2025年第一期2025年3月2025年第一屆“未來杯”創新發展研究理論征集活動/創新·發展·融匯·理論人工智能賦能教育學新活力——智能科學與技術學科交叉人才培養探索溫雪晨楊昊達、李明望哈爾濱信息工程學院摘要：在科技飛速發展的今天，人工智能（AI）正以前所未有的速度改變著世界，同時也為教育領域帶來了深刻的變革。本文旨在探討人工智能如何賦能教育學，特別是通過智能科學與技術學科的交叉融合，培養具有創新思維和實踐能力的新時代人才。通過分析當前教育現狀與挑戰，結合人工智能技術的優勢，提出了一種全新的人才培養模式，旨在促進教育質量的提升和教育的公平性，為未來的教育發展提供新思路。關鍵詞：人工智能；教育學；學科交叉；人才培養；智能科學與技術一、引言在科技飛速發展的今天，人工智能（AI）{1}已滲透到社會的各個角落，成為推動經濟、醫療、教育等多個領域變革的強大動力。教育作為培養創新人才和傳承文化遺產的重要場所，如何與人工智能深度融合，成為了當前研究的熱點和焦點。本文旨在探討人工智能賦能教育學的新活力，通過智能科學與技術學科的交叉人才培養探索，為新時代的教育改革提供新的思路和方法。隨著全球競爭的加劇和產業結構的不斷升級，對創新型、復合型人才的需求日益迫切。傳統教育模式在培養學生的批判性思維、創新能力和跨學科整合能力方面存在一定局限性，難以滿足未來社會的發展需求。而人工智能技術的發展，為實現個性化、精準化教育提供了可能。通過智能科學與技術的學科交叉{2}，可以打破傳統學科界限，促進不同領域知識的融合與創新，為培養具有全面素質和創新能力的新時代人才開辟新路徑。二、人工智能與教育融合的現狀與趨勢（一）現狀技術應用層面智能教學系統的發展取得了顯著進展。這些系統能夠根據學生的學習進度、知識掌握情況和學習習慣，提供個性化的學習資源和學習路徑規劃。一些在線學習平臺利用AI算法分析學生的答題記錄和學習行為，為其精準推送適合的練習題和學習資料，提高學習效率。智能批改與評估工具在教育中得到廣泛應用。無論是作業、考試還是論文寫作，AI技術都能實現快速、準確的批改，并提供詳細的反饋。這不僅節省了教師的時間，還能讓學生及時了解自己的學習情況，有針對性地進行改進。虛擬現實（VR）和增強現實（AR）技術在教育領域的應用逐漸增多。它們為學生創造了沉浸式的學習環境，增強了學習的趣味性和互動性。在歷史、地理等學科的教學中，學生可以通過VR/AR技術穿越時空，親身體驗歷史事件或探索地理景觀。教育理念層面以學生為中心的個性化教育理念得到廣泛認同。AI技術使得教育能夠更加精準地滿足每個學生的學習需求，培養學生的自主學習能力和創新思維。教師的角色從傳統的知識傳授者轉變為學習引導者和輔導者。終身學習的觀念深入人心。隨著技術的不斷發展和知識的快速更新，人們認識到學習是一個持續的過程。AI技術為人們提供了便捷的學習工具和豐富的學習資源，使得終身學習成為可能。面臨的挑戰技術層面的挑戰依然存在。盡管AI技術在教育領域取得了顯著進展，但在一些關鍵技術問題上，如自然語言處理的準確性、情感計算的深度等方面，仍有待進一步提高。倫理和社會問題也不容忽視。學生個人信息的保護、AI技術在教育中的公平性等問題引發了廣泛的關注和討論。此外，部分教師對新技術的接受程度較低，缺乏相關的培訓和支持，影響了AI技術在教育中的應用效果。（二）趨勢深度融合AI技術將全面滲透到教育的各個環節，包括教學、管理、評價等。未來，智能校園將成為現實，學校的管理和教學將更加智能化、自動化。利用大數據和AI技術進行學生學籍管理、教學質量監測等，提高管理效率和決策的科學性。跨學科的教育研究和應用將不斷增加。