù)信息管理系統(tǒng)，分門別類地統(tǒng)計師生相關信息，具體包括學生的學業(yè)成就、創(chuàng)新活動參與、日常行為表現(xiàn)、創(chuàng)新實踐等方面的數(shù)據(jù)表現(xiàn)，實現(xiàn)對學生創(chuàng)新發(fā)展的綜合評價。

（三）促進教師德育方式改進和數(shù)據(jù)智慧提升，成為學生創(chuàng)新創(chuàng)造的引領者

教師對于創(chuàng)新型人才培養(yǎng)具有顯著的促進作用，當學生被施以創(chuàng)造性教學方法時，學生的創(chuàng)造性思維與能力均可以達到顯著增長。人工智能對教師教學產(chǎn)生的深刻影響，要求教師必須轉變傳統(tǒng)的知識灌輸與單向傳授的教學角色，集中精力于創(chuàng)新人才的本體知識建構及高階思維培養(yǎng)過程，真正成為學生創(chuàng)新的引領者。為適應創(chuàng)新型人才培養(yǎng)的智能化環(huán)境，教師需要在德育方式改進、數(shù)據(jù)智慧提升、引領學生創(chuàng)新方面具有更高程度的發(fā)展。首先，創(chuàng)新人才培養(yǎng)要求教師必須落實立德樹人的根本任務，構建一體化的人才培養(yǎng)體系，并將思想政治工作貫穿到學科體系、教學體系、教材體系、管理體系當中。其次，利用智能設備開展針對性的學生指導，必須基于學生行為表現(xiàn)數(shù)據(jù)進行系統(tǒng)分析，包括數(shù)據(jù)的敏感性、加工處理能力及必備的數(shù)據(jù)隱私保護意識。因此教師的數(shù)據(jù)智慧可劃分為數(shù)據(jù)意識、數(shù)據(jù)能力和數(shù)據(jù)倫理道德三個層面。數(shù)據(jù)意識是指具有起碼的數(shù)據(jù)敏銳度，認可利用數(shù)據(jù)改善教學的價值;數(shù)據(jù)能力并不是指教師要掌握復雜的技術處理工作，而是指教師具有準確的數(shù)據(jù)定位能力、數(shù)據(jù)理解與數(shù)據(jù)解讀能力、數(shù)據(jù)決策及反思能力;數(shù)據(jù)倫理道德即注重保護學生隱私數(shù)據(jù)，加強自我行為規(guī)范和倫理約束。最后，在“弱人工智能”技術逐漸成熟的背景下，重復且單調的教學任務完全可以交付給智能系統(tǒng)，教師應該付諸更多精力于培養(yǎng)學生的創(chuàng)新型人格，成為學生創(chuàng)新生涯的指導者、信仰與價值觀的引導者。相較于創(chuàng)造創(chuàng)新道路中所遭遇的技術性難題，大學生面臨的挫敗感、懈怠、焦慮等情緒問題同樣需要教師的安撫，教師通過對學生思想的疏導、情緒的慰藉更能保障他們創(chuàng)新探索活動的持久開展。

（四）引導社會組織參與智能教育標準制定，營造社會創(chuàng)新氛圍

無論是柯爾伯格（Kohlberg）所提及的“社會影響對人的作用多少的問題”，還是謝弗勒（Scheffler）“自我意識與社會規(guī)范的統(tǒng)一性”，同樣彰顯了社會環(huán)境對于創(chuàng)造性人才培養(yǎng)的關鍵作用。在此過程中，社會組織的參與作用和營造良好的創(chuàng)新文化氛圍成為社會應當承擔的重要任務。社會組織與創(chuàng)新團體本應積極參與到創(chuàng)新人才標準制定、人工智能設備應用條例的謀劃布局當中，卻由于過于突出的行政依附性、順從性而喪失應有的專業(yè)化功能。因此必須引導社會組織革除弊政，投身智能時代創(chuàng)新人才培養(yǎng)的應用技術研發(fā)、算法及數(shù)據(jù)使用的日常監(jiān)督過程中，提升對創(chuàng)新人才培養(yǎng)的支持力度，并積極營造創(chuàng)新的文化氛圍。社會創(chuàng)新文化氛圍可以理解為學生所感受到外在環(huán)境對于個體創(chuàng)新的支持力度，包括了社會的政策支持、資源供應、創(chuàng)新團隊構建等因素。就創(chuàng)新人才培養(yǎng)政策制定而言，必須最大程度地為學生創(chuàng)新提供便利條件，鼓勵學生在智能環(huán)境中探索新知、發(fā)明創(chuàng)造;兼顧硬件設施與人力資源的支持作用，使學生在面臨可支配資源的困境時，能得到及時的物質資本和社會資本供給。當整個社會逐漸認識到智能環(huán)境下創(chuàng)新人才培養(yǎng)的挑戰(zhàn)與機遇，并合力營造良好的創(chuàng)新環(huán)境，祛除功利化教育理念的侵蝕作用，創(chuàng)新人才培養(yǎng)方式才可以真正步入正軌。