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许卓斌：新质生产力对高校数字化提出更高要求

2024-07-26 中国教育网络

许卓斌厦门大学信息与网络中心主任

　　“新质生产力在教育中最典型的应用是教育数字化，给大学的教学、科研和管理带来了许多革命性的影响，赋予了教育更高的效率和更优的质量。”在谈到新质生产力与教育时，厦门大学信息与网络中心主任许卓斌说道。在他看来，新技术给高校带来了机遇，也带来了变革与挑战。在应用新技术的同时，高校也要意识到其所带来的，诸如数字鸿沟加大、个人隐私泄露、学生社会能力培养缺失等风险，予以足够重视并积极应对。

高等教育是新质生产力的原动力

　　《中国教育网络》：今年全国两会以来，新质生产力成为教育改革的热点议题。您如何理解新质生产力？与教育数字化有怎样的关联？

　　许卓斌：新质生产力中最为关键的三个点是高科技、高效能、高质量。新质生产力是高科技的生产力，其中，高科技是核心。高效能、高质量在高科技的基础上产生。

　　对于高等教育而言，发展新质生产力，就是要从以往的追求速度、扩大规模，转变为重视教育质量、培养高端人才。也就是说，要从追求数量和速度，转变为追求质量、深度和效能。从高等教育信息化建设中，我们也能看出这种变化趋势：从大量建设校园网络和服务器等基础设施，转变为更重视成效和业务系统的功能体验。

　　谈到新质生产力与教育数字化的关联，我认为，新质生产力的高科技包含了信息科技，而且信息科技是新质生产力的科技链条里不可或缺的重要一环。一方面教育事业的发展需要新质生产力在教育的应用来赋能。目前在教育事业中，新质生产力最典型的应用就是教育数字化，其给大学的教学、科研和管理带来了巨大的影响，赋予教育更高的效率和更优的质量。另一方面，教育事业是科技事业发展的原动力。如果说我们国家的科技事业是正在升起的巨型火箭，那么科技人才队伍就是火箭的发动机，而教育事业就是发动机的制造者。新质生产力的核心和基础是高科技，教育事业则是高科技发展的原动力，从而也是新质生产力的原动力。

　　高校是科技的第一推动力。发展新质生产力，对大学的人才培养、科学研究提出了更高的要求，同时也为大学提供了推动力。

数字技术所引发的变革

　　《中国教育网络》：在您看来，新质生产力，特别是数字技术如何重新定义高校的教学？能否分享一些具体的变革案例？

　　许卓斌：数字化教学的一个典型应用是线上线下一体化教学，这一技术使得教学规模发生了本质的变化，让学习的时空更灵活。线下教学受场地制约，听课人数受到物理空间的诸多限制。而线上教学可以同时给几万人上课，让课堂教学从教室，甚至从大学校园中突破出来，学生还可以通过回看等方式突破上课时间的限制，这大大提高了大学教学的效率。

　　同时，数字化教案可被数字化储存和分析，为个性化学习创造了重要条件。通过智慧教室建设，教师授课的录像可以留存，人工智能技术还能将语言转化成文字。以厦门大学的线上课程“海洋环境化学”为例，这是一门综合型的专业核心课。课下复习时，学生通常会根据自身的知识薄弱区对电子课件进行回溯学习。同一门课程，不同学生以最适合自己的方式去学习，这就实现了个性化的学习。不仅如此，学生还可以随时随地使用线上教学资源，比如利用候车的碎片化时间听课。数字化档案的自主调阅和内容组合，为个性化学习提供了极大的便利。

　　智慧教室还能采集教学行为数据，给出分析报告。例如通过对学生的听课情况进行拍摄和分析，实时采集抬头率、低头率，记录随堂测验成绩。以往，教师要面对几百个学生，对学生进行评估、调整教学方案的工作量巨大。而数字化教学能产出连续、实时的教学数据，利用数据分析，教师就能精准、快速地掌握学生的学习质量，从而对自身教学质量进行评估，并及时做出调整。

　　数字化教学提供的大量数据还能对师生做画像，使人才评价更加全面和客观。近年国家提出“破五唯”，要破除教育、科研和学术评价中过度依赖“唯论文、唯帽子、唯职称、唯学历、唯奖项”的倾向，鼓励多元化评价和高质量的学术成果。要实现这一目标，更迫切需要通过数字化教学方式对人才的各项能力做科学评估，为“破五唯”提供了更丰富和准确的数据支撑。

