摘"要： 生成式人工智能等新技術(shù)突破為計算高等教育學(xué)學(xué)科發(fā)展帶來歷史性機(jī)遇，但傳統(tǒng)計算社會學(xué)科的發(fā)展道路并不完全適用于計算高等教育學(xué)學(xué)科發(fā)展。根據(jù)學(xué)科建設(shè)模式的不同，傳統(tǒng)計算社會科學(xué)可以概括為以計算語言學(xué)為代表的母學(xué)科全程參與計算社會科學(xué)分支學(xué)科建設(shè)的模式Ⅰ和以計算社會學(xué)與計算經(jīng)濟(jì)學(xué)為代表的母學(xué)科基于方法創(chuàng)新帶動計算類交叉學(xué)科建設(shè)的模式Ⅱ。有別于模式Ⅰ、模式Ⅱ規(guī)律，計算高等教育學(xué)以母學(xué)科為分支學(xué)科提供大量數(shù)據(jù)及應(yīng)用場景支持，可概括為模式Ⅲ。面向模式Ⅲ開展計算高等教育學(xué)學(xué)科建設(shè)應(yīng)以高等教育學(xué)為中心，全面啟動計算高等教育學(xué)學(xué)科建設(shè)；以應(yīng)用場景為核心，全面推進(jìn)教育研究與管理人員角色轉(zhuǎn)變；以院校研究為重心，全面推動研究對象與研究方法向中微觀層面下沉。

關(guān)鍵詞： 人工智能；計算高等教育學(xué)；計算教育學(xué)；高等教育學(xué)；計算學(xué)科；新興交叉學(xué)科；學(xué)科建設(shè)

文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識碼（OSID）：

中圖分類號： G640

文章編號： 1673-8381（2024）04-0060-10

隨著大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的突破，面向復(fù)雜計算的新學(xué)科范式逐步興起，計算高等教育學(xué)學(xué)科建設(shè)迎來歷史性機(jī)遇。當(dāng)前，有關(guān)計算高等教育學(xué)概念體系、計算高等教育學(xué)交叉學(xué)科屬性、計算高等教育學(xué)與其他計算社會科學(xué)發(fā)展模式異同等研究亟待開展。提出并論述面向應(yīng)用場景的計算高等教育學(xué)學(xué)科建設(shè)新路徑有利于更好地推動計算高等教育學(xué)學(xué)科的發(fā)展。

一、 從學(xué)科建設(shè)立場理解計算高等教育學(xué)

2022年底OpenAI推出ChatGPT，該種對話式通用人工智能工具表現(xiàn)出良好的語言理解、生成以及知識推理能力，能夠較好地理解用戶意圖，有效進(jìn)行多輪溝通，回答內(nèi)容完整、重點(diǎn)清晰，迅速受到廣泛關(guān)注和推廣。ChatGPT及相關(guān)技術(shù)的出現(xiàn)意味著人類社會有望探尋出解決認(rèn)知智能問題新路徑，面向通用人工智能形成關(guān)鍵突破。人工智能有望從模仿替代人類視覺（如圖像識別）、聽覺（如語音識別）、動覺（如自動駕駛）等低階智能向理解人類思維、模仿人類大腦、替代人類智力勞動等高階智能發(fā)展。隨著通用人工智能乃至強(qiáng)人工智能時代的到來，以及腦機(jī)接口等其他關(guān)鍵技術(shù)的突破，高等教育學(xué)學(xué)科發(fā)展將迎來顛覆性變革［1］，計算高等教育有望成為院校治理、教育研究和學(xué)科建設(shè)的新方向。

計算高等教育學(xué)學(xué)科的出現(xiàn)符合計算社會科學(xué)發(fā)展的整體趨勢。圖靈獎得主格雷（James Nicholas Gray）曾對經(jīng)驗(yàn)主義、建模與概括以及復(fù)雜現(xiàn)象模擬3種科學(xué)范式進(jìn)行了總結(jié)，并提出了第四種科學(xué)研究范式的設(shè)想，即數(shù)據(jù)密集型科學(xué)范式［2］。近年來，隨著數(shù)據(jù)科學(xué)的發(fā)展以及大數(shù)據(jù)的廣泛使用，數(shù)據(jù)密集型科學(xué)范式轉(zhuǎn)型趨勢逐步顯現(xiàn)，全球人文社會科學(xué)領(lǐng)域逐步興起了一輪以學(xué)科交叉融合為主要方向、以“學(xué)科硬化”為關(guān)鍵表征的交叉學(xué)科創(chuàng)新熱潮，一批跨越軟硬學(xué)科的新分支學(xué)科，如計算語言學(xué)、計算社會學(xué)、計算藝術(shù)學(xué)、計算經(jīng)濟(jì)學(xué)、計算文化學(xué)等計算類交叉學(xué)科快速出現(xiàn)并迅猛發(fā)展。此種背景下，計算教育學(xué)包括獨(dú)立的計算高等教育學(xué)的出現(xiàn)符合本輪學(xué)科交叉創(chuàng)新的總體趨勢，計算高等教育學(xué)有望很快出現(xiàn)，并有可能發(fā)展成高等教育學(xué)與計算學(xué)科（包括計算機(jī)學(xué)科在內(nèi)的大數(shù)據(jù)運(yùn)算相關(guān)學(xué)科）的新興交叉學(xué)科。

基于近年來其他學(xué)科的計算化發(fā)展特點(diǎn)及研究，計算高等教育主要指的是面向真實(shí)的高等教育應(yīng)用場景，系統(tǒng)采集、科學(xué)標(biāo)記、動態(tài)更新大數(shù)據(jù)資源，依托強(qiáng)大計算能力，運(yùn)用人工智能等最新技術(shù)成果，形成客觀描述、動態(tài)預(yù)測、仿真預(yù)警等多用途的研究結(jié)論，直接用于改進(jìn)教育活動的新型教育研究和高校治理范式，通過新學(xué)科知識積累形成完整的高等教育學(xué)學(xué)科體系。目前，學(xué)界對計算高等教育學(xué)的探討總體較少，對計算高等教育學(xué)是否已經(jīng)出現(xiàn)，如何面向?qū)W科方向發(fā)展，以及具體的概念內(nèi)涵與外延、理論與方法、管理與研究應(yīng)用場景等討論尚不充分。一門傳統(tǒng)的人文社會科學(xué)學(xué)科在信息化時代究竟是如何實(shí)現(xiàn)與計算學(xué)科交叉融合并形成新學(xué)科的？計算高等教育學(xué)未來是否有希望成長為獨(dú)立的交叉學(xué)科分支？計算高等教育學(xué)學(xué)科化發(fā)展過程中如何處理與傳統(tǒng)教育學(xué)、高等教育學(xué)等核心關(guān)系？為回答這些關(guān)鍵問題，本研究嘗試在系統(tǒng)梳理其他計算社會科學(xué)分支學(xué)科建設(shè)歷史的基礎(chǔ)上，將早期的計算社會科學(xué)分支概括為兩種模式，并明確將計算高等教育學(xué)學(xué)科建設(shè)歸為第三種模式，為計算高等教育學(xué)學(xué)科建設(shè)探尋路徑和方法。