教育學{3}、計算機科學、心理學、認知科學等多學科的協同合作，將推動AI技術在教育中的創新應用和發展。結合腦科學的研究成果轉化，探索如何利用AI技術更好地促進學生的學習和認知發展。智能化教學智能教學系統將更加智能化、個性化。未來的智能教學系統不僅能夠根據學生的學習情況提供個性化的學習方案，還能夠實時監測學生的學習狀態和情緒變化，及時調整教學策略。當學生出現困惑或疲勞時，系統能夠自動調整教學內容和節奏，提供適當的休息和鼓勵。虛擬教師和數字助手的應用將日益廣泛。虛擬教師可以為學生提供一對一的教學服務，解答學生的問題，指導學生的學習。數字助手則可以幫助學生完成各種學習任務，如作業查詢、資料收集等，提高學習效率。數據驅動的決策教育決策將更加依賴數據分析。教育行政部門和學校可以利用大數據技術收集和分析教育數據，了解學生的學習需求和發展趨勢，制定更加科學合理的教育政策和教學計劃。通過對學生的考試成績、學習行為等數據的分析，預測學生的學習成績和發展趨勢，為學生提供個性化的教育支持。數據安全和隱私保護將成為重要課題。隨著教育數據的大量積累和應用，如何確保數據的安全和隱私將成為關注的焦點。需要建立完善的數據管理制度和安全防護體系，保障學生和教師的權益。三、智能科學與技術學科交叉人才培養的必要性（一）適應時代發展需求在當今數字化、智能化的時代，社會對具備智能科學與技術素養的人才需求迫切。智能科學與技術作為一門前沿學科，涉及到人工智能、機器學習、大數據分析等多個領域，與眾多行業密切相關。在醫療領域，智能科學與技術可以用于疾病診斷、藥物研發等方面；在交通領域，可以用于自動駕駛、智能交通管理等。因此，培養既具備扎實的智能科學技術基礎知識，又了解教育學原理和方法的交叉人才，能夠更好地適應時代發展的需求，為社會的發展和進步做出貢獻。（二）推動學科創新發展智能科學與技術與教育學的交叉融合，有助于推動兩個學科的創新發展。一方面，教育學為智能科學與技術提供了應用場景和實踐基礎，促使智能科學技術不斷優化和完善。為了更好地滿足教育教學的需求，智能科學技術在自然語言處理、圖像識別等方面不斷發展和創新。另一方面，智能科學與技術為教育學帶來了新的研究方法和技術支持，拓展了教育學的研究視野和領域。利用機器學習算法分析學生的學習行為和心理狀態，為教育教學提供科學依據。（三）提升教育質量與效率智能科學與技術在教育中的應用，可以顯著提升教育質量和效率。通過智能化的教學工具和平臺，學生可以更加便捷地獲取知識和技能，提高學習效果。同時，教師也可以利用智能技術進行教學管理和教學設計，減輕工作負擔，提高教學質量。利用智能教學系統進行在線教學和遠程輔導，可以打破時間和空間的限制，讓更多的學生享受到優質的教育資源。此外，智能科學與技術還可以幫助教育機構進行教育質量監測和評估，及時發現問題并加以改進，提高教育的整體水平。四、智能科學與技術學科交叉人才培養模式構建4.1跨學科課程體系構建（一）基礎課程設置計算機科學基礎課程是構建學生編程能力與計算機思維的基石。編程語言如Python和Java，以其簡潔性與廣泛應用性，成為學生踏入程序設計世界的首選語言。數據結構課程則系統地引導學生理解數據的組織、存儲與操作方法，為后續算法設計與分析奠定基礎。算法設計課程深入探究經典算法原理，培養學生的邏輯思維與問題解決能力，而操作系統課程讓學生了解計算機系統的內部運作機制，包括進程管理、內存管理與設備驅動等核心概念。教育學基礎課程為學生打開教育理論的大門。教育心理學課程深入研究學生的學習心理過程，幫助學生理解不同年齡段學習者的認知特點與學習規律，為設計個性化教學方案提供依據。