面向未来的智慧农业教育：人工智能应用的核心矛盾与协同治理路径

引言

在科技迅猛发展的当下，人工智能（Artificial Intelligence，AI）已成为推动各行业变革的核心力量。农业作为国民经济的基础产业，正朝着智慧农业的方向加速迈进。智慧农业向精准化、智能化发展，其对人才的知识结构和创新能力提出了更高要求。传统农业教育模式在智能装备操作、农业大数据决策等领域的短板日益凸显。同时，当前AI 教育应用普遍存在“重技术轻农业”的倾向，未能有效衔接实际生产问题，导致技术赋能与农业教育的本质需求之间出现深层错位。本文旨在分析这一矛盾的根源，并探索符合农业生产规律的 AI 教育可持续发展路径。

一、AI 智慧农业教育的核心矛盾

（一）技术标准化与农业场景复杂性的矛盾

AI 技术固有的标准化特性，与农业生产高度情境化、动态化的特点形成根本冲突。例如：虚拟仿真教学虽降低了实践成本，但其静态建模难以响应地域农情（如土壤墒情、气象）的动态变化。智能教学平台多依赖历史经验数据，难以整合实时变量，灵活性不足。统一的技术参数设置无法适配差异化的场景（如东北平原机械化耕作和西南山地梯田种植），可能增加学生在真实复杂环境中的操作失误风险。

（二）师资能力与农科教融合的结构性矛盾

当前教师队伍存在“懂农业不通 AI，擅技术不解农情”的能力断层。目前大部分农业院校的教师在人工智能技术方面的专业素养相对欠缺，难以充分发挥人工智能在教学中的优势。这种结构性失衡导致恶性循环：教师能用AI 工具演示标准操作流程，却难以指导学生应对农田突发状况；教师能将AI 工具用于理论教学，却难以引导学生将其转化为解决实际农业生产问题的能力。

（三）学科壁垒与复合型人才需求的矛盾

学校教学的单一化（只教编程或只教农业知识），与产业需要既懂农业全流程（种植、植保、土肥、管理等）又能应用AI 技术解决具体问题的“新农人”的技能培养不匹配，导致学生毕业后难以胜任农业智能装备运维、大数据分析等岗位。例如：学生认识各种作物、病虫害、土壤肥料，但面对一堆传感器数据，不知道如何利用AI 优化决策；学生能够设计“智能灌溉”等炫酷模型，却不了解不同作物、不同生长阶段需水量差异巨大。

二、协同治理路径：创新AI 教育生态

（一）构建实时感知- 动态决策闭环技术系统

突破“模拟演练”局限，打造融合实时农情数据的动态教学系统：（1）动态场景响应： 将多源数据流（光照、湿度、温度传感器和光学成像设备）与 AI工具深度融合，使教学场景能实时响应环境变化。例如，整合实时日照强度数据，指导学生动态调整作物遮阴策略。（2）虚实融合实践： 应用增强现实（AR）技术打通虚拟教学与真实作业的边界。例如，通过 AR 眼镜在真实农机上叠加操作要点与故障处理指引，让学生在真实作业环境中学习应急决策。

（二）建立农科AI 双师能力认证体系

为提升教师的人工智能技术素养和教学应用能力，破解师资瓶颈，需重构教师能力标准与培养机制：（1） 能力标准：设立涵盖“农业专业知识—AI 工具应用—问题转化能力—虚实教学设计”的四维能力矩阵。（2）激励机制：将教师参与智能农具研发、构建区域性教学数据库等实践成果纳入职称评定体系。（3）流动机制：构建高校—企业—农场三方人才流动机制，派遣教师深度参与智慧农场运营和农科器械研发，强化其对真实农业场景的理解力。此外，还可引进具有人工智能专业背景的教师，充实师资队伍，优化师资结构。

（三）构建多元化学科交叉融合培养模式

摒弃传统农科生人才培养方案，构建系统性融合培养模式：（1）重构模块化课程：实施 “新农科 + 新工科” 交叉培养，旨在培养“懂农的科技通”或“懂科技的农专家”。如中国农业大学构建 “农业机器人 + 精准灌溉” 课程群，覆盖前端感知、决策控制全链条技术。（2）深化产教融合：推广“订单式”人才培养，如新希望六和集团定向班采用“1 年高校理论学习 +1 年企业顶岗实训 +1 年项目孵化”模式，毕业生留存率达 81% ，显著高于行业平均水平；（3）优化评价体系：建立包含“农业知识应用”“技术工具使用”“跨界协作”等维度的评价体系，采用“实践作品 + 项目报告 + 企业评估”的多元考核方式。

三、结论

人工智能为智慧农业教育带来了前所未有的机遇。然而，在应用过程中也面临着诸多挑战。AI 赋能智慧农业教育的核心矛盾，在于技术标准化与农业情境化的冲突。破解之道需摒弃“技术先行”思维，转向“场景驱动”的发展范式。一方面，开发能动态感知环境、支持实时决策的闭环系统。另一方面，锻造既懂农业又通 AI 的“双师型”队伍和“全能型”学生，弥合技术应用与农业知识间的断层。通过聚焦培养“懂技术、会应用、能决策”的智能化新型农科人才，推动 AI 技术真正扎根于农业实际需求。未来，随着人工智能技术的不断发展和完善，其在智慧农业教育中的应用前景将更加广阔，有望实现智慧农业教育的跨越式发展。

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基金项目 ： 中国科学技术大学安徽省 2024 年高校“三全育人”综合改革和思想政治能力提升计划项目《系统论视角下提升安徽省理工科高校思政课教师生成式人工智能 （AIGC） 素养的现实困境与优化路径》（ 课题编号 ：sztsjh-2024-14-1）。