2025高等教育人工智能融合发展研究报告（附下载）

2024 年为我国 “智慧教育元年”，DeepSeek-R1、GPT-4 等 AI 技术推动高等教育从 “计算机 + X” 传统模式向 “学科 + AI” 融合范式转型，核心目标是培养兼具领域知识与 AI 思维的复合型创新人才。最近，和鲸社区通过与千余名教育工作者深度研讨、与近三百所高校开展人才培养创新合作，并基于数千份调研数据的系统分析，编制完成《AI 融合高等教育：从通识到专业 —— 学科 + AI 人才培养白皮书》，旨在为 “学科 + AI” 人才培养领域的研究者、教育工作者提供理论参考与实践指引。

AI 与高等教育融合现状

融合核心逻辑

技术驱动：生成式 AI（如 GPT-4、DeepSeek）解构传统知识体系，传统学科壁垒消融，新知识单元涌现。典型案例为 DeepMind 的 AlphaFold 算法，破解蛋白质分子折叠问题，推动生物、化学与计算机科学深度融合。

产业需求：世界经济论坛《2023 年未来就业报告》预测，2027 年数据分析师、AI 专家等岗位需求将增加 30-35%（约 140 万）；问卷调研显示，仅 1.47% 的受访者表示企业招聘不看重 AI 技能，AI 技能已成为企业招聘核心考量维度之一。

国内外格局

全球布局：形成以美国、中国、欧盟为核心，日韩、新加坡积极参与的竞争格局，AI 融合教育成为各国提升国际竞争力的关键路径。

国内政策：2017 年国务院颁布《新一代人工智能发展规划》后，国家级政策持续完善，2024 年密集出台 44 项相关政策；“101 计划” 明确要求计算机科学、临床医学等 10 个学科必须嵌入 AI 核心课程模块。

区域与学科演进：京津冀、长三角、珠三角等经济发达地区率先推进人工智能通识课程建设，2024 年全国 535 所高校开设人工智能专业；从 2017 年 “新工科” 提出，到 2020 年 “新工科、新医科、新农科、新文科” 全面启动，2024 年全国高校全面推进传统学科与 AI 深度融合，实现从点到面的跨越式发展。

高校实践举措

国外顶尖高校：麻省理工学院（MIT）设立 “施瓦茨曼计算机学院”，强制所有专业学生选修 AI 伦理与基础编程课程，推出 “MISTI-AI” 全球实践计划；斯坦福大学建立 “以人为本 AI 研究院（HAI）”，联合多学院开发《AI 社会影响》必修课，开设 “AI + 公共政策” 等双学位项目；剑桥大学设立 “AI 伦理委员会”，所有 AI 相关课程需通过伦理审查，与阿斯利康合作 “AI 制药” 项目。

国内高校：清华大学 2024 年秋季学期已有 113 门课程实践人工智能赋能教学，与智谱 AI 共建 “人工智能教育赋能项目”；复旦大学建设 AI-BEST 课程体系，已推出 116 门 AI-BEST 序列课程，2024 年秋季学期开设 61 门；南京大学构建 “1+X+Y” 三层次人工智能通识核心课程体系，面向全体本科新生开课；省市层面，北京市 2024 年 9 月实现市属公办本科高校人工智能通识课程全覆盖，江苏省推出 “人工智能通识课” 专栏，天津市开放 3 门市级人工智能通识课，实现在校生全覆盖。

核心挑战

课程体系滞后：高校课程更新周期（3-5 年）远长于 AI 技术迭代速度（6-12 个月），2023 年 Gartner 调研显示，毕业生技能与企业需求脱节率达 45%。

实践资源不足：70% 的地方高校缺乏校企联动的 AI 实训环境，学生实践机会匮乏；教育部 2022 年专项评估显示，非计算机学科教师 AI 素养达标率仅 34%。

学科与评价壁垒：现代学科体系基于 19 世纪专业化分工，与 AI 时代 “T 型人才” 需求冲突，学科评估、职称评审等制度强化学科壁垒；领英《全球人才趋势报告》显示，83% 的企业 HR 认为传统 GPA 无法有效评估跨学科问题解决能力。

