【關鍵詞】數(shù)智化；個性化教育；教育人工智能；人工智能思維【中圖分類號】 G642 【文章編號】 1003—8418（2025）06—0078—07【文獻標識碼】 A 【DOI】 10.13236/j.cnki.jshe.2025.06.010【作者簡介】（1987—），男，山西左云人，教育學院博士生；畦（1956—），男，江蘇鎮(zhèn)江人，浙江大學教育學院教授、博士生導師。

以大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、人工智能為代表的新一代信息技術加速發(fā)展，推動人類社會邁向數(shù)智化時代，高等教育正面臨以數(shù)字化、智能化、智慧化為特征的轉(zhuǎn)型趨勢[1]。數(shù)智化時代對于創(chuàng)新人才的需求更加迫切，而創(chuàng)新能力的培養(yǎng)需要更加關注學生差異化和個性化的發(fā)展需求?！吨袊逃F(xiàn)代化2035》明確提出要利用現(xiàn)代技術加快推動人才培養(yǎng)模式改革，實現(xiàn)規(guī)模化教育與個性化培養(yǎng)的有機結(jié)合。新一代信息技術為人的個性化發(fā)展提供了時間保障和資源支持，使教育有條件演變?yōu)閭€性化教育[2]。促進學生更好地個性化發(fā)展，已然成為數(shù)智教育時代高等教育改革的主題。

眾多研究表明，人工智能在支持學生個性化學習方面有其獨特優(yōu)勢，人工智能創(chuàng)設的智能學習環(huán)境可為智能個性化學習提供支持和服務[3]學習者建模表征可以通過對學生基本情況、風格偏好、學習動機與投入、優(yōu)勢與不足等方面的描述來完成學習者“畫像”，幫助教師真正“讀懂\"學生，進而通過“智能導學系統(tǒng)”等為教師提供個性化教育的資源和匹配個性化教育的路徑[4]。智適應學習系統(tǒng)具備大體量的內(nèi)容、定制化的課程、多樣化的算法和精準化的數(shù)據(jù)，能夠從先行測驗到學習輔導構(gòu)建出包含“測—學—練—評—輔\"的個性化學習閉環(huán)[5]。已有研究多從技術層面討論人工智能技術賦能個性化教育的價值和路徑，然而，高等教育從大規(guī)模標準化教育向個性化教育轉(zhuǎn)變是一項系統(tǒng)工程，需要全方位深層次的變革才可能實現(xiàn)。因此，本文旨在以人工智能技術賦能個性化教育的獨特價值為基礎，明晰人工智能技術賦能大學個性化教育的可行路徑，同時系統(tǒng)剖析其面臨的潛在挑戰(zhàn)，以期為數(shù)智化時代大學教育改革轉(zhuǎn)型和教學創(chuàng)新提供理論參考和實踐啟示。

一、人工智能賦能個性化教育的價值理路

（一）人工智能賦能個性化教育的價值內(nèi)涵

個性化教育以尊重差異為前提，以提供多樣化教育資源和自主選擇為手段，以促進個體生命自由而充分的發(fā)展為目的[6]。傳統(tǒng)大學的個性化教育是通過選修課、導師制等制度留白的方式和師生自主互動實現(xiàn)的有限個性化，其效果高度依賴學校資源、教師投入度及學生主動性。統(tǒng)一的課程大綱和評估標準限制了學生的個性化學習路徑，造成標準化與個性化的矛盾。導師制依賴師生比，大班教學難以覆蓋所有學生需求。而諸如聯(lián)系導師、參與項目等個性化機會往往需要學生主動爭取，被動學習者可能獲益較少。由于受到資源、制度和傳統(tǒng)教學模式的限制，傳統(tǒng)教育模式下的個性化教育存在明顯的局限性。

