聚焦AI赋能教育创新,探索新时代人才培养新路径 —— 教育系举办人工智能教育专题学术分享会

为紧跟生成式人工智能发展浪潮，深化智能时代教育教学改革，研讨AI技术融入人才培养的实践路径，9月23日，教育系组织开展“AI时代人才培养模式与教育素养重塑”专题学术分享会，教育系张凡老师、寇丰田博士围绕AI赋能应用型人才培养、GenAI教育素养两大主题开展成果汇报，分享会由傅文晓副主任主持，教育系全体教师参与研讨交流。

本次分享包含两项前沿研究成果。第一项成果为张凡老师的《四维重构：AI赋能的应用型人才培养模式研究——基于师范生的实践探索》。报告立足智能时代职业结构重塑的时代背景，分析新一轮科技革命下岗位迭代加速，传统人才培养模式出现课程、教学、评价、师资多维度错配的现实困境。报告提出四维重构核心方案，从课程体系、教学流程、评价体系、教师素养四个维度系统性重构人才培养体系，直面新模式落地过程中的成本投入、数据伦理、教师转型、产学研协同等现实挑战，探索适配地方高校的应用型人才培养新范式。研究以师范生群体作为实践样本，探索AI赋能师范教育转型路径，为培养兼具跨学科知识、创新思维与快速适应能力的新时代复合型人才提供实践参考。

第二项为寇丰田老师的《GENAI教育素养与综合学习能力的影响关系研究》，报告聚焦大学生在AI参与的真实学习任务中的认知调节与责任分配问题。研究指出，当下很多师生存在认知误区：AI完成任务速度快，并不等同于学生理解得更深。生成式AI已经广泛介入阅读、写作、问题解决等学习场景，能够显著提升任务完成效率，但工具带来的即时成果，未必可以转化为学习者自身可保持、可解释、可迁移的学习能力。

寇丰田老师提出核心研究命题：学生在借助AI开展学习时，究竟保留了多少问题界定、证据判断与反思监控的认知责任？这种认知责任的保留程度，与最终学习成果存在怎样的关联？研究明确核心判断准则：AI可以参与信息生产，但学习者必须主动参与信息判断，对结论、引用与表达的后果承担责任。该研究跳出简单评判“学生该不该使用AI”的传统讨论，转向探究“认知责任如何分配”，为高校课程设计、学习评价建立起可观察、可判断的新标准，同时厘清研究证据路径与概念边界，为后续纵向实证研究打下基础。

交流环节，参会教师围绕两项研究展开讨论，就AI时代学习者认知责任界定、AI工具课堂应用边界、师范生AI素养培育、新型学习评价改革等问题交换观点。大家一致认为，两项研究紧扣教育数字化转型热点，既有理论层面的思辨，又扎根高校人才培养实践，对当下教学改革具有很强启发意义。

本次学术分享会，搭建起人工智能教育研究交流平台，进一步明晰AI不是简单替代学习而是重塑教与学的关系。未来，教育系将持续鼓励相关方向研究探索，持续推进AI赋能教育教学改革，完善人才培养体系，在智能时代培育具备独立思考能力、良好数字素养的高素质应用型创新人才。