一、数智技术赋能高等教育的应然逻辑
1.数智技术与教育的双向互构关系
数智技术对教育的影响已超越工具层面的浅层介入，深入至教育生态各环节。数智技术消解了传统校园的物理边界，互联网与人工智能搭建起“线上+线下”“现实+虚拟”相互交织的融合教育空间。数字传播时代的教学场景不再局限于课堂，即便身处不同地域，学生亦能借助各类软硬件设备便捷地获取知识并参与学术交流。
伴随教育空间的拓展，知识传授方式亦发生根本性转变。过去“教师主导讲解、学生被动倾听”的单向模式，正在数智技术推动下逐步瓦解。周葆华指出，AIGC技术是一种新的知识传播载体，凭借庞大的知识储备与智能生成能力，打破了不同专业领域之间的知识壁垒。学生可以借助此类技术自主探索感兴趣的内容，依循自身节奏与需求调整学习方向，实现个性化学习。与此同时，西蒙斯关于“网络时代连通学习”的论断亦得到验证：互联网构建的知识网络使学生不再是被动接收者，而是能够主动联结、整合不同领域知识，甚至参与知识再创造。教育主体间的关系亦在数智技术影响下持续调整。教师的绝对知识权威地位趋于弱化，“教师—技术—学生”的新型关系逐渐形成。教师工作重心从直接传授知识转向规划学习路径、指导学生使用技术工具、启发创新思维；学生则需在技术支持下成为自身学习的主导者。王建磊等对ChatGPT传播特质的研究表明，数智技术在人机深度联结中扮演中介角色，能够有效促进师生、生生间的协同互动。这种协同共生关系为高校培养学生协同创新能力提供了有力支撑，帮助学生在团队合作中提升沟通协作与复杂问题解决能力。
教育并非被动适应技术变革，而是会主动为技术发展提供支撑。高校通过开设人工智能、大数据、数字媒体等专业，系统培养兼具技术素养与教育认知的复合型人才。此类人才进入教育领域后，能够精准把握教育需求，将先进技术更恰切地融入教学过程，避免技术与教育脱节，为技术深度应用扫除人才障碍。数智技术的推广离不开既懂技术原理又通教育规律的专业人才，唯有将技术与教育有机结合，数智技术方能更好地服务于教育实践。
2.数智技术赋能教育的核心理路
数智技术融入社会生活已成不可逆转之势，其进入教育领域并非被动介入，而是主动推动教育系统的多维度变革。从教育基础设施的智能化升级，到教育理念由知识传递转向创新培育，再到教育技术从辅助工具跃升为核心支撑，以及教育模式从单一课堂拓展为多元融合场景，技术与教育的深度关联日益清晰。这种关联源于数智时代对人才培养的新要求——传统教育模式难以满足中国式现代化建设所需的创新型、复合型人才需求，而技术与教育的结合为数字化转型提供了核心动力，成为教育强国建设与现代化教育体系升级的必然选择。
从实践层面看，数智技术对教育的影响贯穿全流程，呈现多维度变革特征。在教育主体互动方面，数智技术打破传统师生、生生间的互动边界，使各方主体在数字环境与数智应用中形成紧密关联。在此过程中，教师转变为学习路径规划者、技术工具指导者与创新思维启发者；学生借助数字工具成为学习主导者，自主选择内容、节奏与方式，并通过线上协作平台实现深度互动与知识共创。
在知识传播层面，数智化媒介成为核心载体，使教育知识、观点与方法突破时空限制，异步与同步传播相结合，拓展了覆盖范围，提升了传播实效性；AIGC等技术的应用打破专业壁垒，为跨学科探索与个性化知识建构提供可能。
在教育环境层面，虚拟现实、增强现实等技术构建沉浸式、智能化、多模态的感知场景，调动学生多感官参与，实现沉浸式过程学习体验，促进线上与线下的身体联动，让教育具身化感知成为可能，为创新人才实践能力培养提供新的场景支撑。
数智技术融入教育的核心，在于以数智技术为支撑、坚守教育的本质属性，实现工具价值与人文价值的平衡。技术始终是知识传播的重要载体，数智时代下二者的联结更为紧密，其最终目标是构建多重交叠融合的媒介环境，达成知识传播与创新人才培养的有机统一。数智技术融入教育实践，要求教育系统从价值理念、课程内容与教学变革等维度推进逻辑转换，以适应教育数字化需求。教育系统由此实现全新变革，包括自主学习的新定义、教师教学的新变革、课程体系的新挑战及人才培养标准的新转向。