數(shù)智教育時代，借助人工智能等數(shù)字技術能夠為大學教育的個性化教育提供有力的支持。數(shù)字技術能夠改變教育資源分配的固有模式，為學生個性化的發(fā)展提供基礎性保障。技術和數(shù)字要素一旦產(chǎn)生就會不斷擴展，變得不再稀缺，數(shù)字教育資源分享拓展的邊際成本幾乎為零，讓所有的學習者都可以輕松獲得，為所有個體的個性化發(fā)展提供資源支持7]。高等教育優(yōu)質(zhì)資源的稀缺性會隨著數(shù)字時代的到來發(fā)生根本性轉(zhuǎn)變。不僅如此，人工智能為教師創(chuàng)造性的教和學生個性化的學提供了更多可能。于教師而言，借助人工智能，教師得以從重復性的、機械性的事務工作中解放出來，更多專注于學生的學習效果，而且人工智能作為教師的第二大腦，能夠為教師教學提供靈感和思路，激發(fā)教師創(chuàng)造性地開展教學。對學生來說，人工智能技術能夠提高學生學習完成社會化所必要的知識與技能的效率，使學生擁有更多的時間用于個人的個性化發(fā)展。

在人工智能技術的支持下，大學的教學模式與數(shù)字技術實現(xiàn)更深層次的融合，向更高層次的因材施教、精準施教邁進。第一，實現(xiàn)學習支持精準化。傳統(tǒng)教育由于數(shù)據(jù)采集和分析能力的限制，很難為每位學生提供精準的學習資源。人工智能技術以大型語言模型、人類反饋強化學習、生成式預訓練轉(zhuǎn)化等優(yōu)勢[8]，生成學生學習的“精準畫像”，為其提供精準的學習診斷和個性化學習方案。第二，實現(xiàn)學習適應動態(tài)化。個性化教育并非靜態(tài)的，而是動態(tài)發(fā)展的過程。人工智能技術能夠?qū)崟r監(jiān)測學生的學習狀態(tài)和知識掌握情況，并根據(jù)變化及時調(diào)整學習策略，這種動態(tài)適應性使得大學教育能夠更好地滿足學生的個性化需求，為學生提供更加貼合需求的學習體驗。第三，實現(xiàn)學習路徑定制化。在傳統(tǒng)教育模式中，學習路徑往往是統(tǒng)一的，難以滿足不同學生的需求。人工智能技術通過分析學生的學習數(shù)據(jù)，可以為其設計個性化的學習路徑，提供量身定制的學習服務。

（二）人工智能助力個性化教育的實踐路徑

首先，技術支持實現(xiàn)個性化自適應學習。實現(xiàn)個性化自適應學習是人工智能教育應用最重要、最核心的價值。智能導學系統(tǒng)（TIS）通過模擬專業(yè)導師的角色，利用智能技術為學生提供定制化的教育內(nèi)容和反饋。在教學場景中，智能導學系統(tǒng)可以承擔“助教\"和“學伴\"等多樣化角色和功能，為學生的自主學習提供全天候、實時性的教學服務，而基于大語言模型的新一代人工智能擁有優(yōu)秀的多輪對話能力、自然語言理解生成能力，能夠提升智能導學系統(tǒng)在執(zhí)行復雜對話教學中的能力和效率，在完成答疑的同時能夠針對學生的認知水平反向促進其思考，整體促進其對知識的深入理解。

其次，數(shù)據(jù)驅(qū)動助力實現(xiàn)精準教學。數(shù)據(jù)驅(qū)動使得教師能夠更加精準地確定學生的真實需求與學習差距，為診斷需求、縮小學習差距以及個性化干預提供依據(jù)。在課堂教學中，教師依托智能化教學服務平臺，通過互聯(lián)感知、學習分析、學生畫像等技術對學生學習數(shù)據(jù)進行全面采集和深度分析，精準掌握每位學生的認知基礎與學習需求，利用學習路徑推薦技術為其提供定制化的學習服務。在教學診斷方面，借助人工智能技術對學習數(shù)據(jù)進行實時分析，提前發(fā)現(xiàn)學習中的潛在問題或偏差，及時進行調(diào)整和優(yōu)化?；诖笳Z言模型的智能導學系統(tǒng)擔任學習評估者的角色，通過分析學生的自然語言輸入評估其掌握程度。評價手段的智能化將改變大學傳統(tǒng)的評價模式，不僅有助于準確評估學生的高階思維能力，而且通過持續(xù)跟蹤的過程性評價有效激發(fā)學生主動學習參與的積極性。