二、 模式Ⅰ：母學(xué)科全程參與計算社會科學(xué)的分支學(xué)科建設(shè)

母學(xué)科全過程參與計算社會科學(xué)分支學(xué)科建設(shè)是一些計算社會科學(xué)學(xué)科發(fā)展的主要模式，其中計算語言學(xué)具有較強(qiáng)代表性。通過梳理計算語言學(xué)的學(xué)科建設(shè)歷史發(fā)現(xiàn)，自1946年世界上第一臺計算機(jī)誕生，語言學(xué)家、計算機(jī)科學(xué)家就明確提出了通過計算機(jī)方法開展自動語言翻譯等工作的設(shè)想，顯示出傳統(tǒng)的語言學(xué)科與計算學(xué)科保持有天然的緊密聯(lián)系。在計算語言學(xué)的整個發(fā)展過程中，傳統(tǒng)語言學(xué)科也始終與計算學(xué)科保持強(qiáng)合作聯(lián)系。在20世紀(jì)50年代計算語言學(xué)萌芽期，一些語言學(xué)專家就實(shí)質(zhì)性地開展了與計算學(xué)科專家的聯(lián)合技術(shù)攻關(guān)，并明確提出了將計算語言學(xué)建設(shè)成獨(dú)立學(xué)科的設(shè)想［3］。20世紀(jì)60年代中期到80年代末期，計算語言學(xué)已經(jīng)圍繞機(jī)器翻譯等技術(shù)方向進(jìn)行了實(shí)質(zhì)性探索，開發(fā)出了基于統(tǒng)計方法的隱馬爾可夫模型、噪聲信道與解碼模型，基于邏輯方法的Q-系統(tǒng)和變形語法，以及功能語法、詞匯功能語法、自然語言理解、話語分析等［3］不同技術(shù)，為計算語言學(xué)發(fā)展奠定了多方法論基礎(chǔ)。20世紀(jì)90年代，計算語言學(xué)開始面向技術(shù)末端和市場終端推進(jìn)產(chǎn)品應(yīng)用，在此過程中語言學(xué)家和計算學(xué)科專家圍繞機(jī)器翻譯、智能檢索、自動文摘、人機(jī)對話等進(jìn)行協(xié)同技術(shù)攻關(guān)。此后，計算語言學(xué)進(jìn)入學(xué)科成熟前最后的技術(shù)靜默期，即計算語言學(xué)已經(jīng)為各類方法論和基礎(chǔ)技術(shù)打下基礎(chǔ)，一旦計算科學(xué)技術(shù)實(shí)現(xiàn)跨越式發(fā)展，則可迅速轉(zhuǎn)為實(shí)質(zhì)性的計算語言學(xué)學(xué)科建設(shè)成果。大數(shù)據(jù)時代的到來尤其是2016年以來人工智能技術(shù)的突破，包括本輪以ChatGPT為代表的大語言模型、自然語義分析等在內(nèi)的深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等人工智能關(guān)鍵技術(shù)的不斷突破，打通了計算語言學(xué)學(xué)科建設(shè)的“最后一公里”，計算語言學(xué)逐漸進(jìn)入成熟的發(fā)展階段。

“天然學(xué)科交叉基因+不間斷學(xué)科建設(shè)努力+關(guān)鍵技術(shù)創(chuàng)新突破”是計算語言學(xué)學(xué)科化發(fā)展的關(guān)鍵所在。從“天然學(xué)科交叉基因”來看，早期的語言學(xué)和計算學(xué)科是兩個獨(dú)立的傳統(tǒng)學(xué)科方向，但語言學(xué)卻在很早就堅(jiān)定確立了面向交叉學(xué)科方向發(fā)展的基本思路，明確了面向計算機(jī)、自動化、智能化等方向發(fā)展的技術(shù)方向，試圖通過技術(shù)賦能實(shí)現(xiàn)對自然語言的高質(zhì)量理解、多語種翻譯、高效率應(yīng)用等目標(biāo)。這種早期的交叉學(xué)科定位雖然總體目標(biāo)是模糊的，甚至看不到具體的技術(shù)方向，在過程中也經(jīng)歷過多次方法與技術(shù)失敗，但計算語言學(xué)始終錨定學(xué)科交叉方向未動搖，這是促成計算語言學(xué)學(xué)科建設(shè)成功的關(guān)鍵因素之一。在此過程中，“不間斷學(xué)科建設(shè)努力”異常重要，半個多世紀(jì)以來，語言學(xué)母學(xué)科為計算語言學(xué)發(fā)展提供了真實(shí)且豐富的應(yīng)用場景，大量語料庫等數(shù)據(jù)資源積累也為計算語言學(xué)發(fā)展提供了關(guān)鍵支撐。除數(shù)據(jù)庫和應(yīng)用場景之外，母學(xué)科還提供了大量的專家資源，這些不一定熟悉計算科學(xué)但卻非常精通語言學(xué)的學(xué)者們，在自然語言理論（如詞法、句法、語義、語用諸方面及其相互作用的計算結(jié)構(gòu)等）、自然語言處理（包括理解、生成、人機(jī)對話、機(jī)器翻譯以及語音/文字輸入的后處理等）等研究中發(fā)揮了關(guān)鍵作用，主動扮演了人工智能自然語言理解技術(shù)領(lǐng)域的應(yīng)用場景專家角色，深度參與了歷次人工智能技術(shù)研發(fā)并實(shí)現(xiàn)了“關(guān)鍵技術(shù)創(chuàng)新突破”（如早期的語言學(xué)專家系統(tǒng)研發(fā)），這些都是計算語言學(xué)最終發(fā)展成較為成熟的計算類交叉學(xué)科的主要原因。

三、 模式Ⅱ：母學(xué)科基于方法創(chuàng)新帶動計算類交叉學(xué)科建設(shè)

計算社會科學(xué)建設(shè)的第二種模式是母學(xué)科基于研究方法創(chuàng)新來帶動計算類交叉學(xué)科建設(shè)，該模式中母學(xué)科天然具有數(shù)理統(tǒng)計優(yōu)勢。其中，計算社會學(xué)、計算經(jīng)濟(jì)學(xué)等具有一定代表性。與計算語言學(xué)等為代表的模式Ⅰ不同，這些學(xué)科的母學(xué)科（社會學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)等）在創(chuàng)立初期并不具備面向計算學(xué)科進(jìn)行學(xué)科交叉的原始屬性或訴求，但這些學(xué)科長期以來卻擁有較為嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臄?shù)理統(tǒng)計方法基礎(chǔ)，并且長期參與各類統(tǒng)計學(xué)方法創(chuàng)新，因此在計算科學(xué)取得重大突破后，這些學(xué)科也迅速實(shí)現(xiàn)了面向?qū)W科計算化方向的交叉學(xué)科建設(shè)。

