人工智能下的專業博士發展路徑

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［摘要］人工智能與教育的深度融合帶來了高等教育激烈的變革。探索“人工智能+教育”智能教育培養模式是專業博士實現培養目標，踐行學位宗旨的必然選擇。未來專業博士發展應借助人工智能搭建的教育平臺，充分發揮教育人工智能輔助作用，探索構建智能化專業博士培養模式，同時要客觀看待人工智能的教育輔助作用，根植教師教育主體理念。

［關鍵詞］人工智能;專業博士;發展路徑

一、“人工智能+教育”發展背景

人工智能概念于1956年達特茅斯會上首次被提出，幾經沉浮，于20世紀70年代取得突破性進展，與空間技術、能源技術并稱為世界三大尖端技術。進入21世紀后，人工智能從僅能機械地執行指令(弱人工智能)，到能夠模擬進而代替人腦的思維活動(強人工智能)，實現了真正意義上的“超人工智能”的跨越。人工智能與虛擬現實技術成為繼蒸汽技術、電力技術、計算機及信息技術后的第四次工業革命技術代表。人工智能應用領域愈加廣泛，其中教育人工智能廣為關注。2019年5月，“規劃人工智能時代的教育:引領與跨越”國際人工智能與教育大會達成《北京共識》，會議倡議“探索利用人工智能促進教育創新的有效戰略和實踐，以期在人工智能與教育領域構建具有共同價值觀的國際共同體”。高等教育作為人才培養、科學研究、社會服務、文化傳承的重要載體，直接影響甚至決定人工智能技術的研發與應用進程。人工智能與教育的深度融合帶來學習和教學方式的變革。《烏鎮指數:全球人工智能發展報告(2016)》指出人工智能應用于教育領域的形式，主要包括:個性化輔導教學、智能測試、智能評價等。借助人工智能技術創新人才培養模式、改革教學方法、提升教育管理水平，是建立終身化和個性化教育體系的重要手段，也是提高教育質量和促進教育公平的重要契機。

二、專業博士學位發展特點

(一)專業博士發展源起專業學位博士生教育是以培養高層次應用型人才為內在要求，以適應經濟社會發展為外在推力的高層次教育。與傳統的學術型博士注重學理創新不同，專業博士基于特定職業和行業發展需要，立足國家重大發展戰略需求，強調實踐創新以及知識應用和問題解決，旨在培養引領行業技術變革的高層次領軍人才。現代專業博士學位發端于20世紀20年代美國設立的教育博士，隨后相繼在工商管理、設計、工程技術領域創設專業博士學位。經過近半個世紀的探索，專業博士培養模式日趨完善，為經濟結構調整和產業技術變革培養了大量的行業領軍人才，逐步獲得世界高等教育界的認可。我國于1990年開始探索設立專業博士學位。經過近30年的摸索，逐步設立了教育博士、獸醫博士、臨床醫學、口腔醫學、工程博士、中醫博士6種專業博士學位類型。教育部發展規劃司數據統計顯示，近年來，博士專業學位招生人數呈指數式增長，由2015年招生1925人增加到2019年10386人，2019年在校生累計達22757人。專業博士逐步成為我國高等教育領域培養高層次應用型人才的中堅力量。

(二)專業博士學位特點專業博士不僅在培養目標方面有別于傳統的學術博士學位，而且在招生對象選拔、實踐技能訓練、畢業考核評價等方面也存在明顯的差異。專業博士招生對象多為具有行業相關工作經驗的可塑之才，以期通過在職學習，提升個人的實踐研究和問題解決能力。因此，盡管部分高校試點單位分設全日制和非全日制專業博士培養方式，但是非全日制在職攻讀專業博士仍占絕對優勢。我國大部分專業博士試點高校要求報考者在相關行業具有一定年限的工作經歷。如浙江大學非全日制工程博士要求報考對象為已獲碩士學位并有三年以上相關工作經歷的人員，或獲學士學位后具有八年以上工作經歷;南京大學教育博士招生要求為報考者一般應有5年及以上教育及相關領域全職工作經歷。與學術型博士專注基礎研究相比，專業博士更注重應用研究和問題解決，因此，深入行業一線開展實踐研究訓練在專業博士培養過程中占有重要比重。如為了提高教育博士實踐研究能力，推行頂崗實習，深入教育領域管理崗位鍛煉教育領導能力;為了提升工程博士問題解決能力，開展工程項目研究，由企業導師指導工程博士深入企業和公司實地，進行工程技術問題研究。在畢業考核評價方面，與學術型博士注重理論創新相比，專業博士考核評價關注實踐問題探究和技術問題解決，學位論文側重行業發展實際問題探討，強調理論應用，以研究解決實際問題為宗旨。專業博士的特殊性不僅表現在培養模式的實踐性和職業性，而且體現在培養對象多為行業領域在職工作人員，學習方式和學習時間具有靈活性和自主性。非全日制專業博士部分課程學習集中在晚上和假期周末，例如，教育博士課程學習集中在寒暑假。學習時間不固定、不充裕，針對性指導交流欠缺成為影響專業博士培養質量的巨大障礙。專業博士的差異化和獨特性使得碎片化、個性化、靈活化學習成為主要學習方式。專業博士作為高等教育重要且特殊的教育層次如何利用人工智能技術為人工智能深入發展培養高層次專業人才成為我國高校面臨的一大挑戰。借助人工智能技術搭建的職能化學習平臺，打破時空局限，為專業博士培養提供豐富的個性化學習資源，也為變革專業博士培養方式，保障專業博士培養質量創造了條件。