最后，人機協(xié)同智慧教學促進深度學習。人機協(xié)同將成為智慧教學的主要方式。人工智能作為教師的助手，幫助教師從重復勞動中解放出來，教師利用人工智能為學生的學習提供支持、創(chuàng)造性地開展教學。借助人工智能創(chuàng)設虛實融合的情境，讓學生在沉浸式的學習空間環(huán)境中體驗與行動，持續(xù)喚醒能動的主體意識。通過人機協(xié)同創(chuàng)建互動的實踐活動平臺，讓學生參與到活動任務中，深入領會知識所蘊含的情趣與價值，將對內(nèi)容的理解與感悟進一步轉(zhuǎn)化為情感的認同。學生與智能機器協(xié)作開展學習，一方面將部分認知外包給智能設備，提升認知能力，更好地完成認知任務9；另一方面借助技術實現(xiàn)自我發(fā)展，自主規(guī)劃學習過程、自我調(diào)節(jié)學習策略，逐漸養(yǎng)成自主學習的習慣。

二、數(shù)智化時代大學個性化教育的潛在挑戰(zhàn)

（一）“數(shù)據(jù)崇拜”容易遮蔽學生個性發(fā)展

數(shù)據(jù)驅(qū)動作為數(shù)智教育時代個性化教育的主要手段，其學習分析技術本身也面臨諸多挑戰(zhàn)，技術層面仍難以突破數(shù)據(jù)挖掘和分析過程的表層化和模糊化。學習是一個錯綜復雜的動態(tài)機制，學習者的過程性數(shù)據(jù)無法直接與行為表征關聯(lián)或?qū)?。教育實踐復雜多樣，個體特質(zhì)和需求很難完全被數(shù)據(jù)精準捕捉，數(shù)據(jù)算法能衡量的指標有限，加上數(shù)據(jù)融合困難，這些都會影響數(shù)據(jù)賦能個性化學習的有效性。

基于大模型的人工智能教育應用是大學個性化教育的重要方向，當前其在高等教育場景中的實用性和準確性有待提高，這主要是因為人工智能大模型受到數(shù)據(jù)影響而產(chǎn)生算法偏見。高等教育場景涉及學習者的認知、情感、行為等多個維度，現(xiàn)有的算法可能在數(shù)據(jù)處理和預測方面表現(xiàn)良好，但可能難以全面捕捉這些復雜因素，缺乏對大學生個性化需求的深入理解。因此，獲取多源情境的學習數(shù)據(jù)以確保解釋和預測的科學性，同時平衡多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的豐富性和兼容性，進行精準教學干預就成為有效個性化教育的關鍵所在。更為重要的是，在“一切都是數(shù)據(jù)\"的數(shù)智時代，數(shù)據(jù)成為教育活動判斷的主要標準。數(shù)據(jù)化的教育評價雖然能夠呈現(xiàn)學生的成長和發(fā)展軌跡，但無法完全測量人的內(nèi)在生命活動。如果教育者過度依賴數(shù)據(jù)，消弭數(shù)據(jù)的使用邊界，教育活動就容易遭受數(shù)據(jù)的“反噬”，教育由此可能異化為冷冰冰的符號交互，遮蔽學生的生命本真。在抽象化的數(shù)據(jù)洪流中，人逐漸被簡化為活在機器算法中的同質(zhì)化“數(shù)據(jù)人”或“單向度的人”，人們沉溺于層層疊疊的數(shù)據(jù)景觀，卻唯獨忽視了景觀中的人。學生的情感、創(chuàng)造、自由等生命價值被禁錮在數(shù)據(jù)之中，其個性生命成長的過程也會被遮蔽和懸置。

（二）“技術中心”傾向消解學生主體性

數(shù)字技術的快速發(fā)展為教育領域帶來了深刻變革，但其效應并非穩(wěn)定和純粹，而是常常呈現(xiàn)出混亂無序的狀態(tài)。本質(zhì)上而言，學生的個性化發(fā)展是涉及認知、情感、社會性、價值觀等多個方面的主體性發(fā)展。教育實踐中“以技術為中心\"的傾向讓技術可能成為一種“圈養(yǎng)”手段，讓學生在技術的支配下逐漸邊緣化。