以計算社會學(xué)為例，這一新興交叉學(xué)科旨在利用計算方法和模型來研究社會系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)、行為和演化過程，通過模擬和數(shù)據(jù)分析揭示社會現(xiàn)象的產(chǎn)生和變化機(jī)制。從學(xué)科建設(shè)軌跡來看，計算社會學(xué)誕生于1993年前后，強(qiáng)調(diào)運(yùn)用通信技術(shù)，以及社會學(xué)、心理學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)與人類學(xué)的理論與社會網(wǎng)絡(luò)分析技術(shù)來構(gòu)建人們的社會互動和交往等社會主題［4］。從上述早期定義來看，計算社會學(xué)一開始雖然明確了進(jìn)行學(xué)科交叉的基本定位，但究竟與誰交叉、如何交叉等都存在很大的模糊性。因此，雖然1993年計算社會學(xué)的概念就被小布倫特（Edward E. Brent）使用，并認(rèn)為如果計算社會學(xué)成功，21世紀(jì)的社會學(xué)將與過去發(fā)生質(zhì)的變化［5］，但早期的計算社會學(xué)發(fā)展基本是在概念上進(jìn)行的討論。直到最近10年，大數(shù)據(jù)和人工智能等技術(shù)取得歷史性突破，計算社會學(xué)才進(jìn)入快速發(fā)展和真正的學(xué)科建設(shè)階段。在此階段計算社會學(xué)出現(xiàn)了明顯學(xué)科交叉收縮聚焦趨勢，從上述早期定義面向多學(xué)科交叉目標(biāo)向促進(jìn)社會學(xué)和計算學(xué)科交叉轉(zhuǎn)變，利用數(shù)據(jù)收集和分析能力來揭示個人和群體行為模式［6］。可以看出，計算社會學(xué)的母學(xué)科社會學(xué)并不包含面向計算科學(xué)的交叉“基因”，也因此計算社會科學(xué)大量保留了社會學(xué)的基本原理，只是試圖通過引入自然科學(xué)和信息科學(xué)工具揭示社會發(fā)展規(guī)律及解決社會問題［7］，從對因果規(guī)律、新方法論的追求轉(zhuǎn)向?qū)Α盎谧灾靼l(fā)掘、描述、拆解到重組的‘生成解釋’”［8］的探索。

計算社會學(xué)的建設(shè)歷程表明，面向計算學(xué)科前沿、結(jié)合本學(xué)科傳統(tǒng)數(shù)理統(tǒng)計特色優(yōu)勢進(jìn)行學(xué)科交叉是該類交叉學(xué)科形成的可行路徑之一。但與計算語言學(xué)不同，由于社會學(xué)創(chuàng)立初期并不包含面向計算學(xué)科交叉的原始動機(jī)，因此在計算社會學(xué)建設(shè)過程中，社會學(xué)者不斷通過其他的學(xué)科標(biāo)識化方法（如宣言、會議、詞條等）闡明計算社會學(xué)作為獨(dú)立交叉學(xué)科的特殊定位。如為了證明計算社會學(xué)的合法性，2009年大衛(wèi)·拉澤爾（David Lazer）等來自哈佛大學(xué)、麻省理工學(xué)院等世界知名機(jī)構(gòu)的15位學(xué)者在《科學(xué)》期刊上發(fā)表了《計算社會科學(xué)》，2012年吉姆·賈爾斯（Jim Giles）在《自然》期刊發(fā)表了《計算社會科學(xué)：建立聯(lián)系》，2020年拉澤爾等人在《科學(xué)》上發(fā)表《計算社會科學(xué)：障礙與機(jī)遇》等。上述關(guān)鍵性文章的核心均是為了有效區(qū)分傳統(tǒng)的計量社會學(xué)與新興的計算社會學(xué)，不斷強(qiáng)化“計算社會學(xué)”這一全新概念。與此同時，計算社會學(xué)在學(xué)科標(biāo)識過程中根據(jù)計算學(xué)科發(fā)展特點(diǎn)不斷與時俱進(jìn)，通過概念更新強(qiáng)化新學(xué)科合法性與成熟度。

與計算社會學(xué)類似，計算經(jīng)濟(jì)學(xué)的母學(xué)科經(jīng)濟(jì)學(xué)也天然具有嚴(yán)謹(jǐn)使用數(shù)理統(tǒng)計方法的學(xué)科特性，因此也在大數(shù)據(jù)和人工智能時代迎來了學(xué)科交叉建設(shè)機(jī)遇。相比于社會學(xué)，經(jīng)濟(jì)學(xué)發(fā)展歷史中的數(shù)字化傾向一直是其重要學(xué)科特征，這為計算經(jīng)濟(jì)學(xué)發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。20世紀(jì)廷伯根（Jan Tinbergen）、弗里施（Ragnar Anton Kittil Frisch）等人推動了經(jīng)濟(jì)學(xué)的計算機(jī)化和計量經(jīng)濟(jì)學(xué)發(fā)展。1987年9月，美國圣塔菲研究所進(jìn)行了將經(jīng)濟(jì)視為不斷進(jìn)化的復(fù)雜系統(tǒng)的討論并于1994年確立了“復(fù)雜經(jīng)濟(jì)學(xué)”方法，開啟了“計算”進(jìn)入經(jīng)濟(jì)學(xué)的歷程。1994年，國際計算經(jīng)濟(jì)學(xué)會成立。1996年，《計算經(jīng)濟(jì)學(xué)手冊》第一卷出版，圍繞計算經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域?qū)λ惴ā⒗碚?、?shù)學(xué)復(fù)雜分析等進(jìn)行了介紹與選擇性概述，正式宣告計算經(jīng)濟(jì)學(xué)的誕生［9］。近10年來，隨著人工智能等關(guān)鍵技術(shù)的不斷發(fā)展，計算經(jīng)濟(jì)學(xué)迎來大發(fā)展，在經(jīng)濟(jì)模型優(yōu)化、股票保險設(shè)計等眾多領(lǐng)域帶來突破。

四、 模式Ⅲ：母學(xué)科為分支學(xué)科提供大量數(shù)據(jù)及應(yīng)用場景支持

根據(jù)上述模式Ⅰ、模式Ⅱ規(guī)律，計算高等教育學(xué)似乎不具備成為計算社會科學(xué)分支學(xué)科的條件。但事實(shí)上，進(jìn)入人工智能時代以來，除了上述兩種模式之外，還有一些人文社會科學(xué)，其母學(xué)科在創(chuàng)立時期并不具備計算化交叉屬性，也不擁有堅(jiān)實(shí)的數(shù)理統(tǒng)計等方法論基礎(chǔ)，但由于此輪人工智能技術(shù)和產(chǎn)品廣泛覆蓋母學(xué)科研究領(lǐng)域，這些學(xué)科同樣迎來了計算社會科學(xué)交叉學(xué)科建設(shè)機(jī)遇，本研究將之概括為“第三模式”（模式Ⅲ）。該模式中母學(xué)科與人工智能等存在應(yīng)用場域交叉，通過應(yīng)用場景開發(fā)融入計算社會科學(xué)發(fā)展。

