从知识到能力:AI时代高等教育人才培养的系统性重构
From Knowledge to Competence: A Systematic Restructuring of Higher Education Talent Cultivation in the AI Era
DOI: 10.12677/ae.2026.1671588, PDF,    科研立项经费支持
作者: 蒋泽标*, 黄先智:贵阳学院教务处,贵州 贵阳;郑传捷:贵阳学院大学科技园,贵州 贵阳
关键词: AI教学模式系统性重构路径AI Teaching Model Systematic Restructuring Path
摘要: 生成式AI正在深刻影响以知识传授为核心的高等教育逻辑,促使人才培养的目标从“教什么”转向“学会什么”。本文基于传统教学与AI教学的要素对比,阐明传统教学在目标、课程、教学、评价方面的四个不适应,提出基于教学要素的系统性重构路径。
Abstract: Generative AI is reshaping the knowledge-centered logic of higher education, prompting the focus of talent cultivation to shift from “what to teach” to “what to learn”. Based on a comparative analysis of traditional and AI teaching elements, this paper identifies four key mismatches in traditional teaching regarding objectives, curricula, instructional methods, and evaluation systems, and proposes a paradigm reconstruction approach grounded in teaching elements.
文章引用:蒋泽标, 郑传捷, 黄先智. 从知识到能力:AI时代高等教育人才培养的系统性重构[J]. 教育进展, 2026, 16(7): 2020-2027. https://doi.org/10.12677/ae.2026.1671588

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