首先，數(shù)字技術引發(fā)認知偏狹。認知發(fā)展是學生個性化發(fā)展的重要基礎，數(shù)智教育時代，基于人工智能技術的自適應學習將成為大學生學習的主要方式。在自適應學習中，個性化、豐富的信息推送極大提升了學生獲取信息的便利性，但也可能讓學生在海量生成的信息數(shù)據(jù)中由于信息偏食而身陷“信息繭房\"中。信息偏食會使學生更加傾向于接收與自身觀點一致的信息，排斥與自身觀點不同的信息，導致其理解和分析出現(xiàn)片面化，弱化學生思維體系和創(chuàng)新能力的發(fā)展，導致認知偏見。而信息繭房會限制學生思維多樣性的養(yǎng)成，降低個體在認知層面的批判和獨立思考能力。信息偏食和信息繭房對學生認知和學習行為產(chǎn)生的消極影響將成為學生個性化發(fā)展最大的敵人。此外，在人機協(xié)作學習中，如果學生一味通過認知外包解決學習問題，其思維過程將會被外部信息泡沫所主宰從而失去自我，出現(xiàn)思維懶惰與幼稚化、發(fā)展主體性喪失等問題，給學生的學習帶來嚴重的后果[10]。其次，數(shù)字技術制造心靈焦慮。個性的發(fā)展同樣以穩(wěn)定的心理結(jié)構(gòu)為基礎。不考慮目的、不假思索地將數(shù)字技術應用于教育，可能不僅無助于學習者的個性化發(fā)展，還會破壞教育節(jié)律、造成心靈焦慮。穩(wěn)定心理結(jié)構(gòu)的形成常常需要一段時間的靜置，連續(xù)不斷的教育刺激則會打破學習者的內(nèi)在穩(wěn)定。

（三）教師數(shù)智素養(yǎng)滯后限制深度個性化教學

數(shù)智時代，個性化教育的實現(xiàn)依賴于人工智能技術的支持，而教師較高的數(shù)字技術素養(yǎng)是高校有效推動個性化教育的關鍵因素。聯(lián)合國教科文組織2023年數(shù)據(jù)顯示， 78% 的高校已將人工智能納入戰(zhàn)略規(guī)劃，但僅有 23% 的教師能系統(tǒng)運用人工智能工具提升教學效能，這一落差折射出教師數(shù)字素養(yǎng)能力在智能時代的不適應，

一方面，教師的人工智能技術能力決定個性化教育的效果。技術在教育中的價值彰顯不在于技術本身，而在于其教學實踐應用。技術工具在教育過程中所發(fā)揮的作用和效果取決于教師的技術應用能力。同樣的技術工具，由不同的教師應用，其發(fā)揮的效用也會不同。如阿爾溫·托夫勒所言，“數(shù)字鴻溝”不僅包括設備及技術持有方和欠缺方之間的“接入溝”，更指向不同使用者之間技能掌握差異造成的“使用溝”。教師人工智能技術應用能力的差異可能擴大教育的“數(shù)字鴻溝”。教師人工智能技術應用的能力不僅要求教師掌握人工智能技術的基本原理和工具，還需要具備將技術與教育實踐相結(jié)合的能力。人工智能技術發(fā)展迅速，教師對于機器學習、深度學習、自然語言處理等核心技術的基本原理和應用場景缺乏系統(tǒng)的了解，導致其在技術應用中存在知識盲區(qū)，將人工智能技術應用于促進個性化教學方面的能力較為有限。人工智能技術的應用伴隨著隱私保護、算法偏見等倫理問題。如果教師缺乏對這些倫理問題的敏感性，則可能在技術應用中忽視潛在風險，在教學中缺乏必要引導。

另一方面，教師對于數(shù)字技術的態(tài)度影響人工智能教育技術的推廣使用。對人工智能技術的態(tài)度是教師數(shù)智素養(yǎng)的重要組成部分，它直接影響教師是否愿意、如何以及在多大程度上將技術融人教育實踐。相比工業(yè)生產(chǎn)領域，教育活動不像工業(yè)生產(chǎn)那樣依賴技術工具。在工業(yè)生產(chǎn)中人的自由度極為有限，很多時候甚至是機器的依附，工作節(jié)奏、加工流程只能服從于機器。而教育活動則完全不同，它本質(zhì)上是以人為本的互動過程，強調(diào)教師與學生之間的動態(tài)交流、情感互動和個性化引導。教育活動對技術的依賴程度較低，技術的應用需要與教育理念、教學方法以及學生的實際需求緊密結(jié)合。教師作為教育活動的主導者，如果無法充分理解和認可新技術的價值，技術的引人可能會流于形式，難以真正提升教育質(zhì)量。更為現(xiàn)實的問題是，在教育人工智能時代，教師可能面臨更大的職業(yè)發(fā)展壓力。自動化的最大悖論在于，使人類免于勞動的愿望總是給人類帶來新的任務[1]。自適應學習等數(shù)智時代的教學模式賦予高校教師角色更多新的內(nèi)涵[12]，可能造成教師面臨持續(xù)的學習和適應壓力，影響其職業(yè)滿意度和穩(wěn)定性以及使用人工智能技術的積極性。

