AIedu 日报 · 2026-11-02（周一）

聚焦 AI 赋能学习、赋能高校数字化转型、AI 教育与教学改革。 采集窗口：2026-11-01 晚至 2026-11-02 08:30（GMT+8） 采集方式：WebSearch 定向检索 10 轮 + AI HOT 精选 API

今日速览

一、人民日报今日 11 版：当设备已经用上 AI，课堂还在教二十年前的系统

事件：《人民日报》2026 年 11 月 02 日第 11 版刊发《江苏扬州：把实践带到课堂 让课堂走进产线》（记者白光迪），报道扬州通过"科创助航"特派团机制推动校企合作、带动产业智能升级。

报道的核心矛盾，来自一位机床企业负责人对特派团成员说的原话：

“以前学校教工程原理时教 20 年前的系统，可我们的设备都已经用上人工智能，操作逻辑全变了。”

两个方向同时在做

• 把实践带到课堂：江苏省扬州职业技术大学机械技术系主任朱亚东，是扬州"科创助航"特派团成员，近期走访当地 20 余家企业。他讲授的智能加工生产线技术课上，案例是"基于工业互联网数据采集、开展多轴协调智能控制优化、在企业反复联调 3 个月"得出的一组真实参数演变过程——不是教材里的经典例题。
• 让课堂走进产线：北京机电研究所长三角创新中心，由扬州选聘的科技镇长团成员郭永强，为 70 多名扬州大学机械工程学院校企联合培养班学生现场授课，讲高端精密冲床的工艺优化控制与数字化设计技术。该所 2021 年将高端精冲项目搬迁至扬州，2025 年校企联合培养班正式招生。

可核验的数字

为什么值得关注

1. 与昨日重庆日报的"三个转向"是同一件事的两面：重庆讲的是课程从"按课本备课"到"按产业出题”，扬州给出的是教师这一侧怎么做到——让教师本人去企业，而不是把企业案例请进教室。前者改的是教材，后者改的是教师的经验结构。
2. “企业说了什么"比"学校做了什么"更有信息量。这句话把当前工科课程的老化周期问题说得很具体：不是内容陈旧，而是设备的操作逻辑变了。
3. 五个批次 106 人次、17 批次 868 名专家挂职，是一套可复制的校地协同 staffing 模型——它不依赖某个校企关系，依赖的是地方组织能力。
4. 需要保留的判断：本条为媒体正面报道口径，特派团成果数量由地方提供，无第三方对"232 个合作项目"的实际转化率与教学质量影响做核验。

二、深圳河套学院：把万亿级模型训练攻关直接当作教学环节

事件：《人民日报》推出深聚焦报道《聚力为人工智能时代培育顶尖人才，深圳河套学院——把课堂"搬"进产业和科研一线》（中国城市报 2026-11-01 转载）。

最值得抄的一条做法

万亿级模型训练攻关，也是师生的"练兵场”。7 名青年教师带领 45 名博士生依托 AI 训练平台并肩战斗，完成模型训练、框架适配、工程部署等全链路任务，形成"青年教师引领、博士生承担核心攻关、工程团队推进落地"的协作方式。参与攻关的 4 名博士生组队参加国际比赛，依托国产算力构建的电信运维 AI 智能体一举夺冠。

学院结构

• 五大科研中心取代学科院系：人工智能理论及系统中心、语言模型与人机交互中心、科学与工程智能中心、社会科学智能中心、具身智能与计算机视觉中心。院长罗智泉称之为"重装合成旅"——把各个主体、多个学科捏成一个拳头，从理论突破到技术创新再到应用拓展一条链跑通。
• 拆墙的实证：科学与工程智能中心主任许进超专业背景是数学，带领团队联合深圳多家单位与医院，融合人工智能、科学计算与微流控芯片技术检测血液中的癌细胞，自研单细胞大模型 BioMod，项目已与多家三甲医院签约。
• 校企深度绑定：已与华为、腾讯、自变量科技等建立深度合作，部分企业派专人常驻学院共同推进研发。
• 成果口径：短短一年累计形成科研成果 100 余项；无线通信网络世界模型相关技术应用于 20 座城市的网络优化。
• 办学定位（罗智泉原话）：把粤港澳大湾区的教育资源与产业创新优势结合，成为企业 AI 研究的"后院"，"企业出题、学院答题、市场判题"。

