人工智能时代高等教育研究

人工智能时代高等教育研究人工智能时代高等教育研究本文关键词：人工智能，高等教育，时代，研究

人工智能时代高等教育研究本文简介：摘要:人工智能的广泛应用对社会生活的诸多方面将造成冲击，就高等教育领域而言，其能在教师、学生、教学、科研、学科与专业、高校管理、高等教育系统等七个方面带来一定的影响，但它不能完全替代教师和行政人员，无法代替学生学习，不能改变教学的本质，也难以胜任复杂的科研工作，更不可能冲击人文学科和消除高职院校。其

人工智能时代高等教育研究本文内容：

摘要:人工智能的广泛应用对社会生活的诸多方面将造成冲击，就高等教育领域而言，其能在教师、学生、教学、科研、学科与专业、高校管理、高等教育系统等七个方面带来一定的影响，但它不能完全替代教师和行政人员，无法代替学生学习，不能改变教学的本质，也难以胜任复杂的科研工作，更不可能冲击人文学科和消除高职院校。其作为一项新科技，仅能以技术革命的形式推动高等教育变革，既无法改变教育的本质及其所决定的教育行为与构造，也无法变更高等教育使命及其所决定的高等教育内外部关系。

关键词:人工智能;高等教育;教育本质

1956年，麦卡锡在达特茅斯会议上首次提出“人工智能(ArtificialIntelligence，简称AI)〞。随着互联网、大数据、云计算的快速开展，人工智能从“实验室〞里走了出来，在诸如语音识别、图像识别、无人驾驶、围棋对弈等一些人们所熟知的领域崭露头角。近两年，谷歌计算机围棋程序先后战胜世界顶级围棋棋手李世石、柯洁，顿时“一石激起千层浪〞，人工智能迅速成为坊间热议的话题。人工智能的滚滚而来之势在为这个时代注入开展新动能的同时，对经济、国家平安、公共交往、私人生活等诸多领域也带来新的挑战。高等教育作为社会开展和人类文明遗产延续必不可少的社会活动，必然也会遭遇人工智能的冲击。当人工智能广泛应用于高等教育，将会对高等教育带来哪些变化一、人工智能的开展历程及其本质属性

(一)人工智能的开展历程与当下境遇

1．人工智能的开展历程人工智能并非在“康庄的大道上一路驰骋〞，而是在“崎岖的山路上盘桓上升〞。回首过往，人工智能依次经历两番“热潮〞与“寒冬〞的交替:在1956年达特茅斯会议上，AI概念首次被提出;1957－1973年，AI以计算和推理技能著称，并能与人类进展语言交流，其开展步入“黄金期〞［1］;1974－1980年，AI在技能开展上难以打破计算和推理技能，美国和英国政府对AI研究的低成果表示绝望，纷纷在此期间减少了研发资助［2］，AI随即进入“第一次低谷期〞;1981年，受日本政府研究规划的刺激，美国政府和企业再次在AI领域投入数十亿美元研究经费，由于引入知识处理技能，一类名为“专家系统〞的AI程序问世并得到广泛应用［3］，由此，1981－1987年AI的开展又进入“繁荣期〞;“专家系统〞程序在随后的开展中，因为维护费用高、难以晋级、知识依赖人工输入［4］，导致AI的开展再次遭遇瓶颈而进入“第二次低谷期〞;1993年后，随着深度学习和人工神经网络研究的不断深化，AI在近二十年来开展迅速，日渐受到人们的关注和热议［5］。倘假设从技术演进的视角看人工智能的开展，又可将其开展历程分为三个阶段［6］:一是计算智能阶段，即以快速计算和记忆存储才能著称;二是感知智能阶段，即以视觉、听觉、触觉等感知才能知名;三是认知智能阶段，在理解、学习和考虑方面有所成就并期待打破。为了较为全面地理解人工智能的开展历程，可结合“开展时间〞和“技术演进〞两个维度，将人工智能的开展总结为三个阶段:计算推理阶段、知识处理阶段和自主学习阶段。人工智能从诞生到第一次低谷期(1956年至20世纪70年代中期)，为“计算推理阶段〞。在这一阶段，人们夸大了机器所具有的计算和推理才能，认为推理就是智能，政府和企业对人工智能寄予厚望，并大力资助相关研究，然而人们逐渐认识到，单靠逻辑推理和计算才能远缺乏以实现人工智能。以E．A．Feigenbaum为代表的学者认为，有智能的机器必须具备知识处理才能［7］，在他们的倡导下，20世纪70年代中后期，人工智能进入“知识处理阶段〞。大量“专家系统〞程序问世，并为全世界许多公司所采纳，然而这一系统所储存的知识靠人力输入，这便决定了“专家系统〞运行的低效率，人工智能再次陷入开展的低谷。20世纪90年代初期，一些学者尝试让机器通过采集数据信息，从数据中自主学习以获得知识，这种智能的打破推动人工智能进入“自主学习阶段〞。2．人工智能的当下境遇当下人工智能正处于自主学习阶段，2022年10月谷歌DeepMind团队的新成果阿尔法元(AlphaZero)机器系统，仅通过三天的自主学习就以100∶0完败阿尔法狗(击败世界顶级围棋手的智能机器)。当人类在机器面前败下阵来，而机器又以迅雷不及掩耳之势开展，这势必会引起人们的反思。人工智能正成为当下科技与人文界讨论的热门话题，对于人工智能模拟、延伸和扩展人的智能的才能，担忧大于欣喜。一时间，就人工智能时代人与物(何怀宏，2022;张劲松，2022;等)、科技与人文(江晓源，2022;王家范，2022;等)的关系引起诸多著名学者的讨论。

