数智时代创新创业人才培养变革之路

　　□张雪军

　　最近关于“ChatGPT”的话题大火，百度也适时推出了新一代国产知识增强大语言模型“文心一言”。基于AI技术的生成式自然语言模型对于人类社会知识获取方式和技能替代的时代已经悄然到来。如果说过去几十年机器人实现了对劳动密集型产业劳动力的逐步取代，那么以“ChatGPT”和“文心一言”为代表的AI自然语言模型已经开始从效率工具逐步转化为生产工具，对未来我国知识密集型产业和教育产业将带来翻天覆地的变化。

　　作为知识与技能人才培养主要载体的高校，如何应对人工智能技术带来的冲击，研究高等教育与人工智能技术的全方位融合、共存，进而形成人力资源与人工智能的知识共创，最终实现人类社会与人工智能的共同发展，是教育界面临的现实挑战和重大机遇。

　　目前，高校大多数课程的教学目标依然是基于理论体系的构建和传授。虽然作为实践经验的总结，理论知识体系在学生知识结构中仍具有重要地位，但是限于学习场景单一和知识更新速度不足，依然存在理论与实践脱节问题，学生学习之后面临对实际工作无从下手的局面。究其原因，就是理论知识的良构问题与实践知识的劣构问题之间的差异，传统教学方式无法全面培养学生解决劣构问题所需的创新创造能力、甄别使用合理方法的能力。对于工作场景中需要的团队合作能力、分工协作能力、沟通交流能力，这些创造性、思辨性的素养和能力在传统教学过程中都很难实现。

　　因此，高校人才培养尤其是应用型人才培养，必须淘汰知识灌输的简单教学方式，将培养具有创新思维和创业能力、解决复杂实践问题的复合型人才作为高校人才培养的主要任务。同时，将人工智能作为生产工具与人才培养过程有效结合，将学生自身的洞察能力、思辨能力和解决从0到1的首创能力作为培养目标。

　　数字赋能和组织重构

　　数智时代为高校人才培养带来了跨学科、矩阵式、网络型变革的新机遇。将原有培养定位、教学组织、课程体系、评价机制加以重构，建立一个以数字技术赋能、以虚拟组织为载体和育人目标多元、课程跨学科整合、组织管理统筹、多方师资融合的“纵向衔接、横向关联”数智化创新创业人才培养体系，这是高校践行国家“创新驱动发展战略”、实现高质量发展人才支撑的重要课题。

　　解决场景融合问题。人才培养有效性的关键是在专业教育嵌入多元的创新创业场景和群体学习过程，以数智化平台对接“政产学”三方资源和目标需求，实现学生创新创业素质的提升，这是解决专业教育在培养创新型复合人才过程中学习场景单一的必然之举。

　　解决组织体系问题。高校第一、二课堂和理论课、实践课往往分属不同部门管理和实施，依据能力培养目标理顺组织网络关系，通过虚拟双创中心和现代产业学院打破部门藩篱，整合形成跨学科的教学组织体系，这是创新型复合人才培养体系组织实施的可行之路。

　　解决资源有限问题。目前高校高水平“双师型”教师队伍匮乏，通过互联网+平台，整合校内外师资和教学资源，对学生群体分类施策，实现“全体普及、重点提升、拔尖融合”的人才培养目标，这是解决创新型复合人才培养资源有限的必须之策。

　　从显性传输到隐形获取

　　在具体实施层面，通过人工智能技术，构建虚拟实践学习场景。理论知识体系的传授穿插在工作任务当中，将教学目标集中在学生完成一个或者几个真实工作任务的过程中。将知识体系和实践技能贯穿于整个工作流程和工作环节中，利用人机互动等形式将理论知识与实践应用结合起来，提高学生的自主学习兴趣，通过真实任务、仿真模拟、企业实践等形式，让学生真实参与到工作任务当中，在完成工作任务的过程中，通过小组分工、讨论、调研等形式，加强学生团队合作、分工协作的职业能力培养。

　　通过产教融合平台，企业了解任务完成质量并及时反馈，增进学生对于自身能力与企业要求的对接，进一步完善校企合作的形式，使教学过程和企业要求结合得更为紧密。通过“政产学研”多方参与，形成知识转化过程中社会化、外显化、融合化、内隐化四个层次不断迭代的知识创造过程，构建通过人机协作获取隐性知识、发展学生实践性智力的教学模式。

　　完善人才评价标准

　　在过程性评价标准中，逐步拓宽评价指标体系。将自主学习成果、课堂展演、社会实践、团队建设等指标纳入考核指标范围，与原有阶段测试、案例分析等考核方式互为补充。

　　在结果性评价标准中，分层次设计对应的评价因素和指标。对学生主体通过创新创业素质测评进行分类，在分类基础上设计实践活动、竞赛成果等实证性评价指标，通过创新成果、科研成果、创业率实现创新型复合人才培养体系综合效果的评价。

　　挑战与机遇并存

　　随着数智时代人工智能技术应用的不断深入，高校人才培养既面临部分知识密集型专业的调整，也将迎来数字技术应用衍生出的新行业和岗位。

　　例如，生成式自然语言模型在研发过程中形成了一个新职业——提示工程师，其工作内容为通过提示工程师编写的优质提问，形成人工智能正确的思维链。同时，生成式自然语言模型还需要大量负责数据标签、过滤不良信息的员工。此外，数据隐私保护、人机协同设计等由数智时代带来的新职业，相应也为高校人才培养带来新的机遇。

　　展望数智时代的到来，伴随人工智能产业链上不断进行的产业升级和技术迁跃，新一代智能交互的入口或将成为信息时代的历史性变革，进而成为全球国家竞争的新赛道。在此背景下，人才必将成为产业竞争的关键要素，具有数字素养、创新创业能力的研究与实践人才必将成为推动行业发展的主流力量。高校如何产教深度融合、重构课程体系、拓展学习场景，形成“人”+“机”的教育与学习全新生态系统，未来任重道远。

　　(作者系山东交通学院经济与管理学院副教授)