人工智能时代的人才培养变革：政策驱动、理论研究与未来布局

摘 要： 高校作为现代社会科技第一生产力、人才第一资源、创新第一动力的重要结合点，需要比其他行业、组织和领域更前瞻地应对人工智能时代需求，打破存续时久的传统人才培养常态，推动人才培养变革。本文深入探讨了，在人工智能时代高校推进人才培养变革中国家政策的驱动作用，回顾了理论研究聚焦问题和进展，对未来人才培养结构布局的优化提出了建议。在人工智能时代，高校人才培养需要适应社会经济发展的新要求，从深层次、结构化变革高校人才培养，从地区上、类型上、学科上优化结构布局，以促进教育和经济的高质量发展。

关键词： 人工智能时代；人才培养；结构布局优化

中图分类号： G 64

文献标志码： A

Talent Cultivation Reform in the Era of Artificial Intelligence：Policy Dynamics， Theoretical Research， and Future Layout

Abstract： As a pivotal nexus of science and technology， serving as the primary driving force for productivity， talent stands as the foremost resource， while innovation takes the lead in propelling modern society. Universities are required to adopt a more forward-thinkingb3823fc1b3e8b2ba8f58031b78bbbf8c approach than other industries， organizations， and fields in response to the demands of the artificial intelligence era. This necessitates breaking away from long-standing traditional norms in talent training and promoting reform in this area. This paper extensively discusses how national policies play a crucial role in driving talent training reform within universities during the artificial intelligence era. It reviews key issues and advancements in theoretical research while proposing suggestions for optimizing future talent training structures and arrangements. In order to foster high-quality development within education and economy， college talent training must adapt to new requirements of social and economic progress by implementing deep-rooted structural reforms that optimize regional distribution， types of programs offered， and disciplinary focus.

Key words： the Era of Artificial Intelligence; talent cultivation; structural layout optimization

0 引言

自1956年人工智能（Artificial Intelligence，AI）这一概念首次提出后，人工智能技术在近十年得到了前所未有的飞速发展，正深刻改变着人们的生产、生活、学习方式。习近平总书记在向国际人工智能与教育大会致贺信中强调，“中国高度重视人工智能对教育的深刻影响，积极推动人工智能和教育深度融合，促进教育变革创新”。高校作为现代社会科技第一生产力、人才第一资源、创新第一动力的重要结合点，需要比其他行业、组织和领域更前瞻地应对人工智能时代需求，打破存续时久的传统人才培养常态，推动人才培养变革。

1 人工智能时代我国高校人才培养变革的政策驱动

习近平总书记指出，人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，加快发展新一代人工智能是我们赢得全球科技竞争主动权的重要战略抓手，是推动我国科技跨越发展、产业优化升级、生产力整体跃升的重要战略资源。国家出台多项政策，2017年国务院印发《新一代人工智能发展规划》，明确提出一方面要“完善人工智能教育体系，加强人才储备和梯队建设”，培养人工智能创新人才和团队，“重视复合型人才培养，重点培养贯通人工智能理论、方法、技术、产品与应用等的纵向复合型人才，以及掌握‘人工智能+’经济、社会、管理、标准、法律等的横向复合型人才”；另一方面要推进“智慧教育”，“利用智能技术加快推动人才培养模式、教学方法改革，构建包含智能学习、交互式学习的新型教育体系”。《中国教育现代化2035》强调要“建设智能化校园，统筹建设一体化智能化教学、管理与服务平台”。2024年两会政府工作报告首次提出了开展“人工智能+”行动，推动人工智能向各行业赋能

