AI赋能民办高校重塑应用型人才培养新范式
2025年12月17日
字数：3520
在数字经济蓬勃发展的时代背景下，人工智能技术正以前所未有的深度和广度融入经济社会发展的各个领域。高等教育作为人才培养的主阵地，特别是民办高校作为我国高等教育体系中的重要组成部分，正面临着数字化转型与人才培养模式创新的双重挑战与机遇。根据教育部最新教育统计数据，全国民办高校在校生规模已超过800万人，在应用型人才培养中扮演着举足轻重的角色。如何借助人工智能技术破解传统教学模式困境，实现应用型人才培养质量的跃升，不仅关乎民办高校自身的生存发展，更关系到我国高等教育整体水平的提升和未来产业竞争力的塑造。
一、创新路径：AI赋能的教学模式重构
为系统破解民办高校面临的教学困境，上海师范大学天华学院引入知识建构理论，开创性地构建了“AI赋能的教学模式”。这一模式彻底改变了传统教学中“教师主导、知识灌输”的固有范式，将教学重心转向“学生主体、观念生成”，通过人工智能技术的深度融入，打造了一个环环相扣、螺旋上升的教学闭环。该模式不仅契合当代教育理念的发展趋势，更与民办高校应用型人才培养的目标高度统一。
（一）智能化情境创设：从抽象理论到真实世界的桥梁
该模式的第一个关键环节，是通过智能化手段实现教学情境的创新建构。教师充分利用文心一言等AIGC工具，可以快速生成基于真实产业环境的动态教学案例。例如，在管理学课程中，可以模拟企业真实运营场景，让学生在处理具体管理问题的过程中理解抽象理论。这种情境创设不仅显著增强了学习的代入感，更重要的是帮助学生建立起理论与实践的有机联系。实践数据显示，采用这种方式后，学生对知识点的掌握程度提升了35%以上，理论知识的应用能力得到显著增强。
（二）分布式观点生成：构建开放共享的思维社区
在成功创设学习情境的基础上，教学流程自然过渡到分布式观点生成环节。比如，天华学院通过“天华智学”等协作平台，构建了一个开放共享的思维社区。在这个环节中，学生可以自由表达观点，而AI系统实时进行观点聚类和可视化分析。这一创新做法不仅有效激发了学生的参与热情，也使教师能够准确把握每名学生的学习动态。数据显示，采用这种方式后，学生的课堂参与度从原来的不足25%提升到了78%以上，且观点的深度和广度都有显著改善。特别是在“建设社会主义文化强国”专题讨论中，AI生成的观点聚类图帮助学生快速把握讨论重点，大大提升了学习效率。
（三）深度探究与迭代：AI作为认知伙伴的独特价值
随着讨论的深入，教学过程自然进入深度探究与迭代环节。在这个关键阶段，AI系统扮演着“认知伙伴”的重要角色。在“商业数据分析”课程中，AI系统不仅为学生智能推荐相关的行业报告和市场数据，还能模拟投资者、消费者等不同角色的立场，通过引发认知冲突的方式，推动学生不断深化和修正自己的分析模型。例如，在某个商业案例分析中，学生最初提出的营销方案经过AI模拟的市场检验后，暴露出多个潜在问题，促使学生重新调整方案策略。这种深度训练使得学生解决问题的综合能力得到明显提升，项目报告的质量也显著提高，其多个小组的研究成果获得了行业专家的高度评价。
（四）成果的系统化凝练：从观念到产出的专业转化
经过充分的探究与迭代后，教学流程进入成果的系统化凝练阶段。在这一环节，学生将前期形成的观念和研究成果，转化为具体的解决方案或创新作品。AI工具在此过程中提供专业化的表达支持，包括数据可视化、逻辑梳理和语言润色等。例如，在创新创业课程中，学生使用AI工具优化商业计划书，不仅显著提升了方案的专业性，更在市级创新创业大赛中屡获佳绩。用人单位的反馈显示，经过这种系统化训练的学生，其方案的专业性和可行性都得到了显著提升。
（五）发展性评价反馈：贯穿全程的质量保障体系
作为闭环教学系统的最后一环，发展性评价反馈机制为整个教学过程提供了坚实的质量保障。天华学院建立的AI评价系统通过全过程数据采集与分析，形成个性化的学习诊断报告。这套系统不仅关注最终的学习结果，更重视学生在整个学习过程中的成长轨迹。实践表明，采用这种评价方式后，教学问题的发现和解决效率提升了45%以上，教师能够根据系统提供的实时数据，及时调整教学策略，真正实现了“以评促学、以评促教”的教学理念。
