数智化视角下高校发展前景展望

韩 馥

（山西财经大学，山西太原 030012）

0 引言

随着社会进入数字化与智能化时代，各行各业正在经历深刻的变革与重构。数字化和智能化统称为数智化，其反映出数字化和智能化的融合趋势[1]。高等院校作为培养社会发展所需人才的重要基地，正处于这一变革浪潮的前沿。数字化与智能化不但为高等教育的教学内容、方法、科研方式和管理模式带来了颠覆性的影响，而且催生了“数智化视角”这一理念。该视角立足于数字化与智能化的双轮驱动，通过数字技术实现智能化，进而推动两者的融合与协同发展，引领高等教育迈入以数据、算法、模型为核心的智能化新时代。

数智赋能是与数智化视角密切相关的概念，是指数智力驱动企业经营管理场景变革与重塑的过程，强调数字化和智能化对组织能力获得或提升的重要作用[2]。在数字化和智能化的发展趋势下，高校需要形成数智化视角。这一视角立足数字化手段实现对传统业务的智能化提升，释放发展新动能。通过运用数字化技术手段赋能传统教学、科研和管理，实现包括教学实现线上线下深度融合、科研向协同开放方向发展、管理决策科学化等变革。这需要系统谋划和顶层设计来确立数智化发展路径，并组织实施获得预期效果。面向未来，高校要主动适应时代发展潮流，以数智化视角引领改革创新，实现自身治理现代化和治理效能提升。

在数智化视角的指导下，高校教学正从传统课堂教学模式转变为线上线下混合式教学模式[3-5]，虚拟仿真和数字设备的应用日渐普及[6]，教学评价实现了精细化与个性化。科研工作正从学科孤立转向跨学科的融合，研究环境从实体实验室转移到数字虚拟平台，大数据与人工智能技术成为科研的有力工具。管理决策实现了数据驱动[7]，业务流程经过智能化重构[8]，移动信息服务系统也变得更加完善和高效。

数智化视角为人才培养模式的变革提供了坚实的基础，促进了教学形式的创新，实现了教学模式的个性化和精准化[9]。在管理服务领域，数智化视角提供了新方法，使得决策更加科学化，服务更加智能化[10]。数智化不仅让信息技术深度赋能教学科研和管理，还激发了智慧潜能，极大提升了办学效能。

本文基于数智化视角，探讨了数字化与智能化如何重塑高校的人才培养模式、科研模式与管理模式，揭示了数智化对高等教育发展的深远影响，并展望未来，探讨高校如何适应数智化发展趋势，实现自身的转型升级与高质量发展，为新时代高校改革发展提供了借鉴与指导。

1 人才培养

在我国高等教育领域，传统的人才培养模式展现出一些较为固化的特征。首先，该模式以课堂讲授理论知识为主体，而缺乏实践教学环节。其次，学生的评价考核主要通过试卷形式，针对的是学生对于理论的掌握程度，而忽略了具体的实践能力。再者，培养方案普遍缺乏针对学生个体差异的个性化设计。另外，学科设置及课程体系相对僵化，不同学科之间的交流与融合不足，学科壁垒较为明显。

随着数智化时代的到来，中国高校的人才培养模式经历了深刻的变革。线上与线下教育的有效结合，使理论与实践教学的比例更加合理化。在线开放课程的普及，使得传统知识的讲授时长得以缩减，从而为互动式教学留出空间，加强了学生实践能力的培养。同时，虚拟仿真技术的引入，不仅拓宽了实践教学的渠道，还有效解决了传统实验条件的局限性，提升了学生的操作能力。此外，通过大数据和算法模型，实现对学生的精准化教育，促进了从一体化向个性化培养模式的转变。新兴交叉学科的发展，也推动了学科间的交叉融合，促进了人才培养模式的开放性和综合性，破除了过往学科界限的约束。

这些变革所带来的培养手段和形式也更为丰富和灵活。从重视理论知识向强调技能能力培养的转变，使得人才培养与当代社会发展要求更加吻合。总体来看，这些转变意味着人才培养方向正从标准化向个性化、从理论知识向实践能力并重的方向发展，旨在培育适应新时代要求的创新型、复合型人才。这种转变不仅影响了教育的方法和手段，也引发了教育理念和高校人才观念的深层次变革。

2 科研创新

在传统的科研生产模式中，高等教育机构的科研活动多局限于既有学科的框架内，学科边界分明，跨学科的交流与合作并不普遍。科研环境依赖于物理空间，如实体实验室及相关的仪器设备。科研成果的输出和转化途径相对单一，且科研合作与交流通常依托于面对面的沟通，如学术会议等传统方式。