二、数智技术赋能高等教育的可行性分析
1.宏观层面：政策引导构建制度保障
数智技术与高等教育的深度融合，离不开国家政策的方向把握与保障支持。近年来，国家围绕二者融合逐步构建起内容不断细化、支持力度持续加强的政策体系。《中国教育现代化2035》中提出，“利用现代技术加快推动人才培养模式改革，实现规模化教育与个性化培养的有机结合”。政策重心从倡导技术应用转向主动推动技术与教育的深度结合，为数智技术全面参与教学、管理、服务等环节提供了明确支持。层层推进的政策体系使数智技术与高等教育的结合从抽象概念转化为有具体目标与路径的实践任务，可行性得到充分保障。
2.中观层面：技术迭代提供动力支撑
数智技术的持续迭代与功能拓展为高等教育升级提供坚实动力。当前，人工智能、大数据、虚拟现实、云计算等核心技术均已形成相对成熟的应用体系，分别覆盖教学、管理、科研等关键环节，并能有效破解传统高等教育中的痛点问题，使数智技术与教育的结合具备操作可行性。例如，教师可以运用机器学习与深度学习功能，持续追踪学生学习轨迹，捕捉学生的学习投入时间、知识点掌握情况及答题准确度，精准识别薄弱环节，进而为学生量身推送适配的学习资料与练习题目，改变传统“千人一面”的教学模式，真正落地个性化学习。这种贴合高等教育个性化需求的技术应用正成为推动教学模式变革的重要动力，促进数智技术与高等教育走向深度融合。
3.微观层面：教育系统的自我革新需求
数智技术与高等教育深度融合的核心在于高等教育系统自身面临自我革新的内在需求。数智时代下，教育环境与教学手段的变化使得传统高等教育的局限逐步显现：育人场景不够丰富、教学方式相对单一、部分环节重复，既难以满足当代学生的学习需求，又与国家人才培养要求存在差距。而数智技术的出现恰好为教育系统突破这些限制、完成自我升级提供了有力支撑，成为高等教育顺应时代发展的必然选择。当代学生成长于数字环境，其对教育的需求已不止于知识普及，而更注重学习质量与个性化发展。以课堂为中心、以教师为主体的传统模式难以匹配这种需求变化，导致大规模培养与学生个性化发展之间的矛盾难以纾解。数智技术与高等教育的结合，本质上是教育系统回应学生需求、解决自身问题、适配国家战略的主动革新，而非被动接受。在此过程中，数智技术成为教育系统自我完善的重要工具，二者深度融合既满足教育系统内在需求，又充分发挥技术价值，形成了需求推动应用、技术促进革新的良性循环，从根本上证明了赋能的可行性。
三、数智技术赋能高等教育的实践路径
数智技术与高等教育融合的实践，需通过“重构基础要素打牢根基、革新核心业务激活教育活力、建立长效保障确保持续推进”三方面协同。三者相互衔接、彼此支撑，既推动了高等教育数智化转型，又为创新人才培养提供了适配的教育环境与实践支持，助力其实现高质量发展。
1.要素层重构：强化赋能基础支撑
数智技术要真正融入高等教育并发挥作用，需围绕教育系统的核心构成，贯穿基础支撑、业务运转与长期保障的实施思路。将数智工具、环境、内容等要素渗透至高等教育各环节，重塑教学、学习、管理的具体形态，以此达成服务创新人才培养的根本目标。
传统高等教育受限于物理空间，学习体验与教学效果难以突破。数智技术可有效破解此问题。教师通过三维动画拆解复杂设备结构与运行逻辑，帮助学生更加直观地理解专业原理；虚拟现实与增强现实技术可以还原高危化工反应、深空探测模拟等难以实现的实验场景，使学生在虚拟环境中亲身体验，强化多感官认知；教师可以将电磁感应、化学反应动力学等抽象现象具象化，提升实验教学的可复现性与可理解性。这些做法打破时空限制，弥补传统实验教学的不足，为专业能力培养提供丰富的场景支持。
课前，教师可以运用学情分析工具精准掌握学生知识基础，辅助制定教学方案；课中，教师可以通过实时互动平台收集答题数据，及时调整教学节奏；课后，教师可以借助作业分析工具了解学生薄弱点，推送补充资源。学生可以借助智能学习平台进行学业诊断，获取资源推荐与路径规划，高效完成学习目标。随着教育垂直大模型的成熟，此类工具还可在科研思维启发、实践创新指导等方面提供更深层的支持，双向优化教与学。