　　《中国教育网络》：数字技术还为厦门大学的科研和管理带来了哪些变革？

　　许卓斌：数字化科研管理系统的应用提升了科研管理的效率。科研管理系统是很典型的数字化应用，从立项到结题，全流程密切跟踪科研项目。它取代了过去的填表、开会、评审等流程，使得项目的过程和管理更透明、更有组织化、更精细和高效，真正实现了“有组织科研的精细化管理”。

　　通过信息化手段，还可实现科研数据的共享，实现科研工作的降本增效。科研平台的信息交互、数据共享能帮助建立研究者之间的关联创新，避免重复、少走弯路。通过使用人工智能总结论文要点（尤其是英文论文），教师能够有针对性地精读论文，极大地提升了科研效率。然而，对AI平台的选择还要慎重，比如使用ChatGPT阅读论文，那么数据将被OpenAI采集，造成数据出境的风险。

　　数字化技术还显著提高了校园管理效率，提升了服务质量。大学的管理和服务二者密不可分，要注重以服务的角度来进行管理。厦门大学是著名的校园环境优美的大学，入校参观的游客人数极多，人脸AI识别技术大幅减轻了相关部门的管理压力。比起人工核验，人脸识别时间短、效率高，节省了排队时间，提升了游客的游览体验。学生在校统一使用数字校园卡，不仅支付便捷，还能消费打折，还能兼具门禁识别、实验器材控制等多种功能。这些数字化技术的应用，给校园管理带来了便捷高效的手段，也提升了师生和访客的服务体验。

　　《中国教育网络》：在您看来，在发展新质生产力或数字化的过程中，挑战有哪些？

　　许卓斌：目前看来，首先，技术自主性是一个特别大的挑战。由于国际地缘政治关系的影响，我们国家需要自主研发更安全、可控的数字化技术。其次，数据安全也是一大挑战。当高度依赖数字化系统时，一旦密码丢失，大量数据将会泄露，带来安全隐患。

　　再者，回到应用层面，线上教学还对学生的人格培养带来了挑战。线上教学拉开了时空距离，扩大了教学规模，但也使得人与人之间面对面的互动和情感交流减少了。大学是人格养成的关键期，学生除了要学习知识之外，还要培养与教师、同学的社交能力。

　　此外，数字化教学对网络基础设施依赖较大，会带来新的教育不公平，加大数字鸿沟。线上教学的网络带宽若跟不上，会影响学生的学习效果；网速慢、带宽不足，对学生的线上测评、面试会产生负面影响。线上选课向所有学生同时开放，经济条件好的学生能够选择更好的网络，以更快的速度选到更好的课；而另一些学生没有这种条件，或者对这方面不重视，就无法选到想上的课，这可能导致新的教育不公平。

　　人工智能在大学中的应用

　　《中国教育网络》：目前，厦门大学在人工智能技术方面有哪些应用？

　　许卓斌：出于对个人隐私的影响以及隐私泄露等风险考虑，学校在人工智能应用领域的步伐，相对而言是较为谨慎的。

　　传统的人工智能多用在图像信号的分析上，在厦门大学，人脸识别系统在门禁管理方面的应用非常成熟，在不同的场景有不同级别的人脸识别方式。比如进入校园时用人脸识别，而进入实验室时除了人脸识别，还会用到掌纹、二维码等综合核验方式。为避免个人生物数据泄露，我们采取了集中管控的方式，将个人生物数据储存在学校的核心服务器上，下游设施需将数据上传到核心服务器进行判断，或者下载计算后的简要特征值，从而避免个人生物数据流失泄露。

　　在智慧体育中，我们应用人工智能对运动场所的人员进行人脸识别、运动姿态的分析。这一项目目前处于试运行阶段，尚未大规模推广。大学生日常通过跑步来锻炼体能，学校要对此进行监督。传统的方法是让学生跑步时随身携带手机，通过收集手机中的步数数据来进行监督。这就可能会导致“钻空子”的现象——一个学生身上带着好几个舍友的手机跑步。现在，我们计划在部分场馆部署摄像头，使用人脸识别技术，分析运动姿态形成数据，再与手机记录的数据进行比对，起到有效监督的作用。

　　将人工智能技术应用于学生听课状况的分析，这是目前尚处于试验阶段的应用，也存在一些争议。一方面，部分教师认为侵犯了授课的自由权。另一方面，处于监控下的学生容易产生欺骗行为和对抗情绪，人工智能算法就会出现偏差。在这种情况下，就要结合考试和课堂小测验来综合分析，听课状况不能作为评价参考的唯一数据源。