学科 + AI 人才培养体系

人工智能通识教育

三维素养框架：知识结构维度聚焦理解 AI 基础原理（如机器学习）、技术分支（如计算机视觉）及社会影响（如就业变革）；实践转化维度强调掌握 AI 工具解决专业问题的方法，贯通 “技术工具 - 学科知识 - 现实需求” 应用链条；价值判断维度注重培养数据隐私、算法偏见分析能力，建立负责任的技术应用观。

阶梯式课程体系：基础认知课程（全校必修，如南开大学《人工智能与创新》），核心作用是消除技术认知盲区，采用 “技术发展脉络 + 社会影响案例” 双主线教学；素养支撑课程群（分层选修），校级层面开设标准化课程（如南京大学《大语言模型应用》），院系结合专业二次开发（如经济学院《计量经济学中的 Python 应用》）；交叉融合课程群（学科定制），由各学院自主开发，如复旦大学新闻学院《智能新闻传播》，联合媒体邀请业界人士分享 AI 前沿应用。

国际典型模式：美国采用 “分布式渗透模式”，将 AI 教育深度融入现有专业框架，如斯坦福大学统计学课程讲授算法对社会决策的影响；欧洲采用 “伦理锚定模式”，受《人工智能法案》推动，慕尼黑工业大学设立 “Responsible AI” 跨学科必修模块（3 学分），牛津大学开设《人工智能与隐私问题》课程；亚洲采用 “技术整合模式”，日本东京大学设《AI 与社会》选修课，新加坡国立大学将 Python 编程纳入通识量化金融必修环节，韩国科学技术院（KAIST）要求所有专业开设至少 1 门 AI 融合课。

学科 + AI 专业教育

工科领域：以工程实践与系统设计为核心，培养学生 AI 技术在工程设计、系统优化中的应用能力。典型课程包括《智能车辆感知与数据工程》（掌握车载传感器数据采集与融合）、《工业机器学习与智能诊断》（设备故障诊断与预测性维护）、《智能制造系统与优化》（生产流程优化与数字孪生应用）、《智能机器人与自动化系统实践》（机器人系统设计与集成）。

理科领域：以科学研究与预测分析为重点，培养学生 AI 技术在数据挖掘、模型构建中的应用能力。典型课程包括《气象机器学习与预测基础》（气象要素预测与天气模式识别）、《大气科学中的深度学习与 AI 气象大模型》（AI 气象大模型使用与优化）、《计算数学与数据科学引论》（Python 编程与数据处理基础）、《机器学习的数学原理与算法实现》（模型构建与优化）。

文科领域：以社会应用与批判性思维为导向，培养学生 AI 技术在文本分析、社会网络分析中的应用能力。典型课程包括《智能新闻传播》（AI 辅助内容创作与舆情分析）、《历史文本分析工具与方法》（历史文献文本挖掘与解读）、《经济数据分析与 Python/R 应用》（经济预测与机器学习方法）、《金融数据科学基础与 Python 应用》（量化金融与机器学习）。

医科领域：以精准医疗与智能健康为核心，培养学生 AI 技术在疾病预测、诊断支持中的应用能力。典型课程包括《临床数据分析与可视化》（临床数据预处理与统计）、《AI 在医学影像与诊断中的应用》（医学影像 AI 解读）、《公共卫生机器学习方法应用基础》（流行病监测与健康管理）、《AI 驱动的药物设计与筛选技术》（药物研发与临床试验数据分析）。

课程构建原则：坚持 “专业锚点性”，聚焦学科核心 AI 应用场景（如医学影像分析之于临床医学）；“认知阶梯性”，从基础原理认知、工具链实践到专业场景创新形成渐进链条；“伦理前瞻性”，结合专业探讨算法偏见、人机责任划分（如医疗辅助诊断中的责任界定）。同时建立行业需求驱动的课程更新机制，定期调研 AI 技术发展趋势，将行业场景（如智能制造中的深度学习应用）嵌入课程。

