从“大模型”到“科学智能”，从“AI+制造”到“具身智能”免费杠杆配资门户网，当前，人工智能正以前所未有的速度赋能千行百业、改变世界。当智慧教育市场规模预计2025年突破9000亿元时，AI教育硬件如雨后春笋般涌现，教育领域正经历前所未有的变革浪潮。个性化教育能否成为AI技术的最佳落地场景？传统的“一刀切”教育模式能否真正被AI重塑为“千人千面”的个性化教育？什么样的人才能够成为AI时代的顶级玩家？带着这些疑问，《第一财经》在“2025世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议”期间，特邀福耀科技大学常务副校长徐飞，从AI教育变革实践者的视角，深度探讨AI+教育的现实路径、人才培养的未来方向、以及AI时代教育的机会与挑战。
以下是访谈节选。
《第一财经》：您一直强调AI时代要培养“非编码能力”，如何理解“非编码能力”？
徐飞：在人工智能时代，大量可编码、遵循固定规则、有标准答案的工作，AI不仅能胜任，还能比人类效率更高、错误率更低。因此，人类想要保持核心竞争力和比较优势，就需要将重心转向“非编码能力”的培育。简言之，非编码能力是指那些无法通过简单算法和模型生成的能力，包括直觉、悟性、潜意识、第六感官、好奇心、洞察力、想象力、创造力，以及批判性思维、跨学科整合、复杂情感认知、伦理价值判断等。
以企业管理为例，管理者在面对市场波动、团队矛盾等充满不确定性的场景时，需要凭借经验直觉、同理心与创造力做出决策，这是AI无法替代的。再比如艺术创作领域，艺术家凭借独特的想象力、情感联结力和创造力，赋予作品风骨、气象和灵魂，这也是AI难以企及的。
从根本上讲，当下AI 再强大仍属技术工具范畴，技术工具擅长解决标准化、可编码化的问题，但教育的本质是培养“完整的人”——能提出元问题、识别真问题，具有在复杂情境中权衡价值、引领创新方向的能力，“敬天爱人、止于至善”（福耀科大校训），永恒追求真善美。
值得特别指出的是，提问是非编码能力中非常重要的一种能力。在大模型横空出世之前，教育几乎都是教授学生如何回答问题、解决问题。随着ChatGPT、DeepSeek等大模型的出现，现在当遇到问题时，只需输入相关提示词给大模型，即可得到一个高效快捷、准确精当（在大多数情形下）的答案。因此，在人工智能时代，提出好问题、真问题、元问题至关重要。在这种意义上，我们甚至可以将“学问“解读为”学会提问“！实际上，爱因斯坦早就说过，在科学上，发现/提出/定义问题，比回答/解决问题更本质、更重要。
《第一财经》：福耀科技大学在AI时代人才培养方面有什么独特的理念和做法？本硕博贯通培养模式有什么特殊优势？
徐飞：福耀科技大学在培养理念上，强调人才培养首先是培养“人”，然后才是“人才”，注重培养学生的健全人格、职业操守、伦理责任和使命担当，强化学生正向的终身受用的 “意义世界”和“价值空间”。另一核心理念是，打破手脑界限、学科边界、学制壁垒，力求理实融通、产教融合、科教融汇，本硕博贯通培养“T型人才”（垂直深度+水平广度）乃至“π型人才”，着力培养具备深厚扎实专业知识、跨学科整合、工程实现力和伦理责任感的拔尖创新人才。
在做法上，在做好专业教育教育的同时，注重加强通识教育、博雅教育和创新创业教育，使学生不仅“专业成才”，更“精神成人”。在课程和教学安排上，注意形成“学习-研究-应用-迭代”闭环，与包括福耀集团在内的众多行业龙头企业深度共建专业、共定标准、共建课程/实验室、共组师资。例如，聘请企业资深高级工程师、技术专家担任实践导师，与校内学术导师共同指导学生；大量核心课程和实践环节围绕企业提供的真实项目展开，让学生通过“项目制学习”在解决实际问题中学习、应用和创新。同时，高起点、高标准建设AI 智慧平台赋能个性化教育，通过AI学习分析系统，为每个学生生成“能力进化图谱”，动态调整跨学科课程组合。