然而，随着数字化转型的不断深化，传统科研模式正经历着根本性的变革。最为显著的变化在于跨学科的合作日益增加，众多新兴的交叉学科迅速发展。数字技术的发展为跨学科研究提供了更加广阔的平台和工具，促进了多学科间的融合，对传统的学科界限产生冲击。数字化的虚拟仿真平台构建出了不受地域限制的开放式网络科研环境，促进了科研资源共享及协作研究。同时，大数据分析和人工智能技术成为科研的新工具，不仅扩展了研究的视野，也促成了科研方法的重大变革，推动了科研向更加智能化的方向发展。此外，科研过程中的数据化管理有助于提高科研效率，实现过程监控和自动化评价。

这些变革对科研领域产生了深刻的影响。不同团队间的合作已成为科研的新常态，实现了跨地域、跨学科的高效合作，有利于产生有广泛影响力的创新性研究成果。开放获取的学术资源共享机制加速了科研成果的产出和传播，促进了不同领域的交叉创新，催生了科学的新突破。自动化的实验数据积累为基于数据驱动的科学发现提供了新的路径。量化的科研评价体系使得科研管理和决策过程更加科学、精准。

因此，数字化与智能化技术正推动科研向更加开放、合作、高效的方向发展，并为原创性科研成果的产出与科学突破的实现提供了可能。在此过程中，应当注意避免对技术手段的过度依赖和商业化倾向的干扰，确保科研活动的核心仍聚焦于知识探索和基础研究的深入。这场科研生产模式的变革，将对整个科技创新体系及其运作机制带来重塑，标志着社会向新技术范式和经济形态的转型。

3 管理服务

在高等教育领域，也长期存在着管理和服务上的不足。在传统的管理模式中，决策过程往往依赖于个人经验，缺乏对数据的系统采集与深入分析，因此决策的科学性与前瞻性有待加强。此外，业务流程存在冗余，部门间的信息孤岛现象阻碍了工作效率的提升。同时，服务方式较为单一，尚未形成对师生多样化需求的有效响应机制。在监管和评价机制方面，质量反馈循环未能充分建立。

随着数字化和智能化技术的发展，高校管理服务领域迎来了革新的契机。大数据分析和算法模型的应用正逐步转变决策过程，从以经验为主向数据驱动型决策演进，这不仅增强了决策的科学性，还提升了其针对性。业务流程经过优化及线上平台的建设，加速了信息流动，促进了业务协同。服务模式的革新，通过引入多元化手段，更加贴合个体化和差异化的需求。此外，数据化监管和评价的实施，确保了监督的全覆盖，并构建了以质量为核心的改进闭环机制，为管理服务质量的提升奠定了基础。这些变革预示着高校治理模式从粗放管理向精细化治理的转变，显著提升了管理服务的效率和质量，为教育事业的发展提供了坚强的支撑。

总的来说，高等教育机构需要积极拥抱并主动适应数智化带来的新变革，通过现代化的治理体系和能力提升，以达到提高办学水平和促进教育内涵发展的目标。这一变革不仅涉及教育教学模式的个性化定制，还包括科研活动的网络化、开放化，以及管理服务的数据驱动和个性化满足。在组织结构上，高校应追求扁平化、灵活性，以提升决策效率。同时，应广泛应用5G、人工智能、大数据和区块链等先进技术于教育教学、科研和管理服务各个环节，确保技术应用与人文关怀的平衡，促进高等教育的全面发展。

4 总结与展望

综上所述，数字技术的兴起对高等教育机构的治理模式产生了深远影响，特别是在人才培养、科研创新和管理服务等方面。在人才培养领域，模式已从标准化向个性化转变，这一转变得益于混合学习环境、虚拟仿真技术用于实践教学、数据分析用于定制学习路径及新兴交叉学科的涌现。这些变革对于培养学生的独立思考能力和实践技能至关重要，进而推动教育重心向能力和素质导向转移；在科研模式方面，高等教育机构已向开放性和协作性转型，这一过程得到了交叉学科研究的促进、打破地理界限的开放式分布式研究平台的支持，以及大数据和人工智能等新工具的应用。这些因素共同驱动了研究过程全面数字化，进而提高管理效率并产生了更多原创性研究成果；管理服务领域亦经历了根本性的改革，数据驱动决策取代了基于经验的决策方式，显著提升了决策质量。业务流程重构和在线平台建设促进了资源整合和信息共享，大幅提升了工作效率。此外，移动服务平台提供了定制化服务以满足多样化需求，整个流程的数字化使得监管和评估更加科学化和合理化，从而提升了管理水平和质量。

在数智化背景下，高校应通过更新教育理念，将数字素养和自主学习能力作为人才培养的核心目标，并调整专业设置，推动教学改革，构建混合式学习模式，发展在线课程和虚拟实验教学。此外，建立数字化科研生态，支持跨学科协作和数字共享平台，同时利用大数据和AI 技术优化管理服务。高校还需集中资源攻克关键技术，深化与企业的合作，建设数字应用示范项目，推进组织架构的灵活高效变革，提升教师的数据化应用能力，创新人才评价体系，并加强网络安全与数据合规，确保数字化转型的顺利进行。这一系列措施旨在全面提升高校的治理体系和治理能力，以适应数字化时代的新要求。

（文责自负）