我的角色稍微特殊，工作经历也较为丰富。有高校、企业还有外企的工作经历。今天我所讲的内容是想从我过往的二十多年在高校从事继续教育工作的视角来跟大家一起探讨教育的AI赋能与思维守护。

当前已全面进入AI数字化时代，它的到来教育应如何？AI对教育范式带来的深刻影响，有好有坏，在我看来它是双刃剑。

从技术视角看这个时代的社会特点，技术演变快，所带来的是多维度影响，且无边界。

在这样快速发展的过程中，我们搞教育的人一定要搞清楚它的底层逻辑。我想跟大家谈谈我的观点，我认为它是人类所追求的全面的智能化社会。而智能化社会的基础是所有行为可以用数据来描述和定义。我们讨论AI，讨论大数据，其底层逻辑就是所有行为的数字化呈现，数字化本质就是把所有的行为变成“0”和“1”，通过算法和模型实现智慧判断。

通过数据或数据集可以对一个对象进行多维度描述，其实我们做教育的人一直都在跟数据打交道，比如考试成绩等。因此，我想阐述的一个观点就是未来数据将指导和影响一个社会的各种服务模态。社会形势发展跟我们未来整个社会的发展具有相关性，总结而言就是未来模型即服务，这个服务是广义，是指所有的行为判断都可以将它视作一个服务的形式。教育也是一种服务，学生身上的各种数据就形成了模型，模型是基于对所有学生的过往行为进行归纳、总结，找出相关规律后形成一个基本的规律，这个规律就是模型。之后再把其他的相关数据导入到模型中去就可以研判对象未来的发展趋势。因此人工智能对教育的影响，大家就能够很直观的理解。

所以未来机器学习进化到能够达到人的水平的时候，教师角色就会发生转变，这意味着教师不再是传递知识的载体，未来的教育它就会走向一种新的模式，这种模式可能就会导致我们未来对学生的判断、学生的教育这个过程采取新的管理方式。现在的大数据模型的应用对学生的画像是多维度的，这种模型对教育管理是非常有帮助的，如心里健康指数模型、学习能力指数模型、经济困难指数模型、发展趋势指数模型等。

再看看面向教学行为的AI技术，用AI技术做原始资料分析，为课程设计、教学去提供创新思路，但用久了后，你会发现它的同质化越来越严重，也就是当我们需要一些个性化设计时，它就无法提供了，反而我们的思维会固化，所以它是一把“双刃剑”。另外在教研备课中，我们可以去生成多模态的一些调研内容，这为我们的教学带来了很大帮助，同时也能协助学生学习。但在这一点上，尤其是去年在一些教育过程中，我发现学生的思维反而受它的影响导致了他们不会像以前有那么积极的思维发散性。

实际上AI技术带来就是最新的数字技术将教育旧的行为模式向新的行为模式进行过渡，是新技术加上新模式，还要符合新思维。因此在创新的过程中，我想继续教育的几个本质特点可以跟大家一起分享和探讨：一个是自主性；另外一个是社会性；最后是实用性。未来的继续教育它是从这三个维度进行变化，现在的教育载体不仅是教师本身，这是未来的教育可能要去面临的变革，面对这样的变革就要重构教育管理新模态。教育本身要从管理的视角去重新审视。

关于管理我有一些自己的认识，我们以前都学过所谓现代管理学的一些知识，在我看来，管理是通过自我管理到工作管理、人员管理、人际关系管理以及具体情景管理5个维度实现对象的行为影响和改善。我对管理这两个字的理解是按照事物的规律，采用激励或惩戒的手段进行梳理、引导、调整得到想要的结果，所以我认为管理是一个过程的服务。未来的教育是基于社会不断演变的过程，首先要知己知彼，其次才能以柔克刚。知己知彼找到事物规律，了解事物本质后，可以按照规律去梳理、引导，这样才能在应用的过程中往更好的方面发展。

未来教育我认为面临两大变革：首先教育生态的重塑，人才培养的目标会发生变化。因为AI将会取缔很多人工岗位和工作。我们的人才的培养的目标该发生哪些变化，无论是从教师和学生的素质、意识、计算思维以及学习、创新和社会责任都面临着改变都需要大家去思考。其次基于这样的一个背景，我想未来的继续教育需要的是看、学、思、用。