三、專業博士發展路徑

(一)適時調整專業博士學科結構人工智能技術和產業的迅速發展，導致相關產業如大數據分析、集成電路、芯片制造等高層次人才需求激增。專業博士定位在為國家重大戰略實施培養行業領軍人才，充分利用教育人工智能技術拓寬培養路徑，創新培養模式，為人工智能戰略布局和實施培養和輸送大批高質量領軍人才是專業博士學位生存和發展的應有之義。根據教育部發展規劃司數據統計，我國歷年專業博士畢業及招生數量規模占博士教育的比重平均為5%，占比只有美國的1/12，專注人工智能開發和應用的專業博士數量更是少之又少，因此，調整專業博士學科布局，適當增設人工智能專業博士培養單位，增加人工智能專業博士招生數量是專業博士應對人工智能時代挑戰的必然選擇。2020年初，教育部、國家發展改革委、財政部聯合印發《關于“雙一流”建設高校促進學科融合加快人工智能領域研究生培養的若干意見》(教研〔2020〕4號)，推動“雙一流”建設高校著力構建趕超世界先進水平的人工智能人才培養體系，加快培養勇闖“無人區”的高層次人才。目前，華中科技大學、浙江大學、重慶大學、中國礦業大學等高校自2019年陸續開始試點“人工智能+X”專項博士招生和培養，招生人數從1－20不等，以期為我國人工智能快速發展培養高層次實踐研究人才。

(二)發揮教育人工智能輔助作用1．創建靈活性數字化教育資源專業博士學位特點使得建立智能化和數字化教育資源和教學管理系統迫在眉睫。人工智能顛覆了傳統面對面授課方式，借助萬物互聯、人機交互、超級計算將傳統的在線學習升級為智能化學習平臺，實現教育資源跨時空、跨地域共享互聯。搭建專業博士智能化學習交流平臺，創建個性化智能課程資源庫。專業博士通過客戶終端可以在線和回看課程視頻和課件，方便學生個性化學習和交流，為學生充分利用碎片化時間學習創造了條件。2．搭建個性化輔導和實踐學習系統傳統的教學方式以規模化和普適性為主要特點，不能精準的了解每個學生的學習狀態和效果，而人工智能借助大數據采集分析、人臉識別、學習模型構建，分析學生課堂表現以及課程學習效果，搭建符合每個學生特點的教學輔助系統。為專業博士個性化、自主性學習提供指導和幫助，真正實現因材施教。通過數據挖掘、聚類與分析等，動態多維展示學生學情狀況，輔助高校教師承擔教學素材采集、教學方案設計、教學答疑、教學測試及評價等程式性工作。專業博士基于行業變革和發展需要，開展實踐問題研究，因此，實踐研究訓練是專業博士學習至關重要、必不可少的環節。教育人工智能搭載虛擬現實技術為專業博士跨時空實踐訓練創造了條件。基于虛擬現實技術構建的智能實踐課堂通過整合專業基礎理論與項目拓展問題案例分析生成智能實踐訓練體系，引導專業博士深入實踐，將理論知識與實際問題解決相結合，提升專業博士的實踐創新和問題解決能力。3．建立智能測試評價體系人工智能在教育領域發揮評價作用已取得顯著效果，重要考試例如全國大學生四六級英語考試借助智能閱卷技術，效率和準確率超過了人工閱卷的水平。發揮人工智能的全方位評價專業博士培養效果需要進一步優化智能評價體系，構建評價內容多元化，評價過程動態化，評價方式多樣化，評價主體多元化的智能評價體系。專業博士考核內容應根據職業崗位發展需要，全方位評價理論知識、專業技能和綜合管理素質，考查成為行業領軍人才人的潛質。評價方式應結合表達能力的考核、現場技能操作考核、實地調查考核、情景測驗、任務測試、論文寫作、報告答辯等多種靈活方式，鼓勵學生獨立思考并獨立解決問題，培養開拓創新能力和綜合應用能力。智能評價體系的建立還應該打破傳統的教師主體評價觀，樹立教師評價，學生互評，企業和社會綜合評價觀，全面評價專業博士培養效果。

(三)理智客觀利用人工智能技術雖然人工智能在很多領域智能程度已堪比甚至超過人類，如2016年3月，AlphaGoMaster擊敗人類最強的圍棋選手之一李世石，但是人工智能終究不能取代人類成為教育主體。在人工智能時代，教師更應該發揮人類靈魂工程師的作用，引導學生正確合理的開發和利用人工智能。人工智能教育傳遞的更多的是可操作性知識，不能有效地進行道德情感和價值觀熏陶。專業博士培養不僅是知識學習和能力提升的過程，更是行業精神和職業道德養成的過程。忽略情感道德教育的結果很可能是培養出有一技之長但是道德信仰缺失的高材生。在未來人工智能時代的課堂上，教師不再是知識傳授的主體，而是科學精神、道德情感的傳遞者。教師的關注點不再是學生是否學到知識，而是注重批判思維和創新意識的培養，引導學生樹立追求真理，精益求精的科學精神。

參考文獻:

［1］朱燕祥，王勇軍．人工智能時代背景下高等教育面臨的挑戰與變革［J］．教育教學論壇，2020(13):101．

［2］程威俊，涂英橋．人工智能對高等教育結構的顛覆性影響［J］．現代教育科學，2018(100):31－35．

［3］李雪輝，顧劍秀，羅英姿．專業學位博士生培養模式的雙元性創新［J］．高等農業教育，2019(3):45．

［4］教育部．分學科研究生數(總計)［EB/OL］．［5］中央人民政府．國務院部門文件［EB/OL］．

［6］趙淵．人工智能時代的高等教育抉擇:方向、策略與路徑［J］．社會科學戰線，2019(10):234．

［7］李克紅．人工智能視閾下成人高等教育人才培養模式研究［J］．成人教育，2020(3):15．

作者：呂哲 單位：南京工業大學