AI 实践教学与技术支撑

AI 实践教学核心

本质与价值：AI 实践教学并非简单编程训练，而是通过数据、算法与领域知识的动态耦合，培养学生从问题定义到解决方案的完整闭环能力，核心特征是在真实 / 仿真专业场景中完成 AI 技术链（数据采集 - 特征工程 - 模型构建 - 部署验证）操作，并嵌入技术适用性、伦理风险思考。

核心能力维度：数据思维构建（如金融专业清洗非结构化财报文本）、算法迭代调试（如环境科学调整 LLSTM 网络预测污染物扩散）、人机协同设计（如药学注入分子键能规则优化药物设计）、系统鲁棒性验证（如新闻学检验舆情分析模型在虚假信息冲击下的稳定性）。

共性框架：遵循 “问题 - AI 化重构→多源异构数据治理→算法适配与轻量化→领域逻辑驱动验证” 四阶段螺旋进阶，如建筑领域将声学设计转化为约束满足优化问题，法学领域用判例库反事实推理检验量刑推荐系统。

AI 教学平台优势

与传统教学平台差异：教学导向方面，AI 教学平台侧重实训教学，传统平台侧重知识点考核；难度梯度方面，AI 教学平台含零代码 / 低代码 / 编程多界面，传统平台仅含编程界面；案例设置方面，AI 教学平台提供大量真实应用型案例（如智能交通优化），传统平台多为经典老旧案例；平台体系方面，AI 教学平台实现课 - 训 - 赛一体化，传统平台课、训、赛分离；技术应用方面，AI 教学平台支持智能助教、智能批改，传统平台新技术落地阻力大；大模型能力方面，AI 教学平台支持智能体编排，传统平台不支持或仅支持 API 接入。

技术先进性：采用统一计算引擎，低代码与全代码实验工具共享后端引擎，实现操作无缝衔接；支持跨云调度与 GPU 虚拟化，多可用区跨云调度实时调配 GPU 算力，GPU 虚拟化技术提高资源利用率，降低硬件成本；具备大小模型结合的智能体搭建能力，可灵活串联不同学科模型，将学科智能体以插件 / API 形式嵌入平台，实现 “AI+X” 深度整合。

大模型赋能与场景创新

大模型技术底座

核心特性：具备跨学科知识整合能力，支持医学文献综述生成、工程代码调试等复杂学科问题解析；低成本与高效率，通过模型架构优化（如 DeepSeek-R1 开源策略），高校可本地化部署；政策与生态驱动，教育部 “人工智能 + 高等教育” 典型案例征集及校企合作加速技术落地。

国内高校部署：同济大学 2025 年 1 月部署 DeepSeek-R1 各系列模型，浙江大学 2025 年 2 月部署 DeepSeek-V3、R1，东南大学 2025 年 2 月部署 DeepSeek-R1 满血版，广东医科大学 2025 年 2 月部署 DeepSeek-GDMU（医学垂直领域模型）。

AI 助手核心场景

智能助教：重构教学流程，包括智能出题（支持难度调控、题型定制，覆盖单个 / 多个知识点，提供详尽答案解析）、自动批改（批量化处理作业，生成个性化错因分析与教学建议）、智能课件制作（拆分教材课时，生成结构化教案与 PPT）。典型案例为山东大学 “计算机通识课程智能数字教师”，构建《计算思维》课程知识图谱（419 个知识点、346 个习题），提供智能代码纠错与启发式编程辅导。

智能助学：革新学习范式，AI 学伴可逐页关联 PPT 与教学资源，生成通俗讲解文本，支持实时提问；学情分析助手基于学生学习数据，生成个性化学情报告，规划学习路径与定制教案。典型案例为北京邮电大学 “码上” 智能编程教学平台，提供实时、个性化编程辅导，减轻教师负担。

智能助研：实现科研效能跃迁，AI 科研助手基于亿级文献构建科研知识库，提供文献对话、知识管理与创作支持，生成答案附带句子级知识溯源；AI 阅读助手支持 PDF 多模态解析（文本、图片、表格），生成论文概要与关键问题，解释复杂科学概念。

智能助管：优化学工流程，AI 辅导员提供校内外政策问答，打通学工系统实现请假、填表等自助办事，下设问答助手、请假助手、学生证补办助手等子智能体，解决学工处与辅导员工作痛点。