　　厦大也在尝试使用生成式人工智能校园助理给学生解答问题，为校园生活提供帮助。目前，这个产品还未正式上线。我们测试这个大语言模型快一年了，现在它已经能回答很多问题。暂未上线主要是出于一些顾虑：生成式AI仍不能完全准确地回答所有问题，偶尔仍会“一本正经地胡说八道”，它如果作为一个官方身份回答者可能对提问者产生误导，这种误导如果造成了严重后果要如何处置？如何定义生成式AI的能力、责任和角色，是它能被大规模使用的前提问题。

高校数字化建设的建议

　　《中国教育网络》：未来几年，您认为新质生产力对于高校数字化建设的关键领域或趋势将是什么？贵校/贵部门在这方面有何前瞻性的规划或布局？在这方面您有哪些思考和建议？

　　许卓斌：未来发展的关键领域之一就是人工智能，它将实实在在地改变人们的生活，提高社会的生产力。人工智能的背后就需要大数据和算力的支撑，这些都是我们国家未来发展的关键领域。

　　针对高校信息化部门的建议，首先要做好数据治理工作。AIGC时代，所有数据在未来都可能是人工智能大数据的燃料。我们国家有一个很大的优势，那就是人口多、市场容量大，能产生海量数据，但数据再多也需要我们去累积，否则就会消散或无法使用。对于信息化部门而言，最近几年要做的工作就是把学校所有数据都存储下来，未来可能带来巨大价值。

　　第二，做好高校的算力规划，建立多元化的算力平台。目前，有很多大学都在建算力中心，但我认为不必追求规模化，而要多元化。以共享、开放的建设视角和心态，考虑和其他高校合作搭建算力网络。不只是物理意义上的网络，还有管理、调度意义上的网络。比如怎样能够让我们的教师使用北京大学的算力、上海交通大学的算力？如何让此类平台的使用同本地算力一样没有障碍？这是我们未来的算力建设需要思考的问题。

　　第三，构建多生态的算力体系。不要把鸡蛋放在同一个篮子里。以往，学校算力生态过于单一，其实整个技术上的架构都应该有更多的选择。学校也正在部署一些国产生态的算力，鼓励教师使用。在这方面，国产算力生态的生产企业可以将目光放长远，把生态培养从高校抓起，多投放资源给高校。高校是培养人才的摇篮，如果大学生愿意使用国产生态的话，他们毕业以后就是这些生态的使用者。

　　具体到厦门大学的规划和布局，前几年，学校统一建设了集约化的算力中心，各院系不必自建机房，院系级别的小机房一来规模小，二来用水用电不规范。近两年，随着算力规模和能耗不断扩大，我们在集约化算力的基础上又提出了打造多元化平台的理念：与运营商合作构建内部同城算力网络，学校可以调动运营商的基础算力。学校也采购运营商的算力服务，将合适的应用迁移上去，先让教师熟悉使用，可行的话再大规模投产。采取这种方式可以让教师更快地尝试新的、多生态的算力，同时提升性价比。我们也很期待和其他高校合作构建算力网络，希望大家能够互通有无、共同发展。

　　《中国教育网络》：最后，对于其他正在探索利用新质生产力促进高质量发展的高校/信息化部门，您有什么建议或者经验可以分享？

　　许卓斌：首先，大学一定要重视信息化工作的投入。在此基础上有两点可以引起更多重视。一是希望大学有更灵活的信息化预算管理机制。一般而言，软件项目施工周期往往较长，如果预算管理的周期过短，可能会造成厂商开发软件的动力周期性缺失，不利于产品的创新和稳定。二是希望大学对信息化人才采取更灵活的用人机制。近年来，社会对信息化人才的需求量极大，导致人才缺口大、用人成本高。和大学相比，互联网企业能给出数倍的薪酬，大学培养了大量优秀人才却难以留为己用，也给信息化部门带来了人才窘境。未来，还是希望信息化部门能够招到有竞争力的人才。

　　其次，信息化部门不要唯技术论，只有和业务能够密切结合的技术才是生产力。要避免走入只用最好、最新技术的误区。实际上，用技术解决生产问题才是关键。同时老调重弹地要强调一下信息化部门一定要重视应用的数据安全，防止信息泄露。

　　最后，要意识到数字化技术带来的负面影响，并积极做出行动。如线上教学导致学生人格培养缺失、课堂录播导致教师授课不敢讲不愿讲等，这是需要我们积极思考、做出应对的问题。

　　来源：《中国教育网络》2024年5月刊

　　撰文：陈茜

　　责编：陈荣

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