为什么值得关注

1. “企业出题、高校答题"在重庆是课程层，在河套是学院层——不是共建一门课，而是把学院的科研主线直接设为企业真问题。
2. 7 名青年教师 + 45 名博士生这个比例值得注意：它意味着博士生不是在做导师的子课题，而是在一个工程量级的共同目标下分工。这是"科研育人"从"参与"走向"承担"的结构性差异。
3. “企业派专人常驻学院"比"签订合作协议"成本高得多，也有效得多——驻场意味着需求是实时的、反馈是当天的。
4. 保留判断：成果数字来自学院自述与媒体正面报道，未见第三方对"100 余项成果"的构成与质量评估；报道未披露学生规模、招生层次与毕业要求，复制前需补充这些信息。

三、西南民族大学人工智能学院揭牌：把"赋能学科发展"写进立院之本

事件：西南民族大学 10 月 31 日在航空港校区举行人工智能学院成立大会暨"智能赋能·交叉创新"研讨会，11 月 1 日多家媒体跟进报道。四川省教育厅一级巡视员胡卫锋、四川省科技厅二级巡视员富军等出席；中国科学院院士、长安大学校长李树涛及浙江大学本科生院院长吴飞通过视频致贺；浙江大学、湖南大学、四川大学、电子科技大学、中央民族大学等高校专家参会。

定位表述（校长麦贤敏）

• 组建人工智能学院是"优化学科布局、增强核心竞争力的战略选择”。
• 学院三项角色：学科创新发展的"赋能者”、学科交叉融合的"联结者"、服务国家战略和区域发展的"践行者"。
• 明确把"赋能学科发展“作为学院的鲜明职责和立院之本，推动人工智能技术深度融入教学科研全过程。

会上披露的配套

• 教务处介绍人工智能赋能专业教育情况；研究生院介绍人工智能人文硕士项目。
• 举行"双向赋能·聚力结对”学院结对仪式与院企合作框架签约仪式。

区域背景：四川省正推进"人工智能+“一号创新工程。四川大学、成都信息工程大学、西南交通大学等已通过独立新设、更名合并等形式成立 AI 相关学院；另有电子科技大学牵头建设的四川省人工智能学院、西南科技大学牵头的中国（绵阳）科技城人工智能学院。

为什么值得关注

1. 在近期密集的"AI 学院揭牌"里，这一条的差异在于定位不是"办一个新学科”，而是"赋能既有学科"——明确写进立院之本，且配套了"学院结对"这种内部治理机制。这解决了多数高校 AI 学院建成后与各院系抢资源、抢生源的典型困境。
2. 人工智能人文硕士是少见的方向设置。民族院校 + 人文 + AI 的组合，指向的是 AI 治理、语言文化保护一类真需求，而非通用算力竞争。
3. 与重庆、扬州、深圳河套三条并列看，本轮 AI 学院建设已经分化出两种模式：“建一个新学科”与“给所有学科装引擎”。选择哪一种，取决于学校是否有能力在后者上真正配资源，而不只是改个名字。

四、重庆公示 201 门一流本科课程：含重庆大学《人工智能通识》

事件：重庆市教委对 2026 年重庆市高校一流本科课程评审认定结果进行公示，拟将重庆大学《先进制造原理与技术》等 201 门课程认定为 2026 年重庆市高校一流本科课程。重庆市政府网 2026-11-02 发布，重庆日报 11-01 同步择优刊发。

结构分布

线上课程中的教育技术相关条目：重庆大学《先进制造原理与技术》《大数据与建筑环境》《人工智能通识》；西南大学《老年心理学》《动物遗传学》《地图学》；重庆医科大学《健康教育学》；重庆师范大学《语文教育心理学》《数智影像剪辑》；重庆邮电大学《工程与工程伦理》《应用密码学》等。课程可通过学堂在线、智慧树、学银在线、重庆高等教育智慧教育平台、中国大学 MOOC、超星学习通等平台在线学习。

