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《教育国际交流》| 秦泗钊：高等教育数字化的四个维度与岭南大学的转型实践

2026-03-2721

摘要：生成式人工智能与数字技术的广泛应用，正重塑全球高等教育格局。面对算法治理与大数据的冲击，传统教育范式面临严峻挑战。博雅教育（Liberal Arts Education）向来以小班教学、全人培养及广泛探究为核心，如何在坚守育人本质的同时重构教学架构，是时代的必答题。作为香港历史最悠久的高等学府，岭南大学正全面推行战略升级，致力于转型为“数字时代的研究型博雅大学”。本文深入剖析岭南大学在数字时代的转型路径，涵盖四个核心维度：以AI驱动教学范式革新；重塑AI无法替代的人类核心素养；构建适应未来的学科生态；坚守以人文为核心的价值伦理。

关键词：生成式人工智能；教育重构；数字转型

一、数字化转型的时代迫切性

（一）高等教育变革是技术奇点下的范式转移

数字时代不仅仅是工具的迭代，更是生态的重塑。当前，随着生成式人工智能的爆发式增长，高等教育必须从静态知识传授转向高阶思维能力的培养。高校管理者已深刻意识到，数字化转型非一时之需，而是长期战略。大学必须超越单纯的教学职能，向融合研究与博雅特色的新模式演进。

（二）在 “智力革命”视角下审视高等教育转型

岭南大学转型的核心理念在于将当前的技术浪潮定义为一场“智力革命”。不同于工业革命对体力的解放，AI革命直指智力劳动。当智力工作逐渐被“机器化”，学者与学生的角色需从知识的“搬运工”转变为知识的“构建者”与“指挥者”。岭南大学拒绝将AI视为对手，而是将其定义为人类智力的“协作伙伴”。我们致力于通过AI将师生从重复性脑力劳动中解放，去探索因认知局限而未曾触及的新领域。为此，我们深入探讨了以下关键命题，以厘清发展路径。

1.技能的时效性：在AI普及的当下，教授易被替代的技能是否仍具价值？是否要继续坚持？

2.伦理与责任：高校是否有责任淘汰过时教材，甚至关停未来五年将消失的专业？

3.人机关系：如果机器效率远超人类，教育的目标是让学生与机器竞争，还是协作？

4.评估变革：如何重新设计评估体系，以精准衡量学生“与AI协作”及“独立思考”的双重能力？

5.价值锚定：在算法主导的信息流中，如何通过核心课程与中国传统文化，为学生构建独立的价值坐标？

▲ 秦泗钊校长在2025年泰晤士高等教育亚洲数码大学峰会上致辞

二、岭南大学AI转型的战略维度

岭南大学的数字化转型并非简单的技术叠加，而是围绕以下四个维度进行的系统性重构。

（一）维度一：以AI驱动教学范式革新

目前的教育数字化往往聚焦于“提质增效”。与众多强调标准化、平台化效率提升的模式不同，岭南大学选择了更为彻底的革新路径——从“讲台名师”模式转向“AI赋能的协作学习生态”。

在这个转变中，首要的理念是坚持AI在内容生成、学习评估和个性化支持等方面发挥关键核心作用。岭南大学采取“先行先试”的开放策略。在生成式人工智能兴起初期，面对学术诚信的担忧，岭南大学并未选择封禁，而是拥抱变革。

第一，全校普及。首先，自2023年8月起，学校为全员免费提供ChatGPT、DeepSeek等先进工具，确保数字素养的获取不因经济能力而产生鸿沟。其次是倡导实践出真知。学校坚信“学会驾驭AI的最佳途径就是使用它”。通过消除恐惧，鼓励师生在实践中建立对技术的判断力。再次是文科赋能。这一策略在人文社会学科引发了自下而上的创新。历史、哲学等领域的教师主动利用AI重塑课程，证明了技术非但没有边缘化人文社会学科，反而为其注入了新的创造力。

第二，自主研发生成式人工智能评估系统 (Generative Artificial Intelligence Assessment System, GAAS)，树立人机协作的典范。这套系统实现了作业评估的范式转变，体现了“人机回环（Human-in-the-Loop）”的设计理念。首先是提供智能辅助，系统根据预设量表，自动分析作业的逻辑、语法及结构。其次是强调教师主导，AI生成的反馈必须经过教师的审查、校验与个性化调整，绝不直接发送给学生，确保了教育的温度与精准度。再次是实现学习闭环，学生收到反馈后需进行反思与回应，从而完成深度学习循环。综上所述，GAAS的实施解决了学习评估的及时性、一致性和个性化。

