在上完《AI與歷史學(xué)》第一節(jié)選修課后，沈楊選擇了退課。

作為國內(nèi)某知名大學(xué)歷史系的研一學(xué)生，沈楊正好趕上了全國高校開展人工智能教育改革的新浪潮，他也很想了解AI會如何影響他所在的學(xué)科，但是進入課堂后，他有些失望。

“DeepSeek都更新升級好幾次了，老師PPT上的內(nèi)容還沒怎么更新。”進入課堂后，沈楊發(fā)現(xiàn)課程并不是圍繞AI原理展開，也不涉及大模型在文史研究中的新用法，更多是在介紹如何用AI工具輔助搜集歷史文獻、整理學(xué)術(shù)資料。他查詢后發(fā)現(xiàn)，授課老師的研究背景更多集中在傳統(tǒng)歷史學(xué)研究，與AI人工智能沒啥關(guān)聯(lián)。

近年來，人工智能的迅速發(fā)展給高校教育帶來了巨大沖擊。今年4月，教育部聯(lián)合九個部門正式發(fā)布《關(guān)于加快推進教育數(shù)字化的意見》，提出要將人工智能AI應(yīng)用融入教學(xué)工作、教科書和學(xué)校課程中，推動教育改革。教育部表示，推動人工智能發(fā)展將有助于“培養(yǎng)教師和學(xué)生的基本能力”，塑造“創(chuàng)新人才的核心競爭力”，要求高校將AI納入核心學(xué)科體系。

培育復(fù)合型AI人才已經(jīng)成為各類高校培養(yǎng)方案的標配。據(jù)全國高校人工智能與大數(shù)據(jù)創(chuàng)新聯(lián)盟不完全統(tǒng)計，2025年全國已有621所高校開設(shè)人工智能本科專業(yè)，覆蓋雙一流至“雙非”、專科類地方院校。

風(fēng)起了，實際落地效果究竟如何？現(xiàn)階段又有哪些現(xiàn)實問題？

此前，全國政協(xié)委員、北京通用人工智能研究院院長朱松純曾在接受媒體采訪時直言，“大學(xué)紛紛成立人工智能學(xué)院但找不到院長。”

不僅是找不到院長，真正具備人工智能科研背景的老師也非常稀缺。復(fù)旦大學(xué)計算機科學(xué)技術(shù)學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師薛向陽在接受澎湃科技（www.kxwhcb.com）采訪時直言，現(xiàn)在不管哪所高校，真正研究人工智能的老師并不多。

在這一背景之下，很多高校學(xué)生對于AI課程的心態(tài)正在經(jīng)歷從好奇到失落。

AI時代，老師該如何教，學(xué)生該如何學(xué)，探索才剛剛開始。

“人工智能+”教育新浪潮

張用是同齡人中比較早注意到人工智能新浪潮來襲的大學(xué)生。他本科學(xué)的是自動化專業(yè)，“大二時我本想保研到經(jīng)管學(xué)院，但在牛津暑校待了幾周后，覺得這個時代還是需要一些技術(shù)實力和技術(shù)背景。”張用回憶說，2023年在牛津大學(xué)暑期分享會上，安永公司介紹該公司內(nèi)部已經(jīng)訓(xùn)練了自己的金融大模型，這讓張用意識到自己需要“轉(zhuǎn)型”，“也是通過那次講座，我發(fā)現(xiàn)這波以大模型為代表的人工智能交叉程度比以往更加廣泛。”

2024年4月，清華大學(xué)人工智能學(xué)院成立，著力打造“人工智能+X”復(fù)合型人才的培養(yǎng)體系。張用也因此申請了該學(xué)院首屆直博生。

澎湃科技記者在梳理各類高校的AI課程時發(fā)現(xiàn)，國內(nèi)高校的AI課程設(shè)計普遍體現(xiàn)了跨學(xué)科融合戰(zhàn)略。除了最基本的AI通識課，開設(shè)“AI+X”交叉類微課程已成為國內(nèi)高校AI教學(xué)探索的共識。

比如，華東師范大學(xué)在2024年6月公布了65門“AI+X”系列微專業(yè)課程，內(nèi)容包括“AI+數(shù)學(xué)”、“AI+美術(shù)”等。今年5月，南開大學(xué)精心打造了130余門人工智能課程，口號是實現(xiàn)“在南開，人人都學(xué)AI，人人都用AI”，AI+課程范圍涉及電子信息與光學(xué)工程、化學(xué)、數(shù)學(xué)、物理、新聞等。2024年，復(fù)旦大學(xué)在校內(nèi)推行AI教育改革，開設(shè)了100多節(jié)“AI+X”選修課程。