三、數(shù)智時代大學個性化教育的變革策略

（一）技術生態(tài)建設：構(gòu)筑“數(shù)字基建—垂域模型一數(shù)據(jù)治理”三位一體轉(zhuǎn)型基礎

實現(xiàn)數(shù)智化轉(zhuǎn)型是大學個性化教育得以開展的前提條件，為此，大學需要從三方面做好準備，為數(shù)智教育時代的個性化人才培養(yǎng)提供堅實保障。第一，推進數(shù)字化新型基建。數(shù)字基礎設施是大學數(shù)智化轉(zhuǎn)型的基石。人工智能技術的部署和應用離不開高性能的計算資源、大數(shù)據(jù)存儲設備以及穩(wěn)定的網(wǎng)絡環(huán)境，高校也需要在智慧教室、虛擬實驗室、數(shù)字化管理平臺、物聯(lián)網(wǎng)設備等硬件設施方面持續(xù)加大投人，以滿足人工智能技術支持教育應用的需求。當然，數(shù)字基礎設施既包括硬件環(huán)境設備的更新，也涵蓋人員的數(shù)字化素養(yǎng)等軟性條件，數(shù)字化素養(yǎng)涉及技術能力、數(shù)據(jù)素養(yǎng)、信息安全意識以及數(shù)字化思維等多個方面。因此，在推進數(shù)字基礎設施建設過程中，必須通過教育和培訓推動大學教師員工持續(xù)吸收新技術和知識，深化對數(shù)字化認知、數(shù)字化技術運用以及數(shù)字安全防護意識的認同與實踐，提升自身的數(shù)字化能力，進而提升整體組織的數(shù)字化水平。

第二，開發(fā)教育垂域大模型。大模型是人工智能的靈魂，也是賦能個性化教育的關鍵所在。當前基于通用大模型與教育教學場景的深度融合不夠，人工智能教育應用遠未達到“廣泛可用”和“好用\"的狀態(tài)，其專業(yè)性、準確性和可靠性仍有待提高。教育垂直大模型需要依據(jù)教育領域的場景、特有經(jīng)驗、規(guī)則和數(shù)據(jù)，進行更加細分和更具應用性的開發(fā)和訓練，這就需要模型的設計開發(fā)者深入理解教育活動的發(fā)生過程，能夠基于對學習的理解提供更符合教育需求的算法。為此，高校需要構(gòu)建跨學科合作的有效機制，讓教育者、計算機科學家、心理學家等多領域?qū)＜疑疃葏f(xié)作，明確技術開發(fā)理念，遵循教育價值引導下的技術規(guī)范和科學標準，不斷優(yōu)化算法，促進其在教育領域的創(chuàng)新。特別需要注意的是，針對算法不當導致的學生發(fā)展路徑固化以及可能帶來的偏見，高校在教育大模型開發(fā)和使用中應充分考慮其潛在影響，不斷升級改良合乎教育倫理價值的技術，使其可控、可靠、可信賴，規(guī)避和減少倫理風險的產(chǎn)生，實現(xiàn)技術理性標準與人的價值取向相一致。