为什么值得关注

1. 《人工智能通识》作为一门线上课程进入省级一流课程序列，是一个明确的信号：AI 通识正在从"各校自建的必修课"变成"可被认定、可被共享、可被评价“的标准化课程资产。这与教育部 11-5 开通的课程资源征集系统形成上下游关系。
2. 昨日重庆日报报道的"重庆大学《人工智能通识》全校必修、大一作业要交付可运行智能体”，与今天的省级金课公示是同一门课的两端——校内改革成果→省级认定→国家平台征集，路径已经打通。
3. 目前处于公示期，结果尚未最终确定，引用时请注明"拟认定"。

五、北京市教委第二届"人工智能+“创新大赛：11 道赛题，行业阅卷

事件：北京市教育委员会发布通知，举办第二届北京市大学生"人工智能+“创新大赛，主题"智领新质 共创未来”，由北京工业大学承办，参赛对象为北京地区普通高等学校在校本科生。校级通知自 10 月 28 日起陆续下发（如中央财经大学教字〔2026〕164 号，教务处 10 月 28 日），本周进入报名截止窗口。

赛制核心：坚持”企业出题、高校答题、行业阅卷"，采取"10+X“赛题设置模式，共 11 道赛题——10 道企业定向命题 + 1 道企业开放创作类。

赛题清单（含两道教育向）

关键时间节点

合规与成果条款

• 须签署上传《参赛诚信与知识产权承诺书》《参赛安全承诺书》。
• 知识产权依法归权利人所有；自作品提交之日起至获奖结果公布后 30 日止，命题企业对参赛成果享有优先洽谈权及同等条件下的优先合作与转化权。
• 支持跨高校联合组队，须明确 1 所牵头高校；鼓励学生跨专业、跨学科组队，每队 3–5 名学生、1–2 名指导教师。

为什么值得关注

1. **“行业阅卷”**三个字是这套赛制最值钱的部分——评审权部分交给命题企业，等于用市场需求代替专家评分，与重庆"产业出题”、深圳河套"市场判题"是同一逻辑在竞赛场景的落地。
2. 第 1 题"产教智对"（产业需求与高校专业动态适配智能分析）与第 10 题"智慧学伴"（学情诊断与个性化学习智能体）是两道直接指向教育自身的赛题：前者让学生用 AI 分析专业设置与产业需求的错配，后者让学生构建教育智能体。这是把"教育数字化"当成赛题而非只是工具。
3. 11-06 / 11-07 报名截止就在本周，是本期少数几个有明确可执行期限的事项。
4. 成果转化的"30 天优先洽谈期"条款值得高校技术转移部门注意——它同样是校企合作协议里可以直接引用的模板。

六、中国教育报今日青年说：三篇文章同时在谈"主体性"

事件：《中国教育报》2026 年 11 月 2 日刊出青年说专题《如何善用 AI》，由中国人民大学吴玉章讲席教授、人工智能治理研究院研究员刘永谋主持。

主持人语要点：AI 正成为青年获取信息、寻求答案的重要帮手。当"遇事不决先问 AI"逐渐成为习惯，我们在享受技术便利的同时，是否也可能逐渐失去独立判断的能力？本期聚焦 AI 时代青年的认知困境，探讨如何在善用 AI 的同时守住主体性、警惕认知闭环，并通过提升 AI 素养，学会质疑与辨析。

三篇评论

同期教师侧落地（教育部师资培训的校级翻译）

• 济南大学（党委教师工作部/教师发展中心 10-31 通知）：培训时间 2026-11-04 至 11-30，对象为我校全体专任教师；三大模块，至少 16 门课程 + 测试。
• 山东理工大学（教务处 10-31 通知）：面向各学院教学管理、教师发展有关人员及一线教师，同样要求 11-30 前完成 ≥16 门课程并通过测试。
• 天津大学公布第二批人工智能赋能课程建设专项项目立项名单（天大校教〔2026〕35 号），全校共 143 项课程获批；环境学院 4 门入选（《生态学》《固体废物处理与污染控制》《环境监测实验》《环境分析监测》），其中两门实验课明确推动教学从"操作验证型“向”智能探究型“转变。