(二)人工智能的本质属性

通过上述对人工智能开展历程的梳理，不难发现无论是“时间维度〞的回忆，还是“技术演进〞维度的归纳，抑或综合性的总结，都可以看出人工智能的每一次大开展都有赖于智能技术的打破。当下，人们不仅仅停留在技术层面讨论人工智能，而对于其模拟、延伸和扩展人的智能的才能深表担忧，并引发科技与人的关系的再考虑。无论人工智能如何开展，在以人为主体的社会生活中，其本质难以变更，通过对人工智能的开展历程及其当下境遇的理解，不难发现人工智能具有以下本质属性:1．科技属性从广义上讲，人工智能并不指代“机器人〞或“智能工具〞，而是模拟、延伸和扩展人的智能的一门新技术。陈钟认为，人工智能是计算机科学的一个分支，其本质是计算(研究“问题求解〞)［8］。这种“计算〞才能的开展如同一门科学技术，待开展到一定程度就会带来革命。蒲戈光认为，当前人工智能对社会生活造成革命性的冲击，这场革命的本质是机器在知识的存储、传播、执行和检索方面比人类拥有宏大的优势［9］。这些显然都是从科技的角度来看AI。2．“人造物〞属性人们如今关注甚至担忧的正是人工智能的“智能〞局部，但“智能〞的形成凝结了人类的劳动和智慧。或许将来机器人可以制造和维修机器人，但这个时代的降临必定是由人类智慧所推进，而且机器的终极效劳对象必定是人。因此，人工智能永远无法摆脱其“人工〞的成分，即“人造物〞的特征。3．“类人物〞属性无论是计算推理、知识处理，还是深度自主学习与考虑，人工智能都是一种运用算法进展大数据模拟人类思维的机器行为。或许，人工智能是人的各种功能器官的延伸，甚至能替代某些器官的功能，但它总是模拟人却无法完全替代人。因为人工智能对于感官和人脑的模拟较为机械化，在思维才能上无法超越人类思维和意识的整体性，更不能消费人类主体性所依赖的社会关系和理论根底［10］。虽然人工智能具有人的某些功能和属性，但它无法超越和替代人的主体性，是一种“类人物〞。

二、人工智能时代高等教育面临的冲击

(一)教师与非教师类职工

人工智能的“类人物〞属性，使得智能机器人存在广泛的应用市场。例如，扫地机器人、无人驾驶、无人超市、机器人送餐，已从概念转变为现实。随着互联网的开展、数据的易获得性、云计算的晋级，人工智能无疑将会飞速开展，智能机器人的应用范围也将更加广泛。高校内一些固定工序、标准范式、重复性劳动将会被智能机器人代替，人工智能在高校中的广泛应用势必对教师和非教师类职工造成影响。1．教师的数量将会减少，但对深度辅导、心灵交流的教师需求增大对于语言类教师，无论听、说、读、写的辅导，还是考核评价活动都可能被机器人代替。同理，根底法律课堂、根底历史课堂、简单实验操作课程也可能不再占用师资力量，但对于与学生共同讨论文学和审美、进展情感交流的活动，机器人可能难以胜任。在人工智能时代，学科根底知识讲授的任务将会被AI替代，因此教师的数量必定会减少，而对于个别化的“教练〞、以学定教的导师、情感交流的心灵师等，将会有更大的需求［11］。2．教师职业标准面临重构当简单、重复、有标准程序的工作被机器人代劳，那么教师将何为(二)学生学习与交往

1．人们更期待承受高等教育，泛在学习成为可能当简单、重复性、标准化的劳动被智能机器人替代后，人将何为(三)教学内容、形式与媒介

教学是教师和学生通过教学媒介作用于教学内容的教育活动。前文已先后分析了人工智能对教师和学生的影响，已涉及对教师权威和学生学习方式的影响。本局部主要从教学内容、教学形式、教学媒介等三个方面讨论人工智能对教学的影响。将来的AI将拥有超强的存储才能、处理海量信息的才能、拟人化的语音技术、逼真的现实感官，因此，学科根底性的知识、信息类知识能通过智能设备学习。在将来的课堂上，教师应注重教学生什么样的知识(四)科研

