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人工智能时代的高校学科专业人才培养结构变革 ——基于市场供需结构视角
2020年09月14日 10:19 来源:《湖南师范大学教育科学学报》2020年第4期 作者:田贤鹏 田良臣 字号
2020年09月14日 10:19
来源:《湖南师范大学教育科学学报》2020年第4期 作者:田贤鹏 田良臣
关键词:人才培养;学科专业;市场供需;人工智能;结构变革

内容摘要:促进人工智能时代的学科专业人才培养结构优化,需完善学科专业动态调整机制,扩大人才培养的灵活性和自主性;因应经济产业结构变革趋势,强化人力资源市场的需求预测;面向人工智能发展的新要求,促进不同类型高校内涵式发展;提供个性化人才培养方案,破解学科专业结构化思维的边界束缚。

关键词:人才培养;学科专业;市场供需;人工智能;结构变革

作者简介:

  摘  要:如何通过学科专业人才培养结构变革,回应人工智能时代的经济产业转型新需求与人力资源市场新矛盾,是高等教育供给侧结构性改革面临的突出困境和挑战。从供给侧看,低水平的重复性劳动供给可能会被人工智能取代,意味着传统学科专业人才供给可能有脱离人工智能时代生产实践变革的风险;从需求侧看,基于人工智能的产业转型升级可能会催生新的学科专业人才市场需求,意味着高校需要基于需求变动做出新的人才培养结构调整。通过问题考察发现:人工智能时代的人力资源供需具有高度复杂性和系统性,受到学科专业种类结构矛盾、空间结构矛盾、层次结构矛盾和规模结构矛盾的多重交叉困扰。促进人工智能时代的学科专业人才培养结构优化,需完善学科专业动态调整机制,扩大人才培养的灵活性和自主性;因应经济产业结构变革趋势,强化人力资源市场的需求预测;面向人工智能发展的新要求,促进不同类型高校内涵式发展;提供个性化人才培养方案,破解学科专业结构化思维的边界束缚。

  关键词:人才培养;学科专业;市场供需;人工智能;结构变革

  作者简介:田贤鹏,江南大学田家炳教育科学学院副教授,博士;田良臣,江南大学田家炳教育科学学院教授,博士生导师。

  无论接受与否,人工智能时代已然到来,不仅深刻影响着社会生产方式和经济产业发展,而且也在重塑高校学科专业人才培养结构。如何通过学科专业人才培养结构变革,回应人工智能时代的经济产业转型新需求与人力资源市场新矛盾,是高等教育供给侧结构性改革面临的突出困境和挑战。从价值判断看,人工智能被认为是一把双刃剑,可能带来新的机遇,即将人类从简单的重复性劳动中解放出来,推动学科专业人才培养的个性化实施;但也可能带来新的威胁,正如杰瑞·卡普兰(Jerry Kaplan)所担忧的那样,“机器正在很大程度上替代人类的工作,持续性的失业将不可避免”,如何防范机器人风险成为人工智能时代高校学科专业人才培养正在遭遇的新议题。正是因为如此,高等教育的发展变革也呈现出自相矛盾的价值冲突性:一方面主张扩大人工智能在学科专业人才培养中的应用场景,借助人工智能技术推动高等教育发展方式的转型升级;另一方面又害怕人工智能的无限制应用带来的伦理失范,扰乱学科专业人才市场既定的正常稳定秩序。尽管此问题已引起了学界的高度重视。近五年有关人工智能与教育的相关研究呈现出指数级增长,但就具体内容而言,既有研究主要存在两方面的不足:一是学科专业人才培养结构变革的相关研究严重滞后于人工智能迅猛发展的需求变动;二是更多将研究焦点聚焦于如何将人工智能应用于高校学科专业人才培养,但对于经济产业结构和人力资源市场的关注不够。有鉴于此,本文以市场供需结构为视角,以人工智能时代为背景,系统分析了高校学科专业人才培养供给侧与需求侧的新变动,考察了高校学科专业人才培养的主要结构矛盾,并在此基础上提出了促进高校学科专业人才培养结构优化的未来应对策略。