多元復(fù)合的“AI+”培養(yǎng)體系正持續(xù)吸納著不同專業(yè)背景的學(xué)生，不論他們本科就讀于哪個專業(yè)。

結(jié)合自己的保研經(jīng)歷，張用認為，當前AI研究領(lǐng)域并不會對學(xué)生的專業(yè)背景進行硬性規(guī)定，如必須來自計算機系或智能科學(xué)專業(yè)。

對于一些文科生而言，選擇“AI+X”類微課程除了看起來新穎有趣，似乎也能提供一個趕上AI浪潮的抓手。

沈楊表示，他之所以選擇了《AI與歷史學(xué)》課程，也是期望了解AI在傳統(tǒng)歷史學(xué)研究中的運用。

課程目標。受訪者提供

理想和現(xiàn)實的落差

上完第一節(jié)課后，沈楊覺得，《AI與歷史學(xué)》課程未能達到他的預(yù)期，也不能將責任歸咎于老師。“老師在課堂上也非常坦率地表示，人工智能對他來說是‘一個完全陌生的領(lǐng)域’。”在老師上課的PPT里，課程老師列出了先修要求，建議學(xué)生同時具備歷史學(xué)研究方法和計算機科學(xué)基礎(chǔ)，尤其是編程和數(shù)據(jù)分析的基本技能。

沈楊的困惑并非個例。

楊健本科期間就讀于某大學(xué)的電子信息科學(xué)與技術(shù)專業(yè)，該校也面向本科生開設(shè)了人工智能、深度學(xué)習(xí)等AI通識課程，但他發(fā)現(xiàn)，這些課程的質(zhì)量普遍不高，授課老師很多是“現(xiàn)學(xué)現(xiàn)賣”，此前并沒有在期刊上發(fā)表過人工智能相關(guān)的文章，研究背景也和AI無關(guān)。

同樣的，這類課程也有一定門檻，學(xué)生需要自己先掌握Python知識，否則上課完全看不懂。即便是有關(guān)深度學(xué)習(xí)的課程，“光聽老師講也不行，必須自己上網(wǎng)找資料學(xué)習(xí)。”

就楊健個人感受而言，他覺得目前學(xué)校開設(shè)的人工智能課程對本科學(xué)生用處不大，“還會浪費學(xué)生找實習(xí)、考公考研的時間。”

中國最強人工智能學(xué)府。 來源：澎湃新聞美術(shù)課對齊lab

“缺師資、缺經(jīng)費、缺資源”是當前高校在人工智能融合教育中普遍存在的問題。由于人工智能是典型的交叉學(xué)科，對于課程設(shè)置和教學(xué)體系的要求遠高于傳統(tǒng)學(xué)科。

截至2025年6月，人工智能專業(yè)仍尚未被列為一級學(xué)科。這意味著在當前的學(xué)科分類體系中，AI仍歸屬于“計算機科學(xué)與技術(shù)”“控制科學(xué)與工程”“電子信息”或“自動化”等現(xiàn)有一級學(xué)科之下。學(xué)科“依附”于一級學(xué)科下存在，導(dǎo)致現(xiàn)階段很多高校對于人工智能教育的培養(yǎng)方案、課程設(shè)置還未來得及細化，真正成體系的培養(yǎng)方案并不多見。

一位來自民辦二本普通高校的老師在受訪中向澎湃科技感慨，最核心的問題在于，學(xué)校不知道怎么設(shè)置課程，因為誰都沒有完整的一套經(jīng)驗。“現(xiàn)在只是吆喝，沒有任何可以具有實踐操作性的方案。”

此外，他還指出，“人工智能+教育”要求授課老師雙證教學(xué)，即同時具備教師資格證和AI專業(yè)資質(zhì)。盡管學(xué)校也在提倡民辦大學(xué)老師實行雙證教學(xué)，但實際落地卻困難重重，“因為成本太大，經(jīng)費是一個大問題。”

