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锁志海：坚守育人初心让AI赋能高校创新发展

2025-03-19 中国教育网络

　　对于人工智能赋能高校高质量发展的课题，信息化工作者要坚守初心，坚持德智体美劳全面发展，避免技术的“物化”和“异化”。

锁志海西安交通大学网络信息中心主任

　　当前，人工智能为教育教学领域带来深刻变革。针对人工智能赋能高校高质量发展的课题，西安交通大学通过制定一套规范流程、打造一套AI应用平台、上线若干AI应用、加强培训与推广等四方面举措，支撑学校AI赋能教育试点工作，让全校师生体验、微调、创建自己的AI应用。考虑未来学校的高质量发展，交大在AI赋能方面将坚守初心，坚持德智体美劳全面发展，避免技术的“物化”和“异化”；确保既发挥人工智能的赋能作用，又防止技术凌驾于育人之上。

AI赋能教育的背景和趋势

　　人工智能（AI）发展至今，经历了初期探索（1950s-1970s）、技术积累（1980s-1990s）、深度学习（2000s-2010s）、AIGC（人工智能生成内容）的兴起（2010s-2021）、AIGC的多元化和普及化（2022至今）5个阶段。

　　1950年著名的“图灵测试”，开启了人们对人工智能理论框架和基本算法的研究；1980年代，XCON、“深蓝”等专家系统兴起，数据逐渐积累；进入21世纪，深度学习在理论和技术方面实现突破；2010年代，AIGC兴起，广泛应用于文本生成、艺术创作、音乐制作等领域；2022年，以ChatGPT发布为契机，AIGC技术趋向成熟，应用范围从专业领域扩展到消费者市场。人工智能技术的发展不断迎来里程碑。

　　当前，人工智能成为社会发展的重要驱动力量，也为教育教学领域带来深刻变革。

　　习近平总书记向2024年世界智能产业博览会致贺信时强调：人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，将对全球经济社会发展和人类文明进步产生深远影响。

　　教育部部长怀进鹏在2024年世界数字教育大会上提出：实施人工智能赋能行动，促进智能技术与教育教学深度融台。并在2024年十四届全国人大二次会议民生主题记者会上指出了人工智能对教育的重要影响：人工智能对教育系统来说是把“金钥匙”，不仅影响未来的教育，也影响着教育的未来。

　　那么，人工智能对教育的赋能作用如何？教育部副部长吴岩在2024年世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议上强调：人工智能赋能教育空间无限、大有可为。人工智能将成为促进教育事业高质量发展的重要引擎，形塑教育新范式和新形态。

西安交通大学实践与探索

　　对人工智能赋能高等教育，西安交通大学（简称“交大”）有四点思考：

　　一是顺势而为。人工智能赋能教学是未来高等教育发展的趋势，是交大在教育发展新赛道中取得新优势的重要机遇。

　　二是谋定后动。交大需要在变革大浪中找到自己的定位和特点，明确既有优势，坚守教育初心，保持战略定力，稳步推进改革。

　　三是系统部署。从专业内涵、师生素养、教学资源、数字环境等多维度开展工作，在组织构架、政策机制、技术条件等多方面系统部署。

　　四是分类实施。在教学活动各环节（教/学/评/管）先行试点探索，针对不同类型专业课程和学生特点，分类分级进行改革探索。

　　在AI赋能人才培养方面，西安交通大学网络信息中心（简称“网信中心”）采取了四方面做法：制定一套规范流程；打造一套AI应用平台；上线若干助学、助教、助管等AI应用；培训与推广。通过推动这些举措，支撑学校AI赋能教育试点工作；让全校师生能够体验、微调、创建自己的AI应用。

　　做法一：制定一套规范流程

　　交大网信中心首先理清专业领域垂直大模型的构建流程，制定知识库准备、模型训练、微调实现、部署、实际应用、管理等标准规范。

　　在语料库建设方面，包括确定目标和需求、数据收集、数据清洗与预处理、数据标注、数据质量控制、数据存储与管理、模型训练与测试等7项工作。其中，数据预处理的流程包括数据采集、数据存储、数据清洗、数据转换、数据分析、数据可视化等6个步骤。

