高校AI人才培养新范式——复旦＂X+AI＂双学位启示录

"在复旦，AI不是加进课程里的味精，而是菜里的主料。"复旦大学校长金力在教育部发布会上的这句话，道出了人工智能时代高校人才培养的根本转变。

这句话背后，是复旦大学正在推进的一场教育革命：截至2025年，全校已完成108门AI-BEST课程的开课实践，累计1.3万余人次修读，实现了对全体本研学生、全部一级学科、所有专业的"三个100%"全覆盖。

更引人注目的是，复旦大学两年内获批41个"X+AI"双学士学位项目，覆盖全部一级学科，数量居全国高校首位。

人工智能的浪潮席卷全球，但高校教育却面临着一个尴尬的现实：许多学校还在把AI当作一门选修课，或者只是在传统课程中"点缀"一些AI内容。

这种"AI+课程"的模式，就像在菜里撒点味精——能提鲜，但改变不了菜的本质。学生学到的往往是零散的AI工具使用技巧，却无法真正理解AI如何与自己的专业深度融合。

复旦大学教务处处长林伟指出："我们不仅要让人人皆学，还要实现处处能学、时时可学。" 这句话背后，是对传统教育模式的深刻反思。

在AI技术快速迭代的今天，一个模型往往几个月就发生一次更新，今天的热门技能明天可能就过时了。如果大学还在培养"成品式"的人才，那就是刻舟求剑。

复旦大学的选择是彻底颠覆传统思路。不是简单地在各专业课程中加入AI内容，而是构建全新的"X+AI"双学位体系。

这41个双学士学位项目覆盖了从外语、法学、金融到数学、化学、物理、飞行器设计、药学、生物医学等各个领域。其中，外文学院和新闻学院就包揽了15个项目。

"X+AI"的核心逻辑是：AI不是外挂工具，而是专业的内在组成部分。以"外语+AI"为例，学生不仅要学习语言，还要学习如何用AI进行语言分析、机器翻译、跨文化传播。

这种模式下，AI不再是孤立的技术课程，而是与专业核心知识深度融合。学生毕业时，拿到的不仅是两个学位，更是一种全新的思维方式——用AI解决本领域真实问题的能力。

在复旦的AI人才培养体系中，计算与智能创新学院与数学学院的联合培养模式尤为引人注目。

信息与计算科学"强基"班由这两个学院共同培养，既夯实数学基础，也强化计算机专业能力。这种设计背后有着深刻的考量：AI的底层是数学，而数学的现代化应用离不开计算。

来自广州的谢志得是2024年通过强基计划进入复旦的学生，目前就读于计算与智能创新学院。他回忆大一时上的《程序设计(A)》课程时说："老师没有粗暴拔高难度，而是基于我们已有的竞赛基础，安排了更进阶的内容。"

这门课为他补上了从"竞赛思维"到"工程思维"的关键一课。在高中竞赛中，学生往往追求算法的最优解；而在实际工程项目中，更重要的是代码的可维护性、团队协作和面向对象的设计思想。

复旦大学的AI教育不是零敲碎打，而是构建了完整的体系。学校打造了AI-BEST课程矩阵，将课程划分为四个层级：

AI通识基础课程面向全体学生，培养基本的AI素养；AI专业核心课程针对各专业核心需求设计；AI学科进阶课程为有深入研究需求的学生提供；AI垂域应用课程则聚焦特定领域的AI应用。

这个体系的最大特点是本研一体、逐级深入。从通识基础到专业核心，从学科进阶到垂域应用，学生可以根据自己的兴趣和发展方向，选择适合自己的学习路径。

更值得关注的是，复旦大学还率先试点国内首个"学科博士+AI硕士"的双学位项目。第一批进入该项目的10位博士生全部来自新闻传播学。这意味着，即使是文科博士生，也能系统学习AI技术，并将其应用于自己的研究领域。

任何教育改革都需要制度保障。复旦大学在这方面同样走在了前列。

2026年1月12日，《复旦大学生成式人工智能教育教学应用指引1.0版》正式试行。这不是简单的技术使用规范，而是为育人立尺度：明确哪些可以借助AI技术，哪些必须由人独立完成，哪些地方又必须慢下来、想清楚。

指引1.0版的基本思路是"认知负荷+高阶能力"：允许工具帮助学生卸载低阶负荷（检索、整理、格式），但教育的目标是把时间重新投向高阶能力——批判性思维、复杂问题解决、跨学科整合与创新。

与指引配套的是AI教育共创平台。这个平台以"掌握AI—驾驭AI—共创AI"三级案例库组织资源，既有AI-BEST等优质课程学习资源，也有AI+教改示范案例与师生共创AI优质成果。

复旦大学的AI教育强调"真刀真枪"的实践。计算与智能创新学院与数学学院联手开发了AI4Math教学平台，与文物与博物馆系合开了"AI考古"课，让学生直接参与文物修复和考古数据库搭建。

这些课程不是纸上谈兵，而是让学生直面真实世界的复杂问题。在"AI考古"课上，学生需要处理真实的文物数据，运用AI技术进行文物识别、修复方案设计，甚至参与考古数据库的搭建。

这种"做中学"的模式，培养了学生解决实际问题的能力。正如金力校长所说："大学教育在人工智能时代最不可替代的价值，不是教会学生使用AI，而是培养能提出好问题、能跨界创造、能持续进化的人。"

金力校长有一个形象的比喻：复旦不培养"成品"，而是培养"干细胞"——让每个学生都具备多向分化的潜力和持续自我更新的能力。

这个比喻精准地概括了复旦AI人才培养的核心思想。在AI技术快速变化的时代，具体的技能可能会过时，但学习能力、适应能力和创新能力永远不会过时。

"X+AI"双学位项目正是这一理念的体现。学生不仅学习AI技术，更学习如何将AI与自己的专业结合，创造出新的可能性。他们毕业时，不是带着一套固定的技能走向社会，而是带着一种能够不断学习、不断创新的能力。

复旦大学的目标很明确：在不确定的时代中，守住教育的确定性价值。通过"指引+平台"的体系，把选择权真正交还给学生，培养出会判断、敢选择、能负责、可持续成长的拔尖创新人才。

复旦大学计算与智能创新学院与数学学院联合培养的信息与计算科学强基班学生，正在实验室里调试一个基于大语言模型的数学问题求解系统。

他们中的许多人，未来可能不会成为纯粹的AI工程师，但一定会成为懂AI的数学家、懂数学的AI专家。这正是"X+AI"双学位项目的真正价值所在——不是培养单一技能的人才，而是培养能够在交叉领域开创新可能性的复合型人才。

当全国高校还在讨论如何"引入"AI教育时，复旦大学已经完成了从"引入"到"融合"的跨越。这所百年学府用行动证明：在AI时代，教育的本质不是传授知识，而是培养能够驾驭知识、创造知识的人。