第三，基础设施升级，建立岭南高性能计算中心。为支撑教学创新，学校建立了高性能计算中心。这不仅是理工科的科研平台，更是全校的赋能基地。数据科学学院及其他专业的学生可用其进行深度学习项目、训练模型、分析大数据集并运行模拟，提高实践能力。此外，中心还能协助数字人文学者处理历史档案，助力商科学生进行市场模拟运算。因此，算力已成为学校新的教学基础设施。

第四，实现跨越数字鸿沟的教师发展。通过IDEAL-Gen.AI平台，学校为教师配备了“AI备课助手”协助构思课程设计、生成测验问题和构建教学大纲，大大降低了传统备课方式的工作量。该平台已汇集超1.2万项教学活动，协助教师高效生成教案与评估方案，使教师能将精力集中于更高价值的教学互动中。此外，学校还为教师定制AI教学工作坊，开设“提示词工程”、“课堂中的AI伦理”和“重新设计评估方法”的课程。

▲ 学校参加硅谷国际发明节

（二）维度二：重塑不可替代的人类核心素养

当AI接管了数据处理与基础编程，教育的重心必须回归“人”的本质。学校着力培养认知、社交与情感等AI无法模拟的高阶能力。首先是培养“批判性思维2.0”，即从文本分析到算法审视。传统的批判性思维聚焦于人类文本，而数字时代的博雅教育则要求学生具备审视AI生成内容的能力。为此，学校升级了核心课程，例如《批判性思维：分析与论证》与《生成式人工智能》等课程，训练学生识别AI的逻辑陷阱、算法偏见及“黑箱”推理。其次是加强创造力与跨学科叙事。数据科学学院（SDS）跨界融合艺术与科学，培养学生的“数据叙事能力”。通过新设的创意媒体产业及动画及数码艺术专业，学生不仅掌握技术，更学会用同理心和洞察力去讲述数据背后的故事，这是机器难以复制的能力。第三是锻炼服务领导力，即在服务工作中发展同理心。学校开设的服务研习项目要求学生将学术知识应用于复杂的社会问题（如劏房儿童生活调查、弱势群体援助等）。在这些真实场景中，学生锻炼出了同理心、倾听能力与社会责任感，这是区别人类领导力与机器执行力的关键。第四是培养韧性与适应力。面对技术迭代，学校通过舍堂教育与综合学习课程，着重培养学生的心理韧性与持续学习能力，使其在动荡的职场环境中保持竞争力。

（三）维度三：构建适应未来的学科生态

学校通过淘汰过时课程、建立新学院、增设前沿专业，系统性地重构了学科体系，帮助学生提升数字素养，形成数字经济中的竞争力。首先是新设博雅与理工的融合枢纽——数据科学学院。该学院的成立标志着岭南大学打破了传统理工科的发展模式。作为“基于博雅教育的数据科学学院”，学院致力于培养兼具技术深度与人文视野的复合型人才。其核心本科项目强调在掌握AI、编程等硬技能的同时，具备跨领域解决问题的软实力。其次是把AI素养教育制度化。学校将《生成式人工智能》列为全校必修课，与《批判性思维》并列。课程不仅教授提示工程与模型原理，更深入探讨知识产权、算法伦理等议题，确保每位毕业生都具备驾驭数字工具的“公民素养”。第三是开设科技与人文交叉的新兴专业，包括面向大湾区创意经济，培养具备商业触觉的媒体创业者的创意媒体产业文学士；融合数字技术与视觉艺术，通过专业工作室支持前沿创作的动画及数码艺术文学士；推动社会科学向定性与定量结合转型，利用大数据解决贫困、住房等现实挑战的社会数据科学。第四是全学科的AI渗透。从商学院的“商业机器学习”到文学院的“数字人文”，AI已渗透至学校的每一个角落，打破了学科壁垒。

（四）维度四：坚守价值体系——伦理锚定与文化传承

在算法决策日益普及的今天，坚持人类的价值判断、伦理规则及文化传统显得尤为珍贵。学校坚守其博雅教育的传统与优势，以AI赋能人文教育的创新发展。首先，推动发展了AI哲学，为科技确立伦理锚点。哲学系已转型为“AI哲学重镇”，开设《AI伦理与社会政策》等课程。学者们结合庄子认识论与儒家伦理，探讨机器意识与算法公平，为全球AI治理贡献中国智慧。其次是大力发展数字人文，致力于用数字技术赋予传统文化新生。建立数字档案，如“香港电影历史项目”利用GIS技术重绘了20世纪初的香港文化地图。引入计算分析，通过对中国文学语料库的计算分析，学者们挖掘出了定性研究难以发现的历史脉络。第三是坚守科技向善，升级服务研习模式到2.0版本。学校的创业行动倡导“参与式设计”，通过与MIT D-Lab合作，引导学生为长者及弱势群体开发适用的科技产品（如“PureAura”空气净化器）。这不仅是技术创新，更是人道主义精神在数字时代的具体实践。