石广田：从分类标准到评价机制，地方高校如何实现特色发展？

近日，第63届高等教育博览会在长春举行。会议期间，西安交通工程学院副校长石广田接受中国教育在线专访，就高校如何坚持分类发展、人工智能如何赋能教育高质量发展，以及科研成果如何真正转化为现实生产力等问题，分享了观点与思考。

以下为访谈实录：

中国教育在线：高校分类改革是近年来高等教育的重要着力点，《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》（以下简称《纲要》）第十一条明确提出要“分类推进高校改革发展”。针对高校如何坚持分类发展、避免千校一面，您有什么看法和建议？西安交通工程学院在这方面是如何做的？

石广田：这个问题非常重要，国家在《纲要》中提出“分类推进高校改革发展”是高校改革的关键举措。过去高校千校一面的主要根源在于缺乏清晰标准。很多高校盲目追求“高大上、大而全”，导致同质化严重。同时，社会对高校的评判多由民间机构主导，评价标准五花八门，既不准确，又影响高校招生和资源获取，加上部分家长和学生过度看重排名、标签，多重因素叠加，使高校陷入模式化、标准化发展的困境。如今国家在《纲要》中明确提出“分类推进高校改革发展”意义重大。

如何做好高校分类发展？我认为，可以从国家层面和学校层面两个维度来考虑。

从国家层面来讲：

首先，需在高校分类上进一步细化。目前我国高等教育总体分为研究型、应用型、职业教育（技能型）三大类型，但因高校数量众多，若不细化亚类，大量普通高校都归为应用型，而应用型大学和技能型大学内部差异显著，简单分类可能导致类型归属模糊。例如，目前职业本科院校已接近100所，部分高职院校升本后是否会出现类似之前“工科理科化”的倾向，追求“高大上”而丢掉职业教育的本色？这些都是需要通过更精细化的分层分类标准来明晰的。因此，国家需在高校分类标准上进一步细化亚类。

第二，要完善评价与激励机制。在不同类别和亚类中设定具体评价指标，引导高校在自身办学层次深耕发展，避免盲目追求“更高更大更全”。同时建立激励机制，对在自身定位中表现突出的高校，在资源分配、经费投入、招生指标等方面给予政策倾斜，让各高校安心在自身平台做优做强。

从学校层面来讲：

第一，高校要明确定位、办出特色。尤其是应用型高校，以“小而精”的定位满足行业和社会发展的需求，实现学生高质量就业，为企业和社会做好科技成果转化与社会服务。国家应对非研究型大学在应用层面或职业教育层面办出特色和取得成果的，给予与研究型大学同等的政策、资金等激励，让他们有动力、有资源在自身定位中实现高水平发展。

第二，高校需强化产教融合，加强与地方政府及所在地产业的合作，使人才培养、社会服务、科技成果转化紧密对接当地社会经济发展需求，扎根地方发展。

第三，要引导社会改变对高校的评价方式，尤其要遏制部分社会机构不按国家政策、仅凭自身标准发布排名、排行榜等诱导学生的行为。这需要国家、学校、社会三方协同发力。

通过以上举措，在高校分类、评价体系上实现精细化、清晰化，让各高校明确定位、发挥所长，在各自领域和不同平台产出优秀成果，可以有效缓解管理者的焦虑与内卷，有效解决“千校一面”问题。

作为陕西省唯一一所以轨道交通类专业为办学主体的普通本科高校，西安交通工程学院深度践行“地方性、行业性、应用型”的发展定位，聚焦“小而精、特而强”的办学特色，以产教融合为发展引擎，以就业质量为育人导向，形成了鲜明的行业办学优势与人才培养特色。办学以来，学校累计为轨道交通领域输送数万名专业人才，近五年毕业生初次就业落实率持续保持在90%以上，其中60%以上毕业生投身城市轨道交通行业及铁路系统核心岗位，毕业生初次就业率连续五年位居陕西省高校前列，用人单位满意度超80%，构建了“专业建设-产业服务-就业质量”的良性发展闭环。

中国教育在线：近年来人工智能突飞猛进，如何以人工智能赋能教育高质量发展，您有何建议？

石广田：作为高校管理者，我深切感受到人工智能对高等教育的冲击，既带来机遇，也带来挑战。总的来说，我认为人工智能对教育的正面作用显著。过去“因材施教”难以真正落实，如今人工智能让个性化学习和教学成为可能。当然，利用不当也会产生消极影响。

具体来讲，我认为人工智能赋能教育发展需做好以下七个方面：一是加强人工智能基础设施建设；二是完善高校人工智能赋能教育的课程体系建设；三是提升教师的人工智能素养（即数字素养）；四是通过人工智能促进个性化教学与学习；五是创新教育教学模式；六是警惕数据泄密、数据安全、伦理等问题；七是加强人工智能领域的国际合作。