关于本硕博贯通培养模式，其优势十分明显。首先，早期锁定优秀生源，为学生提供长期稳定的预期，让他们能够心无旁骛地投入到学习和科研中，最大限度减少升学干扰。其次，符合学科发展内在要求，人工智能、机器人等前沿领域知识迭代迅猛、学科交叉性强、研究深度要求高，贯通培养能让学生更早接触前沿、更早进入研究状态，进行“长周期、厚基础、强交叉”的系统训练。第三，优化人才选拔与培养效率，能在更早阶段识别具有突出科研潜质和浓厚学术兴趣的苗子，减少重复性课程和升学备考的时间损耗，将精力更集中地投入到核心能力培养和深度研究中。
《第一财经》：福耀科技大学定位为“新型研究型大学”，在万亿级智慧教育市场中如何找到差异化定位？AI时代的教育创新机会在哪里？
徐飞：福耀科技大学的定位是：“高起点、小而精、研究型、国际化”。在办学体制机制上，通过民办公助模式整合资源，既保证学校的非营利性与公益性，又赋予其更大的办学自主权和改革空间，使其成为高等教育创新的“试验田”。学校依托福耀集团在全球制造业的深厚积累和领先地位，以及河仁慈善基金会连接的其他高端优质产业资源，能够更直接地洞察产业前沿需求，将真实的技术难题、工程挑战转化为教学案例和科研课题，确保人才培养和科学研究从一开始就紧密对接国家战略和市场需求。在定位策略上，学校聚焦 “AI×产业”交叉研究，构建教育科技验证场景，通过与头部企业共建“教育元宇宙实验室”，将工业场景转化为教学案例，如电池参数模拟系统用于物理教学。
AI时代的教育创新机会，在于利用AI技术、神经教育学和脑电数据等构建智能学习平台赋能个性化学习，实现对学生学习行为、知识掌握程度、能力特质的精准画像，由此提供个性化的学习路径和资源推荐。同时，借助AI技术开展虚拟实验、智能辅导等，打破时间和空间限制，丰富教学形式和内容。此外，通过教育区块链，构建学分银行体系，实现终身学习记录可信存证。
《第一财经》：在推动高等教育数字化转型过程中，您遇到的最大挑战是什么？如何平衡技术创新与教育本质的关系？
徐飞：最大的挑战之一，是如何让教师和学生适应数字化教学和学习模式。部分教师对新技术的接受和应用能力不足，一些年长的教师甚或存在数字素养鸿沟。小样本调研表明，40岁以上教师仅27%能自主开发AI教学工具。学生方面也可能在自主学习能力和信息筛选能力上存在欠缺。
平衡技术创新与教育本质的关系，关键在于明确技术是手段，教育本质是育人。技术创新应服务于教育目标的实现，不能本末倒置让技术喧宾夺主。借用张之洞的“中学为体、西学为用”，即为“育人为体、技术为用”。勿庸讳言，部分课堂过度追求“AI技术炫技”，弱化思辨训练，存在教育目标异化风险。须知，在使用AI教学工具时，应注重引导学生思考、培养他们的批判性思维，而不是单纯依赖工具获取答案。教师要从知识的传授者转变为学习的引导者和价值的塑造者，利用技术更好地激发学生的学习兴趣、潜能和心性。一言以蔽之，致力于把学生培养成为有社会担当和健全人格、有职业操守和专业才能、有人文情怀和科学素养、有历史眼光和全球视野、有创新精神和批判思维的人，才是教育的本质所在。
《第一财经》：智慧教育的下一个爆发点会在哪里？AI时代的“教育玩家”应该如何布局？
徐飞：我认为智慧教育的下一个爆发点，极可能在个性化学习和终身学习领域。随着AI技术的不断发展，能够根据每个学生的特点和需求提供定制化教育服务将成为趋势。同时，人们对终身学习的需求日益增长，智慧教育可以为不同年龄段、不同职业的人群提供便捷、高效的学习渠道。
从技术上讲，爆发点会在“自适应学习系统+教育神经科学”结合的领域，基于多模态生物数据（眼动、皮电、脑电等）的动态学习状态反馈系统将成刚需。此外，职业教育用数字孪生技术模拟岗位场景的“AI技能镜象”市场，将成为受追捧的热门新赛道。
AI时代的“教育玩家”，无论是学校、企业还是教育机构，都应加强AI技术在教育领域的应用研究，打造个性化教育产品和服务。学校要注重培养学生的数字素养和非编码能力，同时，建立 “AI教育安全边界”，明确技术禁用场景（如情感评估禁区）；企业要加大对教育科技的研发投入，开发基于教育认知科学底层研究的智能体（AI Agent）；教育机构则要积极探索基于脑科学、认知学习学的创新教育模式和课程体系。
