1. 引言
时代不断变迁，经济快速发展，社会需求发生改变，同时个体自我意识觉醒，学生差异化明显，这些使得他们既拥有了多元化的发展路径，也面临着比过去更大的社会压力和焦虑感。而人工智能等数字技术的快速进步一方面颠覆了传统的人才需求模式，另一方面也为这种变革提供了新的解法。教育培养模式和体系构建应与受教育人员、受试环境等相适配。从学生、学校、企业、社会的不同角度出发，面对“新变化”均产生了“不适应”的现象。不少学生认为现的教育模式缺乏对自我意识的体现；部分企业认为高校教育缺乏对学生实践性引导；社会声音时常探讨教育发展与社会需求是否适配等问题。世界银行2025年报告尖锐指出：全球83%的教育工作者担忧传统模式难以培养学生应对AI时代的批判性思维。《中国教育现代化2035》明确提出要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。传统高等教育受限于规模化培养与资源约束，一直以来存在课程同质化、教学单向化、评价单一化等结构性矛盾。因此，借助人工智能技术爆发式的增长破解“千人一面”高校个性化教育的实践提供了研究契机。
已有研究表明，人工智能技术凭借其强大的数据处理、模式识别与自适应能力，在推动学生个性化教育以及优化学习过程方面展现出不可替代的独特优势。在个性化教育层面，人工智能能够通过海量数据对学生进行精准刻画和定位，为老师提供相应的学习跟踪和洞察，在过程中实现教育目标和学习路径的适配[1]。在教育辅助方面，以大模型为核心的人工智能技术，能够通过反馈、适应、智能评估等工具，为学生提供最优学习序列、学习资源以及可视化的学习进展，有效激发学习动机，提升学习效率和培养元认知能力。这些基于人工智能技术的精准干预和持续支持，是传统规模化教育模式难以企及的，从而为新时代破解个性化教育难题提供了强大的技术引擎。“Z时代”的学生在性格发展和认知方式上呈现了新方向，因此在人工智能技术的加持下，既要保证教育方式的转变更符合时代发展也要通过制度化的调适推进其平稳运行。为此，从学生个性化发展入手，利用人工智能大模型的情境感知、自适应反馈与数据驱动决策等能力，结合企业实践需求，从“技术–制度–价值”良性循环来解决这一问题，实现真正的“因材施教”。
2. 制度视角下的技术赋能个性化教育理论基础
技术发展与制度规范化适配的问题一直以来是学术界研究的热点议题，制度主义(Institutionalism)是一种社会科学理论范式，制度能够对社会行为、经济活动和整体决策起到一定的规范和限制作用。在规范化场域内任何新兴技术的进入都会带来相应的制度真空从而出现制度调适等问题。制度理论的核心观点是，组织的行为和结构不仅仅由效率或技术决定，更受到其所在制度环境的深刻影响。这个环境由规则、规范、信念、文化认知等构成，它们定义了什么是“合法的”“可接受的”“理所当然的”[2]。早期的制度主义是从“被动”的观点出发，主体通过符合规范或接受限制从而获得合法性，并实现存续及发展。随着理论的不断延伸，新制度主义提出了“主动”的视角，认为行为主体可以通过自身的能动性，推动并塑造制度的演变，从而也获取合法性。这里的“制度”可能是正式规则具有强制性或规定性的特点，也可以是非正式的规范、组织结构或文化惯例等。所以制度化或者说同构就变成了制度调适的重要契机，制度化是指某些实践、结构或技术逐渐被视为理所当然、不可或缺的过程。同构性是指组织在制度压力的迫使下趋向于采用相似的结构和实践，即使这些不一定是最有效率的。因此，选择新兴技术，例如人工智能等会依据自身特点，以商业或非商业的形式进入教育场域，通过不同的实践路径，采取强制性同构、模仿性同构或是规范性同构等不同策略，从而获得更多的发展空间[3]。
