人工智能与吉林省高等教育的融合：变革、挑战与路径

一、引言

国家教育数字化政策推动高等教育转型，生成式AI 技术为教育创新提供支撑 [1-2]。吉林省作为东北教育强省，拥有多所高等教育高校，在汽车工程、现代农业等领域积淀深厚。省内高校积极推进“智慧校园”建设，长春理工大学依托光电学科优势，其“智能光电实验教学平台”实现 AI 辅助实验指导覆盖率达 92% 。本文立足“" 科教兴省”战略，探索AI 与高等教育融合路径，构建东北特色教育新生态。

二、AI 驱动下高等教育的变革维度

2.1 学习范式的个性化转向

AI 通过解析学习者行为数据实现从群体教学到个体适配的转变[3,4]。吉林大学计算机学院试点中，智能系统追踪 13 类学习数据，构建三维能力模型，为不同水平学生推送差异化学习内容。东北师范大学实践显示，AI 辅助备课使教师教案准备时间缩短 62% ，释放精力用于启发式教学。长春理工大学光电工程学院开发的“AI 光电虚拟导师”系统，通过分析学生在激光原理实验中的操作数据，自动生成误差修正方案，使实验课通过率提升 23%

2.2 教育生态的无边界拓展

数字孪生技术打破物理空间限制，吉林大学“元宇宙实验室”实现跨校区实时交互，使偏远地区高校学生共享优质实验资源，参与率提升 40% 。AI 赋能的智慧治理优化管理效率，东北师范大学智能排课系统将冲突率降至 0.3% 以下，长春大学 AI 能源管理系统实现年度能耗降低 15% ，为寒地高校提供节能范例。

三、吉林省高等教育融合AI 的现实挑战

3.1 专业体系与产业需求脱节

吉林省高校专业与 AI 融合存在明显滞后，2024 年本科专业备案中仅 28% 工科、 11% 文科增设 AI 课程模块，传统学科改造缓慢。全省高校AI 背景教师占比不足 9% ， 72% 集中在头部院校，地方高校面临师资短缺。人才供给与产业需求矛盾突出，汽车产业年需 5000 名智能网联人才，高校年毕业生不足2000 人。

3.2 资源管理与评价机制滞后

数智化教学资源存在“三重三轻”问题：重数量轻质量（在线课程重复率 41% ）、重展示轻应用（ 37%AI 仅用于演示）、重采购轻定制。AI 工具管理分散，形成“信息孤岛”，教师常需维护多套系统[5]。教学评价仍以期末考核为主（占比超 60% ），过程性数据应用不足， 82% 课程未建立 AI 适配的评价体系。

3.3 技术伦理与数据安全监管薄弱

省内 83% 的高校在AI教学应用中未建立完善的数据安全管理制度，学生学习行为数据采集边界模糊，存在过度收集倾向。调研显示， 67% 的教师对“如何合规使用 AI 分析学生数据”缺乏清晰认知，部分高校的智能监控系统甚至涉及课堂表情识别等敏感数据采集。仅 19% 的高校开设 AI 伦理相关课程，导致师生对算法偏见、数据滥用等风险认知不足，容易引发隐私争议与信任危机。

四、吉林省高等教育的AI 融合路径

4.1 构建特色专业集群

以吉林大学、长春理工大学为引领，联合 6 所高校组建“吉林省AI 教育联盟”，重点打造三大特色集群：汽车领域开发“智能驾驶寒地测试”课程模块；农业领域建设“ ⋅_AI+ 黑土地保护”交叉学科；冰雪产业领域开发“智能冰雪运动训练分析”微专业。课程体系采用“三阶架构”：基础层开设 AI 通识课程，专业层设置融合课程，实践层对接企业项目，每年根据产业需求动态调整。

4.2 建立一体化资源与评价体系

构建“1+N”资源体系：省级总平台整合分散系统，建设汽车产业AI 语料库、寒地农业知识库等特色资源库。平台实现备课智能生成、学习路径定制、管理数据可视化功能，建立资源建设激励机制。结合传统考核与AI 自适应测试、项目成果与行为分析、思维评估与伦理考察。开发省级教学大数据中台，实时采集过程性数据。

4.3 健全区域协同保障机制

建立“省教育厅 - 高校 - 企业”三方联动机制，成立吉林省 AI 教育融合专家委员会，制定《高校 AI 应用伦理规范》与《数据安全管理指南》，明确学生数据采集的“最小必要”原则。推动校企共建AI 联合实验室，如长春工业大学与一汽集团合作建设“智能装备教学实验室”，引入企业真实数据与技术标准。设立省级 AI 教育创新基金，重点支持地方本科院校的 AI 改造项目，对通过伦理审查的教学应用给予专项补贴。

五、结论

AI 与高等教育融合是吉林省破解人才短缺与教育同质化的关键。通过构建专业集群、资源平台与创新机制，可将区域产业优势转化为教育动能，形成“AI 赋能教育- 教育支撑产业”的良性循环。需政府、高校、企业协同推进，未来三年若实现 AI 课程覆盖率 80% 等目标，有望建成东北首个“教育数字化转型示范区”，为区域高等教育高质量发展提供实践经验。

参考文献

[1] 朱志勇, 许心怡, 严清颢, 等.“赋能”抑或“全能”：关于“人工智能赋能教育”政策的技术观分析[J]. 教育发展研究,2025,45(09).

[2] 刘丙利 . 高等教育数字化赋能新质生产力的学理阐释、作用机理与实践进路 [J]. 中国电化教育 ,2024,(09):77-85.

[3] 刘邦奇 , 尹欢欢 . 人工智能赋能教师数字素养提升：策略、场景与评价反馈机制 [J]. 现代教育技术 ,2024,34(07):23-31.

[4] 苏小红 , 何钦铭 . 人工智能赋能教与学场景和模式革新的探索——以程序设计课程为例 [J]. 中国大学教学 ,2025,(06):65-72.

[5] 余亮, 邓双洁, 张馨月. 人工智能技术赋能教育的演进脉络、内在逻辑和发展趋势 [J]. 电化教育研究 ,2025,46(06).

作者信息：陈宇，男（1998.03.15-），汉族，人，博士研究生，讲师，研究方向：图像处理，模式识别