为什么值得关注

1. 学生侧三篇文章的主题高度一致——主体性、回声壁、对质。这与昨日 Dartmouth 首期 AI 学生调查（84%/92% 担心写作能力受损）以及今天的韩国、中国医学生研究指向同一结论：装上 AI 之后，最稀缺的能力是"不信”。
2. 济南大学把培训对象写成"全体专任教师"，是本批校级通知里口径最完整的一档。11-04 开始、11-30 截止，只有 26 天，这个密度本身就是一个信号。
3. 天津大学 143 项立项的规模值得注意——它不是试点，是批量。配套的"操作验证型→智能探究型"表述，给了实验课改革一个可检验的判据：学生是在复现结论，还是在设计探究。

七、两份新发表研究：AI 素养不是万能解药，验证信心随年级下降

事件：两本 BMC 系列期刊近期刊出两项针对大学生 AI 使用的大样本研究，结论方向一致且都不乐观。

其一 · BMC Psychology：批判性 AI 素养对"过度信任"的缓冲作用（韩国，300 名大学生） 研究测量学业自我效能、内在/外在动机、AI 素养、绩效期望与 AI 过度信任，采用序列中介分析（PROCESS macro，5000 次 bootstrap 抽样，偏差校正 95% 置信区间）。

关键发现（反直觉的一条）：

• 学业自我效能与内在动机均与 AI 过度信任呈正相关。报告更高学业自信与更强自主性的学生，反而报告了更高的 AI 过度信任；外在动机的数值关联比内在动机还强。
• AI 素养在简单双变量层面与过度信任无显著相关。只有在中介模型中，才表现出显著的负向间接关联——即"绩效期望更高 + AI 素养更高“这条路径与更低的过度信任相关。
• 作者明确提示：不要把这个结果读成简单的警告；更高自我效能可能反映的是更自主的 AI 使用方式。
• 横断面设计，无法确立因果方向。实践含义：AI 素养教育按学生的心理画像定制，可能比"一刀切"的通识课更有效。

其二 · BMC Medical Education：中国医学生的"AI 采用悖论”（3194 人，多院校） 样本 90.4% 来自山西，另有北京、湖南三所院校补充；自制 25 项问卷，多条目领域 Cronbach’s α 0.71–0.84。

作者结论：高使用率与有限的辨别信心、随年级下降的伦理反思并存，构成"AI 采用悖论"。横断面设计提示这可能是队列效应而非个体随时间的变化，但作者仍建议医学课程从最早学年就整合批判性 AI 素养、验证技能与明确的诚信规范。

旁证 · Purdue 38 人课堂观察：学生在先手解线性规划题、再用生成式 AI 解同一题的设置下，互动被归为被动/主动/建构三类，深度协作证据有限——学生很少质疑 AI 的假设或逐步推进想法。研究者（Nanda、Jaiswal）明确归因于作业结构：AI 第一次就给出了清晰、推理正确的答案，学生"没有必要"争论。建议改为让学生检查 AI 的推理过程并讨论某个约束变化时结论如何改变。

为什么值得关注

1. **“用得越多 ≠ 越会判断”**在两项独立研究中同时出现：韩国样本里 AI 素养的简单相关不显著，中国样本里日常使用与辨别信心无关。这直接冲击了"开一门 AI 通识课就能解决问题"的默认假设。
2. 中国医学生样本里验证信心与伦理反思随年级下降是最需要警惕的一条——它意味着当前的高年级培养并没有建立起对应的把关能力，横断面设计虽不能定因果，但作为现状描述已经足够严重。
3. Purdue 的研究给出了一个可直接写进教学设计的修正：不是禁止 AI，而是把作业从"求最优解"改成"检验 AI 的推理并说明约束变化会怎样"。成本几乎为零，可立刻在本学期实施。
4. 三项研究的共同落点：AI 素养课程的目标应从"会用"调整为"会质疑"。昨日中国教育报青年说的"要对话，更要对质"，与这里的证据是同一件事。

