智能时代高等教育的前沿探索与未来图景——2025全球智慧教育大会“人工智能引领高等教育高质量发展”平行会议综述

　　人工智能与高等教育高质量融合，聚焦“治理—实践—素养”三维路径：治理层面，中国以“六个A”框架与三阶战略锚定本土需求，国际社会以伦理规制破解治理失衡，形成差异化治理方案；实践层面，“政府—企业—高校”协同联动，政府保障政策资源、企业供给技术算力、高校创新场景应用，推动理论落地；素养层面，全球构建教师“技术—教学—伦理”综合素养与学生“应用—思维—伦理”核心素养体系，实现数字能力与人文素养协同提升，为全球高校智能化转型提供范式。

　　（一）构建顶层设计与伦理规制并重的治理框架

　　人工智能与高等教育的深度融合需以系统性理论建构为逻辑起点，以战略性规划部署为实施保障。中外学界与政策制定者基于本土化发展需求与全球化治理视野，分别从理论维度界定与伦理治理规制两个层面搭建框架体系，既为技术与教育的协同融合提供科学遵循，也形成了兼具区域适配性与全球通用性的治理路径，为后续实践落地奠定基础。

　　1.中国情境：立足本土特征的智能教育理论建构与战略部署

　　在中国情境下，学界与政策层立足本土高等教育发展特征，以问题导向锚定核心矛盾、以目标引领明确发展方向、以路径支撑保障落地实效，逐步形成层次分明、逻辑闭环的理论与战略体系。

　　从理论建构来看，周作宇教授提出，中国情境下的智能教育研究需聚焦三大核心维度：一是认知理解维度，侧重剖析人工智能与教育融合的内在逻辑及对教育本质的重构；二是技术应用维度，关注人工智能在教学、科研、治理场景中的适配性与落地效能；三是安全及民族问题维度，警惕技术应用中的数据安全风险与文化认同挑战。在此基础上，他进一步提出“六个A”框架，以解读AI领导力的技能与能力构成，具体包括精准识别AI应用差距的“意识（Awareness）”、辩证看待AI价值与现实张力的“欣赏（Appreciation）”、推动AI场景化部署的“应用（Application）”、促进技术与教育生态适配的“适应性（Adaptability）”、量化AI教育价值的“评估（Assessment）”，以及规避安全与文化风险的“避免（Avoidance）”。该框架始终强调“以人为本”的核心原则^[7]，突出人的思维方式培养在技术融合中的核心地位，同时明确获取优质AI资源、重构教育发展蓝图、提升主体数字胜任力、突破传统教育范式束缚、加强国际交流合作五大实施要点。

　　从战略部署来看，中国政府已将AI与高等教育融合纳入教育数字化战略的核心范畴，形成三阶递进的战略实施路径。刘永强指出，AI技术正从底层重构教育的运行逻辑，中国以教育数字化为突破口推动高等教育系统性变革，提出立足智能时代新阶段重塑人才培养理念、梳理智慧教育发展新标准构建新生态、开辟技术融合新路径打造以学习者为中心的教育新形态三大方向。周海涛则从高校实践视角补充，强调高校作为教育创新的核心载体，需以AI技术为抓手，聚焦教学模式改革、科研范式突破与人才培养升级三大领域，推动高等教育向智能化、公平化、包容性方向转型，为全球高等教育智能化发展提供中国方案。

　　2.国际视野：聚焦人工智能场景应用的使用规范

　　从全球视野来看，国际组织与学者以规避技术异化风险为核心目标，聚焦人工智能应用的伦理边界与治理机制，着力构建以人文理性为主导的全球治理体系，为跨国界、跨区域的AI教育应用提供规范指引。

　　佩德罗基于全球调研数据，首先揭示了当前高等教育AI应用的核心矛盾：一方面，技术普及率呈快速攀升态势，全球86%的高校学生已将AI工具（如论文辅助写作系统、知识点智能答疑平台）纳入日常学习场景；另一方面，应用质量与治理能力严重滞后，仅不足25%的教师认可AI对教学质量的提升价值，仅10%的高校建立正式的AI应用质量评估机制，且超60%的学生缺乏系统性AI使用指导。