  一、基于人工智能的高校学科专业人才培养结构变革动因

  人力资源市场中,供给与需求是相互影响且不断变动的矛盾统一体,在根本上由生产决定。人工智能发展带来了生产实践的变革,继而带来了供给与需求的新变化。对于政府而言,维护人力资源市场的供需结构平衡,不仅关涉学科专业人才培养和经济产业转型升级,而且对于保障社会秩序稳定至关重要。促进人工智能时代的人力资源市场平衡,需要充分关照人工智能发展带来的需求供给与需求变化,从学科专业人才培养与经济产业结构转型的内在联系出发(见图1)。

图1人力资源市场供需结构

  1. 供给侧:低水平重复性劳动供给面临被人工智能替代风险

  随着神经科学、算法技术和深度学习的不断创新突破,人工智能的应用场景越来越丰富,能够开展工作的领域和范围也将越来越广。在金融、工业制造、翻译、物流等诸多领域,智能机器人都已开始大规模地替代人类,其在显著提高生产效率的同时,也给这些领域的人力资源供给市场带来了巨大的冲击。美国《地平线报告:2018高等教育版》显示,人工智能已经成为促进教育变革的六大技术之一,并且将在未来的2—3年得到普及化应用。《中国机器人产业发展报告(2018年)》则显示,2018年,全球机器人市场规模将达到298.2亿美元,我国机器人市场规模也将达到87.4亿美元。无论全球市场还是中国市场,智能机器人产业都在快速发展,而且日益呈现出独立学习和工作的自主性。正如有学者所言,人工智能将逐渐使人类从简单的重复劳动中解放出来,不想做的工作可以交给智能机器人。

  与此同时,另外一个根本性的问题却需要重新回答。当智能机器人大举占据各行各业工作岗位的时候,人类将何去何从;继而又引出教育的根本性问题,即未来到底应该培养什么样的人。具体到高等教育领域,有学者认为,人工智能的发展将首先给应用型高校的学科专业人才培养提出新的挑战。如何引导学生成为未来社会发展的引领者而不是被替代者,是未来高校学科专业人才培养需要思考的迫切问题。事实上,这些问题已经开始引发人们关于持续性失业的焦虑。为了应对持续性失业的可能,美国东北大学校长约瑟夫·奥恩(Joseph Aoun)在其著作《防范机器人:人工智能时代的高等教育》中就明确提出要设立一门新的学科——人性学,为学生在与机器人竞争时提供帮助,“防范机器人(robot proof)”的概念也由此诞生。

  如果说,人工智能将完全取代人类、高校毕业生将面临被替代的巨大危机尚存诸多争议,那么,部分低水平高校的部分学科专业可能被人工智能替代的确是不争的事实。麦肯锡研究院通过对全球800多种职业所覆盖的2 000多项工作内容进行分析后发现,约50%的工作可以通过改进现有技术实现自动化。以语言翻译为例,随着语音识别技术的突破,语音智能机器人的翻译能力已经逐步达到了可以替代人类的地步。对于与语言翻译相关的学科专业而言,不得不说这是一个巨大的挑战。随着人工智能应用场景的不断突破和深化,面临被替代风险的相关学科专业也将越来越多。高校对此如果熟视无睹,那么持续性失业的问题在这些学科专业领域将不可避免。面对人工智能时代的被替代风险,高校必须及时地做出供给侧改革:一方面要加快转变学科专业人才培养方式,借助人工智能技术提升学科专业人才培养的核心竞争能力;另一方面要调整学科专业人才培养结构,避免设置被人工智能替代风险较高的学科专业。

  2. 需求侧:产业转型升级催生学科专业人才市场的新需求

  人工智能不仅是一场技术革命,更是一场产业革命和需求革命。无论国外还是国内都将促进人工智能发展作为国家未来竞争的核心战略,而高校学科专业人才培养则是支撑这一核心战略的关键所在。从国际看,欧盟委员会制定了《欧盟机器人研发计划》,将机器人作为支持未来社会经济发展的重要劳动供给;美国制定了《国家人工智能研究与发展策略规划》,提出要继续引领人工智能时代的产业革命;日本制定了《人工智能技术战略》,要在新一轮的技术革命中占领世界领先位置;法国也制定了《国家人工智能战略》,提出要加强对人工智能相关学科专业领域人才的培养。从国内看,2017年国务院制定了《新一代人工智能发展规划》,同年工信部印发了《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018—2020年)》,2018年教育部则专门印发《高等学校人工智能创新行动计划》。毫无疑问,这些战略规划都将人工智能发展,以及支撑人工智能发展的学科专业人才培养作为工作的重中之重。

