“ChatGPT只用了短短半年就从文科生变成了理科生，从普通学生变成了尖子生——这直接颠覆了我去年此时的想法。当时我还认为，人工智能不可能这么快就改变世界。”复旦大学副校长徐雷出于好奇，不久前和ChatGPT开展了一次讨论，即人工智能时代如何开展通识教育。结果，ChatGPT很快给出了8个通识教育的培养目标，从文化素养、技术能力再到批判性思维、人文、伦理等，总结得清清楚楚。

看到这份总结后，复旦大学通识教育中心主任孙向晨教授也忍不住感慨：“这个回答已超出我们对人工智能的预期，看上去甚至比我们思考得还周全。”

当知识的学科界限越来越模糊，尤其是在GhatGPT等新技术的冲击下，传统的大学通识教育聚焦的所谓能力培养，还能称为“能力”吗？原先强调的素养还能称为“素养”吗？大学通识教育所秉持的“知识观”，又该如何重塑？近日，多位来自全国知名高校的学者在复旦大学展开讨论。

人工智能越来越像人，关注“人”的通识教育面临新挑战

在国内不少高校，通识教育已探索20多年。如何应对信息技术迅猛发展带来的冲击，学界掀起又一轮关于“升级”通识教育的讨论。

过去，人们常常诟病教育把人培养得越来越像机器，但在人工智能已经越来越像人的时代，如何把人培养得更全面，而不是把人培养得像机器，已经从“一个重要的问题”变成“一个迫切需要解决的问题”。

“当工具变得如此强大时，我们为什么还要在这里上课？谁还来上课？”在徐雷看来，这将是所有高校面对的问题。展望未来，他指出，唯有让技术更人文，才能让人工智能与人类共存，而通识教育就是推动人文与科学融合、对话的有效路径。

同时，人工智能的发展，也给大学专业教育带来更大挑战。徐雷举例道，眼下正是大学招录季，今年，人工智能专业成为最热门的专业，但就全球来看，人工智能发展也给各行业带来冲击，而首当其冲的就是较低层级的算法工程师。由此，大学也有必要思考：面向未来社会，人的价值该如何体现？大学对人才培养的传统定义或有必要“刷新”，通识教育似乎也走到了改革的十字路口。

事实上，通识教育20世纪40年代兴起于美国一些精英学府，其核心理念正是倡导培养学生的批判性思维等综合能力，而不是培养工具式的人，这一教育理念此后也得到全球高校的认可。

在国内高校，随着通识教育纷纷落地生根，过去20多年来，不少大学在探路过程中，也始终存在一些不同的看法。但不论是清华大学的“无专业门槛、有学理深度”的通识课程探索，还是复旦大学推出的“人文科学相互交融”的通识教育核心课程建设、中国政法大学推行的文明史与法学教育融合的通识课程实践等等，基本都强调培养学生广博的视野、具备换位思考的能力，懂得从不同的视角看待问题，对世界怀有更大的包容性。

就业“专业对口”，将越来越难实现

“无论你是否喜欢，人工智能的快速迭代，将给人类社会带来巨大的变化。”超星集团创始人、董事长史超分析，技术的发展也将直接对大学生就业产生“变数”。

过去，企业经常抱怨大学培养的人才和行业岗位的需求不对接，而放眼未来，不少高校毕业生就业时希望的所谓“专业对口”，将越来越难实现；另一方面，企业的用人需求也将发生变化，从过去简单把招聘的人看作劳动力，到今后越来越重视人的洞察力。

“这也提醒我们，大学的通识教育不应该再为了帮助学生从事某个职业做准备，而是应该为学生未来能应对不同的职业需求、实现终身发展做准备。”在史超看来，这实际上也意味着，大学通识教育中原本就重视的批判性思维能力的培养，将愈发重要。所谓批判性思维，即是帮助学生理解看到的世界并对它进行评估、分析、推理、创造的能力，具备理解问题本质的能力。这也对高校整个课程体系改革提出了新的要求。

亚马逊云科技上海人工智能研究院院长张峥教授曾在上海纽约大学任教，既是人工智能科学家又是工程师，业余时间也是文学艺术的发烧友。在他看来，通识教育不只是让学生获取独立科目的知识。在社会中，让每一位工作者在行业中游刃有余的,其实是从不同的专业训练中获得的“专业通识”。而且，每一种专业有各自的专业通识。比如，科学家相信纷繁复杂现象的背后存在着简洁明快、具有强预测力的模型；工程师认为“魔鬼在于细节”，对复杂性有着深刻的理解，致力于打造平衡细节和性能的产品；艺术和人文学者则更关注叙事结构、叙事能力和叙事自由；金融类人才关心投入和产出，对人的非理性的理解甚至超过心理学家……

张峥直言，目前，专业通识在大学教育中既不相通，也不通用。如果专业通识无法下沉为普惠教育的一部分，最终，我们的教育很可能会培养出大量“只拥有单一视角的人才”，难以适应未来的发展。

“数字赋能高等教育”将有全新内涵

“人工智能技术的发展，影响的不仅是学生，还有老师。”南京大学本科生院常务副院长徐骏介绍，今年9月，哈佛大学的人工智能CS50bot就将进入计算机课程，成为学生的“导师”。某种程度上说，“精力无限”的人工智能导师可以适应每一个学生的学习水平和学习进度，为个性化教育的实施带来可能。

徐骏认为，放眼未来，我们更需要思考，如何利用人工智能重新组织通识教育，包括推进跨学科学习、无边界学习等。

在徐雷看来，人工智能的快速发展，也将使“数字赋能高等教育”衍生出新的内涵，尤其对于更关注学生能力培养的通识教育而言，“系统升级”正当其时。

“人工智能加持下的数字赋能，绝不是传统的慕课，或者共享通识课程。”徐雷举了个例子，国外已有大学联盟开发人工智能帮助学习的大模型，通过对学生学习过程设置的80个观测点，每周提供个性化的学习报告，大大提升了学生的学习效果。

徐雷说，人工智能可能使大学通识教育的形态发生改变，比如，推动教师共同体的构建，让最有趣的老师和同学之间互相激发。当然，优秀的老师之间也会产生同行压力。当最优秀的人群聚集在一起，达到临界状态，必然会产生“化学反应”，最终激发创新思维的诞生。

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