　　针对这一矛盾，佩德罗以“没有智慧的技术就像没有土壤的雨点”为喻，强调教育领域AI应用必须坚守人文理性底线，避免技术脱离教育本质。其团队正联合Global Building Points、IBM等机构开发“师生人工智能能力框架”，旨在培养能够理解AI技术原理，并以伦理方式运用AI的教育主体，同时通过多语言AI辅导教师、AI教学设备故障预测系统、宾夕法尼亚州立大学利用AI分析气候变化数据等案例，验证技术与教育融合的可行性，并提出四大治理行动建议：建立适配技术迭代的动态政策体系、加大师资数字能力培养投入、强化数字基础设施建设以缩小区域差距、将学生纳入AI教育应用决策过程以提升治理多元性。佩德罗进一步强调，人工智能在高等教育中的应用必须以“保存人类智慧”为前提，避免技术工具理性凌驾于教育人文价值之上^[8]。联合国教科文组织也正联合IBM等机构推进“师生人工智能能力框架”落地，推动AI在教育领域的伦理化应用，实现技术从“工具辅助”向“合作伙伴”的角色转变，并呼吁全球关注资源分配不均问题，确保AI技术助力培养具备伦理意识、创新能力与问题解决能力的未来人才。

　　雅各布从学生主体性视角补充指出，当前人工智能已深度融入高等教育各类实践项目，成为核心支撑要素，但实践层面仍面临双重挑战：一方面，指导方针与技术发展趋势适配性不足，导致教育机构难以快速响应技术迭代引发的规则调整需求；另一方面，部分人工智能教育政策虽认可技术未来价值，却存在规制过度激进倾向，可能抑制创新活力。基于全球对话组织开展的高等教育人工智能应用可行性调研，雅各布发现，无论地域与经济发展水平差异，学生均具备强烈的人工智能治理参与意愿：在结构化、系统化合作机制下，学生参与效率显著提升；而在需重构对话模式与整合技术工具的场景中，常因日程协调、流程适配等问题导致参与受阻。其以自身人工智能辅助写作实践为案例，强调教育领域需精准界定人工智能在不同场景中的功能边界，重点关注技术应用中“可读化、对话式、沉浸式”结构的构建，以优化人工智能与教育的融合效能。针对人工智能引发的主体焦虑与政策滞后问题，雅各布提出核心解决方案：构建“政府—高校—学生—企业”多元协同的对话与合作机制，尤其需将学生作为核心伙伴纳入决策链条，形成治理合力；同时，教育界需重新审视智能时代的教育核心目标，在人工智能可能替代部分传统技能的背景下，明确并坚守需保留的人类核心能力，确保技术发展与教育本质的协同统一。

　　（二）凝聚政企校多元主体力量

　　人工智能与高等教育的深度融合需依托“政府—企业—高校”多元主体的协同联动，各方围绕战略执行、技术供给、场景落地三大核心环节形成互补合力，构建起覆盖基础设施建设、技术工具开发、教学场景应用的完整实践链路，推动技术与教育的融合从理论构想转化为可落地、可推广的现实方案。

　　1.科技企业：促进“技术可能性”到“教育实用性”的转化

　　科技企业作为AI技术研发与产业化的核心力量，是打通“技术可能性”到“教育实用性”转化的关键环节，其通过基础设施搭建、定制化解决方案开发及跨区域生态协同，为高校AI应用提供底层技术支撑。

　　华为技术有限公司基于“教育智能体”理念，针对高校教学、学习、管理场景核心需求，构建“教师—学生—场域”三位一体解决方案。在教师端，研发“AI备课助手”与“课程质量分析系统”：前者依据学科课程标准自动生成教案、课件，并提供分学科专属模板，显著降低备课时间成本；后者实时采集课堂互动数据，生成多维度教学改进报告，助力教师精准定位教学薄弱环节。在学生端，推出AI个性化学习系统与AI科研助手：个性化学习系统通过诊断测试定位知识薄弱点，推送分层学习资源与针对性习题；科研助手可辅助完成文献检索、数据预处理等基础科研工作。在场域端，搭建ICP（智能联接平台）与AI使能平台：ICP借助5G、物联网技术实现校园设备智能互联，支撑AI互动课堂、远程虚拟实训等场景；AI使能平台开放华为AI算法与模型资源，供高校开发本土化应用。截至2025年，该方案已服务全球140余个国家和地区，覆盖2000余所高校。例如，在赞比亚、肯尼亚等网络基础设施薄弱的发展中国家，通过“离线AI资源包+低成本硬件”组合模式，助力偏远地区高校突破网络限制，实现AI教学资源本地化覆盖。

