聚焦科技赋能，推动高校青年高质量发展

在大数据、云计算、移动互联网、人工智能技术快速发展的时代浪潮下，高校作为培养青年人才的主阵地，肩负着为民族复兴和国家发展输送高质量建设者和接班人的历史重任。聚焦现代科技赋能，将其深度融入青年学生的成长全过程，是顺应时代潮流、破解教育难题、提升育人效能的战略选择，对推动高校青年实现更全面、更充分、更具竞争力的高质量发展具有决定性意义。

一、科技赋能高校青年高质量发展是时代必然  

以人为本：高校人才培养的重要目标

现代数智化技术发展是推动人类的进步的重要助力，聚焦科技赋能高校青年高质量发展，其核心在于“以人为本”，这是利用技术手段更好地服务于青年成长成才的根本目标。高校作为青年人才培养的重要基地，更要以开放、积极、包容的态度迎接时代变革，将现代科技深度融入育人全过程，着力培养具有改革创新意识、扎实专业基础和高度社会责任感，并能驾驭人工智能的新时代高质量青年人才。

企业发展：适应智能时代人才需求

目前，社会发展中很多行业都在潜移默化的融入了数字化和人工智能元素，高校青年也必须要有危机意识，提前规划布置，在高校学习期间应更多关注科技发展与专业知识学习的联系，关注经济社会发展与企业需求的方向，要具备理解人工智能、应用人工智能、与人工智能协作甚至创造人工智能的能力，锤炼青年的批判性思维、问题解决能力、终身学习能力和数字化素养等核心竞争力，这样才能在未来职场和科技创新中占据主动。

打破传统：突破教育瓶颈、促进教育公平

传统教育模式主要存在于课堂理论教育，在现有的教育资源、教育平台、教育环境中接受知识理论，与社会实践和企业需求未能及时融会贯通，培养人才与市场需求脱节。但在科技赋能下的人才培养，人工智能技术能有效突破时空限制、师资不均衡等瓶颈，提供个性化学习路径、智能化教学辅助、精准化评价反馈，极大提升教育质量和效率。同时，人工智能驱动的教育平台和资源，有助于弥合地域、校际差异，为更多青年提供优质、可及的学习与发展机会。

二、科技赋能高校青年高质量发展的实现路径

重塑教育教学模式，提升人才培养综合能力

在数智化技术快速发展背景下，高校对青年人才的培养应将赋能青年发展纳入学校长远发展战略，制定清晰的规划图、目标体系和责任分工。在具体培养过程中，改变传统人才培养方案，重塑现代教育教学模式。首先：制定个性化学习引擎，在人才培养中应关注到学生个性化能力的培养和提高，摒弃传统模式中千篇一律的教育观念，比如通过学习通分析学生学习行为、知识掌握程度、兴趣偏好，智能推荐学习资源、定制学习路径、动态调整教学节奏，实现“千人千面”的精准教学。其次，掌握智能教学助手，利用教学平台中的助教系统，承担答疑解惑、作业批改、基础知识讲解等任务，释放教师精力专注于高阶思维培养、个性化指导和人文关怀。再次，提供沉浸式学习环境，融合VR/AR、AI生成内容（AIGC）等技术，构建高度仿真的实验、实训、历史场景，提供沉浸式、交互式学习体验，突破物理限制。最后，实现智能化教学评价，运用AI助手进行多维度学习过程评价，综合评价学生参与度、合作能力、思维模式等水平，超越传统单一分数评价，提供及时、全面、发展性的反馈。

赋能科研与创新水平，提高高校青年就业能力

科技赋能下的高校青年人才培养，除了掌握扎实的专业理论基础外，还应具备数据收集、数据分析、数据应用能力，提高科研能力和创新能力。人工智能能凭借其强大的文献检索与分析功能，通过数据处理与可视化平台、科研流程管理助手，加速科研进程，可以大大提升研究效率。同时，还可以通过提供跨学科创新平台，搭建AI驱动的创新实验室或虚拟协作平台，鼓励不同学科背景青年利用AI工具解决复杂问题，催生跨学科创新成果。在就业方面，可以智慧生涯规划，基于需求数据分析学生能力、兴趣、性格、就业市场趋势，提供个性化的生涯发展建议、实习就业岗位精准匹配、求职技能智能辅导。

提升师资队伍能力，完善数字教学设施与平台建设

高校是人才培养的基地，随着科学技术的不断进步，人工智能技术不断融入各个行业，企业对数智化人才的需求也不断提高，这也对作为高校人才培养重要引导者的教师队伍提出了新的要求。高校教师队伍首先要提升自身掌握数智化技术能力，掌握跨学科综合知识，可以通过深入企业进行整体学习或开展系统性的教师AI素养培训，鼓励教师探索AI在教学科研中的应用，培育一批精通AI教育的骨干教师。同时，学生的学习不单单是理论的吸收，还要有将理论转换为应用的实践过程，在师生无法接触到真实企业数据的限制下，高校可通过完善数字教学设施与平台建设，加大投入建设高速校园网络、高性能计算中心、AI教学实验平台、数据中台等，为AI应用提供坚实基础和学生实践提供虚拟平台。

课程体系重构与资源建设，产学研用深度融合

基于市场对人才知识结构需求的改变，高校在对青年人才培养内容也应有所调增，在保留基础专业理论知识的同时，应提高数智化技术方面课程内容，特别是数智化技术与专业知识融合发展的课程内容，教学课程体系和配套资源建议也应有所改变和提升，可以通过积极开发或引进优质的AI相关课程、教材、案例库、在线资源；减少传统手工课程，推动跨学科课程整合。培养学生应用能力方面，实现在具备专业知识理论和数智化技术基础上，加强与AI领先企业、科研机构建立长期合作，共建实验室、实习基地、联合项目，引入产业真实场景和前沿技术，使学生真正实现“学中用，用中学”，缩短理论与实践的距离。

（作者：高艳玲、讲师、桂林学院工商管理学院）