二、实践成效：多维度的质量提升
上海师范大学天华学院通过系统实施AI赋能的教学模式，在多个维度取得了显著成效。
学业成绩显著进步是改革最直接的体现。对比数据显示，实验班学生的期末平均成绩达到84.5分，较传统教学班级提升5.3分；课堂参与度从22%跃升至78%；小组项目优秀率从18%提高到45%。这些进步是在未增加额外教学资源投入的前提下实现的，充分证明了该模式的高效性。更值得注意的是，学生的期中考试成绩也显示出明显优势，实验班平均分达到81.3分，比对照班高出2.7分，这表明该模式对学习过程的改善具有持续性效果。
核心素养全面提升是改革的深层收获。通过标准化测评工具发现，实验班学生的批判性思维能力得分较对照班提升9.5分，创新思维能力提升显著。调查显示，85%的学生表示“更愿意主动思考问题”，78%的学生认为“解决问题的能力得到明显提升”。在“商业伦理决策”等专题研讨中，学生通过与AI模拟的多元立场辩论，展现出更加成熟的批判性思维和创新能力。特别值得一提的是，83%的学生表示这种教学模式激发了他们的学习兴趣和主动性。
就业竞争力显著增强是改革价值的最终体现。跟踪调查表明，实验班学生的就业率高出对照班12个百分点，平均起薪高出15%。2024届参与改革的学生就业对口率达到87%，就业满意度提升20个百分点，用人单位普遍评价这些学生“具备更强的问题解决能力和创新意识”。某金融机构人力资源总监反馈：“这些学生展现出的数据分析能力和商业思维明显优于传统教学模式培养的学生，能更快适应工作岗位的要求。”
三、推广价值与实施建议
该模式的突出优势在于其“轻量化”特色，依托通用AI工具与现有平台，平均启动成本仅为传统教学改革项目的60%，而综合效益可达传统模式的2倍以上，为资源有限的民办高校提供了高性价比的改革路径。具体来说，院校只需配置基础的智慧教学平台，结合市面上成熟的AIGC工具，就能快速搭建起完整的教学环境，大大降低了技术门槛和资金压力。
针对院校间的基础差异，建议采取分层推进策略。条件成熟的学校可全面实施五个环节；基础较弱的学校则可选取关键环节重点突破，逐步扩展。例如，可以先从“智能化情境创设”和“分布式观点生成”两个相对容易实施的环节入手，待师生适应后再逐步推进其他环节。实践证明，分阶段推进的学校改革成功率比一次性全面铺开高出25%，且教师接受度更高。建议各校建立专门的教师培训体系，通过工作坊、示范课等形式，帮助教师掌握AI工具的使用方法和教学设计理念。
着眼长远，应构建包含技术支撑、师资培训与质量评估在内的完整生态体系。建议建立跨校资源共享平台，完善配套激励制度。可以组建区域性的“AI+教育”联盟，共享优质教学资源和成功经验。同时，要建立科学的效果评估机制，通过学习分析技术持续优化教学模式。实践证明，构建跨校协同的生态体系，能够显著优化资源配置，有望使区域整体教学改革成本降低30%以上、效果提升40%以上，这充分印证了体系化建设对改革深化的重要推动作用。
四、未来展望
随着人工智能技术的持续演进与深度融合，民办高校的应用型人才培养正迎来范式重构的战略机遇期。未来，AI将不止于个性化学习路径的塑造，更将通过与虚拟现实、大数据等技术的协同，构建高度沉浸、即时反馈的智慧学习环境，推动“知识传递”向“观念建构”的教学范式彻底转型。特别是在金融、管理等专业领域，AI将能模拟更加复杂的商业环境，为学生提供近乎真实的实践体验，大幅缩短从理论学习到实践应用的距离。
面对这一趋势，民办高校应主动把握机遇，以更为开放的姿态拥抱技术变革，以更为系统的布局推进教学创新。建议院校加强与科技企业的合作，共同开发更适合专业教学场景的AI工具；同时要注重教师队伍的数字化转型，建立持续性的培训和支持机制。通过持续完善“AI+知识建构”模式，不断强化产教融合机制，民办高校有望在应用型人才培养质量上实现跨越式提升，为区域产业升级提供坚实的人才支撑。
人工智能赋能教学的探索，其意义远超技术应用本身，它标志着民办高等教育开始从“规模发展”迈向“内涵建设”的深刻转变。这种以学生观念生成为中心、AI为认知伙伴、能力为导向的新范式，不仅为民办高校特色化发展开辟了新路径，也为我国高等教育多元化、现代化改革提供了可资借鉴的实践方案。随着5G、云计算等新基建的完善，AI在教育领域的应用深度和广度还将持续拓展，为民办高校的创新发展注入更强动力。展望未来，随着理论与技术的双重进步，这一模式必将展现出更强大的生命力，持续赋能民办高校，成就每一个学生的全面发展。