教育學原理課程闡述教育教學的基本規律，涵蓋教育目的、教育內容、教育途徑與方法等多方面內容，使學生掌握教育的核心概念與原則。課程與教學論課程則聚焦于課程的設計、實施與評價，讓學生學會如何根據教學目標與學生需求構建合理的課程體系，以及如何運用科學的教學方法提高教學效果。數學基礎課程為智能科學與技術的學習提供強大的工具。高等數學課程涵蓋了微積分、級數、多元函數微分學等內容，為學生分析復雜算法的性能、理解機器學習中的優化算法提供堅實的數學支撐。線性代數課程主要研究向量空間、矩陣運算與線性變換，在數據處理、圖像識別等領域具有廣泛應用。概率論與數理統計課程則幫助學生掌握概率模型的建立與統計分析方法，這對于數據分析、機器學習中的模型評估與預測具有重要意義。（二）專業核心課程人工智能基礎課程是智能科學與技術專業的核心。機器學習課程全面介紹機器學習的基本概念、主要算法，如監督學習、無監督學習、強化學習等，并通過實際案例讓學生掌握模型訓練、參數調整與評估的方法。深度學習課程聚焦于神經網絡的結構、原理與優化算法，包括卷積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）等在圖像識別、自然語言處理領域的應用。自然語言處理課程教授學生如何處理人類語言，包括文本分類、情感分析、機器翻譯等任務，涉及詞法分析、句法分析、語義理解等技術。計算機視覺課程則圍繞圖像的獲取、處理與分析，講解圖像識別、目標檢測、圖像分割等技術，培養學生在圖像處理領域的能力。智能教育技術課程將智能科學技術與教育教學深度融合。智能教學系統設計課程指導學生設計智能化的教學平臺或軟件，具備個性化學習路徑規劃、智能輔導、自動評估等功能。在線教育與遠程教育課程探討如何利用網絡技術實現教育資源的共享與傳播，包括在線課程設計、虛擬實驗室建設、遠程教學交互策略等內容。教育大數據分析課程教授學生如何收集、整理與分析教育教學過程中產生的大量數據，如學生學習行為數據、學習成績數據等，通過數據挖掘與可視化技術發現潛在的教學模式與學習問題，為教學決策提供支持。（三）選修課程跨學科選修課程旨在拓寬學生的視野與知識面。人工智能與教育創新課程鼓勵學生探索人工智能技術在教育領域的創新應用模式，如智能教育游戲設計、虛擬現實教育應用等。智能科學與技術倫理課程引導學生深入思考智能技術發展帶來的倫理問題，如算法偏見、隱私保護、人工智能對就業的影響等，培養學生的社會責任感與批判性思維能力。實踐課程為學生提供將理論知識應用于實際的機會。課程設計要求學生綜合運用所學知識，完成一個小型的智能科學技術項目，從需求分析、方案設計到代碼實現與測試，全面鍛煉學生的工程能力。實習讓學生深入企業或學校，在真實的工作環境中參與實際項目，了解行業動態與工作流程，積累實踐經驗。畢業設計則是對學生大學四年學習成果的綜合檢驗，要求學生在導師的指導下，獨立完成一個具有一定創新性與實踐價值的項目，展示學生的專業素養與綜合能力。4.2實踐教學環節強化（一）實驗教學智能科學與技術實驗室是學生實踐創新的重要平臺。實驗室配備了先進的實驗設備，如高性能計算機集群、圖形處理單元（GPU）加速器、數據采集設備等，以及豐富的軟件平臺，包括機器學習框架（如TensorFlow、PyTorch）、數據可視化工具（如Matplotlib、Tableau）等。在這樣的環境下，學生可以搭建機器學習實驗平臺，進行模型訓練與優化實驗，探索不同算法在圖像識別、自然語言處理等任務中的性能表現。自然語言處理實驗平臺則支持學生進行文本預處理、詞向量訓練、語義分析等實驗，深入理解自然語言處理的技術原理與應用場景。