AIedu 日报 · 2026年10月23日（周五）

聚焦：AI 赋能学习 / 高等教育数字化转型 / AI 教育 / 教学改革 本期主条目 8 条 + 快讯 9 条 + 趋势研判 6 条 + AI HOT 侧栏

一、今日速览

二、重点解读

1. 上海财经大学：人才培养目标从"会用AI"升级为"善用AI、善判AI、善治AI"

事件：10月23日，解放日报刊发上海财经大学关于"数智新财经"发展战略的系统阐述。文章回应了今年教育部等五部门印发《“人工智能+教育"行动计划》后的高校之问——当算法逐步承担计算、分析甚至部分决策功能，财经高校应建设什么样的学科格局、培育什么样的时代人才。学校提出三条改革主线：

• 专业全面数智化重塑：在应用经济学、工商管理优势学科之上，组建计算机与人工智能学院、数字经济学院，建强数理学部；人工智能、大数据与数据科学方向入选上海市急需学科领域人才培养项目；试点"财经类博士＋数智理工硕士"准双学位项目，推动知识组织逻辑从"学科导向"转向"需求导向”。
• 人才目标重新校准：明确"如果把学习者本应完成的深度认知任务交给人工智能，并不能带来实质学习提升"。算法可识别数据中的相关模式，却难以阐释背后的经济机理；大模型能快速生成投资分析参考，却无法自主完成风险取舍与责任权衡。据此把目标从"会用AI"提升为"善用AI、善判AI、善治AI"。
• 自主可控育人底座：联合通信企业自建 GPU 算力集群，建成 10T 以上多模态财经专属数据资源库；自研财经教育大模型及金融、财税、会计等六大学科专属模型；研发"财小问"“财小学"“财小研"多层级 AI 财经智能体，覆盖研究生助学、助教、助研、助管全场景；上线"财智云津"知识开放服务平台与沉浸式教学平台"匡时智学”。数据伦理、人工智能伦理纳入必修内容。

为什么值得关注：这是目前高校层面把"AI 素养"从工具技能重新定义为判断力与治理力最清晰的一次表述。“善判"“善治"两个词把 AI 教育的目标从"学生会不会用"推进到"学生能不能识别算法局限、敢不敢承担决策责任”，实际上回答了"AI 时代大学教什么”。同时"不能建在别人的技术底座上"的自建算力＋专属数据＋垂类模型路线，为地方高校提供了一条不依赖通用大模型的差异化样本。学校改革项目已入选教育强国建设三年行动计划综合改革试点，并获批首批国际金融领域卓越人才培养基地。

2. 第四届高校教师数字素养发展学术研讨会在济南举行：教师AI素养进入"测评—培训—实践"闭环

事件：10月17日，第四届高校教师数字素养发展学术研讨会在山东济南举行，主题"人工智能赋能高校教学创新”，由中国教育发展战略学会未来教育专业委员会、山东师范大学、外语教学与研究出版社主办，300余人线下参会。会议直接承接教育部10月10日"人工智能赋能教师发展现场会"的部署。核心内容：

• 吴砥（华中师大/教育大数据应用技术国家工程研究中心）：教师人工智能素养的核心是推动教师从"技术使用者"转向"人机协同育人者"，需构建"测评—培训—实践"闭环，依托智能评价系统分层分类推进全覆盖培训。
• 杨金勇（教育部教育技术与资源发展中心教师发展处处长）：国家智慧教育平台教师发展中心全新升级，以"先测再学、边学边用、研修分享、持续改进"为路径，推动全国五级联动的全覆盖教师培训。
• 李鸿飞（华中师大副校长）：以"师—生—机"三元协同为主线，构建教师与数智技术全面协同的深度共生关系。
• 程维（北京第二外国语学院副校长）：提出从"智能代劳"到"认知脚手架"的转向，分享"BISU语魔方"实践，强调人机分工引导与学生中心。
• 李娜（山东师大副校长）：介绍"AI＋师范教育"改革，构建"1940M"智慧课程体系，研发"师说·问教"大模型，搭建"一平台四中心"智慧教学生态。
• 朱润晔（浙江机电职业技术大学副校长）：呼吁教师人工智能素养国家标准应充分吸纳职业教育特色。
• 焦丽珍（《现代教育技术》编辑部主任）：基于该刊三年数据，指出高校教学研究议题正经历"热点引入期→融合重构期→效能测评期"三阶段演进，研究方法呈实证化、混合化与工具开发并进。