人工智能技术因其颠覆性的潜力、快速迭代性、复杂性与系统性等，其影响往往跨越多个领域和制度边界。早期大部分的嵌入路径是通过技术模仿，特别是政府支持项目或成功企业的认可上，因为传统的制度环境已经稳定，虽然存在技术上的更优选择但仍存在“合法性”上的事实确认，采用模仿同构的替代方案既能锁定先进技术又能对市场起到一定的认知作用，后面逐渐因为新技术需要与现有基础设施(物理的、制度的)兼容，因此制度逻辑之间的冲突也逐渐凸显，技术的互补性路径也越发重要。人工智能技术的发展也逐渐应用于各个领域及行业，目前在教育领域内，大多技术以支撑性的方式嵌入在现有的教育制度环境中，例如：如学校组织结构、政策法规、文化规范等。
随着实践层面的不断深入，“人 + 智能”的模式已经逐渐演变成新的教育热潮，越来越多的人工智能技术出现在课前、课中和课后，带来了新的改变也引发了新的思考[4]。一方面，新兴技术嵌入过程存在差异，路径尚未明晰。传统教育仍具有牢固的稳定性，标准化的教育模式呈现了路径依赖的情况，人工智能初期作为赋能手段在不同阶段呈现差异化过程，这种差异化受影响因素较大。另一方面是协同空间，人工智能在教育领域的推广过程中需要技术、教育主体、受众等多方面的合作，是多种利益相关者冲突和博弈的过程，其中对于软件和硬件的要求更是缺乏统一标准，较难完成对接和合作。从新和旧不断交织的过程中，始终是合法性尚未认定和逻辑冲突尚未化解的问题。
技术发展为完善个性化教育提供了可能，而大规模智慧化嵌入在提高效率的同时也对深入学习和多维认知的提升提出了新的挑战。因此，构建平衡的教育机制，发展恰当的嵌入路径，在“效率和深度”中探究出新的机制，既能及时满足新时代学生个性化的发展，又能辩证性的使用人工智能技术，是当前阶段的重点任务。从AI技术实施路径来看尚未形成统一的认知，但从长远角度出发，新兴技术实施路径分析与制度调适相辅相成，应逐步建立起制度规范、破除机制障碍，提升容错机制等，才是可持续发展的必经之路。因此，从人工智能技术不断嵌入教育领域入手，配套制度创新调适以满足发展需求，最后实现真正的教育价值回归，是当前亟待研究的重要问题。
3. 人工智能情境下高校教育发展困境
高校现行课程体系主要以学分制和框架课程为主，多以模块化形式教学，以课时进行学分分配，修读路径较为统一。目前也有高校尝试通过跨学科选修，开展通识课程，设立微专业、第二专业等方法，打破一定的学科壁垒，但在实施过程中个性化方案往往沦为“表面”，这其中既有制度壁垒也留有制度真空。而制度的补充与发展，一方面受限于管理效率与个性化教育的博弈，高校行政管理依赖标准化流程保障运转秩序(如统一排课、批量考核)，而个性化培养则要求动态响应个体需求(如即时课程调整、学习路径定制)。二者的根本矛盾在于：刚性制度追求管理成本最小化，而弹性教育需要容忍一定的管理复杂度[5]。当教务系统无法支撑“一人一课表”的智能排课，当教师工作量核算忽视个性化指导成本，“灵活适配”便注定停留于口号。另一方面，是突破现有制度的框架，实现多制度逻辑的协调。制度框架的稳定性特征，使得高教一直稳定运转减少了变动的可能，也决定了其很难在短时间内实现灵活的调整，而高校教育的快速发展必然带来制度框架的震动，因此，以学生、教师、学校三方主体需要在人工智能快速嵌入的环境中，协调各制度逻辑，并与利益相关者(政府、企业等)需求进行一定情况的适配，以协调机制突破现有框架，实现动态调整。以差异化需求为根本，通过多路径发展达成共识。