第三，實現(xiàn)有效數(shù)據(jù)治理。智能數(shù)據(jù)驅(qū)動離不開基于數(shù)據(jù)的精準化計算，其關鍵在于數(shù)據(jù)質(zhì)量，這就要求大學在推動數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中首先實現(xiàn)有效的數(shù)據(jù)治理。當前，由于師生教學數(shù)據(jù)采集不完整，缺乏相應的數(shù)據(jù)采集標準，導致采集的數(shù)據(jù)質(zhì)量不高，機器學習技術也無法從大量繁雜、無序的數(shù)據(jù)中獲取有用的信息。為此，高校一方面需要通過開發(fā)和應用數(shù)字化的管理平臺來整合校內(nèi)的信息流和工作流，挖掘教育大數(shù)據(jù)的潛在價值，為高校教學管理工作提供全面精準的數(shù)據(jù)支持。另一方面，大學需要建立數(shù)據(jù)治理的框架，制定清晰的數(shù)據(jù)標準和明晰數(shù)據(jù)收集、存儲、使用規(guī)范，圍繞大學的教學、科研及核心業(yè)務數(shù)據(jù)進行周期管理，提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，為數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供可靠的信息基礎。在此過程中，高校需要特別警惕數(shù)據(jù)的采集、存儲和使用可能引發(fā)的隱私泄露和安全風險。

（二）教育理念革新：融入人工智能思維重構(gòu)培養(yǎng)模式

第一，數(shù)據(jù)驅(qū)動教育治理和教學創(chuàng)新。學習行為用來描述學習者的過程性狀態(tài)，是優(yōu)化教育治理和有效干預教學的關鍵指標。提取學習者有效的行為數(shù)據(jù)，精準挖掘?qū)W習者的行為軌跡，是實現(xiàn)大規(guī)模個性化學習的基礎。教育人工智能技術豐富了學習者的面部表情、肢體語言等行為數(shù)據(jù)，形成多情境數(shù)據(jù)，通過把控海量數(shù)據(jù)與學習者行為之間的變化規(guī)律與內(nèi)在機制，全方位、全過程、常態(tài)化、伴隨性采集學習者的成長數(shù)據(jù)，為學習者的數(shù)字畫像提供系統(tǒng)依據(jù)，為教學評估、個性化素養(yǎng)診斷、精準教學干預等提供支持。人工智能以其強大的理解、交互、計算和決策能力，在為教育數(shù)據(jù)的精準治理與教學創(chuàng)新賦能方面具有天然優(yōu)勢，高校打造融海量教育數(shù)據(jù)模型、深度學習算法、高精度算力等智能化技術與算法為一體的人工智能教育大腦，對于數(shù)智化轉(zhuǎn)型和個性化教育的實現(xiàn)具有獨特價值[13]。一方面，人工智能教育大腦能夠匯聚多源異構(gòu)的海量數(shù)據(jù)，打破了數(shù)據(jù)流通的壁壘，通過數(shù)據(jù)流的交互融合，實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動的教學創(chuàng)新。另一方面，遵循“數(shù)據(jù)聚類、數(shù)據(jù)認知、決策優(yōu)化、搜索挖掘、預測干預”一體化過程，精準刻畫學習者的動態(tài)畫像，為識別、診斷以及決策等教學流程提供科學證據(jù)。

第二，培養(yǎng)學生交叉融合的高階思維能力。人工智能時代問題解決方式的快速迭代實現(xiàn)了對學科概念的超越，單一知識領域及其邊界清晰的傳統(tǒng)學科將逐漸被多元知識領域交融一體的新學科取代。人工智能作為一種“使能\"技術，具有天然的學科交叉和應用驅(qū)動屬性，正不斷與其他學科交叉融合并解鎖新的應用場景。大學的人才培養(yǎng)需要重新審視傳統(tǒng)的學科概念，并打破傳統(tǒng)學科平衡以拓展與創(chuàng)新學科的內(nèi)涵和外延，在培養(yǎng)必備的跨學科思維能力和視野的同時，加強批判性思維等高階思維能力的培養(yǎng)，以適應快速變化的科技環(huán)境。一方面，重構(gòu)課程體系促進跨學科思維能力培養(yǎng)。課程體系是大學人才培養(yǎng)的核心所在，關系教學內(nèi)容，也決定著所培養(yǎng)人才的知識結(jié)構(gòu)。數(shù)智教育時代，大學必須圍繞人工智能社會帶來的職業(yè)新挑戰(zhàn)，重構(gòu)人才培養(yǎng)課程體系，充分體現(xiàn)人工智能技術發(fā)展帶來的新理念及新知識。這就需要擺脫原來單一學科之下的課程設置，建立跨學科的課程體系，通過設置“ AI+X^′ 的跨學科交叉課程，引導學生關注人工智能與其他學科交叉融合的前沿領域，培養(yǎng)學生的實踐應用能力和交叉創(chuàng)新思維。另一方面，促進學生高階思維發(fā)展。需要通過深度教學重塑思維框架，用真實情境的復雜問題激活批判性思維，培養(yǎng)既能駕馭智能工具，又能超越工具理性的創(chuàng)造性問題解決者。智能時代，智能技術在教育教學中可以成為支撐學生認知能力擴展的工具，人工智能技術可以充分發(fā)揮學習環(huán)境創(chuàng)設、自主學習探究、知識建構(gòu)協(xié)同、情感體驗激勵等認知工具的作用，能夠有效轉(zhuǎn)移、分擔和減輕學生的部分認知負荷，提高學生處理復雜信息的能力，將學習的重點放在特定情境下的真實問題解決上，幫助學生在真實的問題情境中進行分析、綜合、評價和創(chuàng)造，在解決問題的過程中促進學生高階思維發(fā)展。