“計算機領(lǐng)域原來劃分軟件工程、信息安全等諸多方向，人工智能只算其中一種，但現(xiàn)在一下要求普及，就造成了師資的缺口。老師們只能靠自己‘現(xiàn)學(xué)現(xiàn)賣’”，薛向陽在接受澎湃科技采訪時直言，現(xiàn)在不管哪所高校，真正研究人工智能的老師并不多，師資匱乏是一個普遍現(xiàn)象。

張用覺得，“很多學(xué)校設(shè)人工智能學(xué)院，可能只是掛名，課程設(shè)計卻不一定跟得上。老師的研究方向從腦機接口到控制工程都有，未必和主流的人工智能方向高度相關(guān)。”他說，“一些學(xué)校的AI課程內(nèi)容，仍停留在傳統(tǒng)算法設(shè)計或基礎(chǔ)機器學(xué)習(xí)階段，教材都很老。”

學(xué)好AI最終還要看自學(xué)能力

“在我的本科學(xué)校，如果真心想學(xué)人工智能，靠老師肯定不行，必須要上網(wǎng)找資料自學(xué)。”楊健說。

作為一名已經(jīng)踏上人工智能這波浪潮的學(xué)生，楊健還是感慨，要想靠人工智能找到一份好工作，還得看學(xué)歷。“我發(fā)現(xiàn)，人工智能領(lǐng)域的工作要招的永遠都是最頂尖的人，一般院校出來的學(xué)生可能最終還是會轉(zhuǎn)行。”如果要拿到一份頭部大廠高薪工作的Offer，還得拼頂刊論文和卷實習(xí)項目。

在退完《AI與歷史學(xué)》這門課后，沈楊準備開始在宿舍看B站每天花三小時自學(xué)AI基礎(chǔ)知識，他想更好地利用DeepSeek等大模型，來解讀歷史學(xué)中的材料。

在這場人工智能+融合教育的浪潮之下，華東師范大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)與工程學(xué)院院長錢衛(wèi)寧也在思考如何激發(fā)學(xué)生主動探索人工智能的積極性。

他認為，目前學(xué)生有豐富的學(xué)習(xí)工具和外部資源可以探索，過往老師的權(quán)威也正在被逐步消解，在這個過程中，學(xué)院也在探索學(xué)科設(shè)備的“變”與“不變”。

他告訴澎湃科技，學(xué)院目前正在規(guī)劃新的人工智能專業(yè)課程，刪減了一些在傳統(tǒng)計算機類專業(yè)課中過時的內(nèi)容，此外針對工科學(xué)生未來從事人工智能相關(guān)工作，學(xué)院補充了矩陣計算、優(yōu)化和運籌學(xué)等相關(guān)知識。

對于面向本科生的計算機通識教育，錢衛(wèi)寧認為，不需要什么課程都強行加入AI，非工科專業(yè)的學(xué)生掌握一定的編程思維即可。“編程思維是非常必需且基礎(chǔ)的，這其實教的是怎樣解決問題，怎么跟機器打交道，怎樣讓機器（也包括人工智能）為人所用。這是進一步培養(yǎng)數(shù)字素養(yǎng)、學(xué)習(xí)人工智能技術(shù)和知識的基礎(chǔ)。”在錢衛(wèi)寧看來，有良好的編程思維的人能夠更清晰地知道如何向AI大模型輸入指令準確的提示詞，而這才是真正地用好AI。

錢衛(wèi)寧認為，學(xué)校在硬件投入、師資、外部資源方面的不平均是永遠存在的，AI并未加強學(xué)習(xí)資源上的不平均，但是學(xué)校需要考慮的是，將學(xué)生的自主學(xué)習(xí)，課內(nèi)外、校內(nèi)外的學(xué)習(xí)成果綜合納入教育評估體系中。

薛向陽指出，AI本身就是融合方向，具有滲透性，未來不懂AI也寸步難行。教學(xué)的重點應(yīng)該讓學(xué)生懂得怎樣讓AI為自己所學(xué)專業(yè)賦能。

他建議，應(yīng)該給一些不具備計算機或AI專業(yè)的學(xué)生先普及基本原理和知識，但“不需要特別深入”，此外，他認為，怎樣學(xué)好AI最終還是取決于學(xué)生自學(xué)能力，不必太糾結(jié)于是否一定要上這類AI課程，如果沒有特別頂尖的老師上課，學(xué)生也可以從網(wǎng)上獲取來自全球頂尖院校的AI教學(xué)課程。

（文中沈楊、張用、楊健為化名）