以H大学(化名)为案例，该校自2022年起在本科教学管理中系统性引入AI教学系统，涵盖智能排课、学习路径推荐与教学质量评估等功能。本研究通过教务系统运行数据与半结构化访谈发现，AI教学系统在实践中引发了显著的管理冲突，尤其体现在个性化课表推荐与高校既有刚性排课制度之间的张力。系统基于学生学习画像生成个性化课程修读建议，但由于学校排课仍以行政班级为基本单元，课程开设与教师工作量高度制度化，导致大量推荐结果难以落地。2023~2024学年数据显示，约62.4%的学生收到系统生成的课程调整建议，但最终仅有18.7%得以实际实施，其中“当学期无对应教学班”和“课程时间冲突”是主要制约因素。访谈中，多位教务管理人员指出，A系统遵循的是个体学习最优的算法逻辑，而现实排课需兼顾教师配置、教室容量与绩效考核等组织约束，二者在制度层面存在结构性不匹配。该案例表明，AI教学系统引入后所产生的问题并非技术失效，而是算法治理逻辑与高校既有教学管理制度之间的制度张力，反映出高校在从技术嵌入迈向制度重构过程中面临的现实治理挑战。
4. 人工智能技术赋能个性化教育路径
4.1. 高校教育转型
人工智能的深度发展正在引发教育领域的系统性变革，其影响力已从早期的技术工具辅助阶段，演进为对教育体系的结构性重塑。这一变革呈现出三个维度的深层转型：
首先，人工智能正在重构教学模式的底层逻辑。例如，上海某实验学校采用的智能评测系统，通过对学生作业数据的多维度分析，实现了知识点掌握程度的可视化呈现，使教师能够针对性地调整教学策略。这种数据驱动的教学模式，正在推动教育从“经验导向”向“证据导向”的转变。教学模式具体来说，教师要比学生更为了解数字化工具，并引导学生正向的使用，如ClassIn智能报表系统，通过这些工具精准预判学生的认知盲区和学习难点。在此基础上，教师可以构建“任务”观点，为不同的学生提供多样化的选择，特别是以不同形式的组合来呈现，而非单一的目标课程。这种个性化调整使得课堂参与度显著提升。这种转型不仅改变了教师的工作方式，更重新定义了教学的本质，使教育更加以学习者为中心，更加注重个性化发展。
其次，最直观的转变是在人工智能时代，传统教师的角色正在发生改变，高校教育主体关系“学生–教师”不再是知识传授者和知识接收者的关系，AI技术的介入让知识获取产生了质变，教学方式需要及时转变成更符合学生体验的设计和优化环节。学生主体性也不断加强，这与我们的个性化教学方针不谋而合，以“自我为核心”的学习是新时代素质发展的破局之法，这种新型教育主体关系的本质，是从单向灌输走向多向对话。在这个过程中，如何保持教育的温度，平衡技术理性与教育伦理，成为亟待解决的核心议题。
更深层次的变革发生在教育生态系统层面。人工智能技术打破传统教育的边界，一种是时间的边界，终身教育和持续性学习不再是一声声口号；另一种是打破空间的边界，虚实结合的教育空间会更多地出现在教育生态系统地层面。这种生态系统变革的本质，是教育从制度化运作向智能化生态的转型。在这个过程中，人工智能不仅改变了教育的实施方式，更重塑了教育与社会发展的互动关系。据世界经济论坛预测，到2027年，这种智能教育生态将覆盖全球85%以上的主要城市，成为推动社会创新的核心基础设施。这场由人工智能驱动的教育变革，其本质是教育范式从工业化时代的标准化生产，向智能时代的个性化培育转型。在这个过程中，技术赋能与人文关怀的平衡、数据驱动与创新培养的统一，将成为未来教育发展的关键命题。
4.2. 个性化定位与教育方式适配
人类不仅是行为活动的主体，也是价值创造的主体。长期以来，充分挖掘学生个体价值、以个性化需求为导向的教育模式，一直是教育改革研究的重要方向。随着人工智能技术的迅速发展以及数字化转型的加速，高等教育逐渐进入“人机”共生的时代。学生接触数字化产品和教育资源的方式日益多样，知识获取的标准化和批量化逐渐成为主流。在此背景下，个体差异性愈加显得珍贵。未来教育的核心将从传统的“灌输式”转向“建构式”，并强调主体性与能动性培养。教育的焦点将转向思考与思维的培养，而非单纯的知识传授。因此，借助数字化技术赋能个性化教育，旨在通过技术精准识别教育中的短板，而非取而代之。