演进与挑战

从工具到生态：随着大模型技术迭代（如 DeepSeek-R2 多模态升级），AI 将推动教育资源普惠化（如北邮 “码上” 平台赋能贵州长顺县教育），教师角色向 “思维教练” 转型（如同济大学 “2+1+X” 培养体系），场景延伸至心理健康辅导、跨校联合实验，最终构建 “教学 - 管理 - 服务” 全链条人机共融生态。

关键挑战：技术伦理层面，过度依赖 AI 可能弱化学生批判性思维，医疗 AI 模型训练数据偏差可能加剧诊断不公平；规模化落地层面，师资数智素养不足、校企协同缺位，需通过师资培训与联合开发教育专用模型突破。

实践案例与国际借鉴

国内产教融合案例

清华大学 × 智谱 AI：2023 年 9 月启动 “人工智能赋能教学试点课程工作方案”，开发智能助教系统，在 “化工热力学”“新城市科学” 等课程应用，实现 24 小时个性化学习支持与答题正确率提升（从 80% 至 95%）；研发 “清小搭” AI 成长助手与 “全 AI 守护课堂”，后者上线国家智慧教育公共服务平台。

南京大学 × 和鲸 × 智谱 AI：2024 年 2 月发布 “1+X+Y” 通识课程体系，7 月签署 “101 数智领航计划”；和鲸提供数据、案例与实训资源，智谱提供大模型技术，推动 X、Y 课程实践能力培养，构建 “AI + 学科” 融合教学平台。

南开大学 × 和鲸：赵宏教授团队与和鲸合作开设《Python 程序设计基础》《数据分析基础》，基于 “POT-OBE” 教育理念与 “5E” 教学范式，2024 年承担天津市级《人工智能与创新》通识课，覆盖近 4000 名大一新生，通过和鲸平台实现 “课堂问题解决 + 自主创新项目” 双线教学。

上海交通大学医学院 × 和鲸：开设 “4+4” 硕博班（面向理工科背景学生），借助和鲸低代码平台开展医学大数据分析教学，学生无需深入编程即可完成数据分析；同时培训临床医生，提升其数据挖掘能力，优化临床研究质量。

国外学科 + AI 课程借鉴

工科 + AI：哈佛大学开设《Software Engineering with Generative AI》，学生使用生成式 AI、CI/CD 工具构建 SaaS 系统；南洋理工大学开设《INTRODUCTION TO DATA SCIENCE & ARTIFICIAL INTELLIGENCE》，覆盖数据处理、机器学习与计算机视觉基础；卡内基梅隆大学开设《Speech Technology for Conversational AI》，教授语音识别、合成与对话系统构建。

理科 + AI：麻省理工学院开设《Behavioral Science, AI, and Urban Mobility》，分析 AI 在出行行为引导与交通系统设计中的应用；斯坦福大学开设《Fundamentals of Geographic Information Science (GIS)》，结合空间数据与机器学习方法；苏黎世联邦理工学院开设《AI-assisted coding in python and collaborative project development with Git》，培养科学计算中的 Python 编程与 AI 辅助编程能力。

文科 + AI：牛津大学开设《Master of Science in Digital Scholarship》硕士项目，聚焦数字工具在人文学术研究中的应用；卡内基梅隆大学开设《The Multi-Dimensions of World Languages, Arts & Cultures》，探讨 AI 与人文学科的双向赋能；加州大学伯克利分校开设《Data Science and the Humanities》，用 AI 技术分析文化数据与社会现象。

医科 + AI：哈佛大学开设《Artificial Intelligence in HealthCare II》，介绍 AI 在临床风险分层、模型可解释性中的应用；斯坦福大学开设《Applied Artificial Intelligence in Health Care》，学生开发评估 AI 系统（涵盖放射学、自杀预防场景）；普林斯顿大学开设《Artificial Intelligence for Precision Health》，探讨 AI 在基因组分析、多模态健康模型中的应用。

