数智赋能视域下高等教育新质人才培养的范式重构与实践进路

随着人工智能、大数据、物联网等新兴技术被广泛应用于各大领域，人类社会逐步进入信息化的新阶段——数智时代。[1]创新作为数字社会新质生产力发展的核心引擎，其根基则在于人才创新。人作为生产力中最活跃的因素，发展新质生产力，前提则是打造一支适应时代发展需求的新质人才。数智时代，新质人才是能够在遵循客观规律的前提下，充分发挥主观能动性，具备高度适应性、开放性和跨界创新能力，不断创造出新的生产力的创新性人才，[2]需具备学习能力、创新能力与人—机协作能力等三大核心能力。[3]新质人才的特质应体现在专业知识、实践技能、学习能力、创新能力与社会责任等方面。[4]纵观学界对新质人才的认知，皆聚焦于数智技术、创新思维能力、实践能力与复合型专业知识等核心素养的具备，其中，创新是新质人才的标志性特征，同时亦是新质人才的源动力。数智时代，大数据与人工智能的快速发展极大地推动了生产力的进步，进而促进了社会形态的新变化和对创新性人才的需求，创新性人才成长亦能迅速将科技进步转化为现实的生产力，进而推进数智技术的迭代升级，并形成与数智技术的双向驱动关系，共同推进新质生产力的进阶与发展。

高等教育作为创新人才培养的主战场，理应肩负起助力新质人才培养的重任。随着大数据、人工智能技术的深度渗透，相较于传统时代教育对专业技能和知识传授的专注，新质生产力的发展对人才的创新能力、批判性思维能力等软技能的培养提出了更高的要求，这对高等教育人才培养范式的结构性变革提出了严峻的挑战，而数智技术在为新质人才培养提供工具支撑的同时，又为高等教育人才培养创造了历史机遇。新质人才的形成，要求高等教育必须跳脱出原有的思维框架、打破传统的思维束缚，培养出既具备创新能力性、复合性思维能力和拥有现代数智技术能力，同时又拥有持续探索跨领域实践问题精神的新质人才。高等教育培养新质人才的关键途径和实践场所是课堂教学，课堂作为落实新质人才培养任务和助力新质生产力发展的核心环节，其人才培养质效的关键点则在于数字课程的建设、教师的教与学生的学。

二、数字课程建设：构建虚实融合的知识传递新载体

数智技术赋能已然成为高校教育领域的广泛共识，通过数智技术提供的数字资源和个性化工具为数字化课程建设全面创新提供了广阔的空间，人工智能作为引领未来的战略性技术日益成为高等教育数字化转型的重要依托。[5]作为人才培养的基本单元，数字课程的内涵已超越传统意义上的课程资源数字化。通过数智赋能，数智课程增加“机”（智能技术载体）这一要素实现对“师—生”二元结构教学模式向三元模式的变革。人工智能、大数据、虚拟现实（VR）、增强现实（AR）等数智技术的广泛应用，为课程体系的重构与教学模式的变革提供了技术支撑。在数智时代，数字课程将成为虚实融合的知识传递新载体，为新质人才培养奠定坚实的基础，推动高等教育从“标准化教学”迈向“个性化育人”。

课程数字化转型则应遵循“专业—课程—课堂”全方位系统化推进的基本逻辑理路。[6]数字课程作为数智技术与教学深度融合的核心载体，其建设目标应从知识传授转向能力素养导向，以培养创新型人才为整体价值目标。具体而言，在结构上，数字课程建设应打破学科壁垒，强化知识的系统性与综合性，构建模块化、层次化的课程群；在内容上，应以培养学生的数智思维与实践创新能力为目标，从静态文本升级为动态数字资源，综合融入学科前沿知识、真实案例和跨学科研究成果。

三、教师角色进化：从知识传授者到数智生态设计师

教育数字化转型是运用数字技术推动教育全方位创新与变革的过程，[7]而数智化转型则是增加了智能部分，其不仅是大数据、人工智能的技术应用 于数智技术手段， 促使数智化信息、数据要素与教育教学融为一体，深入渗透到教育教学的更高维度的 变过程。因此，为培育适应新质生产力发展的新质人才，高校教师全面变革教育观念与教学方法，形塑数智生态设计师的新角色就成为重要的面向。

（一）教师数字素养的迭代升级

掌握数智技术的教师是高等教育数智化转型中的关键性变量。作为高等教育的实施者与推动者，教师的数字素养提升直接关系到适应新质生产力发展需求的新质人才的培养。因此，高校教师应熟练掌握运用数智工具进行教学设计与实践，优化教学过程与提升学生的学习体验，进而落实教学效果。人工智能的繁荣发展，正在全面革新社会生产力，同时对高校教师的数字素养提出了更高层次的需求。高校教师要以更加开放的心态拥抱GAI 带来的新变化，积极参加相关培训课程提升技术应用能力，掌握人工智能技术的基本操作规程和在教学领域的应用场景，借助人工智能提供的资源与功能提高教学设计能力，并学会利用数据收集、分析及解读功能，更加全面客观评价学生具体学习效果，进而为教学决策提供直接的数据依据。

