信息来源:《中国教育报》2025 年 03 月 20 日 09 版
在人工智能不断迭代的今天，全球高校正在重新定义人工智能教育的
内涵和外延。从美国斯坦福大学将大语言模型开发纳入本科生必修课，到
美国麻省理工学院开设“数字孪生课堂”，再到瑞士苏黎世联邦理工学院的
本科生用自主研发的脉冲神经网络控制四足机器人穿越复杂地形，一场场
课堂革命折射出全球顶尖高校人工智能教育的核心逻辑——将教育系统改
造成技术创新的“加速器”。
课程理念革新 从知识传授到认知进化
构建动态知识生态系统。例如，斯坦福大学人工智能实验室建立了“人
工智能课程引擎”三级课程体系，包括基础理论、算法框架和系统应用。
在基础理论层面，实验室每 5 年重构一次数学基础课程，2023 年引入了微
分几何和拓扑学概念来解释神经网络流形。在算法框架层面，实验室设置
了“顶会响应机制”，神经信息处理系统大会、国际机器学习大会等国际顶
尖会议的获奖论文会在 48 小时内进入该实验室的教学案例库，确保学生及
时接触国际最前沿的研究。在系统应用层面，实验室与美国开放人工智能
研究中心（OpenAI）、深度思维公司（DeepMind）建立了“技术预见通道”，
提前 6 个月预研下一代大模型教学方案。
培养“反脆弱能力”。反脆弱能力，是一种从随机性和不确定性事件中
收获有益结果的能力。美国卡内基梅隆大学计算机学院推行“黑天鹅教学
法”，每学期预留 30%的课时，用于探索尚未形成理论体系的技术方向。在
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2024 年春季课程中，学生团队基于未正式发布的 GPT-4.5（OpenAI 公司研
发的人工智能模型）技术文档，开发出新型提示词优化框架，相关成果被
纳入课程教材。
塑造“元认知能力”。元认知，指人对自己认知和思考过程的认知和理
解。麻省理工学院媒体实验室开发了“认知增强课程”，通过脑机接口实时
监测学生在学习过程中的神经可塑性变化。在机器学习基础课上，人工智
能系统会根据学生前额叶皮层激活模式，动态调整授课难度和知识呈现方
式。脑机接口与人工智能融合，实现了课程讲授的个性化和精准化。
课程体系架构 多维融合的知识网络
基础理论重构。英国剑桥大学开设“人工智能驱动的数学发现”课程，
将传统数学分支重新组织为微分流形和张量计算（面向几何深度学习）、随
机矩阵理论（服务大模型参数分析）和拓扑数据分析（支撑图神经网络）。
剑桥大学充分释放了人工智能与传统学科课程融合的潜能，形成了人工智
能赋能科学发现（AI4Science）的新范式。
技术栈垂直整合。技术栈是在软件开发或系统构建过程中使用的一组
技术和工具的集合。苏黎世联邦理工学院的“智能系统开发”课程构建了
四层教学体系：光子芯片设计（物理层）、神经架构搜索（算法层）、分布
式训练框架（系统层）和多模态交互系统（应用层）。其学生团队在 2023
年实现了从硅基芯片设计到多模态大模型部署的完整技术链，开发的类脑
芯片能耗仅为传统图形处理器的 3%。
跨学科知识熔炉。斯坦福大学以人为本人工智能研究院注重跨学科知
识的融合。该院开设的“人工智能+X”学位要求每名学生完成 3 个跨领域
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项目：生物医学方向，使用扩散模型预测蛋白质折叠路径；城市科学方向，
构建数字孪生城市仿真系统；人文艺术方向，开发文学风格迁移大模型。
该学院 2023 届毕业生 19%的研究成果转化为初创企业，7 项研究登上国际
顶级科学研究期刊《自然》、《科学》的封面。
教学方法创新 虚实交织的认知革命
采用增强现实教学场域。麻省理工学院的“数字孪生课堂”构建了三
维教学空间，引入 Transformer（一种基于注意力机制的序列模型）训练大
模型。
建立自主进化的知识库。卡内基梅隆大学开发课程内容生成系统
（CourseGPT），自动抓取 GitHub（一个开源项目托管平台）的项目代码，
智能分析 arXiv（一个收集物理学、数学、计算机科学和生物学等领域论文
预印本的开放获取网站）每日论文，动态生成个性化实验项目。2023 年，
该系统自动更新课程内容 1273 次，产生教学案例 485 个。
采取对抗式学习机制。剑桥大学设立“人工智能竞技场”，每周发布来
自深度思维公司的技术挑战，实时对接 Kaggle（一个国际知名数据科学竞
赛平台）的竞赛排行榜。2023 年该平台产生专利技术 21 项，孵化初创企业
5 家。
评估体 系变革 面向未来的能力图谱
欧洲一些大学采用了创新的潜能量化评估方式。苏黎世联邦理工学院
开发了“技术熵”评估模型，包括 3 个维度：聚焦知识获取速度，每周追
踪学生在公共研究数据库的知识获取轨迹；聚焦系统思维构建，评估多模