1．人工智能助力科研工作，但团队合作研究将会减少科研工作中许多根底性工作，如文献资料和数据信息的搜集、资料和数据的分析、分析报告的生成都可借助AI实现，即教师可从烦琐的文献综述、史料的挖掘、数据分析、研究报告撰写中解放出来，可将精力投入更需要智慧的研究设计、学术批判、学术创新等复杂科研活动中。此外，智能机器人作为科研助手，可以为教师提供其他学科的知识并解决跨学科问题。如此，AI在科研中的广泛应用将不利于团队合作研究意识和行为的形成。2．学术标准与学术伦理问题更易触犯由于AI是基于既定的算法来抓取数据并进展计算的，信息的获取比拟机械，并不会像人类行为那样，防止触犯学术不端、学术腐败、学术伦理等问题。而研究者假设不加审视地利用AI的分析结果或科研成果，那么触犯学术标准或学术伦理的概率将大大提升。3．学术评价规那么亟须重制目前，学术界盛行的评价体系主要有两种:一种是“以量取胜〞，即在考虑、课题等级的根底上，看数量;另一种是“以质取胜〞，即学术代表作制度，参评者只需提交自认为较好的1－3篇代表作交给学科领域的专家评审。但在人工智能时代，AI也参与科研工作，甚至论文中的大局部科研成果由AI所奉献。在如此境况下，“以量取胜〞的评价体系难以刺破借助AI所造就的“科研泡沫〞;“以质取胜〞的学术代表作评价体系只能局部反映参评者的学术才能将来的学术评价体系该如何制定，参与科研的AI是否该获得作者身份，从而拥有著作权和署名权(五)人文学科强势回归，高校专业构造发生变化

当社会中大量简单、重复性、标准性劳动为机器所代替时，人们将从这些琐碎、无趣的劳动中解放出来，进而拥有更多的闲暇时间。人们将如何利用这些闲暇光阴(六)高校管理

1．全面实现高效率的信息化管理随着挪动互联网的晋级、超强无线网络的全覆盖，任何一个智能终端设备都可以便利地接入互联网。高校将通过信息化程序(诸如微信公众号、APP)执行选课、学业管理、学籍管理、学生生活信息管理、学生奖惩记录、教师教学管理、科研管理、薪酬管理、人力资源管理等高校事务的管理工作，同时这些软件程序既能发布统一的信息，又能获取智能终端用户(学生、教师、管理者等)的使用信息，从而进步高校的管理效率。2．精准的个性化管理及其弊端高校可以利用AI的语音识别、图像识别、大数据分析、人机对话等功能，分析学生家庭经济状况、记录学生学习行为、分析学习数据、记录并分析学生课外表现，以综合分析学生在专业学习或职业开展上的潜能，从而为学生提供个性化培养方案和管理方案。然而，当教师和学生的肖像、挪动位置、私密信息都能被AI抓取时，抓取此类信息的行为必然进犯了肖像权和隐私权，这不仅会引起高校师生的恐慌，还会造成管理混乱和引发法律纠纷。3．高校人机交往的伦理问题人工智能的广泛应用，使得人与机器成为社会生活中的活动主体，即人类社会进入人机共处、人机交往、人机共治的时代。高校中人机共处与人机交往必然会产生人机之间的情感，倘假设人与“机器人〞恋爱、人被智能机器伤害、甲终结了乙的“恋人〞(机器人)后被乙杀死……这些情境中的责任该如何界定(七)高等教育系统

1．校企合作频繁人工智能盛行的背后，无疑离不开社会的开放与包容，社会的流动性也必将增强。开放、包容与流动促成将来教育培训公司、社会学习中心的繁荣，这些企业性质的机构相比公办的高校更可能以开放、灵敏的方式运用人工智能，进而能更好地迎合学生的个性化需求。当教育培训公司、社会学习中心提供的效劳与高等教育提供的效劳同样具有吸引力时，合那么两利。两种性质的机构互相合作、共同育人，将是人工智能时代培养大学生的可能途径。2．高职院校缩减或面临转型高职院校主要培养需求量较大的一线人才，这些人才分布在社会生活的各行各业。在人工智能时代，许多具有重复性、标准性、工序固定、可重复验证特征的工作岗位，将可能为AI所取代。2022年9月，牛津大学的卡尔·弗瑞和迈克尔·奥斯本发表了?就业将来?研究报告，该报告调查美国各项工作在2030年被人工智能取代的可能性。根据他们开发的算法估计，2030年美国将有47%的工作有较高的被取代风险［15］。当众多岗位或职业被AI取代后，高职院校将面临危机，或规模骤减，或面临转型。

三、人工智能无法撼动的根基

(一)教育的本质、行为与构造不变

什么是教育的本质(二)高等教育的使命与内外部关系不变

洛韦尔认为，大学是最稳定的机构，因为它满足了人们永久的需要，其存在时间超过任何形式的政府，任何传统、法律的变革，以及任何科学思想的演变［17］。虽然随着时代的开展，高等教育形态愈加丰富，但大学始终是高等教育最主要的组织形态。大学可以满足人们永久的需要就在于其使命不变。奥尔特加·加塞特对大学的使命有着非常深化的认识，他认为大学是为了把