“高校驱动新质生产力的形成和发展，而发展新质生产力也推动高校发展，两者在互相驱动中形成闭环系统。”华南理工大学副首席信息官兼网信办主任陆以勤，深入剖析了数字化转型背景下，新质生产力与高校高质量发展互利互促的关系。

 

　　教育是培养人才的活动，人才是第一资源，教育对生产力最关键的要素劳动者产生直接的影响。他认为，在培养人才的过程中，高校须推动传统教育模式与新兴技术的融合，应从学校的战略部署高度应用新兴技术，分析其对学科布局和课程设置、培养方式的影响，超前布局，把新技术融入培养的各个环节中。

 

 

　　《中国教育网络》：今年全国两会后，“新质生产力”在教育改革领域引发了广泛关注。您是怎么理解“新质生产力”的？它与教育领域内数字化转型之间有何联系？新质生产力对高等院校来说，意味着什么？

 

　　陆以勤：按照我个人理解，新质生产力是以人工智能为代表的数字化时代生产力的新形态。根据马克思主义的生产力理论，生产力包括劳动者、劳动资料和劳动对象三要素，生产力的发展水平除了这三个要素的发展水平外，还与它们的组合和相互关系有关。在人类社会不同阶段，生产力的三要素的构成也不一样，针对当前发展阶段，我国提出“新质生产力”，这是对生产力发展形态的新论断和概述性表述，丰富了马克思主义生产力理论的内容。

 

　　回到教育领域，为了厘清新质生产力和教育数字化的关系，我们可以把“教育数字化”分为“数字化”和“教育”两部分来看。

 

　　首先分析新质生产力和数字化的关系。新质生产力是生产力的当前形态，而我们所处的时代称为“数字时代”，可见数字化是社会现阶段发展的重要特征之一。因此，可以认为，数字化是新质生产力的特征之一。从人类历史的发展看，每次技术革命都会引起生产力的变革，当前，人工智能、大数据、云计算、物联网、移动通信、下一代网络、区块链等数字技术也不例外，它通过对生产要素与劳动过程的改造，构建起新的生产方式，推动新质生产力的形成和发展。

 

　　另一方面，数字化本质上也是一种生产活动，需要新质生产力推动。也就是说，新质生产力和数字化是相互作用的。我们还可以进一步分析，生产力的发展促进新的生产关系形成，新质生产力也会催生新形态的生产关系，这个过程就包括数字化转型。

 

　　再看新质生产力和教育之间的关系，教育是培养人才的活动，人才是第一资源，教育对生产力最关键的要素——劳动者产生直接的影响。

 

　　因此，教育对于新质生产力的深层意义是培养与其发展水平适配的新型劳动者，从而优化新质生产力的结构。而作为生产活动的一种方式，教育也同样需要新质生产力作为驱动力。

 

　　对于作为高等教育和科技创新主要阵地的高校，一方面，高等教育是教育的一个子集，新质生产力和教育的关系对高等教育是适用的；另一方面，科技创新会推动劳动资料的变革，推动新基建、智能装备、高精尖仪器、数字平台等高品质劳动资料的形成和发展，同时科技创新可以提高劳动对象的质量，扩展劳动对象的范围和领域，产生诸如数据、新材料、新能源等新形态的劳动对象。因此，科技是第一生产力，创新是第一动力。

 

　　另外，高校是社会的一部分，新质生产力也反过来推动高校的高质量发展。因此，高校驱动新质生产力的形成和发展，而发展新质生产力也推动高校发展，两者在互相驱动中形成闭环系统。

 

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

 

　　陆以勤：新质生产力，特别是数字技术对高校的教学、科研及管理也产生巨大的影响，如线上课堂和云课堂推动了教育公平，大数据和人工智能使个性化教育成为可能，算力、大数据和大模型重塑了基于人工智能的新型科研范式，“教师一张表”简化了教师的填表工作量，在职称评定、绩效考核、资格遴选环节等起了重要作用，等等。

 

　　例如，华南理工大学广州国际校区是部省市校四方共建、探索“在地国际化”的校区，网络系统采用基于软件定义网络SDN的架构组建了校园网和智能网两张独立的物理网络，并在智能网做了10多个物联网的切片，把校区30多个专业系统6万5千多个设备的数据采集到数据中台，构成了综合态势、教学科研、指挥联动、绿色节能、安全保卫、物业管理、数据驾驶舱等主题库，建设了大屏即指挥中心、中屏即台式机、小屏即手机等三类应用场景，大大提高管理效率和水平。目前校区有6000多名学生，而机关和书院的管理人员只有60多人，由于采用信息化手段管理，校园管理效果不错，学生幸福指数很高，也成为网红校区。2023年6月，校区智慧园区方案成功入选全国智慧城市标准化总体组“2022年潜力智慧园区案例”，2023年12月，入选全国智能建筑及居住区数字化标准化技术委员会“金标杯”智慧园区优秀项目设计组五星级项目，是首个入选该榜单的985高校。

 

　　校区整体办学得到社会认可，作为我国境内唯一采用综合评价招生的公立校区，广州国际校区虽学费较高（每年学费9.5万元），但报考热度（报考数/计划数）持续攀升，2023年整体报考热度达到3218.4%。

 

 

　　《中国教育网络》：大数据、人工智能、云计算等新技术在华南理工大学的应用情况如何？它们如何助力教学内容创新、科研能力提升以及管理效率增强？

 