  作为生产力和生产方式,人工智能对经济产业结构的影响将是全方位、全过程的。对于高校而言,这不仅意味着要围绕人工智能来加快布局相关学科专业,也意味着人工智能带来的产业转型新需求将极大地改变学科专业人才培养的具体结构。诸多研究都表明,经济产业结构与学科专业结构具有高度的内在相关性,基于传统经济产业需求布局的高校学科专业人才培养在人工智能时代可能将面临新的结构性矛盾。从人力资源市场看,经济产业的转型升级必然将带来新的需求结构变动,高校学科专业人才培养必须回应这种需求结构变动带来的新挑战;从历史发展进程看,人工智能自身也处在不断发展和突破的过程之中,这种不断发展和突破显然会改变人力资源市场需求结构,高校学科专业人才培养结构则必然将随着人工智能自身的发展突破而变革。在此意义上看,高校学科专业人才培养结构变革是一种历史常态,也是人工智能时代需求侧变革的应有之意。

  二、人工智能时代高校学科专业人才培养结构变革的矛盾表征

  随着人类社会分工的不断精细化,高校学科专业人才培养的结构体系也越来越庞杂。从市场供需结构看,高校学科专业人才培养处于人力资源市场结构的供给侧,担负着为人类社会各行各业分工提供多元化人才服务支撑的使命;从政策实践诉求看,高校学科专业人才培养结构变革是高等教育供给侧结构性改革的关键内容。我国现阶段面临着“就业难”与“用工荒”并存的双重困境,人才结构供给变革还无法满足迅猛变化的人才需求结构变革。在人工智能时代,高校应当以供给侧结构性改革为突破口,从种类结构矛盾、空间结构矛盾、层次结构矛盾和规模结构矛盾等四方面展开具体分析(见图2)。

  图2  学科专业人才培养结构变革

  1. 种类结构矛盾:新兴人才种类需求不断产生,部分传统学科专业可能被淘汰

  从历史发展进程看,诸多传统的工作岗位、工种,甚至行业将不断消失,而新的岗位、新的工种和新的行业又不断崛起,高校学科专业人才培养种类结构正是随着这种变动处在动态调整的过程之中。

  为了应对这种持续的动态趋势,美国国家教育中心早在20世纪90年代就研究开发了学科专业目录管理系统(CIP),并且在学科专业目录管理系统中根据人才需求矛盾的变化灵活地撤销或增设相应的学科专业种类。具有900多年历史的博洛尼亚大学,在成立之初只开设了法学,到14世纪后开始逐渐有了逻辑学、天文学、修辞学、语法学等学科,而今已有200多个学士和硕士项目,近50个博士项目。事实上,随着人工智能的发展,围绕人工智能设置的相关学科专业种类也在不断增加。据统计,截至2018年,我国已有至少71所高校设置了86个二级学科或交叉学科。《高等学校人工智能创新行动计划》也指出,到2020年要建立50家人工智能学院、研究院或交叉研究中心。

  随着社会分工和生产实践的不断变化,学科专业也始终处在不断分化和重组的过程之中。从人才培养种类的角度看,人工智能相关学科专业经历了一个从无到有的过程,在现阶段属于热门的新兴人才培养种类,但未来却有可能成为传统人才培养种类。与此同时,随着人工智能应用场景的不断深化和突破,未来将有相当一部分学科专业人才培养种类逐渐走向消失。从本质上讲,学科专业是一种基于制度性存在的人为划分标准,在一定程度上体现的是人才需求种类和社会分工过程。人力资源市场需求的变动及人类社会分工的日趋精细化,必然将伴随着新的学科专业人才培养种类产生和传统学科专业人才培养种类的淘汰。人工智能时代,大量具有高度创造性和独特性的学科专业种类将会愈来愈多,而代表了低水平或者简单重复劳动的学科专业种类将面临被竞争淘汰的风险。对于高校而言,面向人工智能时代的新需求,灵活设置和调整学科专业人才培养种类是其保持可持续发展能力的必要保障。

