人工智能正席卷中國高校推進高等教育改革，參與而大模型為這場變革提供了加速引擎。高校國產國產新教育模式能否響應培養未來人才的教育級讓級呼喚，是再升否能夠成為復合型人才能力培養的有效應用？近日，一場學界和業界專家學者共聚的學生型中圓桌討論，聚焦高校AI教育，大模談起課堂中教與學的業升“變化進行時”。

大模型對人才培養帶來“質變”

“人工智能時代，參與我們需要復合型人才，高校國產國產他得既懂計算機，教育級讓級也懂數學、再升物理，學生型中還要懂人文科學等。大模這靠幾個老師是業升辦不到的。”斯坦福大學家講席教授、參與馮·諾伊曼理論獎獲得者葉蔭宇認為，基于大模型的人工智能教育推動跨學科復合型人才的培養，而且相比以知識灌輸為主的傳統教育，大模型AI教育能給學生提供大量具體實例并使之實踐，彌合傳統教育課堂知識與業界實踐之間的溝壑。

“結合產業分析問題的能力、構架和模型設計的能力、搜尋工具和解決問題的能力是最需要的，”南開大學商學院副院長、中國公司治理研究院網絡治理研究中心主任林潤輝教授也提到了未來人才的復合能力，同時他還指出一項關鍵——“未來也許你可以不用很會跟人協作，但是你必須要會與AI協作、與人機一起混合協作，這是未來的常態。”

在商學院的課堂上，越來越多的管理者需要對信息技術具備更高的掌握能力。“但學生需要的不是傳統的計算、敲代碼的訓練，而是要培養更高層次的建模能力。”加拿大麥吉爾大學德桑特爾斯商學院副教授丁弋川指出，傳統課堂很難實現大量實例磨練學生舉一反三的能力，而大模型AI工具則能夠幫助學生在大量實例中實現觸類旁通。

用國產大模型“參與”中國產業升級

“你是倉庫運營負責人，要提高庫存周轉率，如何進行智能決策？”在上海交通大學的《人工智能與人文社科》課堂上，學生通過一場“劇本殺”體驗一家正在擴大規模的零售企業如何面對越來越復雜的供應鏈。與傳統教學不同，依托大模型教學與實訓平臺COLORMind，每個角色每個需求都會緊跟“下一步”——從需求到建模、寫出代碼求最優解，算法的作用直觀地變成“智能決策帶來的結果”呈現在學生眼前。

COLORMind平臺的“聰明大腦”來自杉數科技聯合上海交大、香港中文大學（深圳）自主研發的ORLM智能決策大模型，它將企業一線的優化經驗、數據算法與復雜決策模型，系統轉化為可落地的教學資源和工具。杉數科技聯合創始人和CTO王子卓也是香港中文大學（深圳）數據科學學院副院長，在他看來，大學教學與企業需求脫節、學生實踐不足及AI應用滯后等普遍問題正需要通過“產教融合、學研互促”的閉環生態來解決。

教師正成為學習者、觀察者和引導者

在教育部公布陸續的“人工智能+高等教育”應用場景典型案例中，大模型驅動和賦能的案例占比越來越高。大模型技術使高校AI教育不再是執行預設任務、優化單一環節，而是重構教育生態，開啟協同創造。在其中，高校教師的角色和任務也發生了變化。

“有了AI教師更加重要。”葉蔭宇指出，教師的任務是達成教育目標，更應該主動參與AI平臺與學生一起學、一起玩，在過程里激發學生的興趣和好奇心，并制定個性化教學。同時，他認為，大模型降低了學科之間的門檻，教師應推動學科交叉，主動學習成為“一人千面”的教師。

作為一線教師，上海財經大學信息管理與工程學院教授張耀武對AI教育有兩種態度——一方面，AI教育發展很快，他認為教師理應先學生一步學習了解新方法，并把它引入課堂；另一方面，他認為教師對AI不能完全信任，特別是當一些復雜問題超出了自己的知識邊界，則需要警惕，需要驗證。而驗證，恰恰也是AI時代教師需要帶領學生完成的重要教學過程。

原標題：《高校AI教育再升級，讓學生國產大模型“參與”中國產業升級》

欄目編輯：陸梓華 題圖來源：采訪對象

來源：作者：新民晚報 易蓉 實習生 朱其樂

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