教育部部长怀进鹏：数字化是高等教育新机遇、新赛道

当传统课堂遇上人工智能浪潮，一场关乎高等教育未来的变革已上演。

十四届全国人大四次会议民生主题记者会上，教育部部长怀进鹏面对记者“如何强化教育科技人才一体发展？面向‘十五五’有何进一步考虑？”的提问给出了明确方向：“推动人工智能赋能高等教育、赋能科学研究。数字化是高等教育综合改革的新机遇、新赛道。”

这句话，点明了未来高等教育变革的关键词。

“建立教师人工智能应用能力评价机制”

怀进鹏部长的讲话，建立在此前一系列政策部署的基础之上。

为深入贯彻落实国家关于开展“人工智能+”行动的战略部署，积极推动高等教育与人工智能技术的融合发展，利用智能技术支撑人才培养模式的创新、教学方法的改革、教育治理能力的提升，教育部高等教育司自2024年上半年确定首批18个“人工智能+高等教育”应用场景典型案例；同年年底，第二批32个案例；2025年6月，第三批30个案例。

在试点推进的同时，顶层设计亦在同步完善。

教育部在2025年12月30日的“教育大会一年间·教改进行时”发布会上明确，下一步教育部将继续深入推进人工智能赋能教育行动，计划在2026年出台相关政策文件，系统部署推进人工智能教育和应用。

政策引导之外，教师队伍的人工智能应用能力，成为影响人工智能赋能成效的关键变量。

今年全国两会期间，全国政协委员、哈尔滨工业大学校长助理吴立刚围绕人工智能与教育融合发展主题，开展了持续调研。在他看来，一线教师大多掌握基础AI工具的使用方法，但缺乏将人工智能技术有机融入教学设计、课堂实施全流程的系统能力，普遍面临“会用工具但不会融于课堂”的现实困境，难以充分发挥AI技术的育人价值。

基于调研，吴立刚提出两点建议：一是构建分层分类培训体系，聚焦人工智能与课堂教学融合的核心能力，开展常态化、实践性培训，配套优质案例资源和一对一指导；二是建立教师人工智能应用能力评价机制，以评促学、以评促用，推动教师从“会用”向“善用”“活用”转变。

而部分高校已在教师人工智能素养提升方面率先探索。例如，北京邮电大学面向全校教职工开展人工智能素养培训，构建起认知重塑、能力训练、共研共创三层递进的培训体系，并推出“四百工程”，包括百名人工智能赋能教学标杆教师等，推动人工智能赋能教学的关键成果沉淀。

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2025年底，教育部印发《教师生成式人工智能应用指引》，指导各级各类学校科学组织人工智能应用。该指引中同时划出六条规范红线，以防范生成式人工智能可能对学生思维发展、价值观塑造、教育公平、数据隐私等方面带来的风险，确保技术应用符合教育伦理与法律法规。

AI赋能：“教—学—评”一体化的北大样本

当教师的“会用善用”有了制度保障，另一个更深层的问题随之浮现：人工智能究竟如何重塑人才培养的全链条？对此，高校层面的系统性探索正在给出答案。

中国科学院院士、北京大学校长龚旗煌2025年发表在《中国高等教育》的文章《从理念到实践：人工智能赋能下的高等教育创新探索》中，系统阐述了北京大学的思考与实践。

他指出：人工智能赋能高等教育的本质，是以科技创新推动学术范式、教学模式与人才培养体系的全方位变革。高校要将人工智能深度融入人才培养全过程，推动课程体系、教学模式、教材建设与评价方式的系统性智能化升级。

在这一理念指引下，北京大学从四个维度展开布局：

培养体系上，北京大学始终坚持以人工智能为重要驱动力，主动重塑新时代高等教育的人才培养体系。以“通专结合”为核心，以宽广的通识教育打牢学生的学术根基，同时又通过促进学科交叉、打破壁垒，激发跨界创新活力。

在教学模式上，推动教师由知识传授者向共学者、引导者转型，鼓励学生多元自主地获取知识，积极探索探究式、参与式教学。

在教材建设上，大力推进教材内容的数字化、智能化，打造开放共享的高质量数字教材资源体系，满足学生个性化和终身学习的需求。

在评价体系上，探索智能化、多元化评价机制，推动评价模式从结果导向向过程导向转型，更加注重对学生创新能力、实践能力和批判性思维的培养。

龚旗煌强调，单一教学环节的智能化会形成“木桶效应”，唯有全链条融合才能释放系统价值，真正推动高等教育从标准的“工业化范式”向精准培养的“智能化范式”的历史性转变。

基于这一认识，北京大学在各个教学环节大力推动技术赋能与方法创新，以人工智能技术探索构建未来课堂。学校推出20余个智能平台工具，推进AI深度融入教学全过程。

在他看来，教、学、评是一个涵盖多维度、多要素的复杂体系，真正的教育变革在于重建教、学、评的有机联系。在深化教学全链条AI融合的基础上，北京大学鼓励各专业以课程知识图谱为牵引，凝练课程核心内容，进一步理顺课程之间的逻辑关系，优化课程结构，在大数据、人工智能等技术支持下，生成面向学习目标的个性化学习路径，重构基于知识图谱及优质教学资源的“教—学—评一体化”数智教学体系。

依托学校教学质量状态数据和教学管理数据，不断完善数据驱动的考核评价指标体系建设，引导院系教学投入；试点人工智能辅助课程教学评价和改进工作，对部分课程教学进行画像分析，探索人工智能辅助教育教学评价指标体系；持续推进学业考核及评价改革，强化过程性评价，增加个性化任务，引入口头答辩、交叉互评等形式，更加注重对学生批判性思维及创新能力的培养与考查。

{链接} 麦可思教学质量评价与诊断项目通过为院校部署课堂教学质量管理平台，开展全过程，多主体参与的教学质量评价。在学校教学管理方面，平台能通过灵活多样的功能应用为教学质量管理部门赋能增效，如提升评价结果区分度，提升督导听评课覆盖，提升督导提交评价结果的时效等。 在评价结果的处理和应用层面，平台可通过对评价结果的多维度分析，为学校、学院及任课教师诊断教学情况，精准定位教学问题，进而指导教学改进，提升教学质量。此外，平台可对接人工智能大模型，通过与AI技术融合，提升评价效率，实现智能诊断和优化决策能力。

从怀进鹏部长的“新赛道”，到一线教师的课堂探索，再到北大的全链条探索，人工智能赋能高等教育正在从蓝图走向实践。数字化这条新赛道上，行动者已在路上。

主要参考文献：

[1] 未来学习观察站. 怀进鹏：推动人工智能赋能高等教育、赋能科学研究[EB/OL]. 微信公众平台, 2026-03-09.

[2] 宁夏大学本科生院. 【典型案例分享】教育部“人工智能+高等教育”应用场景典型案例[EB/OL]. 2025-12-16.

[3] 中华人民共和国教育部. 教育部高等教育司关于公布首批“人工智能+高等教育”应用场景典型案例的通知[EB/OL]. (2024-04-17).

[4] 麦可思研究. 教育部明确，教师禁用AI场景[EB/OL]. 微信公众平台, 2025-12-21.

[5] 龚旗煌. 从理念到实践：人工智能赋能下的高等教育创新探索[J]. 中国高等教育, 2025(11). 转引自：湖州师范学院发展规划处.

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