  2. 层次结构矛盾:高素质创新型人才供给不足,低水平的同质化竞争普遍存在

  层次结构矛盾的关键体现在不同层次学科专业人才的创新品格和能力差异上,同时创新品格和能力又是学科专业人才在人工智能时代的核心竞争力所在。如果说智能机器人与真实人有差异的话,那么最大差异就在于创新品格和能力。在麦克利兰(McClelland)看来,人的创新品格和能力包括价值观、伦理观等内在特质和知识、技能等外显特质。通过深度学习,人工智能所具备的知识、技能等外显特质可能会超越人类,但内在独特的价值观、伦理观却永远无法复制。正是这种内在独特的价值观、伦理观等塑造了学科专业人才的创新品格和能力。人工智能时代,当大量的工作和劳动被智能机器人替代的时候,创新品格和能力就成为人存在的最核心的价值,高素质的创新型人才也将成为人力资源市场上最稀缺的资源。

  对于高校而言,只有提升学科专业人才的内在创新品格和能力,才能在人工智能时代保持可持续的发展能力,才能更好地满足经济产业转型升级发展带来的人力资源需求结构新变动。但问题在于,现阶段的高校学科专业设置及其人才培养方案等都具有高度的同质化倾向,导致低水平的同质化学科专业人才大量充斥在人力资源市场。从根本上看,学科专业人才的素质结构存在差异是无法避免的客观事实,如何通过调整学科专业的层次结构来实现人才培养的特色化、提升人才的内在创新品格和能力是人工智能时代高校必须回应的现实问题。从市场供给结构看,人工智能发展对于高素质创新型人才的需求不断扩增,但高校实际的供给能力却严重不足,导致同质化学科专业人才之间的低水平恶性竞争不断加剧。

  3. 空间结构矛盾:区域间流动的虹吸效应显著,空间统筹和规划能力有待提升

  学科专业人才培养的空间结构布局与区域经济产业的转型升级发展高度相关,对于区域经济产业的转型升级具有突出的智力支撑作用。但从整体上看,我国高校学科专业人才培养的空间布局结构还存在诸多问题,对于人工智能时代的区域经济产业转型升级发展的促进和支持力度还有待提升。由于区域经济发展水平的差异,不同区域内高校学科专业人才培养的能力和结构也存在着巨大的差异。京津冀、长三角和珠三角等区域的经济发展水平较高,不仅自身有着较强的学科专业人才培养能力,而且对于其他区域的学科专业人才吸引能力也很强,形成了显著的虹吸效应;而东北地区、偏远民族地区和边疆地区的经济发展水平相对落后,不仅自身的学科专业人才培养能力偏弱,而且存在着严重的人才流失问题。这种区域间失衡的学科专业人才空间结构格局:一方面会造成区域之间发展差距的进一步拉大;另一方面则不利于人工智时代的区域经济产业转型升级和布局。

  在人工智能时代,区域之间的经济产业结构布局会进一步分化,对于学科专业人才的市场需求则会随着经济产业结构布局的分化而呈现出高度的差异性。结合现阶段,国家正在大力推进一带一路建设战略、京津冀协同发展战略、长三角一体化战略、长江经济带战略、粤港澳大湾区战略等,这些战略在空间结构布局上具有自身的独特功能定位和发展使命,如何通过学科专业空间结构布局变革来系统推进这些战略布局的贯彻落实,是人工智能时代高校学科专业人才培养亟待回应的现实需要和政策诉求。对于高校而言,要基于人工智能时代的经济产业结构变化灵活调整学科专业设置,以更好地服务于区域和地方的经济产业转型升级;对于政府而言,要基于不同区域发展的差异和差距提升学科专业人才培养结构空间布局的宏观统筹和规划能力。