八、国际双线：港科大把 AI 延伸主修升格为领航课程，巴基斯坦培训 400 名讲师

其一 · 中国香港：香港科技大学（HKUST） 本科入学资讯日于 10 月 31 日举行，吸引逾 5.5 万名中学生、家长及教师到场；校方发布与星岛报道集中在 11 月 1 日。因应 2027/2028 学年收生安排：

• “工程学—人工智能延伸主修（ENGG+AI）"（联招编号 JS5282）正式升格为领航课程。每年录取 28 名本地学生，提供高达港币 10 万元卓越奖学金、自由选择学系、海外交流机会、为期 6 个月的 Co-op 计划，以及"学术快速通道（BEng+MSc/PhD）"。
• 工学院大幅增加文凭试入学奖学金：考获 3 颗星、4 颗星分别可获港币 5 万元、8 万元奖学金；5 颗星或以上可续领奖学金或全额学费豁免连生活津贴。
• 跨学科学院"理学士（跨学科自选主修）“自 2027/2028 学年起首度以联招编号 JS5712 独立招生，学生须面试并提交就读计划。
• 延伸主修"数码媒体及创意艺术"更名为”创意艺术及数码人文"。
• 校长叶玉如在与中学生对话中提及，作为香港第 3 间医学院的科大医学院，校方将在未来 5 至 10 年投放大量精力发展。

其二 · 巴基斯坦：从政策框架走到教师培训 据 The Nation 2026-11-02 评论：巴基斯坦高等教育委员会（HEC）已引入生成式 AI 负责任使用框架，课程改革在工业 5.0 背景下为 AI 相关学习留出空间。更关键的一步是从政策转向教师发展——HEC 通过国家高等教育学院（National Academy of Higher Education）在"AI Literacy for Educators: Building AI-Ready Institutions"项目下，已为公立大学约 400 名讲师与助理教授提供培训，内容涵盖概念理解与动手实践、批判性评估与负责任整合，以及学术诚信、隐私、知识产权与学科专属应用。UNESCO 亦在支持巴基斯坦教师的伦理与有效使用能力建设。

同期 · 加拿大《2026 泛加拿大数字学习趋势报告》（神州学人 10-29 转载，本周仍在传播）：基于 81 所高校教职工调研与 803 份学生样本。混合与弹性教学已成常态；学术诚信问题正倒逼部分院校调整教学，部分课程重新回归线下考核，纯线上班与线下班分开管理以遏制 AI 作弊与代答。微证书方面，四成高校扩大供给、超半数投入专项经费，但绝大多数高校缺乏统一管理制度，且近六成学生完全不了解微证书、仅一成完成过相关学习认证。九成以上教师愿意在课堂中使用新技术。

为什么值得关注

1. 港科大的做法是把 AI 从"一个专业"升格为"一条精英通道”——28 人/年、10 万奖学金、6 个月 Co-op、本硕博快速通道。这与内地"全员必修通识"是两种截然不同的资源分配策略：前者做尖子，后者做基线。两者并不冲突，但一所学校同时做两件事的成本需要提前算清。
2. 巴基斯坦的 400 名讲师培训是可对照的样板：它与教育部高教司正在推进的"≥16 门课 + 测试"是同一类动作，差别在于巴基斯坦的培训明确包含隐私、知识产权与学科专属应用三块，且由国家级学院统一实施。
3. 加拿大的微证书数据对国内有直接参照意义：供给端四成高校在扩，需求端近六成学生完全不知道。国内微专业建设正热（昨日重庆 49 个、39 个），这个"政策供给与认知需求脱节“的坑值得提前规避——微专业建完之后的宣传与选课引导，成本不低于建设本身。