评估与质量保障体系

AI 通识教育评估

四维 12 指标体系：技术理解维度含 “基本概念掌握”（如解释监督 / 无监督学习区别）、“算法逻辑推演”（如绘制推荐系统流程图）、“数据素养”（如识别数据集偏差）；伦理意识维度含 “隐私保护实践”（如设计 AI 产品数据方案）、“偏见识别能力”（如检测招聘算法性别歧视）、“伦理框架应用”（如用功利主义分析自动驾驶伦理）；应用能力维度含 “工具使用熟练度”（如完成图像分类任务）、“问题拆解能力”（如转化校园垃圾分类需求为技术文档）、“跨学科整合”（如用 NLP 分析古籍）；批判思维维度含 “技术质疑能力”（如指出人脸识别失效场景）、“影响预测能力”（如预判聊天机器人对心理咨询行业冲击）、“风险评估能力”（如量化 AI 医疗误诊法律责任）。

评估工具：采用选择题测试、流程图绘制、数据科学竞赛、场景漏洞分析报告、SWOT 分析矩阵等，配套 20 个争议性案例库（如 AI 招聘性别偏见），小组辩论得分按 “观点逻辑性（40%）+ 证据支撑度（30%）+ 伦理框架适用性（30%）” 计算。

学科 + AI 专业教育评估

三位一体评价范式：对接行业核心能力，将企业需求定量转化为教学目标，如工科 “智能制造” 方向，企业 “工业视觉系统调试” 需求对应《机器视觉与质量控制》课程，通过企业实操考核认证；理科 “天文大数据” 方向，“星系分类模型开发” 需求对应《天体物理数据挖掘》课程，通过天文数据处理认证；建立课程动态更新机制，当行业技术更新率（专利 / 论文增量）≥15% 时启动课程修订，校企联合实验室每季度提交技术采纳报告调整课程权重。

教学质量评估

闭环控制模型：融合教学过程数据采集、产业需求反馈、科研成果转化追踪三大模块，识别课程结构失衡、师资能力断层等问题；突出产教融合深度，要求理论教学与实践环节时空配置匹配行业研发节奏；构建教师 “技术敏感度”“知识更新速率” 等评价指标，驱动教学系统自我迭代。

未来展望与核心结论

未来趋势

技术驱动教育范式革新：生成式 AI、多模态大模型推动教育从 “知识传授” 向 “能力构建” 转型，但需解决课程更新周期与技术迭代脱节问题，建立 “技术 - 教学” 双向反馈机制。

跨学科融合深化：生物信息学、智能法学等新兴交叉学科涌现，需建立学分互认、动态课程池（每学期更新 30% 内容）、跨学科科研平台，但需突破传统学科评估与职称评审制度瓶颈。

师资能力升级：构建 “分层培训（文科侧重文本挖掘、医科侧重医学影像分析）+ 校企双师制 + 智能教学助手” 体系，推动教师从 “知识权威” 向 “学习引导者” 转型。

伦理与可持续发展平衡：课程强制嵌入伦理模块，设立跨学科伦理审查委员会，将绿色 AI、可解释 AI 纳入培养目标，但需应对全球伦理治理共识缺失问题。

全球化竞争战略：推进国际联合培养（如 “AI + 公共卫生” 双学位），推动国产 AI 框架（华为昇思、百度飞桨）进课堂，建立教育数据跨境流动安全机制。

核心结论

AI 与高等教育融合是技术赋能与人才培养的战略选择，2024 年 “智慧教育元年” 已实现政策、省市、高校多层级推进，但仍面临课程滞后、实践不足、学科壁垒等挑战。

需以 “动态适应” 为核心，构建 “课程 - 师资 - 技术 - 评价” 协同生态：推动课程与技术双向迭代，打破学科藩篱培养 “T 型人才”，重塑师资 AI 素养与教学能力，革新以能力为核心的评价标准，强化 “教育 - 科研 - 产业” 数据闭环。

调研显示，65.71% 学生对 AI 技能在职业中的应用 “非常期待”，84.21% 教师认为 AI 技能对学生职业发展 “非常有帮助”，60.44% 企业人员认为 AI 技能对学生职业发展 “非常有帮助”，AI 技能已成为师生与企业共识的核心竞争力。

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排版：Lucy

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