  4. 规模结构矛盾:传统学科专业人才需求总体规模缩小,结构性失业压力空前扩增

  新兴工作岗位需求规模增加、传统程序性工作岗位需求规模缩小所带来的结构性失业压力,被认为是人工智能应用发展的必然产物。牛津大学教授弗雷(Carl Benedikt Frey)和奥斯本(Michael Osborne)的研究显示,美国未来将有47%的岗位被“计算机化(computerization)”;李开复也认为,十年后将有50%工作被人工智能取代。尽管这种预测结论不一定高度精准,但却在客观上反映了人工智能时代人力资源市场需求规模的变革事实,而这也在一定程度上说明高校学科专业人才的就业结构将要发生转型,即传统学科专业人才需求总体规模缩小、结构性失业压力空前扩增。从目前的人力资源市场看,“就业难”与“用工荒”并存的结构性矛盾已经成为困扰高校学科专业人才培养结构变革的突出问题。历年的就业数据也显示,不同学科专业之间的就业情况存在着巨大差异,而且这种差异始终处在动态变化的过程之中。人工智能时代,随着经济产业的转型升级,学科专业人才培养规模的结构性矛盾将会进一步加剧。

  从规模结构变革的趋势上看,学科专业人才培养的规模结构是由人力资源市场的需求结构决定的。适应和满足人工智能时代需要的相关学科专业人才就业情况较好,其招生规模将会进一步扩大;传统的、不能适应人工智能时代经济产业转型升级的相关学科专业招生规模则会相应缩小。而且,正如有学者认为的那样,人工智能时代,诸多专业领域的技术工作由人工智能开展,文科的重要性将变得更加明显,将与就业有关的技术学习和人文学科的文化课程学习结合起来也就成为很多学校的优先选择。事实上,为了应对人工智能的挑战,国外高校已经开始进行学科专业招生规模结构的调整:一方面,增加了人工智能相关学科专业的设置,尤其是新兴的交叉学科专业;另一方面,更加关注人文社科类相关学科专业人才的培养,启动了文科与技术的双学位建设。但从国内看,由于过度关注人工智能时代的技术需求,文科类相关学科专业却面临着严重的生存危机,诸多高校都减少了文科相关的学科专业招生规模,甚至撤销了部分文科类的学科专业。

  三、促进人工智能时代高校学科专业人才培养结构优化的系统改进

  从历史进程看,每一次技术革命的发生都必然伴随着人力资源市场供需结构的大变革。人工智能时代,随着人力资源市场需求结构的变动,高校学科专业人才的培养结构也将必然地受到影响。调整优化人工智能时代的高校学科专业人才培养结构,需要基于供给侧结构性改革的政策诉求,以及种类结构矛盾、层次结构矛盾、空间结构矛盾和规模结构矛盾的多重困扰进行综合化、系统化变革。

  1. 完善学科专业动态调整机制,扩大人才培养的灵活性和自主性

  人工智能时代,学科专业人才需求结构变动的更新迭代速度将进一步加剧。如何通过学科专业动态调整来回应这种不断加剧的更新迭代速度是未来高校面临的迫切问题。事实上,由于受到传统外控式管理模式的束缚,我国高校学科专业人才培养的灵活性和自主性在一定程度上受到了压制,以至于在学科专业动态调整方面的反应相对僵化和迟钝。近年来,尽管高校学科专业设置的自主权限得到了显著扩增,但如何用好这种不断扩增的自主权限,对于高校而言仍然是个巨大的难题。

  一方面,要基于人工智能时代的市场新需求,建立市场调节与宏观调控相结合的灵活机制,加快高校学科专业人才培养结构变革的速度。人工智能发展带来了经济产业的转型升级,高校学科专业人才培养结构变革要顺应这种转型升级的新需求,遵循人力资源市场运行的基本规律。与此同时,市场并不是万能的,其具有盲目性、自发性和滞后性,高校学科专业动态调整过程中存在着市场失灵问题。因此,推进学科专业人才培养结构变革时还需要发挥政府的宏观调控功能,避免学科专业低水平重复性设置的市场调节失灵问题。