高校应建立覆盖“人—机—物—环境—活动”的全场景数据采集体系，获取学生学习行为、教学过程、校园运行等多维数据。教师可以据此客观分析学生知识掌握与认知能力，利用学习行为数据预测学业风险，为个性化辅导提供依据；关联多维度数据可挖掘教学效果与教学方法的内在联系，为教学改进指明方向；深度运用数据可使高等教育决策从经验依赖转向数据驱动，提升教育实践的科学性。
2.业务层革新：推动核心业务深度融合
数智技术通过改变学习、教学、管理、评价与研究方式，进一步融入高等教育的核心业务，提升运行效率与人才培养质量。高校应积极推进数智化学习，以学生为中心，打破传统局限。学生可以借助虚拟交换项目参与跨校、跨国线上协作学习；依托有关学习平台，开展沉浸式小组研讨，突破物理空间限制。平台可以为学生提供个性化学习支持，完成认知诊断后，自动推送针对性资源与练习，减少重复学习；智能对话系统可与学生进行多轮交流，在论文写作中提供文献检索建议与逻辑梳理支持，帮助学生整合知识、激发创新思维，培养其自主学习与研究能力。
课前，智能系统能够基于学生历史学习数据与预习情况分析学情，为教师提供教学方案建议，针对普遍薄弱知识点推荐补充案例与互动环节。课中，互动平台能够实时收集答题准确率与专注度数据，生成动态评价结果，协助教师及时调整策略，发现学生概念理解偏差时补充讲解。课后，系统能够依据学生课堂表现与知识掌握情况设计作业，教师再结合教学目标优化调整，形成“机器初步筛选+教师优化”的作业设计模式，兼顾数据分析优势与教学经验，提升精准度与效率。
评价方式的数字化完善，需建立全景式、注重过程的评价体系，针对不同专业与学段的人才培养目标，设计涵盖知识掌握、能力提升、素质养成的多维指标。高校应利用智能感知设备收集学生课堂表现、实验操作、论文写作等过程性数据，结合作业、考试等结果性数据，全面呈现学生成长状况，突破传统评价局限，更客观地反映教育成效。在研究工作方面，高校应推动技术与科研、教学研究深度融合，教育垂直大模型可辅助研究者撰写文献综述、处理科研数据，聚焦核心创新点。
3.保障层支撑：构建长效赋能机制
高校需建立长效保障机制，从制度、师资、安全3个方面提供持续支持，确保数智技术在教育中稳定发挥作用。
首先，高校应制定教育数智化转型发展规划，明确数智技术应用的目标、任务与阶段步骤；建立跨部门协作机制，统筹教务处、信息中心、各学院资源，避免重复开发；完善激励制度，将数智技术应用能力纳入教师考核与职称评定，设立相关教学创新项目与奖励，鼓励教师参与改革；同时制定数据管理制度，规范采集、存储、使用流程，保障数据安全与隐私。
其次，高校应实施分层分类的教师培训方案。针对青年教师开展大模型教学应用、虚拟仿真课程开发等进阶培训；针对中老年教师开展智能教学平台操作、数字化资源制作等基础培训。高校应积极搭建教师交流平台，组织跨学科研讨与优秀案例分享，促进教学经验互鉴；适时引入校外专家与企业技术人员开展联合培训，帮助教师了解前沿动态与行业需求，提升其将数智技术与专业教学相结合的能力，打造复合型师资队伍。
最后，在安全保障方面，高校应建立技术、管理、伦理相结合的防护体系。技术上，采用数据加密、访问控制、安全审计及隐私数据脱敏处理等方式，设置多级权限管理；管理上，建立安全应急响应机制，定期开展平台安全检测与漏洞修复，制定数据泄露、系统故障等突发事件应急预案；伦理教育上，将数据伦理、人工智能伦理纳入教师培训与学生课程，引导师生树立正确数字伦理观念。
四、结语
数智技术与高等教育的深度融合是数智时代教育发展的必然趋势，其核心逻辑在于双向互构，可行性源于政策引导、技术支撑与系统自我革新的三重保障，实践路径体现为要素层、业务层与保障层的协同推进。这一融合不仅推动了高等教育数智化转型，更重构了人才培养的环境、方式与评价体系，为创新型、复合型人才成长提供有力支撑。未来，高校应持续坚守教育本质，平衡工具价值与人文价值，不断探索赋能的新形态与新路径，助力高等教育高质量发展与教育强国建设。
（改革与开放 2026年第09期 总第678期 作者单位：陇东学院马克思主义学院）