为什么值得关注：两条信号值得高校关注——其一，“测评先行"正成为教师 AI 素养培训的制度设计（先测再学、以诊定培），意味着教师培训从"办班"转向"可度量的能力干预”；其二，职教代表公开呼吁国家标准吸纳职教特色，说明标准制定正在从普适走向分层。会议同时启动《山东外语教学》“高校外语教师数字素养研究"专栏第二次征稿，学术研究议题已明确进入"效能测评期”。

3. 中国煤炭教育协会第27届"校长论坛"开幕：行业特色高校将发《焦作共识》

事件：10月23日至24日，中国煤炭教育协会高等教育分会2026年年会暨第二十七届"校长论坛"在河南理工大学举行，主题为**“人工智能赋能行业特色高校高质量发展”**。

• 特邀报告：中国矿业大学、中国高等教育学会、大连理工大学专家分别围绕新工科人才培养、行业特色高校发展、数智学习新场景作专题报告。
• 主旨发言：中国矿业大学、河南理工大学、安徽理工大学、湖南科技大学及天津美腾科技股份有限公司，交流 AI 赋能人才培养、教育教学改革与产教融合经验。
• 圆桌论坛：中国矿业大学、中国矿业大学（北京）、黑龙江科技大学、辽宁工程技术大学、河北工程大学就 AI 赋能教育教学的特色实践与共性问题展开交流。
• 会议将发布**《人工智能赋能行业特色高校高质量发展焦作共识》**，聚焦 AI 时代行业特色高校的使命担当与发展方向，涵盖国家战略需求、特色发展、学科专业建设、人才培养、教育教学、科技创新、产教融合和大学治理等议题。

为什么值得关注：行业特色高校是中国高等教育的"半壁江山"，但此前在 AI 转型议题上声音分散。这次由煤炭行业牵头、能源领域高校集体出场并形成书面共识，是一个信号——行业高校正从各自探索转向协同定位。对能源、冶金、交通、农林等同类院校而言，《焦作共识》很可能成为后续校内方案的参照文本。会上大连理工的"数智学习新场景"报告也值得留意，该校未来学习中心建设经验正在向行业高校外溢。

4. 安徽师范大学发布"赭麓知教·未来教师"教师教育垂直大模型

事件：10月20日下午，安徽师范大学举办"赭麓知教・未来教师"大模型发布会暨"智赋教坛・创启新程"人工智能赋能教学创新研习营专题报告会，自主研发的教师教育垂直大模型正式发布。

• 模型构建"名师课堂＋精品教案＋名师点评＋试讲复盘"闭环实训体系，采用"一个底座＋多个入口"架构。
• 依托 AI 学生还原课堂互动，生成个性化诊断报告，配套师范生成长档案，实现"一人一策"精准培养，目前已投入实训。
• 关键差异点：训练语料全部来自本校真实教学场景——整合名师课例、精品教案、师范生试讲实录，历时三年打造"数字三尺讲台"，而非套用通用大模型。
• 副校长桑青松明确表态：“教育数字化绝非通用技术的简单套用，而是育人模式的系统性重塑……摒弃技术’拿来主义’，扎根本土课堂自建语料、原生孵化垂直大模型。”
• 发布仪式后，南京师范大学叶晓玲教授作《数智赋能的教学方式重构》专题报告，并开展功能演示与实操培训。

为什么值得关注：这是继天津大学储能学科垂域大模型之后，垂域模型向师范教育场景扩散的又一案例，且给出了一个更普适的方法论：语料自建 > 模型采购。师范生培养的痛点一直是"实训机会不足、反馈不及时"，用 AI 学生还原课堂互动＋试讲复盘，直接切中这一瓶颈。对省属师范院校来说，这条"历时三年、扎根本校语料"的路径成本可控、可复制，比采购通用工具更贴近真实需求。

5. 上海东海职业技术学院"DHC Agent HOME"智能体平台上线：高职 AI 落地进入"平台化"阶段

事件：10月21日中午，上海东海职业技术学院举行"DHC Agent HOME"智能体平台上线发布会，校"AI+教育教学"推进工作领导小组成员、东海 AI 专员、专任教师代表参会。

• 平台依托火山引擎 HiAgent 底座，历时六个月完成搭建，是学校落实《“人工智能+教育"行动计划》、推进校级《“AI+教育教学"行动方案（2025—2027年）》及"AI+五金"赋能工程的成果。
• 校长贺瑛作为首位登录人员现场完成平台登录，宣告平台启用。
• 首个落地智能体为经管学院"跨境税务风险预警”，现场演示了在平台上的搭建流程与核心业务功能。
• 火山引擎总架构师冯永志讲解平台核心功能，并开展"豆包工作"专题培训与答疑。