  另一方面,要在保障高校学科专业动态调整自主权限的同时,提升其对于自主权限的使用能力,高效激发高校在学科专业人才培养结构变革中的主体能动性。人工智能为推进高校管理方式变革提供了新的技术手段。学科专业人才培养结构变革应借助人工智能的赋能契机,建立高校学科专业动态调整的现代化监测反馈机制,以便及时地根据监测反馈结果做出有针对性的灵活调整,提升高校对于学科专业动态调整自主权限的使用能力。

  2. 因应经济产业结构变革趋势,强化人力资源市场的需求预测

  正如前文所述,人工智能不仅仅是技术革命,更是产业革命。随着应用场景的不断扩增和深化,人工智能对于经济产业结构的影响也将持续进行。从市场供需结构平衡的角度看,学科专业结构应当与经济产业结构保持高度的相关性,随着经济产业结构的转型升级而动态调整。尽管现阶段的人工智能还被认为处在初始阶段,但其对经济产业结构的巨大冲击已经非常明显。未来经济产业的转型升级将要走向何方,决定了学科专业人才市场的需求导向。现实的问题在于,高校学科专业人才培养的结构变革与人工智能时代的经济产业转型升级并没有处于同频共振的波段,供给侧的结构性改革明显滞后于需求侧的结构性变革。如果这种趋势持续恶化,可能造成的后果是,结构性失业问题不断加剧,学科专业人才培养将难以支撑人工智能时代的经济产业转型升级。

  故而,强化人力资源市场的需求结构预测,被认为是人工智能时代高校学科专业人才培养结构变革的必要前提和基础。从技术操作上看,人力资源市场的需求结构预测具有高度复杂性和系统性。多元线性回归模型、灰色系统预测模型、神经网络预测模型等传统人力资源需求预测都只是基于样本的推断统计,结论的精准性常常会受到样本质量和数量的多重影响。但人工智能时代,基于大数据的全样本预测为人力资源需求预测提供了全新可能。万物互联时代,任何行动主体的行为都将在网络空间留下数字信息痕迹。正是这种海量的全样本数据信息,为学科专业人才需求的精准预测找到了可靠的方法路径。人工智能时代,高校可借助大数据技术提升人力资源市场需求结构预测的精准性,并根据预测趋势提前布局学科专业的种类结构、层次结构、空间结构和规模结构。

  3. 面向人工智能发展的新要求,促进不同类型高校内涵式发展

  高校被认为具有保守性,曾经的“象牙塔”称谓便是对这种保守性的最佳诠释,“乔布斯之问”的提出及其巨大反响则从事实层面印证了这种保守性。面对人工智能时代的新要求,“乔布斯之问”在学科专业人才培养结构变革中具有突出的反思价值。事实上,学科专业人才培养结构的变革速度已经严重滞后于人工智能发展的需求变动速度。直到现阶段,诸多高校对于人工智能的到来具有逆反心理,认为学科专业人才培养不是为了就业,也不是为了迎合市场,因此不能被人工智能绑架。从某种程度上讲,这种观点具有一定的合理性,但当人工智能已然成为生活和生产的基本资源和资料时,刻意回避人工智能对于高校的影响而拒绝学科专业人才培养结构的变革是一种消极的被动行为。

  基于人工智能的第四次革命消除了人类的独一无二性,使得高等教育也不得不做出新的变革,学科专业人才培养结构应当基于这种影响积极主动地做出相应的优化调整。从积极角度看,人工智能对于高校而言是一种难得的绝佳机遇,通过主动的自我革命来实现学科专业人才培养结构的转型升级,是人工智能时代高校突破传统自我封锁的必然选择。对于政府而言,鼓励不同类型高校的多元化内涵式发展是回应人工智能发展新要求的具体体现,有利于充分发挥高校自主办学的主体能动性;对于高校而言,实现自身的内涵式发展将有利于提升学科专业人才培养的质量和特色,促进其人力资源市场竞争能力的提升。人工智能时代可能存在的低水平同质化竞争问题,从根本上看,是高校自主发展能力不足、无法适应市场需求变动的封闭化产物。在此意义上讲,基于人工智能时代的新要求促进不同类型高校的内涵式发展,是未来学科专业人才培养结构变革的客观要求和积极回应。