作者：郭梦蝶（上海师范大学天华学院马克思主义学院）
一、创新路径：AI赋能的教学模式重构
为系统破解民办高校面临的教学困境，上海师范大学天华学院引入知识建构理论，开创性地构建了“AI赋能的教学模式”。这一模式彻底改变了传统教学中“教师主导、知识灌输”的固有范式，将教学重心转向“学生主体、观念生成”，通过人工智能技术的深度融入，打造了一个环环相扣、螺旋上升的教学闭环。该模式不仅契合当代教育理念的发展趋势，更与民办高校应用型人才培养的目标高度统一。
（一）智能化情境创设：从抽象理论到真实世界的桥梁
该模式的第一个关键环节，是通过智能化手段实现教学情境的创新建构。教师充分利用文心一言等AIGC工具，可以快速生成基于真实产业环境的动态教学案例。例如，在管理学课程中，可以模拟企业真实运营场景，让学生在处理具体管理问题的过程中理解抽象理论。这种情境创设不仅显著增强了学习的代入感，更重要的是帮助学生建立起理论与实践的有机联系。实践数据显示，采用这种方式后，学生对知识点的掌握程度提升了35%以上，理论知识的应用能力得到显著增强。
（二）分布式观点生成：构建开放共享的思维社区
在成功创设学习情境的基础上，教学流程自然过渡到分布式观点生成环节。比如，天华学院通过“天华智学”等协作平台，构建了一个开放共享的思维社区。在这个环节中，学生可以自由表达观点，而AI系统实时进行观点聚类和可视化分析。这一创新做法不仅有效激发了学生的参与热情，也使教师能够准确把握每名学生的学习动态。数据显示，采用这种方式后，学生的课堂参与度从原来的不足25%提升到了78%以上，且观点的深度和广度都有显著改善。特别是在“建设社会主义文化强国”专题讨论中，AI生成的观点聚类图帮助学生快速把握讨论重点，大大提升了学习效率。
（三）深度探究与迭代：AI作为认知伙伴的独特价值
随着讨论的深入，教学过程自然进入深度探究与迭代环节。在这个关键阶段，AI系统扮演着“认知伙伴”的重要角色。在“商业数据分析”课程中，AI系统不仅为学生智能推荐相关的行业报告和市场数据，还能模拟投资者、消费者等不同角色的立场，通过引发认知冲突的方式，推动学生不断深化和修正自己的分析模型。例如，在某个商业案例分析中，学生最初提出的营销方案经过AI模拟的市场检验后，暴露出多个潜在问题，促使学生重新调整方案策略。这种深度训练使得学生解决问题的综合能力得到明显提升，项目报告的质量也显著提高，其多个小组的研究成果获得了行业专家的高度评价。
（四）成果的系统化凝练：从观念到产出的专业转化
经过充分的探究与迭代后，教学流程进入成果的系统化凝练阶段。在这一环节，学生将前期形成的观念和研究成果，转化为具体的解决方案或创新作品。AI工具在此过程中提供专业化的表达支持，包括数据可视化、逻辑梳理和语言润色等。例如，在创新创业课程中，学生使用AI工具优化商业计划书，不仅显著提升了方案的专业性，更在市级创新创业大赛中屡获佳绩。用人单位的反馈显示，经过这种系统化训练的学生，其方案的专业性和可行性都得到了显著提升。
（五）发展性评价反馈：贯穿全程的质量保障体系
作为闭环教学系统的最后一环，发展性评价反馈机制为整个教学过程提供了坚实的质量保障。天华学院建立的AI评价系统通过全过程数据采集与分析，形成个性化的学习诊断报告。这套系统不仅关注最终的学习结果，更重视学生在整个学习过程中的成长轨迹。实践表明，采用这种评价方式后，教学问题的发现和解决效率提升了45%以上，教师能够根据系统提供的实时数据，及时调整教学策略，真正实现了“以评促学、以评促教”的教学理念。
二、实践成效：多维度的质量提升
上海师范大学天华学院通过系统实施AI赋能的教学模式，在多个维度取得了显著成效。