實驗課程設計了一系列由淺入深、具有針對性和創新性的實驗項目。基于深度學習的圖像識別實驗，讓學生從簡單的手寫數字識別開始，逐步深入到復雜物體的圖像識別，掌握卷積神經網絡的構建、訓練與優化方法。利用自然語言處理技術進行文本分類實驗，要求學生對新聞、評論等文本進行分類，了解文本預處理、特征提取、分類器訓練等環節，培養學生的數據處理與分析能力。此外，還有語音識別實驗、智能推薦系統實驗等，通過這些實驗項目，學生不僅能夠熟練掌握智能科學技術的實驗技能，還能培養科研創新思維，提高解決實際問題的能力。（二）實習與實訓與企業、學校等單位合作建立的實習基地為學生提供了豐富的實習機會。在企業實習中，學生可以參與到實際的商業項目中，如智能客服系統開發、企業資源管理系統中的智能模塊設計等，了解企業的項目開發流程、團隊協作方式與質量控制標準。在學校實習中，學生可以協助教師進行智能教育技術的應用研究，如在線課程平臺的維護、智能教學工具的開發等，深入理解教育教學的實際需求與應用場景。實習期間，學生還能接觸到行業內的先進技術與管理經驗，與專業人士進行交流合作，拓寬職業視野，提高實踐能力與職業素養。實訓活動是培養學生團隊合作精神與競爭意識的重要途徑。創新創業大賽鼓勵學生組成團隊，圍繞智能科學與技術領域的創新應用提出創意與解決方案。在比賽過程中，學生需要進行市場調研、項目策劃、技術研發與商業推廣，全面鍛煉團隊協作、創新思維與實踐能力。學科競賽則側重于考察學生在智能科學技術某一特定領域（如算法設計、機器人控制等）的專業水平，通過與其他高校學生的競技交流，激發學生的學習熱情與進取心，促使學生不斷提升自己的專業能力與綜合素質。4.3多元化師資隊伍建設（1）引進專業人才智能科學與技術領域知識更新迅速，需要不斷引進具有前沿知識和豐富經驗的專業人才擔任教師。這些教師應具備扎實的專業知識，在機器學習、深度學習、自然語言處理等領域有深入的研究與實踐經驗，能夠將最新的研究成果與行業動態融入教學中。同時，他們還應了解教育教學規律，掌握現代教學方法與技術，能夠引導學生積極參與課堂學習與實踐活動，培養學生的創新思維與實踐能力。邀請企業專家和技術骨干擔任兼職教師是連接理論教學與實際應用的橋梁。企業專家可以分享企業在智能科學與技術應用方面的成功案例與經驗教訓，讓學生了解行業的最新需求與發展趨勢。技術骨干則可以指導學生進行實踐操作，傳授實際工作中的技術技巧與解決問題的方法，幫助學生更好地適應未來的職業發展。（二）教師培訓與發展定期組織教師參加培訓和進修活動是提高教師專業水平與教學能力的重要措施。培訓內容應涵蓋智能科學與技術的最新研究成果，如新型機器學習算法、智能感知技術的發展等，使教師能夠及時更新教學內容。教育教學方法的創新培訓則有助于教師探索多樣化的教學模式，如項目式學習、翻轉課堂等，提高教學質量與效果。在線教學平臺的使用培訓可以幫助教師更好地開展線上教學活動，適應教育信息化的需求。鼓勵教師開展科研和教學改革項目是提升教師科研水平與創新能力的有效途徑。學校可以為教師提供科研項目資助和教學改革經費支持，引導教師結合智能科學與技術的發展熱點與教育教學中的實際問題，開展深入研究與探索。教師可以研究如何將深度學習技術應用于特定學科的教學中，開發智能化的教學資源與工具；或者探索智能教育技術的新模式、新方法，撰寫相關的研究論文與教學改革案例，從而推動智能科學與技術學科交叉人才培養{4}模式的不斷完善與創新發展。五、結論人工智能賦能教育學為新時代的教育改革帶來了新的機遇和挑戰。通過構建智能科學與技術{5}學科交叉人才培養模式，培養既具備智能科學技術知識，又了解教育教學規律的高素質人才，是適應時