　　中国联通针对高校人工智能应用中“算力缺口”与“模型适配难”两大核心痛点，构建“4+N+X”分层计算资源网络与教育行业专属大模型体系。在算力基础设施层面，自2023年起布局北京、上海、广州、成都四大万卡级超算中心，覆盖全国270余个城市，总算力超30亿EFLOPS，且采用国产新架构、国产算力等自主可控芯片，符合高校数据安全要求；同时针对研究型高校与应用型高校的差异化需求，分别提供高端算力集群与轻量化算力节点，支撑前沿科研项目与AI教学实训。在模型开发层面，融合国内先进千亿级模型研发教育行业专属大模型，通过“模型压缩技术”将推理成本降低30%，使其适配高校普通服务器；此外还打造“教育大模型开源社区”，提供50余个涵盖AI助教、学情分析、科研数据处理等场景的轻量化模型模板，推动教学内容与产业需求精准对接。中国联通发起的“人工智能赋能教育的大模型共创行动计划”，吸引全球10余个国家的50余所高校参与模型优化，形成“政企协同、全球共建”的教育人工智能生态格局，进一步降低高校人工智能应用的技术门槛。

　　2.国家教育部门：为AI与高等教育的融合提供政策支持和制度保障

　　国家教育部门作为高等教育发展的统筹者，通过政策制定、资源配置与监督评估的三维联动，为AI与高等教育的融合提供制度保障，既确保技术应用符合国家教育战略目标，又平衡创新发展与风险防控，为企业与高校的协同实践创造稳定环境。

　　埃及高等教育与科学研究部针对本土人工智能教育应用的现实挑战，构建“需求导向—政策保障—资源支撑”实施体系，成为发展中国家推进人工智能教育应用的典型案例，其高等教育人工智能应用面临三大核心问题：一是教师时间碎片化，公立高校师生比失衡导致教师难以兼顾日常教学与人工智能工具学习；二是学生成果同质化，传统教学模式下作业与论文重复率高，创新能力培养不足；三是数据设备短缺，超40%公立高校缺乏人工智能应用所需硬件设备，校园网络覆盖率不足60%，技术落地基础薄弱。针对上述问题，埃及政府以“服务就业市场、提升教育质量”为核心目标提出解决方案：在资源配置层面，为高校研究人员配备GPU算力资源，联合云服务提供商建设人工智能科研云平台以缓解算力缺口，同时设立人工智能教育专项基金，计划2025年投入1亿美元升级公立高校人工智能教学设备，重点覆盖偏远地区院校以缩小区域差距；在政策保障层面，出台“负责任的人工智能治理政策”，明确保护创新活力、衔接国际标准、保障透明可信三大原则，要求人工智能教学工具具备透明化操作界面，并向学生公开算法原理与数据来源；在应用推进层面，推动高等教育业务“数据中台化”转型，构建覆盖全国高校的教育数据中台，整合核心教育数据并通过人工智能分析优化资源配置，包括对低就业率专业触发课程调整机制、为学业预警学生推送个性化辅导资源。埃及高等教育与科学研究部相关负责人强调，国际合作是突破本土资源约束的关键，目前已与华为技术有限公司、联合国教科文组织建立合作，通过“技术转移+联合培养”模式引入先进人工智能教育技术，并培养本土教师应用能力，为人工智能教育应用的可持续发展奠定基础。

　　3.高等院校：推动AI技术在教学、科研、管理场景的深度落地

　　高等院校作为AI教育应用的直接载体，是连接“技术供给”与“教育需求”的最终环节。不同类型、不同区域的高校结合自身定位、学科特色与区域需求，探索差异化融合模式，推动AI技术在教学、科研、管理场景的深度落地，形成多样化的实践成果。