因材施教作为一种与学生成长并行的教育策略，在人工智能技术推动下，全面拓展了学生发展的潜力。首先，人工智能技术为学生画像和发展定位提供了基础，能够通过预测学生的行为模式，为教师的教学干预提供前瞻性的支持。其次，智能推荐引擎为学生定制个性化发展路径，涵盖学科选择、课外活动以及职业体验等多个方面。更为重要的是，AI技术正在重塑未来能力的培养模式。自适应学习系统通过动态调整学习难度，帮助学生培养成长型思维，尤其是在批判性思维、创新能力和抗挫折能力等综合素质的提升方面表现突出。这种个性化教育的深层价值在于：通过对学生学习数据的持续分析，系统能够灵活调整培养策略，形成“评估–干预–发展”的良性循环。最新研究表明，接受个性化教育的学生毕业后具备更强的终身学习能力，表明教育的重心正从知识传授转向全面能力的培养，为学生的未来成长打下坚实的基础。
人工智能推动高校个性化教育发展的关键在于第一精准的定位，这是个性化教育的前提也是基础，高等教育的基础是素质教育的延伸，对处于18岁左右的学生群体而言，是个性化发展伊始，因此更准确的教育定位既给学生更多的教育信心也给未来的发展提供更全面的可能，而人工智能在初期的技术嵌入就很好地结合教育心理学等实现差异化定位。第二是评估，在此基础上通过人工智能实时动态的学生能力评估模型，并以此为基础开发智能化的自适应教学系统，更全面地依赖于人工智能技术进行深入配合。第三，是适配，个性化的体现就是不同需求差异化的进行匹配和决策，高等教育在学生发展过程中，其需求适配一直是不断变化的过程中，目前前沿的智能教育平台已经能够对学习者的认知过程进行全息化监测与深度解析，依托知识图谱技术为每个学生定制最优的学习演进路线，在就业、专业学习以及生活发展等方面实施检测，是人工智能技术和个性化教育全方位的融合路径。
小结：
当前教育数字化转型正经历从“数据驱动”到“认知增强”的质变。新一代AI教育工具不再局限于学习路径的简单优化，而是通过神经认知科学模型，为每个学习者构建个性化的认知增强方案。例如，智能辅导系统能实时监测学生的元认知能力，动态调整知识呈现方式，真正实现“学习如何学习”的深层目标。因此相应的制度框架也在转变，教育制度正在突破工业化时代的刚性框架，构建适应数字文明的弹性结构。动态课程池技术让课程模块像“知识乐高”一样自由组合，配合区块链学分银行体系，学生可以跨校、跨地域构建独特的学习图谱。这种制度设计既保证了教育质量基准，又为创新人才成长提供了柔性空间。而当技术赋能和制度创新达到新高度时，教育正在重新锚定其本质价值即：人的全面成长。多元智能评估系统逐步取代标准化考试，通过情感计算、成长性评价等维度，构建起立体化的“育人画像”。这种转变标志着教育从“效率优先”转向“生命关怀”，在数字时代重新找到了教育的价值。
5. 人工智能赋能高校个性化教育制度调适与资源分配
人工智能技术在高校教育领域的深度应用，不仅需要技术本身的成熟，更要求教育制度进行系统性调适，以克服路径依赖、化解制度冲突，并建立可持续的创新生态。制度调适的核心在于动态平衡技术逻辑与教育逻辑，是多重制度逻辑协同的结果[6]。一方面，从正式制度而言，应侧重规则重构，从“被动响应”到“主动预判”，以局部试点的方式进行操作后逐步进行推广，涉及到基础性规则制定以及灵活操作部分设计，打破制度管理中的“一刀切”。更新管理方式，从短期–中期–长期，逐步进行制度嵌入–制度创新和制度突破的发展。另一方面，从非正式制度而言，提倡信任机制和容错文化，提高各受众对技术应用的理解，从而减少疑虑，特别是将人工智能视为工具，不是替代而个性化课表是使用，并逐步形成共生的生态。允许教育AI在可控范围内犯错(如智能批改的误差率)，允许教师在一线使用过程中逐步学习，避免一刀切的形式追求完美，而减少尝试和创新，扼杀AI技术应用氛围。