計算教育學(xué)、計算高等教育學(xué)可歸為模式Ⅲ。目前國內(nèi)外尚未發(fā)現(xiàn)明確文獻(xiàn)從學(xué)科立場系統(tǒng)探討計算高等教育學(xué)問題，因此本研究以計算教育學(xué)為例展開討論。與計算語言學(xué)、計算社會學(xué)等相比，計算教育學(xué)出現(xiàn)很晚，但也一定程度上受到其他人文社會科學(xué)的“計算思維”教育、虛擬學(xué)習(xí)、計算教育管理與服務(wù)等影響，初步啟動了面向計算方向的交叉學(xué)科建設(shè)議程。

在國際上直接圍繞計算教育學(xué)的研究不多，已有成果更多是對基礎(chǔ)科學(xué)、技術(shù)、工程、數(shù)學(xué)教育（K-12 STEM）和非正規(guī)學(xué)習(xí)中的計算思維教育［10］的探討。在我國，學(xué)界對計算教育學(xué)的討論也剛剛開始。2014年中國科學(xué)院院士、北京航空航天大學(xué)原校長李未首次提到了“計算教育學(xué)”的概念，認(rèn)為“在計算機(jī)、先進(jìn)信息網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，研究以大數(shù)據(jù)為支撐的個人和群體的學(xué)習(xí)和教學(xué)行為，建立面向教育全過程的數(shù)學(xué)模型，進(jìn)而合理地優(yōu)化、配置和共享優(yōu)質(zhì)教育資源，全面而均衡地實(shí)現(xiàn)教育的規(guī)模化共享、個性化學(xué)習(xí)和創(chuàng)新性培養(yǎng)”為特征的計算教育學(xué)興起，將成為全面提高教育管理質(zhì)量的重要抓手和突破點(diǎn)［11］。此后國內(nèi)少數(shù)學(xué)者對計算教育學(xué)問題進(jìn)行了探索性研究。比如張遠(yuǎn)增、許新華、王晶瑩、劉三女牙等對計算教育學(xué)概念進(jìn)行了探討［1215］。黃榮懷等對計算教育學(xué)可能涉及的認(rèn)知計算、行為計算、環(huán)境計算等關(guān)系模型進(jìn)行了刻畫［16］。李政濤等探討了計算教育學(xué)學(xué)科建立的可能性、學(xué)科性質(zhì)、構(gòu)件要素、學(xué)科發(fā)展范式邏輯等［17］。此外，華東師范大學(xué)主辦的數(shù)據(jù)驅(qū)動的計算教育學(xué)研討會等也涉及部分計算教育學(xué)學(xué)科建設(shè)問題。

目前，學(xué)界對計算教育學(xué)的討論仍然十分有限，但與計算社會學(xué)、新計算社會學(xué)概念界定存在顯著差異不同，上述學(xué)者對計算教育學(xué)的概念界定大同小異，普遍都認(rèn)為教育活動為計算機(jī)科學(xué)提供廣泛應(yīng)用場景，尤其是海量大數(shù)據(jù)資源，運(yùn)用人工智能等新研究技術(shù)有望推動形成更為科學(xué)化的教育研究與實(shí)踐成果。因此，以計算教育學(xué)所代表的計算社會科學(xué)發(fā)展模式Ⅲ本質(zhì)上在于母學(xué)科為學(xué)科計算化發(fā)展提供了極為廣闊的應(yīng)用場景和真實(shí)有效的數(shù)據(jù)條件。與計算社會學(xué)研究對象包羅萬象不同，計算教育學(xué)聚焦教育活動本身，以校園為主要教育活動發(fā)生地的教育場域則積累形成了海量優(yōu)質(zhì)持續(xù)的大數(shù)據(jù)資源，計算教育學(xué)學(xué)科建設(shè)將通過強(qiáng)大的應(yīng)用場景支持分支學(xué)科建設(shè)。

具體到計算高等教育學(xué)，獨(dú)立開展計算高等教育學(xué)交叉學(xué)科建設(shè)有無必要和可能性？一是是否直接將計算高等教育學(xué)納入計算教育學(xué)范疇統(tǒng)一建設(shè)？學(xué)術(shù)界有關(guān)高等教育與普通教育是否存在包含關(guān)系存在較大爭論。至少在中國的教育語境下，普通教育學(xué)與高等教育學(xué)在研究對象、教育目標(biāo)、教育規(guī)律等方面存在很大差異，從人工智能發(fā)展特點(diǎn)來看，具有顯著不同應(yīng)用場景的學(xué)科可以嘗試進(jìn)行不同的計算類交叉學(xué)科建設(shè)。因此，進(jìn)入新人工智能時代，計算高等教育成長為獨(dú)立的學(xué)科或者研究領(lǐng)域客觀上具有必要性。

二是計算高等教育學(xué)是否具備進(jìn)行學(xué)科交叉建設(shè)條件？計算高等教育學(xué)具備了上述關(guān)于計算社會學(xué)科發(fā)展模式Ⅲ的基本特征。高等教育學(xué)雖然不具有天然的與計算學(xué)科的交叉屬性，也不具有足夠深厚的數(shù)理統(tǒng)計基礎(chǔ)，但具有極為全面的高等教育應(yīng)用場景，尤其是高等教育系統(tǒng)建設(shè)有完整的數(shù)據(jù)生成、采集、標(biāo)注、分析、運(yùn)算、更新等功能系統(tǒng)，這將為計算高等教育學(xué)發(fā)展提供極為廣闊的發(fā)展空間。相比于包羅萬象的計算社會學(xué)，計算高等教育學(xué)研究對象更明確，數(shù)據(jù)來源清晰可靠，研究結(jié)論可以直接服務(wù)高等教育活動，更具有交叉學(xué)科建設(shè)可行性。事實(shí)上，無論計算高等教育學(xué)概念是否被業(yè)界明確提出，近年來實(shí)質(zhì)性的計算高等教育研究、管理、應(yīng)用等活動已經(jīng)陸續(xù)出現(xiàn)，如高等教育治理轉(zhuǎn)型［18］等方面的研究。

三是計算高等教育學(xué)是交叉學(xué)科還是研究領(lǐng)域？可能有觀點(diǎn)會認(rèn)為，對于傳統(tǒng)高等教育學(xué)屬于學(xué)科還是領(lǐng)域之爭已有數(shù)十年，如果高等教育學(xué)的學(xué)科地位都得不到承認(rèn)，如何在此基礎(chǔ)上建設(shè)計算高等教育交叉學(xué)科？傳統(tǒng)高等教育學(xué)存在的學(xué)科與領(lǐng)域之爭本質(zhì)上是高等教育學(xué)的研究對象、方法論、理論基礎(chǔ)等存在爭論，進(jìn)入計算社會科學(xué)階段，反而不一定非要把計算高等教育學(xué)完全理解為“高等教育學(xué)+計算學(xué)科”的交叉學(xué)科，有望把這些傳統(tǒng)學(xué)科建設(shè)問題具象化，計算高等教育學(xué)有可能徹底繞開對高等教育的學(xué)科與領(lǐng)域之爭，真正成為新的獨(dú)立的交叉學(xué)科。