态信息整合能力；旨在突破潜能，运用功能性磁共振成像技术来监测学生
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解决开放性问题时前额叶激活强度。
一些大学采用动态能力雷达图，可视化评估学生的人工智能核心素养。
典型的例子是美国加州大学伯克利分校建立了六维评估体系，包括数学抽
象、算法创新、系统构建、硬件协同、伦理思辨和技术预见，每个维度设
置 10 级成长刻度。学生每学期都会获得自己的进化路径图。
北美的一些大学建立了课程成绩链式认证体系。值得关注的是麻省理
工学院的“技术护照”制度。该制度将课程成绩转化为数字权益凭证。学
生的课程和项目成果自动生成可验证凭证，按能力图谱接入领英
（LinkedIn，一个职场社交平台）人才数据库。该学院 2023 届毕业生平均
获得 7.2 个企业直接认证的技能徽章。
课程生态重构 产学研共生进化
完善校企对接系统。深度思维公司和加拿大多伦多大学通过多种方式
实现产学研合作，包括：建立技术预见工作坊，提前 18 个月共享研发路线
图；建立问题漂流池，企业开放尚未发表的论文预印本作为课程素材，大
学和企业合作解决技术瓶颈问题；开通人才旋转门，学生直接参与核心项
目开发。2023 年校企联合培养的学生中，32%获得企业首席科学家职位邀约。
建立成果转化机制。斯坦福大学技术转移办公室打破人工智能创新的
“最后一公里”。该校课程和项目成果自动进入专利池，学生可保留 51%的
知识产权，企业通过“技术期权”优先获得转化权。该机制催生了 23 家独
角兽科技企业，总估值超过 300 亿美元。
编织全球创新网络。卡内基梅隆大学建立了“24 小时开发链”，该校匹
兹堡主校区攻坚基础理论，硅谷校区聚焦产业应用，卢旺达校区开展社会
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实验。学生团队可实时切换研发场景，在医疗、农业、教育领域验证技术
方案。
师资结构优化 跨界融合的教师团队
人工智能课程体系是融合了基础理论研究、创新实践、场景应用、技
术转化和规模扩张的完整课程体系。大学传统的、单一来源的研究型师资
队伍难以满足高质量人工智能课程体系的要求。为了更加有效地开设和实
施人工智能课程，国际知名大学纷纷招募和培养双栖教授、算法教师和人
工智能教练。
斯坦福大学 30%的人工智能课程由开放人工智能研究中心、深度思维公
司的在职科学家联合授课，这些科学家兼具研究员和大学教师的双重角色。
剑桥大学设立了专门岗位，负责在 GitHub 项目中挖掘教学案例。麻省理工
学院的课程助教团队包含了GPT-4模型和AlphaGo （一个围棋人工智能程序）
的训练师。此外，卡内基梅隆大学建立了“知识策展人”制度，由博士生
团队实时监控 300 多个人工智能技术子领域的进展，每 48 小时更新一次教
学知识库。这种机制使 2024 年春季课程及时纳入了 Sora（一个文生视频大
模型）的底层技术解析内容。
课程伦理体系 建造技术文明的护栏
培养价值敏感性。英国牛津大学开设了“人工智能伦理沙盘”课程，
采用自动驾驶电车难题仿真系统、大模型偏见检测对抗实验、脑机接口身
份认同等前沿人工智能技术，培养学生在人工智能时代的价值敏感性。在
学习了“人工智能伦理沙盘”这门课程后，学生需要通过学校伦理委员会
组织的答辩，才能进入技术开发阶段。
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预评估社会影响。美国哈佛大学肯尼迪政府学院开发了“技术冲击波”
预测模型、劳动力市场影响模拟器和文化适应性评估矩阵，所有人工智能
项目必须通过社会影响评估才能获得经费支持。
推动完善全球治理。联合国教科文组织在 2021 年的报告《人工智能与
教育：政策制定者指南》中提出，要确保人工智能技术在教育中的应用合
乎伦理、有助于实现包容和公平。瑞士日内瓦大学建立了“人工智能联合
国”教学平台，实时对接真实的国际组织决策系统，学生扮演不同国家的
政策制定者，协商制定全球人工智能治理框架。学生的提案被欧盟《人工
智能法案》采纳了 12 处。
当下高校的人工智能课程开发实践，揭示出了人工智能时代课程的变
革逻辑，即人工智能教育已超越单纯的知识传授，正在演变为技术文明的
孵化器，其核心在于构建“教育—科研—产业”的同频共振系统，使课堂
成为技术迭代进化的第一现场。在这个过程中，学生不再是单纯的知识接
收者，而是科研新范式的共同创造者。这种教育模式的深层价值，在于培
养能够驾驭技术奇点的“新人类”——既掌握重塑世界的工具，又深谙文
明延续的智慧。正如麻省理工学院媒体实验室的名言：“我们不是在培养适
应未来的人，而是在创造未来本身。”
（作者：祝刚 吴淑婧，华东师范大学教育学部国际与比较教育研究所，
祝刚系该所副教授）