2025高等教育人工智能发展报告

目 录 [ 评论 ] 1人工智能与高等教育技术理性与人文价值的共生共舞4从 DeepSeek 看 AI 赋能教育和科研7人工智能赋能高等教育高质量发展10两会代表热议 AI 赋能教育变革13从 ChatGPT 与 DeepSeek 看科技创新15关于 AI 变革教育的一些困惑和思考17高校要做教育领域人工智能的先行者21人工智能之于高等教育，其意义如同现代大学的诞生24当人工智能闯入校园 全球高校的应对28大学应及时统筹布局人工智能32作为人工智能用户的认识和思考35从 ChatGPT 的诞生中 我们学到了什么 [ 观察 ] 39全球人工智能教育全景分析42高校领导应该询问的七个 AI 关键问题44AI 赋能高等教育的六条原则47绘制教育领域生成式人工智能多维框架49教育应该知道的三件事 关于人工智能和未来职场51小型高校的人工智能应用路线图542025 年人工智能影响教育的 7 个关键趋势56人工智能新世界中必备的三大技能59全球 50 位专家呼吁发展以人为本的人工智能61人工智能时代 大学的挑战与应对65让人工智能点燃教育之火67高校如何制定生成式人工智能政策？ 目 录 70生成式人工智能如何赋能教育？72如何利用人工智能变革高等教育？74关于生成式人工智能你应该知道的 7 件事77人工智能时代的学习：从数字原生代到人工智能赋能79法律框架下的人工智能教育83意想不到的合作伙伴 利用 ChatGPT 维护学术诚信86生成式人工智能在教育中的应用89一场关于人工智能风险的争议92人工智能为高等教育带来何种机遇和挑战？94一场关于全球人工智能的大讨论96应对高等教育的人工智能伦理困境99AI 让高等教育变革的理想照进现实 [ 案例 ] 103DeepSeek 私有化部署的认知 思路与梦想105生成式 AI 如何赋能高校信息化系统？108高校共享满血版 DeepSeek 方案111AI 大模型重塑高校应用新范式114高校 DeepSeek 本地化部署及服务升级117DeepSeek 来到高校会碰撞出怎样的火花？120高校部署 DeepSeek 的不同方案121当智能体步入教育领域124上海科技大学打造 AI 教育应用新生态127AI 如何赋能北理工数字化转型130南开大学构建面向 AI+ 教育的智慧校园133赛博助教：北大人工智能赋能教学新探索136大学生生成式人工智能风险意识调研139人工智能在高校的应用报告 评论 人工智能与高等教育 技术理性与人文价值的共生共舞 真正价值愈发凸显。例如，在文学创作中，AI 虽能生成符合语法和逻辑的文本，却缺乏人类独有的情感共鸣和审美体验。某高校认知科学实验室，通过脑机接口技术研究人类在学习过程中的神经活动模式，为优化教学设计提供科学依据，进一步印证了人类创造力的真正价值在于超越数据关联的思维跃迁，这是技术无法复制的文明火种。 《 教 育 强 国 建 设 规 划 纲 要（2024-2035）》（以下简称《纲要》）的战略部署，正驱动教育数字化转型的深层变革。当人工智能以认知革命之势重塑知识生产与传播范式，教育的哲学根基与实践形态面临范式的重构。这场技术革命不仅颠覆了传统教育场域，更将教育本质的追问推向新的认知维度：在技术理性与人文价值的对话中，教育应当成为智慧生命的孵化器，而非知识搬运的流水线。 3. 产教融合的生态重塑 “四链衔接”机制催生的协同创新共同体，正在重塑高等教育的价值链。某高校与头部科技企业携手共建的 AI 实验室，通过“问题导向”课程，实现学界与业界的认知共振。实验室开发的“AI+ 医疗”课程，结合企业真实案例，引导学生解决医疗领域的实际问题。这种深度融合不仅提升了人才供给的精准度，更在产业需求与教育创新的碰撞中孕育出具备跨界整合能力的新质人才。例如，某企业招聘的 AI 工程师中，有 30% 毕业于该实验室，他们在校期间就参与了企业项目，实现了无缝对接，展现了产教融合的强大生命力。 