改变未来十大变革科技”
榜单正式发布！
下文将带您回顾上榜科技——“人工智能赋能教育”的精选科技文章。
在AI 2.0时代，高等教育面临教学内容更新时滞、人才培养范式单一、教育资源分配不均及师资队伍建设滞后等多维挑战。生成式人工智能为破解这些难题提供了创新路径，基于其个性化学习、自适应教学和智能化反馈等核心机制，正在重构传统教育模式。清华大学环境学院在人工智能赋能教育实践中构建了环境学科人工智能引擎，打造三层解耦架构并开发了跨学科的知识体系，为高校开展人工智能教育赋能提供了实践范式，对推动高等教育深化改革与高质量发展具有重要借鉴意义。
01 引言
自2022年11月发布以来，人工智能迎来一个新的发展时代。作为基于深度学习的大语言模型，凭借多模态内容生成能力，实现了文本、图像、音频及视频等跨媒体智能创作；其自然语言交互模式显著降低了技术使用门槛，推动AI技术走向普惠应用[1]。这一突破使全球科技巨头纷纷在大模型领域进行战略布局，、、Meta等企业相继加快技术研发与产品迭代。在我国，以“文心一言”“”等为代表的大语言模型也相继问世，体现了我国在模型架构、训练范式等方面的技术突破；同时，国家战略层面持续加大对AI芯片、算力等基础设施的支持力度。在高等教育领域，生成式人工智能通过智能化学习指导、实时反馈机制和情境化教学模拟，展现了重构传统教学模式变革的潜力，有望推动教育范式从单向知识传递向启发性交互式个性化学习转变，从而突破当前高等教育的发展瓶颈。
02 人工智能时代高等教育
发展面临的关键挑战
在人工智能技术快速发展的时代背景下，高等教育面临着前所未有的机遇与挑战。一方面，新技术为教育创新提供了有力支撑；另一方面，传统教育模式在人才培养、资源分配、教学创新等方面的局限性日益凸显。为推动高等教育高质量发展，亟需深入分析当前面临的关键挑战，探索教育创新的有效路径。
2.1 教学内容与社会发展变革衔接不足
当前，产业知识更新迭代日益频繁，而高校传统的标准化教学模式往往难以及时响应这种变化，使人才培养与社会发展变革之间逐渐形成了隔阂[2]。现代社会的发展不仅需要专业知识扎实的人才，更需要他们具备批判性思维、创造力和跨学科视野等综合素质，而这些能力的培养不能仅仅依靠传统的单向知识传输方式。因此，高校需要积极探索教育创新之路，主动对接产业发展前沿，将丰富的行业实践经验和创新案例有机融入课程体系中。通过打造产教深度融合的人才培养新模式，让学生在理论学习与实践探索中不断提升发现问题、分析问题、解决问题的创新能力，从而培养出更多能够适应未来发展、具有核心竞争力的优秀人才。
2.2 人才培养模式单一，缺乏个性化和创新性
随着知识获取渠道的日益丰富和学习方式的不断演变，传统高等教育过于注重知识传授的单一培养模式已难以满足新时代人才培养的需求。虽然在线教育课程的普及为学习者提供了接触名师和优质教学资源的机会，但由于学生个体基础和认知水平的差异，这种标准化的课程内容往往难以达成理想的教学效果。学生不仅渴望获得专业知识的指导，更期待能够得到符合个人发展特点和学习节奏的教育体验。在生成式人工智能等新技术推动教育变革的背景下，大学正面临着重新定位其教育价值的机遇与挑战。面向未来，高等教育需要突破传统的固化模式，通过构建灵活多元的课程体系和个性化的教学方式，配合智能化的学习辅导和反馈机制，让每位学生都能找到适合自己的学习路径，激发其学习主动性和创新思维，培养他们成为具有持续学习能力和创新精神的新时代人才。
2.3 教育资源分配与教师队伍建设亟需提升
教育资源分布不均是制约教育公平和质量提升的关键因素，这一现象在城乡和区域间尤为突出。数字技术的蓬勃发展为缓解这一问题开辟了新途径，借助远程教育和优质资源共享平台，偏远地区的学生得以触及优质教育内容。然而，实现教育机会均等化不可仅依赖技术手段，还需要教育政策完善、资源合理配置以及教师专业发展等多维度协同推进，共同构建公平且优质的教育生态。值得关注的是，在产业技术日新月异的背景下，高校教师在知识更新与教学创新方面正经历深刻变革。以生成式人工智能为代表的新兴技术，在为教育带来新活力的同时，也促使教师角色逐渐转型。教师需要持续提升数字素养，革新教学理念，逐步从传统的知识传授者转变为学习引导者和思维启发者，携手学生共同探索数字时代的学习范式。