教育部等部门出台了一系列政策和方案落实推进“人工智能+”。《高等学校人工智能创新行动计划》提出“到2030年，高校成为建设世界主要人工智能创新中心的核心力量和引领新一代人工智能发展的人才高地，为我国跻身创新型国家前列提供科技支撑和人才保障”，旨在通过优化科技创新体系、完善人才培养体系和推动科技成果转化等措施，实现高校人工智能领域的创新发展。 《教育部关于深化本科教育教学改革全面提高人才培养质量的意见》再次重申：“探索智能教育新形态，推动课堂教学革命”。同年发布的普通高等学校本科专业目录增设“人工智能”专业。截至2024年已有清华大学、上海交通大学、南京大学、西安电子科技大学等高校设立了535个人工智能本科。教育部、国家发展改革委、财政部印发了《关于“双一流”建设高校促进学科融合加快人工智能领域研究生培养的若干意见》，强调依托“双一流”建设，深化人工智能内涵，构建基础理论人才与“人工智能+X”复合型人才并重的培养体系。教育部成立了人工智能高层次人才培养专家委员会，于2022年发布了《人工智能领域研究生指导性培养方案（试行）》，对人工智能领域研究生的培养目标、培养方向、培养方式包括课程体系框架和核心课程给出了国家层面指导性方案。2024年以来，教育领域围绕人工智能通识教育、国家智慧教育平台智能升级、教育专用大模型应用示范和数字教育出海实施“四大行动”。公布了首批18个“人工智能+高等教育”应用场景典型案例，面向社会开放了北京大学、清华大学、浙江大学、东南大学等高校的案例视频，涉及多个学科专业的课堂教学、实验教学、教学督导等人才培养环节。

人工智能技术的发展正推动教育政策、教育方式、教学模式的更新和变化。目前政策可以简单概括为聚焦“人工智能”、推进“+人工智能”和发展“人工智能+”，主要以向高校内部寻求人才培养变革的途径回应人工智能时代需求。

2 人工智能时代我国高校人才培养变革的理论研究

关成华等人（2021）总结了智能时代教育创新与变革的十大趋势：新技术重塑教育生态、新范式引领学习革命、新需求激发创新能力、新环境呼唤数字素养、新市场革新人力结构、新业态丰富服务供给、新投资驱动产业升级、新治理鼓励多元协同、新财政亟待兼容技术。面对这些变化趋势，高校需要重新定义培养目标，以适应快速变化的技术需求和社会需求。这包括培养学生的创新思维、批判性思维、解决问题的能力以及跨学科的综合能力（余小波，2019）。赵智兴和段鑫星（2019）指出，人才培养目标应及时更新，反映人工智能时代特点，培养具有科学素养和人文素养的复合型人才。顾小清和李世瑾（2022）也提出，人工智能教育应聚焦于创新人才发展战略，关注社会发展对人力资本的需求。学者呼吁要从调整学科专业的层面来调整人才培养内容，更新人才培养理念和培养目标（田贤鹏，2020）。

人工智能的发展要求大学打破传统的学科平衡，人才培养要在理念创新与路径创新两个切面发力（眭依凡，2024）。在新文科、新工科等高等教育领域重要的改革，也应该利用人工智能技术，实现跨学科的融合，打造立体的专业课程体系（李德毅，2017；高思超，2022）。校企合作模式应得到加强，以提供更多的实践机会和行业洞察，任增元和刘军男（2019）提出，高校应树立“不惧机器”的培养理念，打造产教融合的人才培养平台。

人工智能技术为教学过程的创新提供了新的可能性，传统的教学模式需要向更加互动化、个性化和智能化的方向转变（李广平，2020）。例如通过数据分析来支持个性化学习路径的设计，或者利用人工智能模拟器来进行复杂问题的解决训练（刘德建，2019），或是使用更多的在线学习资源、虚拟实验室和人工智能辅助的教学方法来提高学习效率和质量（刘湘丽，2020）。芮明杰（2024）则从人工智能作为管理教育工具的角度出发，探讨了其在培养过程中的应用，包括使用大模型、元宇宙和脑机接口等技术。

在人工智能时代，传统的教育评价机制已无法满足新时代的要求，学者呼吁推进两方面改革。一是对学生学习成效的评判，即学业评价改革。传统以考试成绩为主的评价体系需要向多元化和动态化的评价体系转变。赵智兴和段鑫星（2019）提出，应建立动态式的人才培养过程评价体系，以科学研判人才培养过程。高校应利用人工智能技术进行学生学习过程的实时监控和分析，以提供更加精准有效的教学反馈和指导（李广平，2020）。另一方面是对学校培养成效的评判，即教育评价改革。高思超和么加利（2022）从知识论逻辑、教育观逻辑和教研方法论逻辑三个方面进行分析，提出新文科学科专业格局的再造和质量评价体系的重建需要“真正面对和走进人工智能技术的场域深处对文科在人工智能时代的真实处境进行再认”。