五、 如何面向模式Ⅲ開展計算高等教育學(xué)學(xué)科建設(shè)

從學(xué)科立場加速推進(jìn)計算高等教育學(xué)學(xué)科建設(shè)，核心是深入分析計算高等教育學(xué)學(xué)科的特征，聚焦并全面推進(jìn)應(yīng)用場景建設(shè)和研究。當(dāng)前階段至少可以從3個維度推進(jìn)有關(guān)工作：搭乘人工智能技術(shù)快車，確立高等教育學(xué)作為中心學(xué)科地位，盡快全面啟動計算高等教育學(xué)學(xué)科建設(shè)；以應(yīng)用場景為核心，高等教育研究與管理人員需扮演好學(xué)科專家、場域?qū)＜摇?shí)踐專家、研究評估專家的角色；將院校研究作為重心，將計算高等教育研究對象與方法向中微觀層面下沉，為理論向?qū)嵺`轉(zhuǎn)化提供思維基礎(chǔ)、硬件基礎(chǔ)、激勵機(jī)制。

（一） 以高等教育學(xué)為中心：全面啟動計算高等教育學(xué)學(xué)科建設(shè)

本輪教育人工智能發(fā)展已經(jīng)進(jìn)入快車道，面向計算學(xué)科轉(zhuǎn)型將不再以人的意志為轉(zhuǎn)移。首先，計算高等教育學(xué)學(xué)科建設(shè)應(yīng)盡快啟動。一方面，其他人文社會科學(xué)的計算化趨勢已經(jīng)非常明顯，計算教育學(xué)、計算高等教育學(xué)等新興交叉學(xué)科建設(shè)趨勢不可逆轉(zhuǎn)。計算高等教育學(xué)學(xué)科建設(shè)將為傳統(tǒng)高等教育學(xué)發(fā)展注入新動力，同時也將為傳統(tǒng)高等教育學(xué)疑難問題（如學(xué)科體系、理論體系、知識體系建設(shè)等）帶來新的解決路徑。另一方面，高等教育作為本學(xué)科研究對象具有前沿性，研究高等教育的高等教育學(xué)學(xué)科應(yīng)與時俱進(jìn)，在使用先進(jìn)技術(shù)如大數(shù)據(jù)分析、人工智能技術(shù)、虛擬現(xiàn)實(shí)和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)等進(jìn)行研究的同時應(yīng)加深對高等教育的理解，使研究更具前瞻性、實(shí)用性和可持續(xù)性，從而為高等教育的發(fā)展提供更有效的支持。

其次，高等教育學(xué)學(xué)科應(yīng)加速進(jìn)入計算高等教育領(lǐng)域，搶占學(xué)科建設(shè)先機(jī)。無論教育學(xué)科是否啟動計算高等教育學(xué)學(xué)科建設(shè)，來自產(chǎn)業(yè)界和其他學(xué)科的相關(guān)工作都已啟動，產(chǎn)業(yè)界各類高等教育人工智能產(chǎn)品正加速迭代，其他學(xué)科也正快速搶占計算高等教育研究對象和研究內(nèi)容，這些教育產(chǎn)品或教育研究成果并不一定以計算高等教育學(xué)等規(guī)范的學(xué)科體系和學(xué)科話語出現(xiàn)，但這些碎片化成果仍然會快速侵蝕高等教育研究和管理的傳統(tǒng)場域。計算高等教育學(xué)作為新興領(lǐng)域?qū)⑷诤细叩冉逃龑W(xué)和計算機(jī)科學(xué)、心理學(xué)等多學(xué)科知識方法，具有巨大的發(fā)展?jié)摿蛻?yīng)用場景，有助于拓寬研究領(lǐng)域、促進(jìn)學(xué)科創(chuàng)新、提升學(xué)科影響力。在人工智能時代，高等教育學(xué)學(xué)科研究人員應(yīng)具有機(jī)遇與危機(jī)意識，搶占先機(jī)，主動擁抱變化，以獲得更多機(jī)遇與優(yōu)勢，推動學(xué)科發(fā)展創(chuàng)新，實(shí)現(xiàn)學(xué)科跨越式發(fā)展。

再次，計算高等教育學(xué)學(xué)科建設(shè)過程應(yīng)凸顯高等教育學(xué)的中心學(xué)科地位。一方面，我們要處理好高等教育學(xué)學(xué)科與其他教育學(xué)科的基本關(guān)系，核心是擺脫當(dāng)前教育人工智能研究與實(shí)踐對教育技術(shù)學(xué)科的過度依賴，強(qiáng)化教育人工智能研究和實(shí)踐的全學(xué)科、全過程、全參與者、全研究者基本理念，在此過程中凸顯高等教育學(xué)學(xué)科的中心地位，引導(dǎo)形成以高等教育研究和管理為核心面向、全部高等教育學(xué)及分支學(xué)科參與、全體高等教育學(xué)學(xué)術(shù)共同體參與、全體高等教育研究和實(shí)踐利益相關(guān)者參與的新研究和新管理范式［19］。另一方面，我們要處理好高等教育學(xué)學(xué)科與計算學(xué)科的基本關(guān)系。具體而言，研究對象、研究問題、研究假設(shè)、理論框架等核心學(xué)科要素應(yīng)主要來自高等教育學(xué)學(xué)科，研究方法、技術(shù)和工具來自計算學(xué)科，也即高等教育學(xué)是計算高等教育學(xué)的“大腦”，計算學(xué)科是計算高等教育學(xué)的“四肢”，高等教育學(xué)應(yīng)在計算高等教育學(xué)學(xué)科建設(shè)中發(fā)揮主導(dǎo)作用。高等教育研究者和管理者應(yīng)克服技術(shù)恐懼，既可以自行學(xué)習(xí)應(yīng)用有關(guān)計算學(xué)科技能，也可以進(jìn)行有效研究分工，交由專業(yè)計算類學(xué)科人才完成具體技術(shù)實(shí)現(xiàn)等工作。

最后，計算高等教育學(xué)學(xué)科建設(shè)需要重視推動高等教育學(xué)專業(yè)教學(xué)改革與師資建設(shè)、人才培養(yǎng)創(chuàng)新。目前，高等教育學(xué)專業(yè)培養(yǎng)方式以服務(wù)傳統(tǒng)高等教育研究為主。學(xué)科建設(shè)離不開人，高校應(yīng)當(dāng)招聘具有交叉學(xué)科背景的高水平教師，尤其是具有計算機(jī)科學(xué)、教育學(xué)、心理學(xué)等多學(xué)科背景的教師，為學(xué)生提供優(yōu)質(zhì)的教育資源和指導(dǎo)；對青年學(xué)者開展大數(shù)據(jù)分析與處理等新興技術(shù)認(rèn)知與實(shí)踐教學(xué)，培養(yǎng)具有計算高等教育學(xué)學(xué)科背景和專業(yè)能力的高素質(zhì)人才，為學(xué)科的長遠(yuǎn)發(fā)展建立主力軍與預(yù)備隊(duì)。