《第一财经》：传统教育体系对AI技术的接受度如何？在推动教育数字化转型过程中，哪些制度和观念需要突破？
徐飞：一般而言，对新事物的接受程度有四种情形：先知先觉、现知现觉、后知后觉、不知不觉，传统教育体系对AI技术的接受亦如此。一些高校和教育机构已经开始积极尝试引入AI技术，但也有部分学校和教师对新技术持观望态度。总的情况是，接受度虽参差不齐，但（普遍）正在逐渐提高。
在推动教育数字化转型过程中，最应该破除的认知/观念是两个极端：一是AI万能论，声称教师会被AI取代；二是AI一无是处论甚或祸害论：一无是处主要指AI不靠谱，经常出现“一本正经胡说八道”的幻觉，祸害则是指学生因过分使用AI而导致“用进废退”的“失能”。
在观念上，要打破以上两种偏颇片面的认知，充分认识到AI技术不是对教师的替代，而是教学的有力辅助工具，鼓励教师突破传统教学模式积极拥抱新技术，开展教学创新。同时，趋利避害利用AI赋能。在制度创新上，学校要突破现行评价制度，不能再单纯以考试成绩和论文数量来评价学生和教师，要将学生的数字素养、创新能力以及教师利用AI技术开展教学创新的能力纳入评价体系。资源分配应克服以往90%的智慧教育投入流向硬件等惯性，加大在教师培训和能力建设上的投入。对学生要推行 “能力护照”制度，记录跨学科项目成果，替代部分学分。政府方面则需设立 “教育转型补偿基金”，鼓励淘汰落后教学设施。
《第一财经》：AI时代如何重新定义教师的价值和作用？福耀科技大学在这方面有什么思考和实践？
徐飞：AI时代教师不会被替代，但其角色和价值需要重新定义。教师不再是单纯的知识传授者，而是要成为学生认知的引导者、学习的促进者和情感的支持者。简言之，教师要从知识传递者转为 “学习架构师”，核心职能将变为设计人机协同学习流程、干预算法偏见、培育AI伦理观。
福耀科大尝试推行教师 “人机协作教学认证”制度，试行 “双导师制” （教授+AI工程师），联合开发教学算法。学校鼓励教师借助AI学术助手完成文献综述、数据处理等基础工作，将更多的精力聚焦于培养学生的问题定义能力与批判性思维。例如，在战略管理课程中，教师不再单纯讲授SWOT模型，而是引导学生思考：何时该用SWOT？其假设前提是什么？在AI时代如何迭代该模型？同时，使用AI工具对学生讨论进行语义分析，实时生成“批判性思维热力图”，自动推送引导问题，帮助教师更好地了解学生的思维过程，进行针对性的指导。
《第一财经》：AI深度介入教育过程，如何保护学生隐私？如何避免算法偏见？技术发展的边界在哪里？
徐飞：保护学生隐私需要建立严格的数据安全管理制度，明确数据的收集、存储、使用和共享规则，确保学生数据不被泄露和滥用。在技术层面，采用加密、匿名化等手段对数据进行处理。
避免算法偏见则需要在算法设计和训练过程中，使用多样化、代表性的数据，对算法进行严格的测试和验证，及时发现并纠正可能存在的偏见。同时，建立算法审核和监督机制，建立“算法透明清单”，公开训练数据来源及权重逻辑，让算法的运行过程透明化。
技术发展的边界在于不能违背伦理道德和教育规律。AI技术在教育中的应用要以促进学生的全面发展为出发点和落脚点，不能为了追求技术的先进性而忽视学生的身心健康和个性化需求。必须划出技术边界红线，比如禁止用情感识别技术评估学习效果；禁止基于家庭数据的“预测性标签”（如就业潜力评级）等。
《第一财经》：面对这些现实挑战，AI教育的突破口在哪里？政府、学校、企业、家庭应该如何协同发力？
徐飞：AI教育应致力于打造开放、共享的教育生态，整合各方资源，共同推动AI技术在教育领域的创新应用，其突破口在于建立“国家教育智能体” 基础设施。
为此，政府应主导建设安全可信的公共教育大模型，开发开源教育大模型平台，开放公共数据池，向中小学校开放基础算法，避免技术垄断。同时，制定相关政策，引导和支持AI教育的发展，加大对教育
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张媛
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