学界对人工智能时代人才培养变革有多元系统的研究，从人才培养模式改革、教与学方式变革、教育供给模式创新、学习中心迁移、教师角色进化、课程体系重构、评价方式迭代、教育组织管理创新等多维度进行了广泛而深入的探讨，涉及培养理念和目标、培养模式和过程、培养成效和评价这一完整培养过程，也有对高校运行机制、管理体制等方面的建议。但从“跳出教育看教育、立足全局看教育、着眼长远看教育”的视角上，缺少对人工智能时代高校人才培养布局结构调整的足够重视，鲜有思考和讨论。

3 人工智能时代我国高校人才培养变革的未来布局

高校是现代社会科技第一生产力、人才第一资源、创新第一动力的重要结合点，其分布结构布局与社会经济发展各方面息息相关，应随时代发展及时调整，甚至超前调整。讨论、研究面向人工智能时代未来发展的高校人才培养结构布局，对从深层次、结构化变革高校人才培养，促进教育和经济的高质量发展，将会起到积极的、深远的影响。结构布局包括三个层面，一是从地区上看的布局结构，二是从类型上看的布局结构，三是从学科上看的布局结构。三个方面影响了高校培养人才所需要和能够调动的资源、需要的时间和具备的能力、能够服务的领域和岗位等。2023年，教育部、国家发展改革委、工业和信息化部、财政部、人力资源和社会保障部等五部门印发了《普通高等教育学科专业设置调整优化改革方案》，从学科专业的角度提出“新设一批适应新技术、新产业、新业态、新模式的学科专业”，专家学者也进行了比较多的分析和探讨。这里主要谈谈对前面两个布局优化的思考。

3.1 人工智能时代需要人才培养的地区结构布局优化

从全球高等教育发展历史来看，高等学校布局结构与国家、地区社会经济发展紧密关联，在人工智能时代也不例外。如美国加利福尼亚州拥有斯坦福大学、卡内基梅隆大学、加州大学伯克利分校、加州理工学院、加州大学圣巴巴拉分校等全球顶尖高等学府，为地方经济发展提供了大批人才、科研成果和实验设备等。旧金山地区硅谷发展与周边斯坦福大学等高校的贡献密不可分。同时，地区经济文化和科学技术的发展又促成了产业、人才资源的聚集，加州拥有着谷歌、Meta、苹果、英伟达等高新技术公司，融科学、技术、生产为一体。在清华大学发布的“2023年全球最具影响力人工智能学者”，美国加州是上榜最为集中区域，共计433人次，占比全球21.7%。

我国高校（本科及专科）布局不均，这里面有历史原因，也有经济文化发展不平衡的原因，这一情况已经随着经济发展和教育发展的科学规划、国家政策的调控支持，得到一定程度改善。对比2019和1999年的高校数据，中西部地区高校数和在校生数增长明显，高校增长数前七均为中西部地区高校（赵文学，2022）。但从目前全国高校分布来看，华东沿海地区高校有819所，占全国高校近1/3。从人工智能时代未来发展趋势来看，人工智能必将对传统行业、社会分工等多方面产生影响，应随着各地区经济发展和产业升级转型对高校布局进行调整，可以从三个方面考虑推进。

一是要坚持教育优先发展。习近平总书记在党的二十大报告中强调“我们要坚持教育优先发展、科技自立自强、人才引领驱动，加快建设教育强国、科技强国、人才强国，坚持为党育人、为国育才，全面提高人才自主培养质量，着力造就拔尖创新人才，聚天下英才而用之”。要制订新一轮的高等教育发展规划，使之能起到优先于经济发展规划，起到发展的“风向标”、人才的“蓄水池”、科技的“加油站”功能。