　　网信中心为各学院提供数据标注规范，包括标注方法、标注内容、标注类型等方面；并对数据质量控制评价给予了指标性定义，确保数据的完整性、相关性、多样性和可读性。

　　同时，明确预训练数据集和微调数据集在目标、数据类型、数据规模等各方面的区别。例如，预训练数据集目标是让模型掌握语言的基本结构和知识的语言能力，由无标注的大规模通用数据构成，数据量极大，通常为TB级别；微调数据集目标是让模型在特定任务上表现优异，由高质量标注数据构成，数据量较小，通常为MB至GB级别。

　　大模型训练背后需要人力、时间和设备。网信中心为此制定了各步骤的资源需求标准，并列出工具参考清单，供各学院和课题组参考并做好相应准备。此外，还制定了智能体接入流程和一系列管理制度，包括人工智能管理、数据管理、网络安全管理和系统建设规范等。

　　做法二：打造一套AI应用平台

　　西安交通大学AI应用平台接入了各学院不同学科领域的垂直大模型，豆包、通义、kimi等通用大模型，以及教育、科研、管理等行业大模型。学校各职能部门可以根据各自需求建设知识库，通过智能AI应用平台进行模型体验、应用调试、模型评测和知识库调优。然后，按照网信中心制定的智能体接入规范接入智能体管理平台，打造AI应用超市，也就是智能体池。

　　最后，在应用层通过“交小智”（agent.xjtu.edu.cn）发布，借助AI助教、智慧学伴、学科问答、业务问答等，赋能各个单位学院的网站或智慧学习空间。交大师生通过学校人工智能AI创新应用平台“交小智”搭建自己的智能体。智能体采用增强知识检索（RAG）技术，满足师生的文生文、文生图、图生文等各种服务需求。“交小智”让全校师生能够体验、微调、创建自己的AI应用。

　　做法三：上线若干助学、助教、助管等AI应用

　　交大集成上线了若干基于学校专业垂直领域大模型的AI应用示范。

　　1 AI+评价：教育教学质量实时监测大数据平台

　　平台旨在解决教育评价中的四个关键问题，即数据精准采集难、课堂精准评教难、课堂精准督导难、学生精准帮扶难。通过结合大模型能力，创建AI助手，优化教学信息查询方式，提高检索效率；同时，提供学情、评价数据多维综合分析能力，利用分析结果辅助教学质量优化决策。

　　该项目创立了持续提升教学质量、采评督帮“四精模式”的教学管理新机制，并入选教育部首批“人工智能+高等教育”应用场景典型案例（全国18个）。

　　2 AI+教学：AI赋能的智能制造实践类课程教学模式

　　为解决AI时代传统机械类专业转型升级的问题，交大推出了AI赋能的智能制造实践类课程。通过与吉利汽车等头部企业合作，借助AI技术，提供智能制造实践类课程智能备课、编程指导和考核评价功能。实现了实验教学的数字化、智能化升级，有效满足多地协同教学及本硕贯通培养。课程入选了教育部第二批“人工智能+高等教育”应用场景典型案例（全国32个）。

　　3 AI+学习：基于知识森林的采集式智能学习平台

　　利用大模型技术，集合AI助教、视频智能分析、智能问答、自动出题及批改、教学评估诊断、画像等人工智能应用，打造基于知识森林的采集式智能学习平台，通过人工智能赋能教、学、管模式改革创新。

　　学习平台以自动化构建“知识森林”赋能教师的“教”，以导航式学习赋能学生的“学”，以AI助教及大数据分析技术赋能学校的“管”。目前，平台形成了稳定模式和技术架构，建成17门课程和5个项目的知识森林，为各高校开展AI赋能教育教学改革提供了借鉴方案。