第三，提升學生自主學習能力。智能教育時代，大學生的學習和認知活動更加依賴數(shù)字技術的腳手架，學生在智能學習系統(tǒng)的幫助下，進行認知加工、解決問題，實現(xiàn)學習目標。個性化學習強調(diào)自我控制性學習，要求大學生具有強烈的自主意識，擁有充分的自主度，能夠掌控自己的數(shù)據(jù)信息、利用技術決定自己的學習，享受技術加持帶來的賦能感，實現(xiàn)高質(zhì)量學習。數(shù)智時代的自我學習范式要求高校提升大學生的數(shù)智素養(yǎng)，讓學生能熟練運用人工智能技術開展自適應學習的同時，思考人工智能帶來的社會變革，培養(yǎng)人文情懷和使命擔當。一方面，高校要通過課程學習，讓學生理解人工智能的基本概念、原理和應用領域，掌握機器學習、深度學習、自然語言處理等核心技術的基本原理，提升學生的技術交互能力，培養(yǎng)學生的信息識別、篩選能力，避免其陷入信息繭房、信息偏食。另一方面要加強倫理教育，提升學生認知水平和倫理意識。在其學習中融入人工智能倫理、數(shù)據(jù)倫理、隱私保護等內(nèi)容，幫助學習者理解智能技術可能引發(fā)的倫理問題；通過算法偏見、數(shù)據(jù)泄露、學術誠信等真實案例引導學習者分析智能技術應用中的倫理問題，在實踐過程中，引導學習者反思自己的行為是否符合倫理規(guī)范，強化倫理意識。

（三）教師能力升級：促進角色轉(zhuǎn)型，提升教學能力

第一，重塑教師角色認知。人工智能教育應用引發(fā)了人們對于教師地位邊緣化，甚至被取代的擔憂。然而，無論從教育的本質(zhì)目的，還是從技術的角度而言，人工智能都不能完全替代人類教師。教育是立德樹人的事業(yè)，教師不止于受業(yè)解惑，更是塑造價值、共振情感、培養(yǎng)創(chuàng)造力的傳道智者。和人類教師豐富的教育智慧和教學策略相比，現(xiàn)有人工智能的“智能\"水平還較低，能解決的教育問題也有限，加之在認知情感方面的局限，決定了其暫時難以勝任此類工作[14]。然而，由于人工智能在知識獲取、應用和創(chuàng)新方面展現(xiàn)出的強大能力，在“師一機一生\"構(gòu)成的新課堂生態(tài)中，高校教師應重新思考自身的角色和定位，更多承擔起學生學習領航者和成長引導者的角色，在傳道受業(yè)解惑中學會充分發(fā)揮“機師”的優(yōu)勢。

人機協(xié)同促進學生的個性化學習需要高校教師深入理解學生個體差異，靈活調(diào)整教學策略。一方面，需要更加了解所在的學科和學生，借助人工智能學習系統(tǒng)對學生的學習情況和知識掌握程度進行把控，根據(jù)情況給予個別學生額外的支持；另一方面，要改變教學組織方式，轉(zhuǎn)變傳統(tǒng)教學中學生被動學習的傾向，讓學生成為意義建構(gòu)的主體，從而生發(fā)出更強大的內(nèi)生力量。更為重要的是，人機協(xié)同的新教學模式下，教師必須堅守育人的根本，堅持教學中的主導地位。教師作為智能技術的運用者，要理性評估人工智能技術所帶來的便利與價值，在與技術的互動中展現(xiàn)自身的人文關懷、智慧和創(chuàng)造力，實現(xiàn)教育內(nèi)部一致的主體性價值。