　　喀什大学依托“一带一路”区位优势与西部高校发展特征，构建“五位一体”AI赋能模式，有效破解西部高校优质资源短缺、生源基础薄弱的困境，成为西部高校数字化转型的典型案例。作为我国最西部的综合性高校，喀什大学主要面临三方面挑战：一是优质师资供给不足，高级职称教师占比低于25%，部分专业存在“一人多课”的教学压力；二是生源基础存在短板，近60%学生源自农牧区，数字化学习能力有待系统提升；三是区域产业适配性不足，当地纺织、农产品加工等主导产业亟需技术型人才支撑，传统教学内容与产业实际需求存在脱节。基于此，学校从五方面推进数字赋能：一是强化政策引领与资源整合，依托“慕课西部行计划”对接东部优质高校资源，开展跨校同步课堂等协同育人机制试点，共享优质课程资源与科研创新平台；二是完善顶层制度设计，出台AI应用专项文件，明确数字化转型的目标定位、实施路径与管理规范，以制度保障提升推进效能；三是打造数字教学底座，投入专项资金建设智教研发中枢平台，整合教学管理、资源共享、学情分析等核心功能，构建“课前—课中—课后”全流程智慧教学管理体系^[9]；四是激活数字教学资源，启动“AI+课程”建设项目，开发混合式教学课程资源，构建覆盖文、理、工、农等学科的AI课程体系，强化与区域产业需求的适配性；五是提升教师数字能力，开发教师数字能力画像平台，依据岗位需求开展分层分类AI教学能力培训，通过教学竞赛、创新工作坊等形式培育种子教师，形成“以点带面”的能力提升格局^[10]。

　　康奈尔大学作为研究型高校，聚焦AI与科研教学的深度融合，针对AI应用中“协同问答关联混乱”“大规模班级学情反馈模糊”等现实问题，提出“以学习者为中心”的优化方案：在教学场景开发具备“可及性、模式可切换、互动可视化”特征的AI互动教学系统，支持学生自主选择探究式、启发式等学习模式，并通过可视化界面呈现学习进度与知识关联，助力学生构建系统知识体系；在科研场景搭建跨学科AI科研平台，开发AI科研助手，辅助不同学科团队开展研究，有效提升科研协同效能。康奈尔大学人工智能创新实验室主任阿伊哈姆·布歇（Ayham Boucher）强调，AI应用需始终以“教学与学习本质”为核心，技术优化应围绕提升学生批判性思维、创新能力展开，避免“为技术而技术”的形式化应用，确保技术服务于育人目标。

　　泰国巴吞他尼大学作为私立国际商学院，针对资源有限与学生国际化程度高的特征，构建“精准化、试点化、国际化”的AI教育融合策略体系。在资源投入层面，聚焦高频需求优先配置AI资源，通过开发无语言值标注实时翻译系统，保障跨国学生沟通效能；依托AI学业规划助手，结合学生特质推送课程与实习方案，提升人才培养精准度。在实施路径上，采用“小规模试点—效果评估—规模化推广”的渐进式流程，以教学反馈与成效数据优化AI工具功能，降低资源投入风险。在国际合作维度，联动全球高校及行业专家引入先进经验，支撑AI教学应用的持续迭代。该校副校长妮蒂玛·袁永（Nithima Yuenyong）表示，未来将增设数字教育博硕士项目，培养AI时代教育变革引领者；同时坚守“AI辅助而非替代”的核心原则，强调自学能力培育的重要性，若获100万美元资金，将重点投入师生AI应用能力培训，助力使用者掌握工具逻辑与指令设计方法，实现技术赋能价值最大化，规避“技术依赖”误区。

　　（三）重塑师生智能素养

　　人工智能与高等教育的深度融合，核心目标是实现“人的发展”，需以师生数字能力与人文素养的协同重塑为关键支撑。教师需从“技术被动接受者”转型为“人机协同育人主导者”，学生需从“工具浅层使用者”成长为“智能时代创新实践者”。全球高校与国际组织围绕这一目标，形成了聚焦“素养框架构建—实践路径落地—伦理风险防控”的多元探索经验。

　　1.教师：培育兼具技术认知能力、教学融合能力和伦理把控能力的综合素养

　　全球范围内教师的AI能力重塑，正突破“技术操作培训”的单一维度，转向构建涵盖“技术理解、教学融合、伦理把控”的综合素养体系，不同区域基于教育基础与需求差异，形成了针对性的实践方案。