九、快讯一览

十、今日趋势线

1. “教材落后于产线"第一次被企业方直接说破。扬州机床企业负责人那句"设备都已经用上人工智能，操作逻辑全变了”，比任何一份教改文件的表述都更具体。它把课程内容更新的周期问题，从学术争论变成了工程事实。
2. 教育场景自己正在成为 AI 赛题。北京大赛第 1 题"产教智对"（专业与产业动态适配分析）和第 10 题"智慧学伴"（学情诊断智能体），意味着学生被要求用 AI 来分析和改造教育本身——这与过去"用 AI 做题"是性质上的差别。
3. AI 素养的默认假设正在被证伪。韩国 300 人样本（素养的简单相关不显著）、中国 3194 人样本（使用量与辨别信心无关、验证信心随年级下降）、Purdue 38 人观察（学生不质疑 AI 假设），三项独立证据同向：会不等于会质疑。
4. 两条资源分配路线已经分开：全员必修通识（重大、南大、港科大 6 学分必修）做基线，精英延伸主修（港科大 28 人/年领航课程）做尖子。一所学校同时做两件事时，需要明确各自的考核口径。
5. 微专业/微证书的供给与认知正在脱节。加拿大近六成学生完全不了解微证书、仅一成完成过认证，而四成高校仍在扩供给。国内微专业建设正热，宣传与选课引导的成本可能被系统性低估。
6. “企业出题"已从课程层（重庆）升到学院层（深圳河套）与竞赛层（北京大赛）。三层同步推进意味着未来一年，“能不能拿到企业真问题"会成为院校 AI 教改成败的直接分水岭。

十一、技术侧边栏（AI HOT，截至 11-02 08:30）

十二、编者按：三个今天就能做的动作

① 把一门作业从"求答案"改成"检验 AI 的推理”。 Purdue 的 38 人观察给出的结论很直接：学生在 AI 首次回答就正确时，几乎不会质疑。改法不复杂——不让学生用 AI 求最优解，而是让学生检查 AI 的推理过程，并说明某个约束变化时结论如何变。这是本期证据支持度最高、转换成本最低的一个动作。

② 在 AI 素养课上，把"会质疑"而不是"会用"设为考核项。 韩国样本显示，AI 素养与过度信任在简单层面不相关，只有在与绩效期望共同构成的路径上才起作用；中国医学生样本显示，验证信心随年级下降（47.2% → 35.0%）。这意味着通识课如果不把"质疑"作为可考核目标，学完很可能只提升使用频率。

③ 本周内把北京大赛与教育部两个截止日同时排进日历。 北京"人工智能+“创新大赛报名 11-06 / 11-07 截止（以本校通知为准）；教育部课程资源征集系统 11-05 开通、11-05 至 11-20 提交；师资培训 11-30 截止（济南大学从 11-04 起，仅 26 天）。三期叠加，本周是全年最密的一个窗口。

本报告由 WorkBuddy 自动生成 · 2026-11-02 配图与转载请注明 @WoLoveAI

避重声明：本期已主动剔除 10-26 至 11-01 日报已覆盖的重复条目——重庆"三个转向”、教育部师资培训与课程征集双线的既有校级样本（河南师大/南工大/青岛科大/江苏海大/天外）、日本数字好莱坞大学全校启用 Claude、爱尔兰 2026 评估重设框架、安塔利亚 AI 承诺、华中师大教育智能体大赛、光明日报 11-01 外语学科两文、Dartmouth 首期 AI 学生调查、NTU Singapore × Google、IAU 第二期全球调查、西安交大项目制改革、国开大 67 门课程等。本期对重庆、教育部双线仅作同日新进展补充（省级金课公示含《人工智能通识》、新增济南大学与山东理工校级通知），不重复展开既有内容。日期纪律说明：虚拟教研室第四批名单为 2026 年 9 月发布、10-30 科技日报报道，本期列快讯并标注；《教师生成式人工智能应用指引》为 2025 年 11 月发布、10-13 辟谣，本期列快讯并标注；深圳河套学院报道为 11-01 人民日报深聚焦，西南民族大学 AI 学院为 10-31 成立、11-01 报道，均按实际日期标注。