5.1. 制度调试制度
制度建设是基础也是新技术应用的关键一步，强化基础制度的建设需要帮助管理者、决策者和执行者理解和分析场域中的多制度逻辑及其互动关系，从而提升对制度的认知能力，更好地制定和推广政策。其次作为制度的制定者和资源的分配者，鼓励、支持并能理解、沟通、协调不同利益相关者是至关重要的，因此应当形成纽带思维，促进逻辑间的对话、翻译和合作。基于人工智能技术和信息数据的特殊性，建设高校数据共享与互信平台，打破信息孤岛，能有效促进多主体的合作和共赢；提供多维度评价和资源优化配置的数据基础设施，确保数据安全和隐私保护，促进不同逻辑主体间的信任；最后是通过制度建立和培养包容性组织文化，营造一种尊重差异、鼓励对话、寻求共赢的组织氛围，良好的氛围能够实现良性可持续的促进性发展，真正帮助到各主体的利益[7]。
5.2. 多制度逻辑下的资源分配
人工智能时代的个性化教育需要重新根据多方位的需求来制定评价体系并资源分配，这不仅涉及到教育环节的核心点，例如：一线教师、学生受众、高校主体，也会涉及到其他利益相关者，例如就业企业、教育机构、管理方、社会组织等。多制度逻辑指在一个组织、场域或社会系统中，同时存在并相互作用的多种制度规则、信念体系、规范和价值观念。这些逻辑可能来源于：不同的专业领域，(如教育逻辑 vs. 实践逻辑)、不同的治理层级(如国家逻辑 vs. 地方逻辑)、不同的价值目标(如效率逻辑 vs. 公平逻辑 vs. 创新逻辑 vs. 安全逻辑)，各方之间存在着不同的主导逻辑和诉求，既存在一定的冲突也存在一定的互补或协同。资源分配，指根据一定的规则和决策过程，将有限的资金、人力、物资、机会等分配给不同的主体、项目或活动。在不同逻辑的指引下，资源分配自然会呈现不同的分散方式，并带来相应的挑战。传统的单一逻辑并不能适用技术快速冲击的教育行业，不同逻辑下的核心指标评测也存在难以比较的情况，AI教学应用会突出技术的无边性和可复制性，但对于自主性和创新性的衡量却难以界定。而如果受限于单一逻辑或冲突逻辑必然影响资源分配，可能导致资源流向不能产生最大综合效益的领域，或者无法有效支持需要多逻辑协同的复杂需要。因此，管理这面临着巨大的制度复杂性问题，需要在相互冲突的制度逻辑压力下进行决策，平衡各方诉求。最后，是基于多重制度逻辑下的身份认同和身份认同与角色冲突，教师个体可能同时认同多种专业逻辑，从教育者的角色出发，要平衡个性化学生对不同知识的认知和理解，加之AI技术的快速应用切入，当这些逻辑在评价和资源分配中冲突时，会产生强烈的角色紧张和道德困境。
小结：
针对以上问题，在改革时我们更关注AI技术嵌入带来的实践问题，核心目标是构建更具包容性、适应性、协同性的评价体系和资源分配机制，使其能够识别、容纳、平衡多制度逻辑的诉求，引导资源流向能产生最大综合价值(而不仅仅是单一价值)的领域。首先，重新构建多维度的评价体系，识别核心逻辑，辅助次要逻辑，通过不断界定影响组织或系统的关键制度逻辑及其核心价值主张来设计评价框架，通过其他逻辑发展复合评价指标，以此来避免过度依赖单一指标的问题。对于量化难度较高的指标，例如：文化属性或者自由属性等问题，可以通过采用同行评议、专家评审、案例研究、利益相关者访谈等定性方法进行补充。重视“实践”和“证据”的结合。而最重要的是，在AI技术下的个性化高等教育更应强调过程和结果的并重，特别是过程中既定目标的实现过程和各种相关逻辑的互补性以及可持续的发展性。最后，基于新技术的伦理和道德问题，在科学技术初期的使用过程中，应建立“负向清单”与底线标准，明确哪些行为或结果是绝对不可接受的(如严重违反安全、伦理、法律)，实行一票否决。
6. 人工智能赋能高校个性化教育价值演化
