人工智能是国家科技竞争和产业变革的核心驱动力。高等教育作为人才培养的主阵地，肩负着普及人工智能知识、培育人工智能思维、构建人工智能伦理的重任。当前，一系列深层次的结构性矛盾与发展瓶颈制约了人工智能人才培养的质量，进而影响国家在全球数字化转型中的长期竞争力。因此，亟须打出精准有力的“组合拳”，以系统思维进行顶层设计，以创新举措破解关键瓶颈，协同推进高校人工智能素养教育体系向高标准、高质量、高包容性迈进。

高校人工智能素养教育建设的现状与成效

近年来，我国对人工智能教育给予了前所未有的重视。2017年，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，明确提出“坚持培养和引进相结合，完善人工智能教育体系，加强人才储备和梯队建设”，“鼓励高校在原有基础上拓宽人工智能专业教育内容，形成‘人工智能+X’复合专业培养新模式”。这一纲领性文件为人工智能教育在全国范围内推进奠定了政策基石。

2018年，教育部发布《高等学校人工智能创新行动计划》，明确要求对照国家和区域产业需求合理布局人工智能相关专业，同时倡导高校健全人工智能领域多主体协同育人机制。该顶层设计有效推动了人工智能教育从少数顶尖高校的精英模式转向广大院校的普及模式。全国绝大多数本科院校现已开设“人工智能概论”“Python程序设计”“机器学习基础”等核心或通识课程，并将其纳入计算机科学、软件工程、自动化、数据科学与大数据技术等专业的必修或限选课程体系，有效帮助学生夯实数理基础、建立算法思维。

部分领先高校在积极推进制度创新与教学模式探索。浙江大学深度融合科教与产教理念，联合阿里巴巴、华为等头部企业共建实验室与实训基地，将产业真实问题与前沿数据集纳入课程设计及学生项目。清华大学重点推行项目式学习，在“人工智能伦理与治理”课程中，要求学生以小组形式，针对“算法偏见在招聘系统中的应用与规制”等现实议题，完成从问题分析、算法审计到治理方案设计的全流程报告，培养学生的批判性思维与复杂问题解决能力。这些都为全国高校构建人工智能课程体系提供了宝贵参考。此外，工程教育认证、新工科建设等现有体系，也逐步融入对学生理解人工智能技术及其影响的能力要求。这类自下而上、由点及面的实践，为后续国家标准的整合与完善积累了经验，奠定了初步基础。

总体来看，我国高校人工智能素养教育已从初期概念引入阶段，进入规模化探索与质量提升同步推进的新阶段，多方参与、协同推进的发展格局正初步形成。

高校人工智能素养教育建设面临的现实挑战

核心素养概念模糊，标准体系有待统一。当前人工智能教育的核心瓶颈，在于需要从国家层面确立统一、科学的人工智能素养能力标准，以避免教育实践的混乱与碎片化。各高校对人工智能素养的认知存在显著差异，多数院校仍局限于工具论范畴，将其等同于掌握特定人工智能开发框架或软件工具的使用能力，部分高校则过度侧重数学理论与算法推导，忽略了技术的社会应用及价值判断环节。

由于缺乏统一标准，不同学校的同一门人工智能教育课程的课程目标、教学内容与考核方式往往存在显著差异。有数据表明，2025年受理认证的272个工程类专业里，仅28个专业明确把“人工智能应用与限制”列为毕业要求的核心能力指标点，占比不足11%。这表明绝大多数未来工程师未被系统要求考量其开发或应用的人工智能技术可能存在的局限性、伦理风险及社会影响。

算力与数据资源分布不均，区域教育鸿沟亟待消除。人工智能教育对资源依赖性强，高质量实验实训须依托充足算力与丰富数据。但我国高校在该领域的资源分布存在显著的区域及校际失衡。

更隐蔽且深层次的问题在于数据资源过度集中，开放性不足。国内头部科技企业开放平台中，约74%高质量的教学案例与标注规范的数据集，主要由前50所“双一流”高校独享。这进一步加大了其他高校推进智能化教育时获取核心教学资源的难度，学生实训则局限于演示性、验证性浅层操作，难以接触真实的产业环境，进而限制其解决真实问题核心能力的培养。这种从算力到数据的资源分布不均，将成为推进高校人工智能素养教育高质量发展的关键瓶颈。

智能课程建设存在隐性围墙，产教评价机制有待打通。标准缺失还衍生出人才培养与评价体系的隐性围墙问题。因无共同能力框架作为基准，各高校人工智能通识课程及微专业的学分设置、课程内容与考核难度差异明显。这种差异导致校际课程互认与学分转换障碍重重，既阻碍人才流动，也与“打破高校围墙、促进资源共享”的现代教育理念相悖。

校企在人工智能人才评价体系中的评价导向差异，形成了就业市场中的“校热企冷”或“校企脱节”现象。校内层面，学生须投入较多精力完成课程作业与考试；但在就业市场中，企业招聘常存在“唯竞赛、唯证书、唯论文”的短期功利倾向。此类市场反馈信号，容易干扰学生学习动机。2025年春季学期，多所高校问卷调查显示，通识类人工智能课程平均退课率较高，学生们更倾向于将时间投入能为简历增彩的活动，进一步加剧人才供给与产业真实需求的深层结构性矛盾。