03 生成式人工智能给
高等教育发展带来的机遇
生成式人工智能技术的迅速发展为高等教育带来了革新的契机，正在重塑教育教学模式、优化资源配置方式、创新人才培养机制。通过深度融合人工智能技术与教育实践，高校正逐步构建起更具适应性和创新性的新教育生态体系。
3.1 构建智慧教学新范式，优化教育生态体系
生成式人工智能为高等教育带来了个性化学习和自适应学习的新机遇。人工智能技术能够深入分析学生的学习水平、风格和兴趣特点，为每位学生定制专属的课程内容和学习计划[3]。通过定时分析学习数据，AI系统可不断提供针对性的反馈和建议，帮助学生克服学习障碍，优化学习路径，显著提升学习效果。在教学创新方面，涌现出线上线下混合式教学、“1（门慕课）+M（所学校）+N（个学生）”协同教学、MOOC+SPOC+翻转课堂等新模式[4]。数字媒介技术的深度应用，推动形成了“融合式”课堂，实现了线上与线下、虚拟与现实的深度联结，重塑了传统师生关系，构建起“教师-学生-AI”三元互动的新型教学结构。
3.2 提升教育质量效能，促进资源均衡发展
生成式人工智能在提升教学效率和质量方面展现出巨大潜力。AI技术可以辅助教师完成繁琐、重复性的任务，使其专注于创新教学内容。同时，AI通过深度数据分析构建学生个性化画像，识别知识盲点，提供定制化学习方案和资源，并通过自动化评分和实时反馈促进学生自主学习。此外，AI为学生提供全新的知识获取途径，使其可以自然语言提问并直接获得高质量解答和相关知识，打破传统教材、论文等资源的局限，以Kaiwu工具为例（图1），针对某一问题相较传统依靠关键词检索、逐篇阅读的方式，学生现可通过AI实时定位和获取文献中的有效信息与研究成果，大幅提升知识获取效率。AI技术还可通过智能平台将优质教育资源、知识扩展至偏远地区，优化资源配置，推动优质教育资源和成果共享，促进教育公平与质量的协同发展。
图1 利用人工智能工具快速获取有效知识示例
3.3 重构人才培养机制，增强创新驱动能力
人工智能技术正积极推动高等教育变革传统的单向知识传授模式，转向培养学生创新能力、批判性思维和问题解决能力的新范式。在具体实践中，以全新的项目制与目标导向的教学模式为例，人工智能可通过个性化资源推送和实时反馈，促进学生深入理解和应用知识；同时，系统能够根据学生的项目需求和学习进度，精准推荐学习资源，保障其获取必需的知识与技能[5]。此外，人工智能驱动的虚拟实验环境可为学生提供实践平台，培养其创新思维和应用能力；实时数据分析工具，还可帮助学生监测项目和目标进展，识别知识盲点并调整学习策略，从而促进他们在学习中的深度参与，为未来职业发展奠定坚实基础。
04 清华大学环境科学在
人工智能赋能教育中的探索
生成式人工智能在高等教育领域的应用是大语言模型垂直领域专业化的重要探索方向。尽管大语言模型具备优秀的自然语言处理能力，但在专业化场景中，由于缺乏深层的领域知识和场景化理解，目前主要依托基础模型能力，应用效果仍需提升。现阶段，其在高等教育领域落地面临专业知识覆盖不足、场景认知理解欠缺、知识更新滞后、模型优化不足等多项挑战。针对上述挑战，清华大学环境学院在人工智能赋能教育实践中，充分利用了学院生态环境人工智能研究中心“天工AI”系列成果[6]，并与学堂在线联合打造了环境学科人工智能引擎，基于系统化的实践探索，构建了一套科学有效的解决方案，为高校推进人工智能教育变革提供了实践范式。
4.1 明确自身优势，找准定位