在这七个方面中，核心在于基础设施建设和教师人工智能素养提升。为什么呢？首先，若无硬件基础设施，人工智能赋能教育将无从谈起。基础设施是根基，人工智能大模型需大量资源训练，落实到高等教育领域必须以硬件设施为支撑。其次，若教师的人工智能素养不足，其他方面将难以有效推进，甚至可能偏离正确方向。具体来说，教师需从多个维度全面提升人工智能素养，包括硬件、软件、大模型基础知识，以及运用人工智能优化教育教学的能力等等。

因此，我们需要抓住机遇，做好以上这七个方面的工作，尤其是基础设施建设与教师素养提升这两大核心工作，让人工智能更好地赋能教育的高质量发展。

中国教育在线：产学研深度融合和科技成果转化是高校与产业对接的关键难点，这些年大家都在探索破局之道，您对如何提升高校科技成果转化效能有何见解？在产教融合方面，西安交通工程学院是如何做的？

石广田：我在高校分管学科建设和科研工作，对此体会深刻。我国高校科研基础扎实，做得挺好，但存在科技成果脱离其应该发挥作用的方向等问题。不管是研究型高校，还是应用型高校，以及职业教育的高职或本科院校，大家都在追求论文的数量，论文发表的刊物的影响力，以及能够从国家拿到多少经费，大家把注意力都放到这些上面了。甚至很多民间评价机构，把这些东西作为我们评价高校水平的重要指标内容。这就导致我们高校科技成果的方向跑偏了，偏离了正确的轨道。

实际上，我们只需把分类评价做好了，不同的学校做不同的事：研究型高校就是要在基础理论研究层面出成果，追赶世界先进水平；应用型本科院校和职业院校的重点，则聚焦服务社会经济发展和行业产业的需求，科技成果一定要落在产业上，将它转化为现实生产力。

如何提升科技成果转化效能？我认为高校要发挥作用，要把教师的科研能力和积极性调动起来。

更重要的，我认为，科技成果转化的主体，不能以高校为主，而应该以企业为主。因此，在政府的政策制定上，关键是如何引导企业作为科技成果的研发主体或转化主体。要让企业有积极性去承担科技成果研发及转化的主要责任，高校作为辅助与企业协同研发。这样就可以避免高校教师仅将它视为一个学术研究项目：我拿到手了，我做完了，至于能不能转化成产品，能不能形成生产力，就不管了。这是严重的脱节，而且企业对高校的信任度也会下降。

第二，建立激励机制。不管是对企业，还是对高校，成果转化有效果，产生了重大经济效益，推动了社会和生产的进步，一定要有激励机制。在激励机制上，要让成果转化的激励不亚于高水平理论成果的奖励。这需要政府、企业、高校共同制定科学有效的激励政策。

第三，打造专职从事科技成果转化的人才队伍。政府应培育一批专职从事科技成果转化的人员，专事专干，作为企业、高校、政府之间的桥梁。这类人才不仅需要有发现成果水平的能力，同时具备将科研成果落地转化的能力，目前该领域人才尤为缺乏。

做好以上几点，就可以安心做实实在在的科研，不去为了高水平的论文、高级别的项目、大额度的经费而焦虑。我们就做实实在在的科技成果，这个成果一旦经过转化，就可以发挥重大的经济效益，产生重大的作用。

最后，在评价机制上，需摒弃“短时期内追求成果数量”的标准。科研成果多为“十年磨一剑”，尤其是创新性的重大成果，急功近利会影响质量。因此，需辩证处理质量与数量的关系，找到两者之间最合适的平衡点。

具体到我们学校，作为国家轨道交通装备行业产教融合共同体成员单位9所本科院校之一，西安交通工程学院深耕产教融合，牵头与10余家头部企业共建产业学院。学校以“三对接”（专业设置对接产业链、课程内容对接职业标准、教学过程对接生产流程）和“三共机制”（校企共商培养方案、共建实训基地、共评育人质量）为抓手，强化学科专业建设与产业服务能力，培养具备“道钉精神”（自身硬、扎得稳、靠得住）的应用型人才，实现教育链、人才链与产业链的深度衔接。

学校未来将聚焦“人工智能 + 轨道交通”融合发展，重点推进轨道交通智能运维领域的科研创新与人才培养，探索“应用型本科 + 职业本科”贯通培养模式，构建“应用能力 + 职业能力”双轨评价体系。同时拓展国际合作网络，与东南亚、中亚高校共建“一带一路”轨道交通人才培养基地，打造行业特色鲜明的国际化育人高地。

（本文系西安交通工程学院副校长石广田在第63届高等教育博览会上的访谈实录）

本栏目由中国高等教育学会联合中国教育在线策划、出品，转载请注明：转载自中国教育在线

转自：中国教育在线