生成式人工智能作为新质生产力的典型代表，对高等教育的影响是全方位、深层次的。它既带来了知识生产体系的颠覆性重构、劳动力市场的结构性变革和教育模式的智能化创新等机遇，也引发了对传统学术道德规范的冲击等挑战。作为培养高层次人才、推动社会进步的重要阵地，高等教育在这场智能化浪潮中，其专业架构、课程体系和育人模式正经历前所未有的范式变革，面临着诸多机遇与挑战。
视觉中国
在当今数字化时代，生成式人工智能（genai），如 chatgpt、deepseek 等异军突起，以前所未有的方式重塑知识获取与传播路径，引发了知识生产体系的颠覆性重构。高校应当主动对接国家战略需要和经济社会发展需求，加快推进高等教育与人工智能融合，积极探索技术赋能与伦理约束的平衡之道，通过学科专业设置动态适配、教育模式三元重构以及伦理规范边界限定等措施，促进高等教育引领高质量发展，培养适应新时代需求的创新型、复合型人才，为社会进步和发展做出更大的贡献。
智能化浪潮中的教育范式变革
知识生产体系的颠覆性重构。以chatgpt、deepseek为代表的生成式人工智能通过海量数据训练与多模态内容生成能力，正在重塑知识获取与传播的路径。传统高等教育中，教师被视为知识权威，通过 “单向传递” 的模式将知识传授给学生。然而，生成式人工智能的出现打破了这一模式。它能够基于海量数据进行学习和分析，快速生成各种形式的知识内容，如文本、图像、音频等，使得知识获取变得更加便捷和多样化。在这场智能化浪潮中，大学作为知识创新的策源地，其专业架构、课程体系和育人模式正经历着前所未有的范式变革。
劳动力市场的结构性变革。生成式人工智能的广泛应用加速改变劳动力市场格局。一些传统认知中具有技术门槛的职业领域，如翻译服务、基础编程、软件运维等，正逐渐被人工智能工具所替代。受此影响，高等学校纷纷调整学科专业设置，以适应国家和社会对人才培养的需求。据教育部2024年发布的2023年度普通高等学校本科专业备案和审批结果数据显示，全国高校当年完成专业动态调整3389项，调整幅度创历史新高。这表明高校正在积极应对劳动力市场的变化，努力培养适应新时代需求的创新型、复合型人才。
教育模式的智能化创新。教育模式的变革与时代发展密切相关，工业社会之前以师徒或私塾为主要教学方式，工业革命以后出以班级授课的现代学校体系。生成式人工智能的广泛应用，对现有高等教育的主体性、师生关系、学习方式等教育的属性及内涵都产生了巨大冲击。传统的以教师讲授、学生被动接受的教育方式受到前所未有的挑战。从某种意义上说，生成式人工智能正在动摇教师作为知识传播者的根基，并挑战教师作为教育专业者的专业权威。
对传统学术道德规范的冲击。尽管生成式人工智能在高校已经普及，但高校尚未建立使用规范和边界。生成式人工智能的生成内容无法使用传统反抄袭方式进行识别。同时，其内容也未必真实可靠，这与其学习数据来源有关。其学习对象主要来自互联网，而互联网信息比较杂乱，现实中时常出现生成式人工智能捏造和篡改“客观知识”的情形。若缺乏相应使用规则，承认人工智能生成的知识或作品，将扰乱学术秩序，同时也会对知识产权保护带来挑战。
寻求技术赋能与伦理约束的平衡
生成式人工智能在给高等教育带来挑战的同时，也带来了发展机遇，高等学校应该以积极的姿态迎接人工智能时代的到来。
学科专业设置的动态适配。生成式人工智能的快速兴起，推动产业结构升级，国家和社会对人才的需求也将随之发生变化。高校应当顺应这一发展趋势，建立紧贴市场需求的专业动态调整机制，前瞻布局集成电路、量子信息、生物医药等战略领域，超前布局新兴交叉学科，升级改造传统专业，淘汰撤销落后专业。《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》专门就“促进人工智能助力教育变革”作出部署，要求面向数字经济和未来产业发展，加强课程体系改革，优化学科专业设置，打造人工智能教育大模型等。
教育模式的三元重构。生成式人工智能在高等教育的运用，改变了传统的教与学的关系，实现传统课堂“教师-学生”二元结构向“教师-机器-学生”三元结构的转变。高校要改革传统教育模式以适应人工智能时代的发展。其一，改革培养方案，重视能力素养的培养。长期以来，我国的高等教育，尤其是在本科和专科阶段，多以知识传授为主，将掌握学科专业知识的广度、深度和扎实度作为衡量人才培养质量的重要指标之一。应该将重心从知识传授转换为重视学生批判思维和解决实际问题能力的培养。其二，重塑教师队伍，提升教师育人能力和水平。要通过培训等方式让教师掌握人工智能技术使用原理和方法，将技术优势作为提高教学效果的重要手段。更为重要的是，要让教师掌握在人机互动教学环境中将立德树人根本任务落实到具体教学过程的方式方法，提高教师与学生沟通交流的技能，防止因“机”的介入影响教育的温度和温情。其三，完善教育评价方式。传统以分数为主的结果性评价已无法满足时代要求，高校应当针对人机互动、人机协作特点，加强对学生学习过程的评价。
伦理规范的边界限定。生成式人工智能是把双刃剑，科学合理的运用可以促进高等教育良性发展，失范或滥用则会扰乱正常教育秩序。高校可从两方面限定人工智能使用边界：一是伦理方面的边界，高校可以设定禁止在法律、心理等需要情感判断的特定领域使用生成式人工智能，以守护特定专业判断的温度。二是学术方面的边界，高校可以制定人工智能辅助科学研究使用规范，明确人工智能参与知识创造边界。比如，可以规定论文中人工智能生成的内容不得超过特定比例，否则被认定为学术不端。目前不少国家对人工智能生成的作品都持比较谨慎的态度，美国《科学》杂志指出，尽管chatgpt能生成文本，但这并不能被视为原创，因此不认可将其视为作者。
（作者为华东政法大学教育法研究院副研究员）
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