为什么值得关注：高职/职教领域的 AI 落地此前多为零散工具采购，这一案例展示了**“院校自建智能体开发平台 + 教师自建专业智能体”**的新形态——平台负责底座与权限，专业课教师负责场景。设立"东海AI专员"这一校内角色也值得借鉴：把 AI 推进责任落实到具体岗位，而不是只靠信息化部门。首个智能体选"跨境税务风险预警"而非通用助教，说明高职更倾向直接对接岗位技能场景。

6. 外滩年会：AI 让大学生课堂"抬头率"更低，学者提出"机能"与"人能"之分

事件：10月19日至22日，2026外滩年会在上海举行，多位嘉宾讨论"大学生埋头向手机里的 AI 求索知识、课堂抬头率变低"这一现象。

• 陆铭（上海交通大学安泰经济与管理学院教授）：把记忆、背诵、演算、解题等能力称为"机能”，正被 AI 替代；把创造力、审美、伦理、组织能力、协调能力、价值判断称为"人能"，无法被 AI 取代。他判断"AI 时代可能对’I人’（内倾型人格）并不友好，因为标准化的能力正在被替代，未来更需要人与人之间互动的能力"。建议：中小学仍要培养背诵、解题能力，但大学与研究生阶段应转向’人能’培养，教学生表达、组织协调；同时教师评价体系要跟着变，“不能再以论文发表的数量等指标来考核教师”。
• 田轩（北京大学光华管理学院院长）：AI 不可替代的是提问、批判、共情三种能力。以金融为例，AI 能很好处理落在纸面上的"硬信息"，但需人际互动才能获取的"软信息"是 AI 无法获取和处理的。
• 高校实践：北大光华管理学院自2025年起推进"数字人才计划"，融人文底蕴、学术品格、创新智慧与科技伦理于一体；推出"光华智枢 AI Nexus"平台，并为学生免费发放 token。

为什么值得关注：“抬头率更低"是课堂上最直观的体感，而两位学者把它上升为能力分类学——机能可外包、人能需内建，并直接推导出"不同学段应有不同培养重点"和"教师评价必须同步改"两个政策含义。“AI 对 I 人不友好"“软信息比硬信息更值钱"这类判断，对高校设计小组讨论、线下研讨、口头表达类课程有直接参考价值。光华"免费发放 token"的做法，也提示 AI 使用权正在被当作一种基础教学资源来配置。

7. UC Irvine × McGraw Hill：320万道题十年实证——AI 让学生"做得更快、学得更少”

事件：加州大学欧文分校（UC Irvine）研究者与教育公司 McGraw Hill 合作，分析了学生在 ALEKS 平台十年（2015—2025）间作答的 320万道数学题，比较 ChatGPT 出现前后的学习行为变化。题目难度不高，属于 AI 擅长解决的类型。

• 有 AI 可用后，学生解题耗时显著下降：高中生完成测试时间比此前学生少 30%；累计看，大学生在 AI 可解题型上的学习时间下降 26.9%，高中生下降 31.3%。
• 关键对照：这些平时测试没有监考。与有监考、无 AI 可用的测试相比，ChatGPT 出现的那一年，学生错题率明显上升，监考环境下正确作答的发生比下降约 25%。
• 研究者 Sina Rismanchian 指出：“学习理论已确立，学生需要与问题搏斗、经历解题的认知过程才能学会。“学生在这段"挣扎"上投入的时间变少，代价是持久学习成果受损。
• 他同时强调 AI 仍有增益空间，但方式不同——例如用 AI 分析学生自己写出的作文并给出改进建议，即提供反馈而非替代解题过程。

为什么值得关注：这是迄今样本量最大、时间跨度最长的 AI 对学习行为影响研究之一，且用"非监考 vs 监考"的天然对照绕开了自我报告的偏差。它给出了一个可以写进教学设计的判断：“用时下降"不等于"学得更快”，要看保持与迁移。结合此前 MIT/宾大 Bastani 团队的对照实验（无引导使用 ChatGPT 损害学习）与慕尼黑工大 RCT（成绩提升但知识增益为零），“效率提升 ≠ 学习发生"正在成为学习科学的共识。高校在设计 AI 助教时，应明确区分"给答案"与"给反馈"两种模式。