  4. 提供个性化人才培养方案,破解学科专业结构化思维的边界束缚

  破解结构化学科专业思维框架的束缚是人工智能时代提升学科专业人才培养市场适应力的关键所在。传统模式下,高校学科专业人才培养呈现出显著的批量化、工厂化特征。在此模式下的学科专业人才供给具有高度的同质化倾向,受到结构化学科专业思维框架的束缚,其创新品格和能力则相对不足。人工智能则从学习个性化、教学精准化和管理科学化等方面推动了个性化教育从理念走向实践,使得不同学科专业的人才培养更加符合其独特的知识运行逻辑,从而有利于提升高素质创新型人才的结构比例和学科专业人才的市场适应力。随着人工智能技术的不断突破,个性化教育实施影响的空间和深度都在进一步扩大,学生的创新品格和能力也会随着个性化教育的实施而有所提升。因此,未来的高校学科专业人才培养结构变革可从两方面进行努力:

  一方面,要借助人工智能技术实施个性化的人才培养方案,促进其由结构化知识体系掌握转向核心智能素养的培养。在约瑟夫·奥恩(Joseph Aoun)看来,数据素养、技术素养和人性素养是人工智能时代高校学科专业人才培养必须关注的核心智能素养。当不同学科专业人才都具备了这种核心智能素养时,传统学科专业所固有的结构化思维框架将会因个性化学习方案的介入而逐步被打破,学科专业人才市场的结构性矛盾则迎刃而解。

  另一方面,要鼓励不同学科专业之间的交叉融合,以培养模式创新推动学科专业人才培养结构的系统化变革。随着知识生产体系的变革及社会分工的不断调整,学科专业的划分和重组也在经历着一次又一次的变革。从本质上看,学科专业划分是人为的制度化产物,当不同学科专业之间逐步走向交叉融合的行动自觉时,其人才培养的结构性矛盾也将逐渐消失。对于高校而言,基于交叉融合的培养模式创新将是化解高校学科专业人才培养结构化问题的有效方式和未来变革方向。

  四、结  语

  学科专业人才培养结构布局与调整是面向未来的关涉供给与需求的准备性工作。进入人工智能时代,如何基于生产实践的需要以及供需结构的平衡来推动学科专业人才培养结构变革是政府、高校和企业共同面临的难题。一方面,人工智能将带来生产方式的变革,引发新一轮的产业革命和技术革命,继而对各级各类学科专业人才培养提出新的要求;另一方面,高校学科专业人才培养结构变革具有一定的周期性和内在独立性,既要适应人工智能所带来的经济产业转型升级新需求,又要超越过度迎合市场的不良导向,保持一定的“乌托邦”性。

  从现阶段问题看,结构性失衡被认为是学科专业人才培养动态调整的关键性问题,同时也是人力资源供需市场面临的关键性问题。就高等教育而言,如何深化供给侧结构性改革、完善学科专业动态调整机制是回应这种结构性失衡问题的重心所在。从未来发展趋势看,人工智能是人类社会发展的大势所趋,也是学科专业人才培养亟待适应的新常态。如何在人工智能的新常态语境下深度思考经济产业结构变革与学科专业结构变革的内在联系及其触发的深远影响是理论界与实践界应当突出关注的重大战略问题。

  人工智能的意义不仅仅在于人工智能,更在于其所带来的包括经济、科技、文化、教育等领域的生态性系统变革影响。事实上,人们对于人工智能自身发展变革的关注远远超越了其所带来的深远影响的关注。为了回应人工智能的发展变革,尽管诸多高校都纷纷成立了人工智能学院、开设了人工智能专业,但这并不能从生态系统上回应其所带来的深层次影响。对于高等教育而言,推动学科专业人才培养整体结构的系统性变革才是全面认识和理解人工智能深远影响的根本所在。显然,以人工智能为时代语境,从市场供需结构视角考察高校的学科专业人才培养结构变革具有突出的意义价值,仍然有待后续研究的进一步突破。

    (参考文献略)

作者简介

姓名:田贤鹏 田良臣 工作单位:江南大学

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