　　4 AI+学习：研究生体美劳育人管理平台

　　构建基于人工智能的AI辅助教学应用、AI学伴、质量监测和预警模型，解决体美劳全过程质量管理的问题，形成以重习惯养成为目标的“个性化、全覆盖、全周期、全过程”体美劳教育新模式。

　　5 AI+考试：智能研究生招生复试平台

　　通过AI大模型构建以学科为基础的学科专业知识辅助考核功能；考核选拔全流程智能化考务巡考与预警功能；以学习背景、综合素质、专业素质为维度的考生画像辅助评价功能。

　　目前，项目建立了84门专业6万余套复试试卷超20万题目考题库，服务1.8万人次专家，形成近5万研究生复试画像库，获得2023年陕西学位与研究生教育学会研究生教育成果奖。

　　6 AI+育人：仙交小i学习助手

　　围绕课程、学籍、实践、出国交流等学生最为关注的问题，构建语料库，创建政策智能问答智能体，为学生提供教务相关问题24小时实时咨询。

　　仙交小i学习助手按照提示词快速检索并提供相关信息，为学生学习生活提供高效便捷服务，回答问题准确率达95%以上。

　　7 AI+育人：智能辅导员

　　充分运用信息化与智能化手段，搭建智能化辅导服务平台。通过智能问答、数据分析与个性化服务等多层次支持体系，并借助人机协作机制，实现高峰期咨询分流、精准指导及个性化资源推送。

　　“智能辅导员”在2024年12月19日正式发布，已经覆盖全校所有本、研学生，辅助解决学生问题30万条。通过“晓梧”“晓桐”两位智能辅导员，可以同时为32个同学进行智能问答。

　　8 AI+科研：学术智探

　　在AI+科研方面，交大打造了“学术智探”。师生通过学术智探，可以查找相关的学术问答。

　　做法四：培训与推广

　　交大在全校范围内开展AI赋能学校高质量发展专题实践培训，面向不同人员分层次、分类别开展针对性的系列培训，制定培训计划、培训操作手册，做到师生全覆盖。通过对学校行政管理人员、学院教师、本研学生、专职科研人员、实验技术人员和后勤管理服务人员分别开展培训，全校师生可以轻松打造属于自己的智能体。

信息化工作者要坚守初心

　　考虑到未来学校的高质量发展，交大在AI赋能方面也有更多考量：

　　在AI+教学方面，关注参与性、启发性和组织性，重新设计教学内容，推动教学方法改革创新，全面提升教师AI素养；

　　在AI+学习方面，关注新模式、个性化和主动性，转变学生学习模式，构建智能化个性化学习环境，培养运用AI自主学习能力；

　　在AI+评价方面，关注适应性和创新性，全方位改革课程评价体系，推动教学方法改革创新，构建全员、多维参与、迭代更新的反馈闭环；

　　在AI+资源方面，关注融合性和数智化，建设数字资源库，推动AI与垂直领域应用有机结合，推动师生和管理部门使用AI+资源；

　　在AI+平台方面，关注专业性、支撑度和衔接性，鼓励推动有条件的专业建设教育领域大模型，改造思源学堂或建设新平台，制定多平台统一支持与管理办法。

　　对于人工智能赋能高校高质量发展的课题，信息化工作者要坚守初心，坚持德智体美劳全面发展，避免技术的“物化”和“异化”。对于教师而言，要教会学生应对人工智能时代的方法，把更多精力放在对学生思考与创造能力的培养上，不能只停留在知识传授和获取。对于学生而言，要培养批判性思维，绝不能满足AI推送的现成答案，要把人工智能当成助手，但不能过度依赖。在教育评价方面，改革知识记忆复现式评价，注重思维、能力和综合素质评价。总之，人工智能赋能高校高质量发展，既要发挥人工智能的赋能作用，又要防止技术凌驾于育人之上。

　　本文根据西安交通大学网络信息中心主任锁志海在2024中国高校CIO主任论坛上的报告整理

　　整理：项阳

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