（二）混合式教学策略的智能优化

在数智时代，教师可根据具体教学情境与需求，创设混合弹性等更具包容性、连接性和功能性的课堂。[8]运用VR、AR 等技术赋能教学空间的打造，利用智能感知技术收集、记录与保存课堂教学过程中教师授课、学生学习和课堂环境等生成的教学数据，并借助教育心理学、认知和学习科学等理论对真实教学场景进行分析，形成教师教学和学生学习可视化图谱，客观诊断学生学习情况和真实反馈教学成果，并在此基础上形成调整教学决策的良性循环。[9]在师—机—生三元交互协作的智能化混合式教学课堂中，教师对教学内容的设计应满足超越单一课程本身的创生性教学实践的需求，在突出批判意识、创新思维、情感价值的教学生态环境中，借助智能化工具性作用的发挥，实现以“学生为中心”的课堂架构下的师生“互动奔赴”的场景。

（三）教研共同体的数智化转型

数智时代，新质人才的培养不仅需要教师个体能力的提升与教学策略的优化，更离不开教研共同体的变革。教师向数智生态设计师的转型唯有依托数智化教研共同体的协同支持，才能真正将数智赋能贯穿于人才培养的全过程，实现从个体教学创新到集体育人模式变革的跨越。因此，高校教师应投身于教研共同体的创建，并借助其数字化转型打破学科壁垒、整合教育资源、凝聚集体智慧，进而为高等教育新质人才的培养提供坚实的共同体支撑。具体而言，教师应积极参与本校数字资源库建设，将教学过程中生成的优质教学资源分享到数据库中，实现数智化教学资源的共享；通过搭建和利用数字化交流平台使其成为推动教学范式革新的核心枢纽；组织线上学术研讨，打破时空限制为科研团队跨学科、跨学校、跨地区交流与合作提供有力的数智技术支撑。

四、学习范式的革命：从被动接受到智适应成长

数智技术作为数智时代的重要驱动力，革新了传统的学习范式。通过数智赋能，学习者实现了从“知识获取”到“认知迭代”的跃升的同时，也被驱动着从被动式接受到智适应成长。“智适应”是一种融合了人工智能与教育教学的技术与理念，旨在根据学习者的个人特征与学习情况，动态调整教学内容、方法与进度，进而实现个性化的学习体验和提升学习效果。这就要求高等教育在新质人才的培养过程中，通过智能技术与机器学习算法预判学生的学习情况并生成学习画像，结合学科知识谱图和学生学习画像提供结构化且具有互动性和生成性的学习内容，服务于个性化学习。[10]

（一）学习者数字画像的精准构建

学习者画像是建立在一系列真实数据之上的目标用户模型。[11]精准构建画像的目的在于通过数据决策精准诊断学情、制定教学目标与实施教学干预，进而促进学生的个性化学习。

具体而言，是通过学习平台等工具收集学习者的多维数据，如学习时间、答题准确率、学习路径与偏好等，运用数据挖掘与分析技术，构建学习者模型，精准刻画学习者的知识水平、能力状态和学习风格。画像的建构是以经过标准化处理的数据为基础，并将数据分析结果以雷达图、直方图等可视化的图像加以呈现。[12]

（二）个性化学习路径的智能生成

从学生维度来看，个性化学习路径的生成，能满足学习者个性化的需求与积极主动性的提高，并专注于尚未掌握的知识，避免因重复学习导致的低效率 从教 维度 有助于了解学生的学习情况，制定更为精准的教学计划，实施更加有效的教学 注的是， 学习路径的生成，需要基于学习者模型，借助人工智能算法判断学习者的学 和教学策略，提供更具针对性的辅导方案。如，在线学习平台针对学生学习 推送个性化课程视频，自动调整学习路径。智能辅导系统针对学生作业和测试中存在的问题提供针对性的分析与讲解，帮助学生查漏补缺。

（三）个性化学习策略的系统性培养

数智赋能下学生学习范式的转变对自主学习策略提出了更高的要求。学习策略是学习者为了提高学习质效，有目的、有意识地制定的有关学习过程的复杂方案。[13] GAI 的出现，标志着教育智能从工具性辅助迈向认知性增强的新纪元，为学习者重塑了学习能力的新标准。对个性化学习提出了新要求。因此，个性化学习策略的培养，在认知维度，不仅要求学生在自然认知与技术增强认知间能够自由切换，还需持续将潜意识的学习策略转化为可解读的数字化语言，并借助对话模型展开生成式学习，注重从结果性输出向过程性的训练，[14]在此过程中，学习者必须具备学会将复杂问题进行解构并提出有效问题的能力。在技术素养维度，需要学生在数字批判、人机协作、数字自我管理等方面的能力得到提升，能够理解 GAI 的分析和反馈，自主识别算法推荐中的认知偏见。并运用高阶思维技能对其所提供的学习资源和策略进行评判筛选、辩证思考和融合创新。[15]

参考文献：

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[2] 祝智庭, 赵晓伟, 沈书生.融创教育：数智技术赋能新质人才培养的实践进路[J].中国远程教

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[15] 温军英等.数智赋能高等教育教与学的现实向度与伦理限度[J].高教发展与评估,2024(5):92-104.