人工智能正在改變知識獲取、科學研究和創新實踐的基本條件，也對高校人才培養的目標、方式和制度安排提出了新的要求。教育部等五部門印發的《“人工智能+教育”行動計劃》，明確提出以人工智能賦能教育整體變革，推動智能技術與教育各環節深度融合。智能時代，如何將技術進步轉化為育人能力，使學生在智能環境中形成獨立判斷、開展原創探索，是拔尖創新人才培養必須回應的重要課題。

重新審視育才全過程

拔尖創新人才培養承擔著為國家積蓄戰略人才力量的重要使命。人工智能帶來的變化，既涉及學生如何學習，也涉及知識如何生產、創新如何發生，需要從教育、科技、人才一體發展的視角重新審視培養過程。

知識獲取更加便捷，對基礎能力和獨立判斷提出更高要求。隨著人工智能廣泛參與信息檢索、文本生成、代碼編寫和數據分析，學生獲取知識、完成任務的效率顯著提高。但獲取答案的便利，並不意味著理解問題的能力同步增強。缺乏扎實的學科基礎，學生就難以判斷智能工具生成內容的可靠性，也難以識別看似合理的結論背后的邏輯缺陷。拔尖創新人才培養需要更加重視基礎理論、核心概念和研究方法，引導學生在理解知識的基礎上提出問題、辨析証據、形成判斷，使技術使用建立在自主思考之上。

科學研究方式加速演進，對跨學科探索和協同創新提出更高要求。人工智能正在拓展科學研究的問題空間和方法體系，推動不同學科之間的數據、工具和研究路徑相互貫通。許多重要創新產生於學科交叉地帶，需要研究者理解不同領域的問題，建立知識之間的聯系。以單一專業為邊界、以課程修讀為主線的培養方式，難以充分適應這一變化。高校需要讓學生更早接觸真實問題，在跨學科團隊合作和持續研究中學習，使知識學習、方法訓練與創新實踐相互促進。

學習支持條件不斷改善，對個性化培養和制度彈性提出更高要求。拔尖創新人才的成長具有差異性和不確定性，有的學生較早顯露學術興趣，有的需要在廣泛探索后形成研究方向。人工智能可以提供更加及時的學習反饋和多樣化的資源支持，但技術上的個性化服務，仍可能受到統一課程安排、剛性學制和標准化考核的制約。如果培養制度缺乏彈性，即使能夠識別學生的興趣與潛能，也難以提供相應的發展空間。智能時代的培養改革，需要推動技術條件與制度安排同步調整。

需要處理好三對關系

人工智能能否促進拔尖創新人才成長，取決於它如何進入教育過程，以及高校以什麼樣的育人理念組織這一過程。探索新的培養范式，需要處理好以下三對關系。

一是技術賦能與學生主體性的關系。人工智能可以輔助學生梳理文獻、比較觀點、檢驗思路，使其有更多精力投入具有挑戰性的探索。但問題的選擇、証據的判斷、結論的論証和研究責任，仍需要由學生承擔。教學設計應當明確哪些環節可以借助智能工具，哪些環節必須保留獨立思考與實踐訓練。尤其要讓學生經歷提出假設、遭遇失敗、修正認識的過程，避免以結果生成的便捷替代能力形成所必需的積累。衡量人工智能應用成效，應當看學生能否提出更有價值的問題、作出更有依據的判斷、形成更有原創性的認識。

二是個性化支持與開放性成長的關系。學習數據能夠幫助教師了解學生，卻無法完整呈現一個人的創新潛能。既有成績、行為記錄和興趣偏好，反映的是學生已經表現出來的特征，不能據此預先劃定其發展邊界。拔尖創新人才培養尤其需要警惕算法標簽固化，讓學生有機會接觸陌生領域、挑戰已有能力、調整成長方向。個性化培養既要回應當下需要，也要創造超越既有經驗的機會，將智能分析與教師觀察、師生對話和實踐表現結合起來，持續發現和支持學生的潛能。

三是效率提升與長周期育人的關系。人工智能能夠加快信息處理和部分研究環節，卻不能保証原創發現按預定進度發生。學術志趣的形成、基礎能力的積累和重大問題的突破，往往需要長期投入。技術把任務完成效率提得越高，人才培養制度就越需要為深入思考和持續探索留出空間。同時，教師的專業判斷、學術示范與價值引導具有更加突出的意義。應當將人工智能節省下來的時間和精力，轉化為更充分的師生交流、更深入的研究訓練和更穩定的成長支持。

系統性重塑育才生態

推動“人工智能+教育”深度融合，關鍵在於將課程、科研、師資和評價改革貫通起來，使智能技術真正融入拔尖創新人才成長的全過程。

第一，重構課程與學習組織，夯實自主創新的知識基礎。建立基礎理論、人工智能素養與專業探索相貫通的課程體系，根據學科特點設計人工智能教學內容，使學生既理解工具的適用條件，也掌握判斷其局限的方法。面向拔尖學生，建設圍繞前沿問題組織的跨學科課程群，將文獻研讀、方法比較、實驗驗証和學術討論納入學習過程。完善跨院系選課、學分認定和個性化培養方案調整機制，讓學生能夠根據研究需要組織學習，避免交叉培養停留在多修幾門課程的層面。

第二，貫通科研與人才培養，形成持續探索的支持機制。推動高水平研究型大學、科研機構和科技領軍企業協同育人，將適宜的前沿科研問題、實驗條件和真實應用場景轉化為培養資源。根據學生的知識基礎和研究能力，安排逐步深入的科研任務，使其從輔助性工作走向相對獨立的問題研究。探索本研貫通的長周期培養，配套穩定的導師指導、小額探索經費和必要的算力、數據支持。對具有潛力的研究方向，允許調整進度、反復試錯，避免頻繁考核和短期成果要求擠壓原創探索空間。

第三，完善教師支持制度，強化專業判斷與育人責任。教師智能素養建設應當著重提升教學設計、研究指導和應用邊界判斷能力，幫助教師根據育人目標選擇工具、組織學習、識別風險。支持跨學科導師團隊協同指導，為教師提供技術服務和教學研究支持，減少重復性事務負擔。將個性化指導、科研育人和課程改革的實際貢獻納入工作量認定、崗位考核與激勵安排，使教師願意並能夠在學生成長上持續投入。智能教學建設的成效，應落實到指導質量和學生發展上。

第四，改革評價與資源配置，營造有利於人才成長的環境。堅持多元評價、綜合評價，將基礎知識掌握、問題提出能力、研究過程、合作表現和原創貢獻結合起來，通過研究記錄、現場答辯、成果展示等方式了解學生的真實能力。人工智能可以輔助整理証據、提供反饋，教師和學術共同體應承擔實質性評價責任。健全動態發現與持續支持機制，為不同階段顯露潛能的學生保留進入機會。同時，明確智能工具使用披露、研究數據保護和學術責任要求，推動優質課程、科研訓練資源與智能基礎設施共享，減少地域、學校和家庭條件對創新潛能發展的限制。

開辟拔尖創新人才培養新范式，需要將人工智能帶來的新條件落實為更扎實的基礎訓練、更開放的探索空間和更穩定的制度支持。高校應當以育人目標統領技術應用，以培養改革釋放技術潛能，讓學生在主動學習、獨立思考和長期探索中成長為能夠承擔原創創新任務的優秀人才。

（作者系同濟大學教育政策研究中心主任）