（二） 以應(yīng)用場景為核心：全面推進(jìn)教育研究與管理人員角色轉(zhuǎn)變

通過對計算社會科學(xué)分支學(xué)科建設(shè)模式的梳理發(fā)現(xiàn)，計算高等教育學(xué)既不具備面向計算機(jī)科學(xué)等學(xué)科原始交叉屬性，也不具備深厚的數(shù)理分析和進(jìn)行統(tǒng)計學(xué)方法創(chuàng)新的傳統(tǒng)慣性。雖然如此，計算高等教育學(xué)發(fā)展仍然很有必要且前景廣闊，核心即在于計算高等教育擁有極為豐富鮮活且實(shí)際的應(yīng)用場景。因此，人工智能時代的計算高等教育學(xué)發(fā)展核心并不是學(xué)習(xí)計算社會學(xué)等種種學(xué)科標(biāo)識行動，反而是扎實(shí)推進(jìn)計算高等教育應(yīng)用場景建設(shè)，通過碎片化的應(yīng)用場景積累最終構(gòu)建起完整的計算高等教育交叉學(xué)科方向。在此過程中，高等教育管理者、研究者、管理人員及其他學(xué)術(shù)共同體應(yīng)至少在4個方面扮演好關(guān)鍵角色。

首先，學(xué)科專家應(yīng)提供理論和知識支持。近年來以大語言模型為代表的新一代人工智能技術(shù)以及后續(xù)可能出現(xiàn)的腦機(jī)接口等技術(shù)突破頻出，其主要方向之一就是全面理解并模仿人類的學(xué)習(xí)行為，從探索主要面向人的教育規(guī)律逐步轉(zhuǎn)向探索面向機(jī)器人的教育規(guī)律，尤其是探索高等教育階段各類高深知識理解、學(xué)習(xí)、模仿乃至獨(dú)立創(chuàng)新規(guī)律，在此過程中將大量涉及有關(guān)高等教育學(xué)學(xué)習(xí)規(guī)律的理論、假設(shè)、推論以及前期各類研究成果。在人工智能與高等教育人才培養(yǎng)深度互嵌的基本態(tài)勢下，計算高等教育研究也將從傳統(tǒng)的人文社會科學(xué)導(dǎo)向向以人工智能等技術(shù)前沿為代表的科學(xué)導(dǎo)向轉(zhuǎn)變。對于高等教育的人工智能產(chǎn)品研發(fā)過程中可能涉及的“大學(xué)生是如何學(xué)習(xí)的”“教育和科研組織是如何進(jìn)行知識創(chuàng)新的”等關(guān)鍵問題，高等教育管理者、研究者等需要更多扮演好學(xué)科專家角色，全面參與新技術(shù)底層研發(fā)過程。

其次，場域?qū)＜覒?yīng)參與產(chǎn)品和應(yīng)用設(shè)計。ChatGPT時代高等教育組織模式將發(fā)生顛覆性變革。ChatGPT徹底改變了知識生產(chǎn)和知識獲取模式，高等教育由傳統(tǒng)的學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)、院系專業(yè)、課程課堂等教育結(jié)構(gòu)與功能組織框架迅速轉(zhuǎn)向以學(xué)生為中心、碎片化知識重組、依托人工智能等新技術(shù)開展創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)活動新模式?！八懔?數(shù)據(jù)庫+人工智能等新技術(shù)+應(yīng)用場景”是新計算高等教育的主要知識創(chuàng)新和知識生產(chǎn)模式。在此過程中，高等教育管理者、研究者應(yīng)更多扮演本科學(xué)領(lǐng)域應(yīng)用場景專家角色，深度參與具體產(chǎn)品設(shè)計和應(yīng)用等研發(fā)活動。目前相較于計算語言學(xué)等學(xué)科專家大量參與計算類交叉學(xué)科建設(shè)而言，高等教育學(xué)學(xué)科實(shí)質(zhì)性參與計算高等教育知識創(chuàng)新的意識和能力仍然不強(qiáng)，較少高等教育研究者實(shí)質(zhì)性參與前沿性大數(shù)據(jù)和人工智能教育產(chǎn)品應(yīng)用開發(fā)，高等教育管理者、研究者成為新技術(shù)的后期使用者而非早期研究者，這導(dǎo)致面向高等教育的計算類產(chǎn)品開發(fā)應(yīng)用場景科學(xué)性不足，后期面向計算高等教育方向進(jìn)行的自動化、智慧化、個性化等大數(shù)據(jù)庫分析和人工智能模型構(gòu)建等潛力不足。如科大訊飛等人工智能公司近年來在推出高等教育人工智能產(chǎn)品過程中很少有高等教育研究者參加，技術(shù)人員、市場人員代替教育專家進(jìn)行應(yīng)用場景決策的情況較為普遍。計算高等教育的關(guān)鍵在于“計算”背后涉及的軟硬件數(shù)據(jù)采集、分析等工作，如果缺少高等教育研究者的參與，計算高等教育領(lǐng)域便無法動態(tài)開展院校研究并科學(xué)指導(dǎo)高校改革實(shí)踐。如當(dāng)前高校招生與就業(yè)系統(tǒng)、教務(wù)排課系統(tǒng)、財務(wù)系統(tǒng)、人事管理系統(tǒng)、國際化數(shù)據(jù)系統(tǒng)等在大數(shù)據(jù)系統(tǒng)開發(fā)過程中很少有教育研究者參與，導(dǎo)致這些數(shù)據(jù)系統(tǒng)前期設(shè)計和后期分析并不完全貼合高校管理和研究需要。

再次，實(shí)踐專家應(yīng)推動線上和線下應(yīng)用。以ChatGPT等為代表的新一代人工智能技術(shù)突破的主要應(yīng)用場景就是高等教育和科技人才等領(lǐng)域，自2022年底ChatGPT產(chǎn)品化至今，其最早期的用戶就集中在麻省理工學(xué)院、哈佛大學(xué)等高等學(xué)校。推動計算高等教育發(fā)展關(guān)鍵之一就在于全面推動人工智能等新技術(shù)成果在高等教育系統(tǒng)和人才培養(yǎng)等活動中的全面應(yīng)用。進(jìn)入新時代，高等教育實(shí)踐者應(yīng)圍繞計算高等教育發(fā)展通過線上和線下新產(chǎn)品和新技術(shù)應(yīng)用推動教育理念、教育模式、教學(xué)體系、教育管理等改革。如高等教育管理者與研究者在高等教育教學(xué)方面可以充分利用人工智能技術(shù)開展學(xué)習(xí)計劃個性化定制，根據(jù)學(xué)生的興趣、學(xué)習(xí)習(xí)慣和能力水平等提供適合不同個體的學(xué)習(xí)路徑和資源，同時收集其學(xué)習(xí)過程中的行為和表現(xiàn)數(shù)據(jù)，通過智能學(xué)習(xí)系統(tǒng)進(jìn)行分析，根據(jù)結(jié)果調(diào)整其課程內(nèi)容和學(xué)習(xí)計劃，以幫助學(xué)生在高等教育學(xué)習(xí)過程中獲得最佳的學(xué)習(xí)效果。