二是要坚持教育适配发展。我国幅员辽阔，物产丰富，新建、调整或者发展的高校一定要与当地的经济特点、未来产业结构的趋势紧密结合起来。清华大学2021年发布的《智慧人才发展报告》指出，人工智能产业人才在需求和供给方面的区域集聚效应尤为突出，京津冀地区、长三角地区、粤港澳大湾区和川渝地区是当前人工智能产业的主要发展高地，同时也是人工智能产业人才资源的主要聚集地，人才需求规模占全国总需求的 90.9%，人才供给规模占全国总供给的 82.9%。但四个地区主导产业因素又有所区别：京津冀地区的发展驱动因素主要是算力赋能，尤其是大模型训练对算力的需求呈现出指数级增长态势；长三角地区的主导因素是科技创新，特别是在研究机构、研发投入、大模型研发、创新能力、高端人才等方面具有较强的教育辐射力和积极的发展态势；粤港澳大湾区依托世界水平的制造业、服务业、物流和终端产品，重点推进人工智能技术在医疗、教育、交通、制造等行业的深入应用和集成；川渝地区侧重于培育超高清视频、人工智能、区块链、数字文创等创新应用，联手打造具有国际竞争力的电子信息产业集群（澎湃新闻，2023；张亚雄，2024；姚灿中，2024；罗之飏，2022）。因此不同区域的教育发展和布局也应该有所区别，算力赋能作为人工智能的底层应用技术，对顶尖人才和前沿研究有极高的要求，京津冀地区是优质高校重地能够为基础研究提供充分的智力支持，在“2023年全球最具影响力人工智能学者”榜单中北京入选学者人次占全国的43.2%，居全国第一、全球第三。

三是要做到教育公平发展。教育是实现人类平等的伟大工具，它的作用比任何其他人类发明都要大得多（约翰·S·布鲁贝克，1987）。人工智能这一对基础设施、信息技术、人力资源要求极高的新兴领域，可能会造成更大的鸿沟。2024年3月联合国大会通过了首个有关人工智能的全球决议草案，决议表示各国认识到，“目前存在人工智能和其他数字方面的鸿沟，国家之间和国家内部的技术发展水平参差不齐”。决议 “促请会员国并邀请其他利益攸关方采取行动，与发展中国家合作并向其提供援助，以实现包容和公平地获得数字化转型以及安全、可靠和值得信赖的人工智能系统所带来的惠益”。对我国而言亦是如此，京津冀地区等人工智能发展走在前列地区的高校，应主动为其他地区和省市培养急需的专门人才和师资队伍，提供人才培养、科学研究等方面的支持，为合理布局高校做好人才准备工作，更大限度地推进人工智能时代全国范围内高校人才培养资源的均衡。

3.2 人工智能时代需要人才培养的类型结构布局优化

随着人工智能技术成熟发展和普遍应用，传统的社会结构、职业分工将产生重大调整，一方面是人工智能将取代人类的担忧不断，担心很多学科专业、职业岗位会消失；另一方面是人工智能相关行业领域人才缺口巨大，人才培养与市场需求错位。实际上，这个问题根本上是高校人才培养的层次结构能否与时代发展需求呼应。软件人才培养曾经遇到相似的困境。2001年起，教育部陆续发布通知推进软件开发工作和软件人才培养，以示范性软件学院和示范性软件职业技术学院为抓手，成立了建设工作办公室，组织院长培训、开展建设情况调查，组织对软件学院进行中期评估、验收和复评等工作，下了大功夫。但IT行业依旧每年至少缺50万软件人才，呈现一个“失衡的金字塔”：作为“塔基”的基础软件开发人才坚实；作为“塔身”的成熟项目管理经理断层；作为“塔尖”的企业决策层不全（刘世昕，2009）。这一局面随着高校校企合作培养、国际合作办学培养、高校计算机公共课程教学改革全面推进、全国大学生计算机设计大赛持续举办、大学生创新创业训练计划推出等举措，计算机专业人才分类特色培养的人才逐步步入社会得到改善和缓解。教育部后续发布了《特色化示范性软件学院建设指南（试行）》，启动新一轮的特色和示范性软件学院，软件人才实现了创新型、复合型、应用型人才培养。

我国人工智能人才目前缺口超过500万，高水平人才供求比例为1∶10（何勤，2020），这种趋势会随人工智能产业蓬勃发展以及传统产业的智能化升级而变得愈发严重，扩展至更多行业和岗位。要为人工智能时代提供全方位的人才支撑，需要切实举措来落实《新一代人工智能发展规划》中提出的：重点培养贯通人工智能理论、方法、技术、产品与应用等的纵向复合型人才，以及掌握“人工智能+”经济、社会、管理、标准、法律等的横向复合型人才。可以从三个方面入手推动人才培养类型的结构布局。