技术破界： 教育范式的解构与新生 1. 教学场景的维度飞跃 的束缚。例如，某高校利用数字孪生技术构建桥梁模型，学生得以在虚拟环境中进行无数次荷载测试，直至找到最优设计方案。智能教学系统基于数百万条学习轨迹，构建起个性化模型，正在重新定义“因材施教”的实践路径。系统通过深入分析学生的学习行为、兴趣偏好和认知特点，为每个学生量身定制学习计划，使教学从“批量生产”迈向“精准定制”的新时代。 随着人工智能技术深度融入教育领域，教育范式正经历着前所未有的变革。教学场景正实现维度上的飞跃，大语言模型驱动的“三元交互”教学模式，构建起教师 - 学生 -AI 的协同认知网络。在这一创新模式下，教师从单纯的知识传授者转变为学习过程的智慧引导者；学生则通过与 AI 的实时互动，获得个性化的学习支持；而 AI 则化身为认知网络的“智能节点”，动态调整教学策略。虚拟仿真技术所创造的沉浸式学习空间，正在突破物理世界的认知局限，开启学习新纪元。 2. 知识体系的认知革新 哲学重构： 人工智能所揭示的知识多维性，映射出人类认知与机器智能的深层对话。一维经验积累与算法预训练的效率鸿沟，二维关系网络的统计关联与理性统筹的本质差异，三维逻辑体系的机械推理与顿悟思维的质性分野，都在不断叩击教育本质的认知边界。当大语言模型（LLMs）在四维抽象空间模拟知识演化时，人类创造力的 教育本质的回归与升华 在医学教育领域，某医学院的 VR 手术训练系统，将实操精度提升至亚毫米级。学生佩戴 VR 设备，在虚拟人体模型上进行手术模拟，既降低了实操风险，又大幅提高了训练效率。在工程教育方面，数字孪生实验平台使工程教育摆脱了试错成本 1. 教育目的的范式转变 当知识获取变得零成本，教育目的正从“授业解惑”转向“启智塑魂”。这并非对技术赋能的否定，而是对人性价值的重申。传统教育观念认为，高等教育的目的是让学生掌握一定知识和技能以找到工 评论 通过微调形成不同课程的垂直领域模型，开发专属 AI 助教，实现范例生成、自动出题、答疑解惑等多重功能，推动了课程体系的创新与发展。 学习伦理的新型人格。某高校开设的“道德算法实验室”，通过 AI 伦理决策模拟，帮助学生深入理解技术背后的伦理风险。深度伪造技术挑战学术成果的真实性，需发展区块链存证、数字水印等防伪技术；同时，要防范算法偏见导致的教育不公平，如某语言评估 AI 曾被证实对特定口音存在 15% 的评分偏差，这提醒我们要关注并纠正技术应用中的不公正现象。 作；而在人工智能时代，大学的目的将不再是培养“善于工作的人”，而是培养“区别于机器的人”，更加重视直觉、同理心、好奇心、创造力等机器无法替代的特质。智能系统应处理标准化认知流程，而教育则应守护思辨性思维、同理心与创造力的火种。正如海德格尔所言：“技术的本质是框架，但教育的本质是可能性。” 生态重构：技术向善的教育新形态 1. 课程体系的协同创新 《纲要》倡导的 AI 课程人文融合改革，催生出“科技伦理 + 哲学思辨”的模块化课程。某高校开发的“算法社会”通识课，通过虚拟伦理困境模拟，培养学生技术应用的价值判断力。清华大学利用自主开发的千亿参数大模型 GLM4，开展八门课程试点工作，通过微调形成不同课程的垂直领域模型，开发专属 AI 助教，实现范例生成、自动出题、答疑解惑等多重功能，推动了课程体系的创新与发展。 2. 认知范式的融合创新 算法革命正在弥合理性主义与经验主义的认知鸿沟。智能反馈系统提供的实时数据镜像，使学习者能在经验积累中提炼理性认知，在逻辑推理中验证实践经验。某高校利用学习分析技术，发现学生在解决复杂问题时往往先通过经验尝试，再借助逻辑推理优化解决方案。这种认知范式的融合，为复杂问题解决能力的培养提供了新支点，推动了教育认知的深化与发展。 4. 教育公平的智能实现 教育的公平性是实现包容性的重要基础，它包括公民受教育的机会公平、学生在相应受教育阶段学习过程的公平，以及学生受教育结果的评价公平。