最后，研究專家應(yīng)參與教育效果評價。從高校教育關(guān)系、高等教育研究（尤其是院校研究）的視角來看，進(jìn)入計算高等教育時代，研究人員應(yīng)盡快轉(zhuǎn)變角色，全面引入計算思維，運(yùn)用最新的創(chuàng)新工具高質(zhì)量開展新型研究工作，其核心是對大數(shù)據(jù)和人工智能等新技術(shù)成果在高等教育領(lǐng)域應(yīng)用的有效性做出科學(xué)評估。這種科學(xué)評估類研究應(yīng)更多關(guān)注微觀層面的具體教育活動，大幅提高研究的時效性并指導(dǎo)高校教育活動，這類研究成果甚至不追求學(xué)術(shù)發(fā)表或者不追求代表性和推廣性，院校研究真正下沉到課堂甚至更微觀層面。如今人工智能工具可以做到根據(jù)學(xué)生在課堂和在線學(xué)習(xí)平臺上的學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)（學(xué)習(xí)時間、學(xué)習(xí)速度、觀看視頻時長、完成作業(yè)質(zhì)量、各知識點(diǎn)掌握程度）等快速評估課堂質(zhì)量及學(xué)生整體學(xué)習(xí)效果，并提出具體且科學(xué)的調(diào)整建議；在課后作業(yè)輔導(dǎo)、考試中分別使用智能作業(yè)批改系統(tǒng)和智能考試監(jiān)控系統(tǒng)對學(xué)生提交的作業(yè)和答卷快速自動評估，即時給予反饋和評分。這些軟件技術(shù)開發(fā)的效果需要高等教育研究者和管理者利用其在高等教育領(lǐng)域的理論知識與經(jīng)驗(yàn)積淀進(jìn)行評估，并不斷調(diào)整優(yōu)化技術(shù)方法，推進(jìn)計算高等教育工具革新。

（三） 以院校研究為重心：全面推動研究對象與研究方法向中微觀層面下沉

相比于傳統(tǒng)高等教育研究，計算高等教育的關(guān)鍵職責(zé)之一是強(qiáng)化院校研究，尤其是面向真實(shí)應(yīng)用場景開展基于新技術(shù)方法的科學(xué)化、動態(tài)化、數(shù)據(jù)化的計算類研究。近年來，中小學(xué)領(lǐng)域大量引入智慧教育軟硬件設(shè)備為教育研究帶來新的研究機(jī)遇。而在高等教育研究領(lǐng)域，基于大數(shù)據(jù)尤其是人工智能的研究活動仍然偏少，學(xué)術(shù)界仍未做好全面迎接智慧教育時代尤其是計算高等教育時代的研究準(zhǔn)備。尤其是院校研究領(lǐng)域應(yīng)該更為貼近高等教育應(yīng)用場景、貼近計算高等教育前沿方向，通過研究直接服務(wù)于計算高等教育學(xué)發(fā)展。但目前高等教育學(xué)界對計算高等教育學(xué)的重視仍然不足。上文梳理了我國主要的計算教育學(xué)文獻(xiàn)，顯然目前計算教育學(xué)研究領(lǐng)域提出概念者多但后續(xù)跟隨者少，主要原因就是概念提出者缺乏真正的計算教育學(xué)研究示范。而在計算高等教育領(lǐng)域，實(shí)質(zhì)性地運(yùn)用大數(shù)據(jù)、人工智能等新方法開展個性化、智慧化、精準(zhǔn)化研究的成果也十分缺乏。因此，從現(xiàn)象及原因中尋求出路，可圍繞院校研究從以下3個方面探索計算高等教育向中微觀層面下沉的方式方法。

首先，院校研究要普及計算高等教育的思維模式。目前，傳統(tǒng)思辨、比較、小樣本數(shù)據(jù)、小樣本訪談等研究方法仍然占據(jù)高等教育研究主流。在人工智能與大數(shù)據(jù)時代，高等教育領(lǐng)域?qū)W者也應(yīng)與時俱進(jìn)，利用校內(nèi)外大數(shù)據(jù)資源，轉(zhuǎn)換思維模式，主動運(yùn)用大數(shù)據(jù)和人工智能最新技術(shù)開展計算高等教育研究。華東師范大學(xué)近年來雖致力于實(shí)證研究方法的使用，但更多是在彌補(bǔ)傳統(tǒng)教育研究的實(shí)證方法不規(guī)范、不科學(xué)等不足，真正的計算類研究成果仍然偏少。與此同時，華中科技大學(xué)雖在院校研究領(lǐng)域卓有建樹，尤其是很早就注意到大數(shù)據(jù)等在院校研究中的價值，但真正開展的大數(shù)據(jù)庫建設(shè)和計算高等教育研究范例目前仍然偏少。傳統(tǒng)院校研究往往以高校規(guī)劃等中宏觀議題為主，近年來華中科技大學(xué)、北京大學(xué)、南方科技大學(xué)等紛紛啟動中微觀層面的院校研究，其中部分涉及校內(nèi)大數(shù)據(jù)資源的使用，取得了一定實(shí)效，這在某種程度上已經(jīng)開啟了計算高等教育的研究活動。以南方科技大學(xué)的《南科大研究》為例，其部分院校研究活動任務(wù)直接交由職能部門或理工科一線教師開展，部分研究已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了基于全樣本大數(shù)據(jù)集開展模型訓(xùn)練和計算分析的目標(biāo)，所形成的科學(xué)結(jié)論已直接用于人才培養(yǎng)改革。