教育和人工智能技术不断的深入融合引发了来自高校教育范式的变革，从发展路径和制度调试入手，带来的不仅是教学效率的提升或技术手段的更新，更是对人才教育价值的重新思考与实践创新。这一变革既需要人工智能技术创新的持续突破，更需要人才培养理念的与时俱进，最终实现技术赋能与教育育人的价值统一。
(一) 从“标准化规训”到“个性化”价值的唤醒。人工智能技术的发展不是替代人而是回归人本教育的价值。传统教育范式下的思想，对于知识的理解和掌握有较高的要求，通常认为个体是知识的容器，需要承载更多基础类知识的学习，较少关注发展类知识。而人工智能驱动的个性化教育，在基础准则层面破除了这种“价值”，强调对于知识工具性的利用和人本个性化、主体性的理解。这种创新性的教育范式将学习者的个体差异性，包括认知节奏、天赋禀赋及兴趣取向等置于核心地位，其本质在于实现从传统单向知识传递向多维潜能激活的范式转变。在此框架下，学习过程被重构为个体认知能力、情感特质与创造性潜能，在适切的教育生态环境中被识别、激发与系统强化的动态发展机制。这标志着教育向“以人为本”本质的回归，从而更尊重生命的独特性，让技术赋能自我实现。
(二) 从资源壁垒到机会平权价值的构建。教育不公是影响社会高质量发展的重要问题。人工智能技术通过可复制、高迭代的特性降低了知识教育的门槛，也打破了阶级固化和地域信息等壁垒。人工智能技术的赋能从效率和公平两方面很好的促进机会平权等问题，一方面，个体能够拥有更多更为方便和快捷的渠道获取优质的教育资源，另一方面，在选择资源的过程中，可以通过自适应学习系统，选择更为适配自身发展的学习方案，并通过个性化的表现动态调整技术路径实现及时性干预。这一现象不仅体现了技术赋能所带来的范式性效率变革，更重要的是，它标志着人类教育文明在实现“有教无类”这一价值追求过程中的重大突破。从社会学的视角来看，该突破具有双重意义：其一，通过消解传统教育场域中的结构性不平等，实质性地推进了教育机会的公平分配；其二，为构建更具包容性和系统韧性的新型社会形态提供了关键性的制度支撑。这一进程不仅重新定义了社会流动的动力学机制，更在文明演进层面上为人类共同体的可持续发展奠定了新的基础性架构。
(三) 从机械学习到发展学习价值的延伸。机械性的学习和单纯的脑力记录劳动已经不适用于人工智能时代。随着技术的冲击，高校学生已经在就业和职业发展的关键问题中意识到顺应时代成长的必要性。智能化的技术使他们在关键问题中面临更多爆炸性的信息，而过载的信息又会加剧学生的认知负担，从而对学生能力提出更高的要求。如何驾驭复杂信息，需要自身意识到更重要的是培养高阶的思维方式和对情感互动关系的掌握，整合跨学科的知识，提升国际化事业，在虚拟和现实融合的场域中运用批判性思维解决问题的能力，不仅是能力更是决策力。发展性学习的价值是以长远的视角和终身成长的视角去观看人工智能技术带来的“价值”，打破时空边界和生命阶段限制，是不断适应快速变迁的时代，持续进行边界重塑和自我发展，延长职业生命的同时赋予自我价值更高的实现层次，重塑了持续探索和创造的意义。
小结：
人工智能技术赋能高校教育的发展本质上是通过技术创新的手段，对教育形态的一次主动革新。通过个性化教育，挖掘每个学习者的独特性；依托创新性技术，实现教育的公平和教育的共享；借助技术突破，提升学习效能；构建终身学习体系，拓展个体成长空间。当技术应用始终以人的发展为旨归，技术教育就能超越工具属性，成为助力个体全面成长的有力支撑。这不仅推动教育进步，更关乎我们如何塑造未来——一个技术赋能于人、潜能得以释放、生命价值充分实现的，更加美好的教育图景。这正是智能时代教育的意义所在。
基金项目
校级教改项目：校企双元智联：就业指导智慧化教学与职业发展精准匹配机制研究。
NOTES
*通讯作者。