一是要优化高校层次结构。教育发展实践证明不同学校承担不同类型人才的培养使命。要构建人工智能时代“稳固的金字塔”，需要加快多层次人才自主培养，包括高层次人才、专业技术人才、行业技能人才、中小学人工智能基础教育人才等。“双一流”高校应注重基础研究和拔尖创新人才培养，地方行业特色高校要结合自身优势着力探索“人工智能+行业应用领域”行业技术专家，专科学校可借鉴美国的社区大学、日本的短期大学模式加强终身教育和职业培训，职业院校要培养高素质的人工智能技术技能人才，成人高等学校、高等教育自学考试应探索设置人工智能相关专业。以上不同类型的人才培养应同时存在，相互支援和促进，应加强政策引导和保障。人工智能研究和培养走在前列的高校要发挥辐射作用，带动其他高校专业转型升级。

二是要加强人才特色培养。全国已有535所学校开设人工智能专业，是电子信息本科专业类中开设最多的。147所“双一流”高校中已超过50所高校成立了人工智能学院。某一专业或某一领域的发展需求推动全国高校迅速加入的情况并不鲜见，如曾经的英语、法学、金融等专业都经历过这一风潮。高校人才培养要防止雷同，应错位竞争，应具有更加专业化、个性化、综合化、超前化的专业特色，使其培养的人才更加适应社会需求（杨德广，2007）。麦肯锡的调查显示，人工智能时代不同企业对人才需求差异较大：传统公司推进数字化转型需要的是技术人才，熟悉数据管理；转型中的公司需要产品管理、用户体验和云架构业务的从业者熟悉人工智能技术；人工智能和科技初创企业、超大规模企业需要网络安全、自动化方面的人才（Wouter，2023）。从未来看，这些企业要走向海外，还需要这些人才熟练掌握外语，具备跨文化沟通能力，了解国际人工智能标准，解决不同地区人工智能相关业务问题。这为高校提供了人工智能时代人才培养特色路径选择。综合性高校应加强“人工智能+”的复合型人才培养，推动人工智能和其他学科专业领域交叉；理工特色的高校要加强“人工智能”卓越工程师等人才的培养，注重专业人才特色发展；文科类院校要加强人工智能通识教育的普及，为各专业人才培养注入“+人工智能”。

三是要多元主体参与。如前文所述，目前人工智能人才缺口巨大，其高科技属性决定了不低的招聘学历门槛，自主培养要主要依赖高等学校。尽管设置了许多专业点，但总体规模依旧有限，在读学生培养周期较长，需要纳入多元主体为人才培养助力，充分调动行业、企业能力。英国作为人工智能的发源地，近年将人工智能作为产业发展的引擎，政府斥资上亿英镑，并联合英国电信、谷歌、微软、亚马逊、思科、埃森哲等行业合作伙伴提供资金支持，在伦敦帝国理工学院、伦敦大学学院等16所英国高等学府设立专门的英国人工智能研究与创新博士培训中心。在国家层面成立了专门的人工智能办公室，协调产业和学界的工作（薛菁华，2024）。教育部产学研育人合作项目是我国在这方面的一个典范，应进一步扩大其影响，还可参考英国等国家成立专门机构，协调人工智能人才培养方面的政产学研用有效衔接。

4 结语

人工智能领域的国际竞争日益激烈、技术快速发展、应用多元分化、资源分布不均、伦理和安全等风险，将伴随人工智能时代发展变得更加复杂和难以预料。我国已成为人工智能大国，与美国组成全球人工智能的第一梯队，但还不是人工智能人才大国，距离人工智能人才强国更有一定差距。着眼于未来发展的严峻挑战，抓住前所未有的变革机会，需要对人工智能时代的地区经济发展、职业分工变化、社会结构调整等多方面因素进行前瞻性的思考和判断，推进人才培养的变革。这是一个复杂而重要的课题，影响了社会的方方面面，也需要社会的方方面面参与进来。

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