学业成绩显著进步是改革最直接的体现。对比数据显示，实验班学生的期末平均成绩达到84.5分，较传统教学班级提升5.3分；课堂参与度从22%跃升至78%；小组项目优秀率从18%提高到45%。这些进步是在未增加额外教学资源投入的前提下实现的，充分证明了该模式的高效性。更值得注意的是，学生的期中考试成绩也显示出明显优势，实验班平均分达到81.3分，比对照班高出2.7分，这表明该模式对学习过程的改善具有持续性效果。
核心素养全面提升是改革的深层收获。通过标准化测评工具发现，实验班学生的批判性思维能力得分较对照班提升9.5分，创新思维能力提升显著。调查显示，85%的学生表示“更愿意主动思考问题”，78%的学生认为“解决问题的能力得到明显提升”。在“商业伦理决策”等专题研讨中，学生通过与AI模拟的多元立场辩论，展现出更加成熟的批判性思维和创新能力。特别值得一提的是，83%的学生表示这种教学模式激发了他们的学习兴趣和主动性。
就业竞争力显著增强是改革价值的最终体现。跟踪调查表明，实验班学生的就业率高出对照班12个百分点，平均起薪高出15%。2024届参与改革的学生就业对口率达到87%，就业满意度提升20个百分点，用人单位普遍评价这些学生“具备更强的问题解决能力和创新意识”。某金融机构人力资源总监反馈：“这些学生展现出的数据分析能力和商业思维明显优于传统教学模式培养的学生，能更快适应工作岗位的要求。”
三、推广价值与实施建议
该模式的突出优势在于其“轻量化”特色，依托通用AI工具与现有平台，平均启动成本仅为传统教学改革项目的60%，而综合效益可达传统模式的2倍以上，为资源有限的民办高校提供了高性价比的改革路径。具体来说，院校只需配置基础的智慧教学平台，结合市面上成熟的AIGC工具，就能快速搭建起完整的教学环境，大大降低了技术门槛和资金压力。
针对院校间的基础差异，建议采取分层推进策略。条件成熟的学校可全面实施五个环节；基础较弱的学校则可选取关键环节重点突破，逐步扩展。例如，可以先从“智能化情境创设”和“分布式观点生成”两个相对容易实施的环节入手，待师生适应后再逐步推进其他环节。实践证明，分阶段推进的学校改革成功率比一次性全面铺开高出25%，且教师接受度更高。建议各校建立专门的教师培训体系，通过工作坊、示范课等形式，帮助教师掌握AI工具的使用方法和教学设计理念。
着眼长远，应构建包含技术支撑、师资培训与质量评估在内的完整生态体系。建议建立跨校资源共享平台，完善配套激励制度。可以组建区域性的“AI+教育”联盟，共享优质教学资源和成功经验。同时，要建立科学的效果评估机制，通过学习分析技术持续优化教学模式。实践证明，构建跨校协同的生态体系，能够显著优化资源配置，有望使区域整体教学改革成本降低30%以上、效果提升40%以上，这充分印证了体系化建设对改革深化的重要推动作用。
四、未来展望
随着人工智能技术的持续演进与深度融合，民办高校的应用型人才培养正迎来范式重构的战略机遇期。未来，AI将不止于个性化学习路径的塑造，更将通过与虚拟现实、大数据等技术的协同，构建高度沉浸、即时反馈的智慧学习环境，推动“知识传递”向“观念建构”的教学范式彻底转型。特别是在金融、管理等专业领域，AI将能模拟更加复杂的商业环境，为学生提供近乎真实的实践体验，大幅缩短从理论学习到实践应用的距离。
面对这一趋势，民办高校应主动把握机遇，以更为开放的姿态拥抱技术变革，以更为系统的布局推进教学创新。建议院校加强与科技企业的合作，共同开发更适合专业教学场景的AI工具；同时要注重教师队伍的数字化转型，建立持续性的培训和支持机制。通过持续完善“AI+知识建构”模式，不断强化产教融合机制，民办高校有望在应用型人才培养质量上实现跨越式提升，为区域产业升级提供坚实的人才支撑。
人工智能赋能教学的探索，其意义远超技术应用本身，它标志着民办高等教育开始从“规模发展”迈向“内涵建设”的深刻转变。这种以学生观念生成为中心、AI为认知伙伴、能力为导向的新范式，不仅为民办高校特色化发展开辟了新路径，也为我国高等教育多元化、现代化改革提供了可资借鉴的实践方案。随着5G、云计算等新基建的完善，AI在教育领域的应用深度和广度还将持续拓展，为民办高校的创新发展注入更强动力。展望未来，随着理论与技术的双重进步，这一模式必将展现出更强大的生命力，持续赋能民办高校，成就每一个学生的全面发展。
作者：郭梦蝶（上海师范大学天华学院马克思主义学院）