第二，提升教師的智能教育素養(yǎng)。數(shù)智時代，智能教育素養(yǎng)是教師生存和發(fā)展的核心素養(yǎng)之一。面對人工智能對高等教育帶來的顛覆性變革，高校教師必須掌握人工智能相關的知識和技能，能夠熟練掌握人工智能等數(shù)字化教育技術手段，善于創(chuàng)新應用實現(xiàn)個性化教育，促進學生全面?zhèn)€性化發(fā)展。當前，在實踐層面，教師智能教育素養(yǎng)呈現(xiàn)技術認知碎片化和教育實踐場景割裂的問題，智能技術常被簡單移植至傳統(tǒng)課堂，未能同步推動教學方式的創(chuàng)新。

人工智能技術能力是教師智能教育素養(yǎng)的關鍵能力，教師需要具備人工智能技術轉(zhuǎn)化為具體教學行為的能力，并堅持人本主義的教育人工智能應用理念與原則，明確倫理與安全規(guī)范，不斷向深度高效的“人機協(xié)同”目標靠攏。其一，具備人工智能工具鏈精準整合能力。掌握主流人工智能工具，并與教育建立適配邏輯，根據(jù)教育人工智能工具的場景化應用開發(fā)個性化工具包。其二，形成人機協(xié)同教學策略，明確人類智能和人工智能的邊界，構(gòu)建人機分工協(xié)同的新型教學模式。其三，實施人工智能賦能的課堂重構(gòu)。根據(jù)人工智能生成的多模態(tài)學習畫像，對學生學習行為開展數(shù)據(jù)分析，設計分層教學活動。開發(fā)結(jié)合人工智能反饋的實時評價機制，推動教學流程從線性傳授轉(zhuǎn)向動態(tài)交互。其四，在教學全流程中踐行倫理規(guī)范。教師在運用各類智能技術開展實踐教學的過程中，需要做出合乎教育效益、倫理規(guī)范和技術效能的教學安排與決策。

當然，無論是教師角色的重塑，還是智能教育素養(yǎng)的提升，都離不開高校對高校教師專業(yè)發(fā)展的系統(tǒng)支持。高校應該建立教師智能素養(yǎng)提升的支持保障機制，聚焦高校教師人工智能素養(yǎng)提升的薄弱環(huán)節(jié)，面向不同教師群體開展針對性培訓。鑒于教師使用人工智能的態(tài)度和行為決定著智能教育能否發(fā)生及其效果，高校需要通過體制機制的創(chuàng)新為教師主動提升人工智能素養(yǎng)提供良好的制度支持，營造良好的文化環(huán)境，由此打造高校智能教育的生態(tài)，為數(shù)智化時代個性化教育提供有力的環(huán)境支持。

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Abstract：The new generation of information technologyis accelerating the digitaland intelligent transformation of higher education，and promoting the personalized development of students to cultivate innovative talents forthe digital and intelligent era has become an important topic of current higher education reform.Artificial inteligence empowering personalized education in universities has its advantages. Through data一driven promotion，dynamic adaptation and path customization，it realizes the precise and personalized leaming support. However，data- driven personalized education may lead to \"data worship\"，causing the solidification of students'personalized development paths.Technological centralism weakens students'subjectivity，and the lag of teachers' digital and inteligent literacy limits the depth of personalized education.These problems allconstitute the potential challenges for personalized education in the digital and intelligent era.Therefore，universities in the process of digitaland intelligent transformation must take the essential value of education as the ultimate goal and promote three key changes： first， build a technical ecosystem of \"digital infrastructure- vertical domain model- data governance\" to lay a solid foundation for digital and inteligent transformation;second，integrateartificial intelligence thinkingand reconstruct the talent cultivation model; third，promote the transformation of teachers'roles and enhance their digital and inteligent literacy to improve their teaching competence in the new paradigm of human- machine collaborative teaching.

Key words： digital and intelligent transformation；personalized education；artificial inteligence in education；artificial intelligence thinking

（責任編輯劉夢青）