　　在素养框架方面，国际组织与高校普遍强调“技术与人文的双重属性”。联合国教科文组织高等教育创新中心副主任毕小涵提出“能动性原则”，明确教师AI素养需涵盖“技术应用能力”与“育人主导能力”：前者指向智能工具驾驭技能，后者强调人机协同中坚守教育本质。其主导的智能项目已开发700个AI应用培训课程，覆盖45国130余所高校，内容既含实用技术模块，亦设算法偏见识别、学生隐私保护等伦理环节。非洲大学协会（AAU）主席巴克里·奥斯曼·赛义德（Bakri Osman Saeed）则针对非洲高校教师“数字素养薄弱、政策认知不足”等问题，提出教师AI素养需优先覆盖“基础技术认知+本土需求对接”，培养教师在区域重点领域运用AI设计课程的能力，助力解决实际问题。罗马尼亚皮特什蒂大学作为理工科占比70%的高校，进一步细化工科教师AI伦理素养，提炼“提高透明度、平衡人机角色、评估风险收益”等原则，要求教师在专业课程中嵌入“算法决策与人工判断边界”的讨论，避免技术工具理性凌驾于育人目标之上。

　　在实践赋能路径方面，“系统化培训与本土化场景实践相融合”构成核心实施模式。埃及高等教育与科学研究部针对教师时间碎片化、AI学习动力不足等问题，联合联合国教科文组织开展“技术转移+联合培养”式培训，采用“短期集中授课+长期在线辅导”形式，涵盖AI教学资源开发、多模态课堂数据解读等内容，同时要求教师结合本土教学痛点设计实践项目，以实现技术应用与教学需求的精准对接。北京师范大学博士生刘梦彧从研究视角提出，国内部分高校已探索构建“教师AI能力画像”工具，通过分析教师教学风格与学科特征，推送差异化、定制化学习资源，达成AI素养的精准赋能。康奈尔大学人工智能创新实验室为教师提供“AI教学模拟平台”，支持教师在虚拟场景中测试多元AI融合教学模式，平台同步生成教学改进报告，助力教师高效掌握技术融合技巧。

　　2.学生：挖掘大学生数字素养提升潜力

　　面向学生的AI素养培育，全球高校已普遍超越“工具使用技能”范畴，聚焦“技术应用能力+批判性思维+伦理意识”三位一体体系，通过“课程设计—实践浸润—风险防控”的闭环，助力学生构建适配智能时代的核心能力。

　　在课程体系设计方面，“分层递进与学科适配相协同”成为主流构建思路。北京大学教育学院院长蒋凯团队通过实证研究表明，大学生AI素养存在显著群体差异，STEM专业学生“AI技术原理理解”水平较人文社科专业高23%，社会经济地位较高学生的“AI使用背景丰富度”为低收入学生的1.8倍。基于此，该团队提出“差异化课程设计”策略：为基础较高学生开设AI创新挑战类课程，为基础薄弱学生设置“AI基础认知+应用实践”入门课程，同时强化人文社科专业学生的AI技术基础教育，以缩小群体素养差距。泰国巴吞他尼大学作为私立国际商学院，针对多国学生语言差异与职业需求多元的特征，开设“AI跨文化沟通”“AI学业规划”等特色课程，前者聚焦AI辅助跨文化协作技能培养，后者引导学生运用AI工具进行职业趋势分析与学习路径设计，并嵌入“AI推荐结果批判性评估”内容，规避对技术决策的过度依赖。

　　在实践场景方面，“本土问题导向与风险反思相结合”成为素养内化的关键。肯尼亚里亚拉大学校长罗伯特·加特鲁（Robert Gateru）介绍该校“本土化AI实践项目”，在数据科学与人工智能硕士项目中，要求学生围绕非洲本土数据匮乏（占全球大模型数据5%）及干旱、贫困等区域议题开展研究，通过完成“数据采集—模型训练—社区应用”全流程，实现技术能力的提升，同时深化“技术服务本土”的认知。里约热内卢州立大学人文和技术跨学科研究与培训研究所所长卡洛斯·阿尔贝托·佩雷拉·德奥利维拉（Carlos Alberto Pereira de Oliveira）针对“学生过度依赖AI”的风险，推行“AI初稿+人工优化”实践模式，要求学生提交“AI使用反思报告”，分析技术优劣后进行方案优化，以培养批判性思维。雅各布进一步强调，需将学生纳入AI素养培育“决策环节”，通过“全球学生AI实验室网络”等渠道，让学生分享使用经验并提出课程改进建议，保障素养培育与学生需求的适配性。