其次，高校要加快計算高等教育發(fā)展所需的大數(shù)據(jù)、算力和人員基礎(chǔ)建設(shè)，強(qiáng)化高等教育學(xué)學(xué)科建設(shè)職責(zé)意識。一是要促進(jìn)高等教育數(shù)據(jù)資源收集、存儲、共享平臺建設(shè)。近年來各高校紛紛建立大數(shù)據(jù)中心，各類智慧教育軟硬件設(shè)備也陸續(xù)投放使用，積累形成了一大批有價值的數(shù)據(jù)資源，但這些資源的“數(shù)據(jù)孤島”“數(shù)據(jù)沉睡”問題嚴(yán)重，真正面向高等教育研究者開放和使用的資源嚴(yán)重不足。獨(dú)立的高等教育研究人員無法全面獲得學(xué)校數(shù)據(jù)中心有關(guān)學(xué)生背景、高考表現(xiàn)、入學(xué)后學(xué)習(xí)成績、社會活動、身體健康、畢業(yè)就業(yè)等數(shù)據(jù)，也無法全面獲得學(xué)校教師基本信息，更難實(shí)現(xiàn)多數(shù)據(jù)庫的串聯(lián)分析。而掌握各具體數(shù)據(jù)的職能部門缺乏數(shù)據(jù)計算分析的意識和能力，也缺乏引入教育專家開展科學(xué)研究的強(qiáng)烈動機(jī)。高校應(yīng)建立高等教育數(shù)據(jù)收集、存儲、共享平臺，為學(xué)校日常管理服務(wù)。以大學(xué)排課系統(tǒng)為例，高校應(yīng)打破依據(jù)教師可授課時間、教室座位數(shù)等簡單的時間和空間變量進(jìn)行排課的傳統(tǒng)做法，按照知識圖譜和學(xué)習(xí)規(guī)律或通過計算此前各類排課方式最終的授課效果進(jìn)行排課。二是要加強(qiáng)大數(shù)據(jù)算力支持，高效建設(shè)大數(shù)據(jù)運(yùn)算中心，鼓勵高等教育研究團(tuán)隊(duì)使用超級計算平臺等開展研究活動。尤其是進(jìn)入大模型時代之后，計算高等教育學(xué)發(fā)展面臨很大的算力瓶頸，除了獨(dú)立建設(shè)算力中心、租用云服務(wù)器等傳統(tǒng)算力解決方案之外，激活校內(nèi)共享算力資源也是降低研究成本、解決計算高等教育算力瓶頸的方向之一。三是要提升高等教育研究人員的計算素養(yǎng)。近年來國家自然科學(xué)基金信息學(xué)部設(shè)置的教育信息交叉研究項(xiàng)目大多被信息領(lǐng)域的專家獲取。高校、機(jī)構(gòu)在具體決策過程中也應(yīng)鼓勵高等教育研究人員參與教育信息交叉研究項(xiàng)目，而非沿襲傳統(tǒng)將計算類院校研究任務(wù)交辦給計算機(jī)、圖書情報學(xué)等領(lǐng)域?qū)＜?。此外，高等教育學(xué)學(xué)科還應(yīng)在思維和方法上擺脫對教育技術(shù)的依賴，正視自身的學(xué)科建設(shè)職責(zé)，面向新技術(shù)建設(shè)計算教育學(xué)、計算高等教育學(xué)。

最后，開展計算高等教育學(xué)學(xué)科建設(shè)要促進(jìn)高等教育研究“指揮棒”轉(zhuǎn)型。目前，高等教育領(lǐng)域的“帽子”、獎項(xiàng)、期刊等核心資源分配仍然未面向計算高等教育發(fā)展轉(zhuǎn)型，基于大數(shù)據(jù)和人工智能等方法形成的“新研究”范式尚未得到全面認(rèn)同，學(xué)術(shù)期刊發(fā)表導(dǎo)向轉(zhuǎn)型緩慢。近年來，國內(nèi)少數(shù)高等教育研究期刊開始刊發(fā)一些基于大數(shù)據(jù)和人工智能等方法的計算高等教育學(xué)文章，這些文章雖然仍處于傳統(tǒng)實(shí)證研究向嚴(yán)格意義上的計算高等教育學(xué)過渡階段，但這些期刊表現(xiàn)出對教育大數(shù)據(jù)和人工智能的高度重視和對探索性研究方法的包容性，對我國學(xué)界研究轉(zhuǎn)向已經(jīng)具有較好的引領(lǐng)作用。而反觀高等教育研究領(lǐng)域的“主流”SSCI期刊，真正運(yùn)用大數(shù)據(jù)和人工智能方法開展的研究仍然占比極小，小樣本問卷和深度訪談方法仍然占據(jù)主流。反而是國際上一些聚焦從幼兒園到12年級的基礎(chǔ)教育研究的期刊以及一些普適性期刊近年來大量開始刊發(fā)涉及人類學(xué)習(xí)規(guī)律、科學(xué)家成長規(guī)律等計算高等教育學(xué)研究成果。期刊在計算高等教育學(xué)研究中的“指揮棒”作用發(fā)揮一方面在于引導(dǎo)和鼓勵相關(guān)理論問題的深入討論，另一方面也是更重要的是，傳統(tǒng)偏向宏大敘事的高等教育研究應(yīng)逐步深入高校教育管理的各個方面，包容甚至鼓勵學(xué)者基于計算思維圍繞某些“小問題”展開計算式研究與分析，鼓勵學(xué)者基于各類數(shù)據(jù)庫展開具有實(shí)質(zhì)性因果關(guān)系的研究，以及圍繞特定主題進(jìn)行數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)和數(shù)據(jù)驗(yàn)證等研究。

六、 結(jié)語

計算高等教育交叉學(xué)科建設(shè)不應(yīng)像計算社會學(xué)等學(xué)科通過論文發(fā)表、會議宣言、概念迭代等進(jìn)行學(xué)科標(biāo)識，而應(yīng)真正下沉到真實(shí)的應(yīng)用場景，引入人工智能等新方法，全面檢驗(yàn)并修正各類傳統(tǒng)教育研究結(jié)論，打造形成高等教育學(xué)學(xué)科百科全書式的基礎(chǔ)知識庫。與此同時，計算高等教育學(xué)學(xué)科建設(shè)應(yīng)以各類計算高等教育研究碎片化結(jié)果為基礎(chǔ)，抽象形成高等教育研究的基礎(chǔ)理論，概括形成高等教育研究的基本方法，打造形成高等教育研究的基礎(chǔ)范式，從而探尋新的高等教育學(xué)學(xué)科、計算高等教育學(xué)學(xué)科建設(shè)路徑。

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（責(zé)任編輯"馬雙雙）

Advancing the discipline of computational higher education toward Mode Ⅲ

LIU Jin1，2， YU Yitian1， GAO Yuan2

（1. School of Education， Beijing Institute of Technology， Beijing 100081;

2. Center for Higher Education Research， Southern University of Science and Technology， Shenzhen 518055， China）

Abstract： New technological breakthroughs such as generative artificial intelligence bring historic opportunities for the development of computational higher education disciplines， but the development path of traditional computational social disciplines is not fully applicable to the development of computational higher education disciplines. According to the different modes of discipline construction， traditional computational social sciences can be summarized as Mode I in which the mother discipline participates in the construction of computational social sciences sub-disciplines throughout the whole process （e.g.， computational linguistics） and Mode II in which the mother discipline drives the construction of computational cross-disciplinary disciplines based on the methodological innovation （e.g.， computational sociology and computational economics）. Unlike Mode I and Mode II， computational higher education is supported by a large amount of data and application scenarios from the parent discipline， which can be summarized as Mode III. To carry out the construction of computational higher education disciplines for Mode III， China should comprehensively start the construction of computational higher education disciplines with higher education as the center， comprehensively push forward the change of the roles of education researchers and administrators with the core of the application scenarios， and comprehensively push forward the sinking of the research objects and the research methods to the middle and micro levels with the center of the research of institutions.

Key words： artificial intelligence; computational higher education; computational pedagogy; higher education; computing discipline; emerging interdisciplinary disciplines; discipline construction