未来教育的图谱要经历三重跃迁，我认为是从知识传授到思维建模，从标准评价到过程追踪，从人机对抗到智能共生。还要对技术伦理的边界进行重构，对教育评价体系进行全面改革，对智能生态的协同进化。AI数字时代的教师的角色就会发生改变，他不再是知识的传授者，而是先进理念的倡导者；是学习技术的领跑者；是优质资源的整合者；是思维成长的引导者；是学习理论的构建者；是学习方法的教练者。

如何以技术创新的新思维去看待继续教育？首先要思考如何满足社会的需要，我认为有两个观点：一个是从宏观层面上要紧跟潮流。另一个是从微观层面是抓住热点。今年AI就是热点，去年的热点是新质生产力。当下的高校教育我一直觉得有一个矛盾点，整个知识转化到社会应用，它需要一个周期，老师需要学习沉淀，沉淀完了以后再教给学生，学生再到社会去实践，这个过程往往比较长，这就导致了我们的继续教育在迎合社会的热点需求的时候需要在项目设计上有足够的资源来支撑，我想这是一个难点。因此我认为高校要围绕四个关注点：一是通过产教融合去建立这种合作机制，打造优质的教育资源池。当社会热点来了以后，你要聚焦这个热点去完成一个新的教学项目的时候，你能不能快速去聚焦，对知识的吸纳我们肯定很快，但是你要转换成社会可以用的，可能就有些问题。一个最明显的问题，学校提供的大部分是基于理论的基础课程，而他们需要的技术的实践，这是我们高校的很多老师往往不具备的，因此这个时候就要把产业和教学结合起来，去共同建立合作机制。二是建立符合当代技术发展趋势的教育服务体系。三是更加开放的一体化教育和开放式智库。四是用多元化的教学适应变化多样的社会发展。

继续教育和本科教育是完全不一样的，它更多的是面向社会，学生大多是在职，所以要基于社会场景化的需求去设计，解决学生个体化需求，能够满足他进入社会就业以及他个人持续成长、持续发展的学习，因此继续教育在课程设计上要把握科学技术的发展，把握时代发展的脉搏。我把它归结为市场化意识，以前总有人说高校是一个象牙塔，而现在学校全部要走向社会，尤其是继续教育，所以我们觉得社会化的意识体现在基于市场化意识积极参与到企业的人才体系建设中。

非学历教育是依赖市场经济需求而存在的。它是基于岗位能力要求进行的人才培养，所以在非学历教育项目设计中要持续聚焦四个维度：解决知识缺陷、能力缺陷、技术缺陷和认知缺陷，以此提升学员所需的能力。非学历教育要求的就是赋能，而赋能是基于技术和管理两个维度进行的。高校具备的优势是可以全面化服务于企业培养，这是一般社会培训机构完全做不到的，因为学校有完善的学员管理体系，所以我们要把这样的资源优势转换到非学历教育项目中来，这样一来它未来的市场前景将会是井喷式的。

非学历继续教育，我觉得有四个基本原则：第一个是目标原则（即：满足比满意更重要）。我们做项目评估的时候，经常去做客户满意度，后来我在管这块业务的时候，我就让他们不要过于纠结客户的满意点，而是要关心这批学员学到的基于岗位能力要求的知识和能力的满足度，我们更关心的是3个月以后我们到企业去回访的时候，企业说这批学员培养完后确实工作能力有所改变。第二个是方法原则（即：有效比有名更重要）。我们在选用的教师的过程中间，我们更加关注的是授课老师的水平对课程的内容有没有效，所以有效比有名更重要。第三个是流程定位（即：引导比控制更重要）。老师在流程管理中要去引导学生在培训班里能够学到东西。第四个是结果原则（即：运用比认知更重要）。如果学生说学到了但落实不到工作中，那就说明培训失败。这一整套原则就是我们的评价标准。在培养的课程体系上，我们从客户的需求、数据采集到数据分析需求，最后形成数据报告，基于组织层面、工作层面以及员工层面的需求，最后才落到项目开发。所以我们在项目中经常会遇到反复跟客户沟通修改课程，因为分析了以后我们会发现课程可能并不适合于甚至是不能满足于企业的真实需求。尽管工作量比较大，但这也是增加客户粘性的最好的方法。

因此从方法论来讲，我们要做好非学历教育就是要满足企业的客观真实的需求，把这个事情做好了，无论我们面对的是什么类型的客户都会得到他们的认可，同时也可以满足我的目标、方法、流程和结果的落地。

现场报道 | 2025高校继续教育与职业教育创新发展研修班于5月27-29日在成都举办