伦理教育滞后于技术更替，智能时代更需要技术的价值塑造。技术迭代速度常快于伦理与规则构建，导致当前高校人工智能教育面临一定的结构性缺陷，集中表现为重技能传授轻价值塑造、重算法优化轻社会影响。2025年复旦大学对1460名修完人工智能公选课的学生开展匿名测评，结果显示：46%的学生将“算法偏见”简单归因为“模型优化不足”“训练数据噪声”等技术问题，却很少意识到其背后的社会结构性不公、历史性歧视及人类认知固有偏见等社会人文根源；仅8.6%受访者能准确阐释《中华人民共和国个人信息保护法》中“数据最小化原则”的核心内涵与立法初衷。两组数据共同体现出现行人工智能课程体系在价值塑造与伦理启蒙层面存在明显的功能短板。这样往往容易使人才培养陷入“单向度发展”模式，从长远看，学生或具备较强技术实现能力，但其技术行为可能缺乏必要伦理约束与社会责任感。他们可能在不知情的情况下成为不公平算法的共谋者，或因忽视数据隐私安全引发技术滥用事故。这不仅制约学生个人可持续发展，更可能从源头削弱人工智能技术服务社会公共利益的可信基础。

标准化、规范化推进高校人工智能素养教育建设

构建统一能力标准，强化制度保障。当务之急是确立国家主导的人工智能素养能力标准，为各类教育实践提供清晰一致的“指挥棒”。可由教育部门牵头，联合中国人工智能学会、中国计算机学会等权威学术组织，以及国内头部科技企业，共同研制国家高校人工智能素养能力标准与教学指南，并据此将人工智能素养系统性地解构为认知理解、技术应用、伦理判断、系统思维和社会责任五大核心维度。每个维度设定基础、进阶、拓展三级递进式能力描述，形成清晰的能力阶梯。为强化该标准的约束力与引导力，必须将其深度融入现有的高等教育质量保障体系。在未来一轮的本科教育教学审核评估中，可考虑将人工智能素养教育的开展情况列为重要观测点。同时，在工程、医学、师范等专业认证体系中，将“人工智能伦理与社会责任”列为毕业要求的核心能力指标之一，并引入约束性考核机制。通过强有力的制度性约束，倒逼高校从培养方案顶层设计入手，系统性地融入人工智能素养教育，确保其在教学实施中真正实现“进培养方案、进教学大纲、进毕业要求”。

搭建资源共享平台，促进教育公平。弥合日益扩大的智能教育鸿沟，强化国家层面的顶层设计与资源统筹，以技术赋能破解教育资源分布不均。可由教育部门牵头，联合工信部门、科技部门，构建“云—边—端”协同运行的国家智能教育资源共享网络。依托超级计算中心、云计算中心等国家级信息基础设施，建设集成优质课程、工程案例、规范数据集、预训练模型及开源工具的国家级人工智能教育资源库，作为整个共享网络的核心枢纽；启动全国性“算力志愿”计划，搭建算力调度平台，引导算力富余的东部高校与国家实验室在非高峰时段，通过安全网络将闲置算力定向共享给中西部高校，提升国家整体算力利用效率；针对性开发适配低配置计算机与弱网络环境的轻量级教学平台及客户端，保障中西部师生能够流畅开展人工智能实训、在线实验与互动教学，有效降低终端使用门槛。在数据资源开放共享维度，积极引入“数据联邦”等创新机制，在不改变数据原始存储位置与管理权限的前提下，借助隐私计算、联邦学习等前沿技术，向经认证的高校及研究人员有条件开放高质量数据集使用权。这既能严格保障数据安全与机构权益，又能为人工智能教育资源的普惠化、均等化供给提供技术可行、管理安全的现实路径。

完善课程认证机制，推动校企互认。针对当前人才培养与产业评价脱节的现状，应搭建连接教育系统与产业系统的信任桥梁，重塑人才评价体系。可由教育部门牵头，联合人力资源社会保障部门，携手国内代表性高校与人工智能行业领军企业，共同搭建“政—校—企”协同，覆盖人才培养、课程认证和就业衔接的一体化人工智能素养课程认证平台，充分发挥校企双方的互补优势：高校依托其学科资源，遵循教育规律，保障课程体系的知识系统性、科学性与教学适配性；企业则根据岗位实际需求，提供产业前沿案例、技术应用标准与具体岗位能力模型，确保课程内容与行业发展同步。

平台的核心任务是建立一套统一、规范且实用的课程认证体系，并对申报课程的内容完整性、实践适配性以及素养导向性进行多维度评估。凡通过审核的课程，将被授予国家人工智能素养教育校企联合认证证书，以此引导社会用人导向更加注重从业者的综合素养、实践能力与社会责任感，从而激励学生回归课堂、潜心向学。

构建责任导向教学框架，实现伦理教育技术化。人工智能领域伦理教育的缺失，必须通过教学范式的根本性变革来弥补。可构建一个责任导向的创新教学框架，要求所有人工智能相关课程全面嵌入技术和社会伦理的双轴教学设计。技术轴聚焦于算法原理、模型构建、系统优化等核心技术的传授；社会伦理轴则覆盖该技术应用所引发的社会伦理议题、潜在风险与治理框架。同时，教学框架应强制纳入数据合规审查与算法偏见检测实训。学生在处理任何数据集之前，必须先完成数据来源合法性、用户授权情况、数据脱敏处理等合规性校验。在模型训练完成后，必须运用公平性指标（如群体平等性、机会均等度）对模型在不同统计群体上的表现进行审查，识别并尝试解决潜在的歧视性问题。通过技术化的伦理训练，将抽象的伦理原则转化为具体的技术参数和可量化的评估指标，把社会责任感的培养从传统的课堂讨论和论文写作，转变为一项必须完成且有明确质量标准的实践任务，以此推动人工智能人才培养实现技术能力与社会责任感的同步提升与内在统一。

（作者单位：天津商业大学经济学院）