新质生产力视域下新建大学信息化建设赋能专业建设的问题与思考

在新质生产力加速演进的背景下，人工智能技术与高等教育的深度融合成为推动新建大学专业建设转型升级的核心动力。本文立足 AI 技术赋能教育的独特优势，系统剖析新建大学在信息化建设中存在的功能性不足、融合性薄弱、创新性匮乏等突出问题，从智能教学生态构建、跨学科专业集群培育、数据驱动决策机制完善等维度，提出具有创新性的解决路径。研究旨在为新建大学通过信息化建设提升专业建设质量提供理论参考，助力其培养适应新质生产力发展需求的复合型、创新型人才。

一、引言

新质生产力以科技创新为主导，呈现出数字化、智能化、绿色化的鲜明特征，正在重塑产业形态和人才需求结构。新建大学作为高等教育体系的新生力量，肩负着为区域经济社会发展培养高素质应用型人才的使命，其专业建设质量直接关系到服务新质生产力发展的能力。人工智能技术的迅猛发展为新建大学突破资源约束、实现跨越式发展提供了历史性机遇，通过智能教学平台、虚拟仿真系统、大数据分析等信息化手段，能够有效提升专业建设的功能性、融合性与创新性。然而，当前多数新建大学在信息化建设赋能专业建设过程中，仍面临 AI 技术应用表层化、专业与技术融合碎片化、创新机制不健全等现实困境，亟需从理论与实践层面探索破解之道。

二、AI 技术赋能新建大学专业建设的独特价值

（一）强化专业教学的功能性延伸

AI 技术能够突破传统教学的时空限制和资源约束，实现专业教学功能的多维拓展。智能答疑系统可通过自然语言处理技术，为学生提供 7×24 小时的个性化学习支持，解决新建大学师资不足导致的辅导缺位问题；虚拟仿真实验平台结合机器学习算法，能够模拟复杂工业场景和科研过程，如在智能制造专业中，可构建数字孪生工厂系统，让学生通过 AI 驱动的虚拟操作掌握生产线优化、设备故障诊断等核心技能，大幅提升实践教学的有效性。

（二）促进专业体系的融合性发展

AI 技术为跨学科专业融合提供了技术基座和方法论支撑。通过构建跨学科知识图谱系统，能够打破学科壁垒，实现不同专业领域知识的关联与整合。例如，在智慧农业专业建设中，可利用 AI 算法整合农学、信息技术、环境科学等多学科知识，开发基于物联网和机器学习的精准种植决策系统，使学生在掌握单一专业知识的同时，形成跨学科的系统思维。这种融合性发展不仅符合新质生产力对复合型人才的需求，也有助于新建大学培育特色专业集群。

（三）激发专业创新的内生性动力

AI 技术赋能下的个性化学习和自适应教学，能够充分激发学生的创新潜能。智能学习分析系统可根据学生的学习行为数据，精准识别其知识短板和兴趣点，推送定制化的学习资源和创新课题。在计算机专业教学中，AI 代码生成与评测工具能够辅助学生快速验 算法创意，缩短从想法到实现的周期；在艺术设计专业，AI 生成式模型可作为创意启发工具，帮助学生突破思维定式，形成新颖的设计方案。

三、新建大学信息化建设赋能专业建设

（一）AI 技术应用的功能性局限

1. 工具化应用为主：多数新建大学的 AI 技术应用停留在辅助教学的工具层面，如智能考勤、在线测评等，未能深入专业核心教学环节。部分专业虽引入 AI 教学系统，但因缺乏与课程内容的深度适配，导致系统功能与教学需求脱节，沦为 “数字摆设”。

2. 智能化水平不足：受限于技术投入和人才储备，现有信息化系统的 AI 功能多为基础算法应用，缺乏深度学习、知识图谱等先进技术支撑。在专业实践教学中，虚拟仿真系统的场景交互性和智能反馈能力较弱，无法模拟复杂工业环境中的动态决策过程，影响实践教学效果。

（二）专业与技术融合的结构性障碍

1. 融合机制不健全：新建大学普遍缺乏统筹专业建设与信息化建设的协同机制，教务处、二级学院、信息技术部门各自为政，导致 AI 技术应用与专业发展规划脱节。在专业人才培养方案修订中，未能将 AI 素养要求系统纳入课程体系，造成技术应用与专业目标的 “两张皮” 现象。

2. 跨学科壁垒依然存在：虽然 AI 技术为跨学科融合提供了可能，但新建大学的专业设置仍沿用传统学科划分模式，跨学科课程建设滞后。以人工智能专业为例，多数院校仅在计算机学院开设相关课程，未能与经管、文法等学院形成有效联动，难以培养具有行业应用能力的复合型 AI 人才。

