当传统课堂遇上人工智能浪潮，一场关乎高等教育未来的变革已上演。

十四届全国人大四次会议民生主题记者会上，教育部部长怀进鹏面对记者“如何强化教育科技人才一体发展？面向‘十五五’有何进一步考虑？”的提问给出了明确方向：“推动人工智能赋能高等教育、赋能科学研究。数字化是高等教育综合改革的新机遇、新赛道。”

这句话，点明了未来高等教育变革的关键词。

“建立教师人工智能应用能力评价机制”

怀进鹏部长的讲话，建立在此前一系列政策部署的基础之上。

为深入贯彻落实国家关于开展“人工智能+”行动的战略部署，积极推动高等教育与人工智能技术的融合发展，利用智能技术支撑人才培养模式的创新、教学方法的改革、教育治理能力的提升，教育部高等教育司自2024年上半年确定首批18个“人工智能+高等教育”应用场景典型案例；同年年底，第二批32个案例；2025年6月，第三批30个案例。

在试点推进的同时，顶层设计亦在同步完善。

教育部在2025年12月30日的“教育大会一年间·教改进行时”发布会上明确，下一步教育部将继续深入推进人工智能赋能教育行动，计划在2026年出台相关政策文件，系统部署推进人工智能教育和应用。

政策引导之外，教师队伍的人工智能应用能力，成为影响人工智能赋能成效的关键变量。

今年全国两会期间，全国政协委员、哈尔滨工业大学校长助理吴立刚围绕人工智能与教育融合发展主题，开展了持续调研。在他看来，一线教师大多掌握基础AI工具的使用方法，但缺乏将人工智能技术有机融入教学设计、课堂实施全流程的系统能力，普遍面临“会用工具但不会融于课堂”的现实困境，难以充分发挥AI技术的育人价值。

基于调研，吴立刚提出两点建议：一是构建分层分类培训体系，聚焦人工智能与课堂教学融合的核心能力，开展常态化、实践性培训，配套优质案例资源和一对一指导；二是建立教师人工智能应用能力评价机制，以评促学、以评促用，推动教师从“会用”向“善用”“活用”转变。

而部分高校已在教师人工智能素养提升方面率先探索。例如，北京邮电大学面向全校教职工开展人工智能素养培训，构建起认知重塑、能力训练、共研共创三层递进的培训体系，并推出“四百工程”，包括百名人工智能赋能教学标杆教师等，推动人工智能赋能教学的关键成果沉淀。

{拓展}

2025年底，教育部印发《教师生成式人工智能应用指引》，指导各级各类学校科学组织人工智能应用。该指引中同时划出六条规范红线，以防范生成式人工智能可能对学生思维发展、价值观塑造、教育公平、数据隐私等方面带来的风险，确保技术应用符合教育伦理与法律法规。

AI赋能：“教—学—评”一体化的北大样本

当教师的“会用善用”有了制度保障，另一个更深层的问题随之浮现：人工智能究竟如何重塑人才培养的全链条？对此，高校层面的系统性探索正在给出答案。

中国科学院院士、北京大学校长龚旗煌2025年发表在《中国高等教育》的文章《从理念到实践：人工智能赋能下的高等教育创新探索》中，系统阐述了北京大学的思考与实践。

他指出：人工智能赋能高等教育的本质，是以科技创新推动学术范式、教学模式与人才培养体系的全方位变革。高校要将人工智能深度融入人才培养全过程，推动课程体系、教学模式、教材建设与评价方式的系统性智能化升级。

在这一理念指引下，北京大学从四个维度展开布局：

培养体系上，北京大学始终坚持以人工智能为重要驱动力，主动重塑新时代高等教育的人才培养体系。以“通专结合”为核心，以宽广的通识教育打牢学生的学术根基，同时又通过促进学科交叉、打破壁垒，激发跨界创新活力。

在教学模式上，推动教师由知识传授者向共学者、引导者转型，鼓励学生多元自主地获取知识，积极探索探究式、参与式教学。

在教材建设上，大力推进教材内容的数字化、智能化，打造开放共享的高质量数字教材资源体系，满足学生个性化和终身学习的需求。

在评价体系上，探索智能化、多元化评价机制，推动评价模式从结果导向向过程导向转型，更加注重对学生创新能力、实践能力和批判性思维的培养。

龚旗煌强调，单一教学环节的智能化会形成“木桶效应”，唯有全链条融合才能释放系统价值，真正推动高等教育从标准的“工业化范式”向精准培养的“智能化范式”的历史性转变。

基于这一认识，北京大学在各个教学环节大力推动技术赋能与方法创新，以人工智能技术探索构建未来课堂。学校推出20余个智能平台工具，推进AI深度融入教学全过程。

在他看来，教、学、评是一个涵盖多维度、多要素的复杂体系，真正的教育变革在于重建教、学、评的有机联系。在深化教学全链条AI融合的基础上，北京大学鼓励各专业以课程知识图谱为牵引，凝练课程核心内容，进一步理顺课程之间的逻辑关系，优化课程结构，在大数据、人工智能等技术支持下，生成面向学习目标的个性化学习路径，重构基于知识图谱及优质教学资源的“教—学—评一体化”数智教学体系。

依托学校教学质量状态数据和教学管理数据，不断完善数据驱动的考核评价指标体系建设，引导院系教学投入；试点人工智能辅助课程教学评价和改进工作，对部分课程教学进行画像分析，探索人工智能辅助教育教学评价指标体系；持续推进学业考核及评价改革，强化过程性评价，增加个性化任务，引入口头答辩、交叉互评等形式，更加注重对学生批判性思维及创新能力的培养与考查。

从怀进鹏部长的“新赛道”，到一线教师的课堂探索，再到北大的全链条探索，人工智能赋能高等教育正在从蓝图走向实践。数字化这条新赛道上，行动者已在路上。

主要参考文献：

[1] 未来学习观察站. 怀进鹏：推动人工智能赋能高等教育、赋能科学研究[EB/OL]. 微信公众平台, 2026-03-09.

[2] 宁夏大学本科生院. 【典型案例分享】教育部“人工智能+高等教育”应用场景典型案例[EB/OL]. 2025-12-16.

[3] 中华人民共和国教育部. 教育部高等教育司关于公布首批“人工智能+高等教育”应用场景典型案例的通知[EB/OL]. (2024-04-17).

[4] 麦可思研究. 教育部明确，教师禁用AI场景[EB/OL]. 微信公众平台, 2025-12-21.

[5] 龚旗煌. 从理念到实践：人工智能赋能下的高等教育创新探索[J]. 中国高等教育, 2025(11). 转引自：湖州师范学院发展规划处.

来源：麦可思研究

编辑：贾卓巍

审核：王培时