环境学院基于其在环境学科领域积累的深厚学术底蘊和丰富教学实践，在人工智能赋能教育探索中形成了独特优势。立足于这一专业背景，学院选择了以垂直领域应用需求为导向的技术路径，而非投入大量资源于大模型的预训练与微调。通过构建对特定基座模型依赖度较低的技术路线，实现了灵活的模型适配机制，既保证了系统的技术前瞻性与可扩展性，又能随着基座模型的迭代优化持续提升教学成效，充分发挥生成式人工智能在环境学科教育中的应用潜能。此外，学院在人工智能赋能教育生态建设中，不仅注重技术与教学需求的衔接，还着力构建政策、资源、技术和机制相结合的支持体系，强化内外资源整合，探索人工智能赋能教育变革的可持续发展路径。
4.2 打造三层解耦体系架构
在生成式人工智能赋能教育的探索中，环境学院联合学堂在线基于“天工AI”系列技术成果，构建了应用层、引擎层、模型层的三层解耦架构（图2），以“-4”为核心并灵活适配多种基座模型，结合检索增强生成、跨语言混合检索和AI智能体服务等技术，实现模型与教学需求的高效衔接。引擎层整合环境学科专业知识库，并将环境学科知识体系（知识图谱）与生成式人工智能结合，开发了多样化的教学分析工具与智能体功能，支持智能备课、智能学伴和个性化学习等教学场景。首批10门核心课程接入学堂在线雨课堂平台并已开启学生试用，显著提升了教学效果与互动体验，推动了环境学科教育创新。
图2 环境学院人工智能引擎体系架构（图源：清华大学环境学院）
4.3 构建跨学科的知识体系
传统高等教育中知识体系常受限于单一课程边界，而当代教学范式正向跨课程、跨学科融合方向深化发展。环境学院借助生成式人工智能技术，开发AI原生的跨学科知识体系构建方法，有效突破了海量知识体系构建中资源与时间投入瓶颈。以“大气污染控制工程”“水处理工程”和“固体废物处理处置工程”等核心课程为示范，打造了系统化的跨课程知识网络，使学生能够依据个性化学习需求自主探索知识关联，实现知识的深度整合与理解，从而提升学习的灵活性与跨学科思维能力。这一体系同时为教师提供了多维度的课程支持，推动了各课程、学科领域教学的协同创新，并为其他学科教学的改革提供参考。
05 总结与展望
生成式人工智能技术的迅速发展正在深刻重塑高等教育体系。在探索实践中，生成式人工智能不仅为教学模式变革提供了有力的技术支撑，也为知识传递与能力培养机制注入了新的动能。通过大语言模型与教育场景的深度融合，高校逐步构建起个性化、多元化、智能化的教育生态系统，为实现因材施教和拓展学生发展空间提供技术保障。展望未来，生成式人工智能在促进教育公平、提升教育质量、推动学科交叉创新方面将发挥更为关键的作用。面对技术变革带来的机遇与挑战，教育工作者需要积极适应数字化转型，持续提升数字素养，以有效引领教育现代化进程，培养适应未来社会需求的创新型人才。通过持续探索与实践创新，人工智能赋能教育将迎来更为广阔的发展前景，推动教育高质量均衡发展的目标实现。
参考文献
[1] Zhu J J, Jiang J, Yang M ,et al. and [J/OL]. &, 2023,57(46):17667-17670.
[2] Mukul E, G. in : A of 4.0 [J/OL]. and , 2023,194:.
[3] Beege M, Hug C, Nerb J. AI in STEM : The and use [J/OL]. in Human , 2024,16:.
[4] 王繁,刘永强,周天华. 人工智能引领高等教育数字化创新发展[J]. 中国高等教育, 2024(Z1vo): 9-12.
[5] for AI in and [M/OL]. , 2023[2024-11Z13].
[6] 齐剑川,史文杰,徐常青,等. 生成式人工智能在环境工程中的应用前瞻[J]. 环境工程学报, 2024,18(9):2375-2380.
文章指导老师 | 刘毅 刘书明 岳东北 徐明 王帅国 李楠 杨航
排版 | 姜月亮
审核 | 程泽堃 田博文 李韶仪
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