8. 福布斯：12所美国顶尖高校给出四条 AI 时代教改路径

事件：福布斯调研 2027 年全美顶尖高校榜单中的 12 所院校，总结出四种互有重叠的改革路径：AI 普及教育、增设交叉专业、强化实操与协作项目、重构校区与跨学科架构。典型案例：

• 普渡大学：对今年及以后入学的本科新生新增 AI 相关毕业要求，覆盖主校区所有本科生，校方称其为全美首个设立此类毕业要求的高校。该能力标准将 AI 素养与批判性思维、问题解决能力结合，并随技术迭代更新。
• 佛罗里达大学：耗时六年推动 AI 教育覆盖几乎所有本科生而非仅计算机专业。部分资金来自英伟达联合创始人、校友 Chris Malachowsky 捐赠的 7000万美元。已开设 200余门 AI 相关课程，2026届春季毕业生中 71% 至少修读过一门 AI 课程。
• 华盛顿大学：信息学院开设无需编程基础的《AI：基础与社会》；文理学部推出非技术导向的"AI 与早期职业生涯”；自2027年1月起，艾伦计算机科学与工程学院开设面向所有专业、无先修要求的 AI 概念与影响导论课；跨学科 AI 辅修专业预计2027年春季推出。
• 卡内基梅隆大学：Citadel 创始人 Ken Griffin 承诺捐赠 30亿美元，其中 20亿 用于在迈阿密新建 35 英亩校区，围绕人类健康、气候韧性、能源、国家安全、先进制造等重大议题搭建研究框架，让计算机科学、工程、公共政策、商科和美术专业教师直接合作；5亿投向刚更名的计算机学院。

为什么值得关注：普渡的"毕业要求"与佛大的"71% 覆盖率"给出了可量化的对标坐标——AI 通识已从选修走向刚性要求。更值得注意的是佛大的推进节奏：六年、200门课、7000万美元捐赠，说明这不是一次课程改革而是长期投入。CMU 迈阿密校区则代表第四种更激进的路径：用新校区绕开既有院系壁垒，把"跨学科"变成物理空间设计问题。对国内高校而言，普渡"随技术迭代更新的能力标准"这一机制设计尤其值得借鉴——它避免了培养方案一发布就过期的困境。

三、快讯

四、趋势研判

1. 高校 AI 转型从"开课"进入"目标重校准"阶段。 上财"善用/善判/善治 AI"是标志性提法——目标不再是"会用工具”，而是"能识别算法局限、敢承担决策责任"。下一步会看到更多高校重写人才培养目标的文本。

2. 教师 AI 素养形成"国家—区域—校本"三级闭环。 教育部10月10日现场会 → 国家智慧教育平台教师发展中心升级（先测再学、五级联动全覆盖）→ 校本平台（iTeach、“师说·问教”）承接前后测与个性化提升。“测评先行"成为制度设计关键词，且职教正在争取标准话语权。

3. 学科垂域大模型加速向师范、职教扩散。 天大储能（工科）→ 安师大教师教育（师范）→ 东海职院智能体平台（高职），共同方法是自建语料/自建智能体而非采购通用工具。垂域模型正在从"985 示范"变成"各类院校可及”。

4. 行业特色高校从分散探索转向集体行动。 煤炭行业牵头、能源类高校集体出场并形成《焦作共识》，是行业高校协同定位的开端，预计冶金、交通、农林等行业将跟进。

5. “效率提升 ≠ 学习发生"已成学习科学共识，且证据链越来越硬。 UC Irvine 320万题十年面板 + Cureus 36项研究综述 + 慕尼黑工大 RCT + 课堂抬头率观察，四条独立证据指向同一结论：减少认知挣扎会损害持久学习。这直接指向 AI 助教设计原则——给反馈，不给答案。

6. 全球高校 AI 采购从"试点"走向"全校标配”，且发起路径与采购标准同步变化。 典型发起者是商学院/学生需求（VMU、ASU、American University），而非信息化部门；采购硬指标中"数据不用于训练 + GDPR/ISO 合规"已成必备条款。Google 称美国已有 1000+ 高校、超千万学生使用 Gemini for Education。

五、AI HOT 侧栏（前沿动态）

数据来源：解放日报/新浪、未来网·千龙网、河南理工大学新闻网、安徽师范大学官网、上海东海职业技术学院教务处、福布斯中国、Bernama、Vytautas Magnus University、ANU School of Computing、EdTech Innovation Hub、Cureus、中国教育新闻网、内蒙古工业大学教务处、广西民族大学本科生院。

@WoLoveAI · AIedu 日报 · 2026-10-23