　　陆以勤：大数据、人工智能、云计算等都是推动新质生产力形成和发展的数字新技术。华南理工大学从2012年开始建设数据交换平台，2022年开始建设数据中台，核心数据资产不仅包括业务数据，还包括物联网海量物理节点产生的数据，原始数据汇聚到数据湖进行清洗，其中有价值的数据抽取到数据仓库，形成学生、教师、资产、科研、教学等各类主题库，再把数据资产发布到数据集市，以API接口的方式提供给上层应用，如科研课堂分析、师生综合评价、网上办事大厅、绿色节能等。

 

　　在人工智能方面，为了满足师生开展人工智能科研、教学方面的需求，学校早在2019年就建设了建筑面积达12800平方米的数据中心，设计容纳600多个机柜。因算力对供电要求较高，数据中心安装了6台2000KVA和6台2500KVA的变压器，2022年建设了7.3P 64位双精度浮点计算的科学计算平台，计算和存储能力居高校自建平台前列。在此基础上，学校将人工智能纳入大学计算机基础教学内容，开设人工智能相关通识教育课程，建设了8个人工智能辅修微专业，在专业课程中增加“+大数据”“+人工智能”等跨学科教学内容，学校科研团队开发的“扁鹊”“灵心”等主动健康大模型和古籍文档分析与识别系统得到应用，并加入国家教育大模型公共服务平台。

 

　　在云计算方面，我们从2011年开始承担国家科技支撑计划课题“基于超级计算和同步区域云的教育资源中心技术研发与应用示范”和广东省省科技计划项目“面向云架构的资源跨网调度平台研发与应用”等的建设，提出了面向教育行业的云架构以及调度算法，开展了云计算方面的研究和应用，并组织开发了基于学校信息化基础平台的云平台公共服务系统。目前，学校云平台物理计算核心达4200多个，已开通1100多个虚拟机。

 

　　《中国教育网络》：在应用新技术的过程中，遇到的最大挑战是什么？贵部门是如何克服这些障碍的？此外，面对快速发展的数字技术，高校该如何平衡传统教育模式与新兴技术的融合？

 

　　陆以勤：在应用新技术的过程中，遇到的最大挑战是开展数字化活动中各部门和各参与群体之间的协调和协同问题，克服这些障碍需要从提高师生数字化素质入手，逐步建立跨部门的协调机制，如成立网络安全和信息化领导小组、数据治理领导小组，设置专职副首席信息官等，还可以把需要协调的事项纳入督办或者考核指标等。

 

　　师生群体在内的多方都会参与数字化建设，如何推进协同工作就变得很重要。打造内生驱动、开放兼容、可持续发展的多元协同生态，不失为一剂良方。例如，在数据层面，一方面，学校通过数据中台采集和融合了大量的业务数据和物联网数据，另一方面，为科研团队和师生开放了大量所有的数据，只要通过审批，就可以合理使用数据；应用层面，还搭建了低代码系统，其他建设单位可以在该系统开发运行新应用。

 

　　高校在推动传统教育模式与新兴技术的融合方面，应从学校的战略部署高度应用新兴技术，分析其对学科布局和课程设置、培养方式的影响，超前布局，把新技术融入培养的各个环节中。

 

　　举个例子，华南理工大学被称为新能源汽车产业链的“黄埔军校”，广汽集团、小鹏汽车、威马汽车、宁德时代、亿纬锂能、通达电气等企业负责人均为学校校友。小鹏汽车董事长何小鹏曾说，如果你是华南理工大学毕业的学生，你想要造车的话，只要在校友群里吱一声，学长们很快就可以帮你把供应链搞定。

 

　　华南理工能做到这一点，不是一时之功。自1999年起，学校在全国率先提出“三创型人才”（即创新、创造和创业）培养目标，始终把创新创业教育贯穿人才培养全过程。鉴于新能源汽车是人工智能最重要的应用场景之一，学校几年前就新增了智能车辆工程专业，以及人工智能、机器人工程、智能制造工程等新工科前沿交叉专业，邀请广汽集团、东风日产、亿纬锂能、蓝微新源等企业深度参与汽车相关专业人才培养的全过程，与广汽研究院、华为等龙头企业深入合作，建设包括智能出行、人工智能在内的七个未来创新实验室，依托广东省电动汽车整车技术工程实验室、广东省汽车工程重点实验室等省部级以上科研平台，打造了“华南理工大学大学生创新创业训练基地（方程式赛车）”，每年自主设计制造两辆赛车分别参加中国大学生电动方程式大赛和中国大学生无人驾驶方程式大赛，并多次取得优秀成绩。

 

　　当然，要做到这些，必须全校一盘棋，单靠信息化部门是不可行的。

 

　　《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？贵校在这方面有何前瞻性的规划或布局？

 

　　陆以勤：未来几年，人工智能将改变教学和科研的范式。机器学习是实现人工智能的主要方法之一，进行机器学习需要模型、数据、算力等因素。

 

　　前面提到，华南理工大学算力平台的计算和存储能力均居高校自建平台前列，为了确保其发展持续性，我们计划通过建设“算网融合一体化”系统实现算力共享。

 

　　在数据方面，学校数据中台已汇聚了大量的基础数据，包括海量的物联网数据，可供教学和科研的模型训练使用，例如，学校即将启动的“百步梯”学堂，计划把智慧课室中课堂教学的音视频数据训练成教学模型，动态产生教学资源，并个性化推送给学生。

 

　　在模型方面，学校目前积累较少，未来计划建设AI中台，让师生可以通过“搭积木”方式生产智能体，提高师生应用人工智能的创新能力。

 

　　归根到底，新质生产力可以促进高质量发展，这是没有争议的，但新质生产力作为动力，是无形的，不是马上可以展示的结果。因此，拥抱新质生产力，不能因为浮躁心态而忽略基础性的工作。