技术赋能正在突破传统教育公平的结构性困境。智能教学平台的个性化资源推送，使山区学子也能获得顶尖学府的认知图式。据《中国教育在线平台用户行为分析报告》显示，2020 年中国农村地区在线教育用户数量已超 1 亿人，而城市地区仅为 8000 万人。然而，这种技术补偿不应遮蔽数字鸿沟的本质，教育公平的实现仍需制度保障与人文关怀的双重支撑。 2. 教师角色的当代转型 从知识权威到成长导师的范式转变，要求教师具备技术整合、学习设计、伦理引导三重能力。某师范院校构建的“AI+X”教师培养体系，正在重塑教育者的数字胜任力模型。该体系涵盖 AI 技术基础、教学设计创新、伦理法律素养三大模块，通过项目式学习、工作坊等多种形式，全面提升教师的数字化教学能力。 3. 道德教育的平衡重建 在 AI 道德判断模型面前，传统伦理教育的普遍性标准遭遇解构危机。我们需要构建具有文化包容性的道德认知框架，培养既理解康德道德律令，又能驾驭机器 评论 随着 AI 技术的进步，许多传统的职业技能需求正在转变，教育内容也因此必须跟上技术发展的步伐。编程、数据分析、AI 伦理、机器学习原理等新兴领域的知识，已成为基础教育和高等教育的重要组成部分，推动了教育内容的革新与发展。 动态数据驱动的增值评价模型，正在替代静态结果评价。某高校实施的“发展性评估”改革，通过数千条过程数据构建个体成长曲线，为教学改进提供精准导航。这种评价范式更加关注学生的学习过程和发展潜力，而非单一结果，体现了评价范式的实践转向。 3. 学生能力的未来塑造 评估性判断能力培养成为核心素养的关键维度。通过设计“算法偏见识别”“数据伦理决策”等沉浸式教学活动，某高校成功提升了学生技术应用的批判性认知。据统计，参与此类活动的学生在解决复杂伦理问题时的决策质量提高了 40%，彰显了学生能力培养的新成效。 3. 教育方式的变革 AI 技术的广泛应用，引领了一场教育方式的深刻变革。在线教育、虚拟现实、增强现实、混合式学习等新型教学模式得到普及。AI 助手、虚拟教师、智能辅导系统等工具，使获取教育资源更为便捷高效，同时实现了大规模个性化教育的可能性，为教育方式的变革注入了新的活力。 3. 评价功能的价值重塑 评价正从“筛选工具”转向“发展引擎”。某教育评价中心开发的“AI 成长导航”系统，为每位学习者提供个性化能力矩阵与发展建议。该系统不仅评估学业成绩，还从认知能力、情感态度、社会实践等多个维度进行全面评价，促进学生的全面发展，实现了评价功能的价值重塑。 4. 科研范式的创新突破 面对 AI 代笔等学术诚信挑战，某研究院开发的“学术基因溯源系统”，通过文本生成路径分析技术，构建起新型学术诚信防护网。该系统能够准确识别文本的生成来源，有效遏制学术不端行为，为科研诚信提供了有力保障。 4. 教育管理的优化 人工智能技术在教育管理中的应用极大地提高了管理效率和决策的科学性。然而，教育数据采集涉及敏感个人信息，哈佛大学 2022 年的调研显示，78% 的学生担忧学习行为数据被不当利用。因此，亟需建立数据分级授权机制，以平衡个性化服务与隐私保护之间的关系。 社会影响：教育生态的全方位变革 体系革新：教育评价的三重跃升 1. 评价维度的认知升级 1. 教育目标的重塑 从知识复现到思维建模，智能评价系统正在构建多维认知图谱。某师范大学研发的“思维可视化档案”，通过语义网络分析技术，实现学习过程的动态画像。该系统能够实时记录学生的认知过程，为教师提供精准反馈，促进教学改进，推动了评价维度的认知升级。 人工智能促使教育系统重新审视和调整教育目标。传统的教育目标侧重于知识传授和技能培养，而在智能时代下，社会分工系统中“人际分工”逐渐让位于“人机分工”模式，教育目标更倾向于培养创新能力、批判性思维、复杂问题解决能力及终身学习能力，以适应未来社会的需求。 5. 学习文化的新生 泛在学习和个性化教育成为可能，学生的学习不再局限于教室和