（三）创新生态构建的系统性缺失

1. 数据驱动决策能力薄弱：新建大学在专业建设中尚未形成基于 AI 的数据分析文化，教学管理数据、学生发展数据、产业需求数据分散在不同系统中，缺乏整合分析。专业设置调整、课程优化等决策仍主要依赖经验判断，未能利用 AI 算法挖掘数据背后的潜在关联，导致决策科学性不足。

2. 创新激励机制缺位：针对教师开展 AI 教学创新的激励政策不完善，缺乏专项教研项目支持和成果认定机制。部分教师因担心技术应用增加工作负担或影响教学评价，对 AI 教学改革持保守态度，抑制了技术创新的内生动力。

3. 校企协同创新不足：与行业企业的 AI 技术合作多停留在设备捐赠、技术培训等浅层次，未能建立联合研发、协同育人的长效机制。企业的真实 AI 应用场景和数据资源难以转化为教学资源，导致专业教学内容与产业实际需求脱节。

四、AI 技术深度赋能专业建设的路径探索

（一） 构建智能协同的教学功能体系

1. 分层推进 AI 技术应用：根据专业特点和教学需求，分层次引入 AI 技术。基础层建设智能教学管理平台，实现课程调度、成绩分析等流程自动化；进阶层开发专业特色 AI 教学工具，如经管类专业的智能沙盘系统、工科专业的故障诊断 AI 助手；创新层搭建跨专业 AI 创新实验室，支持学生开展自主创新实践。

2. 打造自适应学习生态：基于学习分析技术构建 “测 - 学 - 练 - 评” 闭环系统，通过 AI 算法实时追踪学生学习状态，动态调整教学内容和难度。在语言类专业中，可开发 AI 口语评测系统，结合语音识别和自然语言处理技术，提供发音纠正和表达优化建议；在医学专业，利用 AI 病例分析系统，培养学生的临床思维和诊断能力。

（二）建立跨学科融合的专业建设机制

1. 组建 AI+ 专业集群：打破传统院系壁垒，围绕区域主导产业需求，组建 “AI+” 交叉专业集群。如在智能制造领域，整合机械工程、计算机科学、工业工程等专业力量，开设智能装备设计、工业数据 analytics 等跨学科课程；在现代服务业领域，构建 ^#AI+ 金融”“AI + 物流” 等特色专业方向，培养具有智能服务能力的应用型人才。

2. 构建协同治理体系：成立由校领导牵头的 “AI 赋能专业建设委员会”，统筹协调教学、科研、信息技术等部门资源；建立跨学科教学团队，鼓励不同专业教师联合开发 AI 融合课程和教学资源；将 AI 应用能力纳入教师考核评价体系，设立专项奖励基金，激发教师参与融合创新的积极性。

（三）培育数据驱动的创新发展生态

1. 完善数据治理体系：建设校级数据中台，整合教学、科研、管理等多维度数据，制定统一的数据标准和安全规范。利用 AI 技术构建数据质量监控系统，实现数据清洗、脱敏和关联分析的自动化，为专业建设提供可靠的数据支撑。开发专业健康度评估 AI 模型，通过分析就业率、课程匹配度、产业需求契合度等指标，为专业调整提供决策建议。

2. 深化校企协同创新：与 AI 企业共建 “智能产教融合基地”，引入企业真实的 AI 应用项目和数据集，开发基于项目的实践课程。建立 “双导师” 制，企业技术专家与校内教师共同指导学生开展 AI 创新项目，参与学科竞赛和创新创业大赛。合作共建 AI 课程资源库，将企业的技术案例和培训体系转化为教学内容，保持专业教学的前沿性。

3. 构建 AI 素养培育体系：将 AI 素养教育融入人才培养全过程，面向全体学生开设 AI 通识课程，培养数字化思维；在专业课程中嵌入 AI 应用模块，如市场营销专业的消费者行为 AI 分析、环境工程专业的污染监测 AI 模型；开设 AI 创新工作坊，支持学生基于开源平台开展 AI 应用开发，培养解决实际问题的创新能力。

五、结语

在新质生产力加速发展的时代背景下，AI 技术为新建大学突破发展瓶颈、实现专业建设跨越式发展提供了全新可能。新建大学必须摆脱传统信息化建设的路径依赖，从功能重构、机制创新和生态培育三个维度，推动 AI技术与专业建设的深度融合。通过构建智能协同的教学功能体系、跨学科融合的专业建设机制和数据驱动的创新发展生态，不断提升专业建设的质量和水平，培养出既掌握专业核心能力、又具备 AI 应用素养的复合型人才，为新质生产力发展提供坚实的人才支撑，同时也在高等教育差异化发展格局中塑造独特的核心竞争力。