人工智能与其他学科的交叉融合越志证券，正在成为推动知识生产、科技创新和产业变革的关键性力量。2026年，教育部等多部门印发《“人工智能+教育”行动计划》。为培养既掌握专业领域知识、又熟悉人工智能技术的复合型人才，国内众多高校开设了“X+人工智能”交叉专业或双学位项目。这些改革探索，反映了高等学校主动回应社会需求、快速调整学科专业、积极创新培养模式的使命担当。
笔者调研发现，一些交叉专业或双学位项目设置论证充分，教学条件保障有力。但是也有个别专业设置较为盲目，存在培养目标定位指向模糊、课程体系通专关系不清、培养支撑条件名实不符等问题，交叉不实、交叉不深，不利于人工智能与专业教育的深度融合。
问题导向：交叉的基础动力是专业领域本身的真问题
高校在设置“X+人工智能”或类似交叉专业时，首先需要考虑交叉学科间的关系。人工智能是快速迭代的高渗透性技术，其自身能力仍然在发展。在设置交叉培养项目时，要避免将本学科专业简单定位为等待技术赋能的客体，而应当是学科专业内部已经存在、但传统方法难以解决的真问题。交叉人才培养的重要目的，是让学生学会用人工智能技术解决本领域的核心问题。如果只是为了让学生多修几门人工智能课程，多掌握几个人工智能工具，就没必要设置交叉专业，通过其他传统培养方式也能解决。
因此，在论证设置“X+人工智能”及类似专业时，须回归专业领域的实际问题。例如，本领域哪些问题是用传统方法较难解决或无法解决的？引入人工智能技术，预期在多大程度上能解决这些问题？要让学生更好地解决这些问题，应该培养哪些能力、设置哪些课程？要增加学习哪些人工智能方面的知识方法？教师、院系和学校能够提供什么资源？如何组织协调这些资源为人才培养服务？交叉培养的目标与传统专业的差异是什么？学生的预期就业去向如何？只有将这些关于新专业设置必要性的问题基本论证清楚了，师生才更容易理解培养环节设计的可行性，并对自己的教与学投入产生合理预期，减少后续培养中的思想困惑和行动阻力。
课程重构：围绕学生能力发展目标设计进阶式教学活动
修读双学位的学生，需要一边修读原专业的核心课程，一边修读人工智能相关课程，如果两套课程之间的互补关系不清晰，很容易导致“一半专业内容、一半技术内容”的机械组合。在交叉人才培养中，必须避免这种“拼盘式”的课程安排。“X+人工智能”及类似项目要培养的是能融合专业思维和计算思维的人，而不是能够分别应付两套考试的人。
要真正实现交叉培养，需要在课程结构上真融合。在设计培养方案时，要充分考虑专业课程与人工智能课程之间的序贯关系和支持关系，以及“科目”与“项目”的衔接与进阶关系，要紧密围绕培养目标和学生能力发展，反向设计教学活动。在师资安排上，要创造有利条件，鼓励和支持不同学科的教师共同参与交叉培养。为保证交叉培养效果，要尽量避免不同学科教师各讲各的课、缺乏沟通交流的情况。对涉及交叉的教学环节，可鼓励不同学科教师联合授课，这不仅有利于交叉人才培养，也可为教师之间的跨学科科研合作创造更多机会。
伦理嵌入：将人工智能伦理教育贯穿专业教育全过程
当人工智能工具越来越便利，学生面临的最大风险不是学不会技术，而是过度依赖技术，削弱了独立思考、追求真知的能力。“X+人工智能”及类似的交叉培养项目，要更加突出在专业教育中融入伦理教育，防止伦理训练与专业实践脱节；要通过专业实践这一途径将伦理教育具体化、情境化。高校应积极探索“嵌入式”的伦理教学，例如，在专业核心课程中安排相应的伦理教学模块，不仅要让学生了解通用性的人工智能伦理规范，也要指导他们在专业实践中形成基于伦理准则做出正确价值判断和负责任决策的能力。
便捷配资炒股“X+人工智能”及类似交叉培养项目发展需要守正创新。“守正”是要坚持专业领域问题导向，坚守技术育人、学科育人、价值育人的初心；“创新”是要借助人工智能“催化”“活化”专业建设，探索多样性、个性化的交叉人才培养新模式。对高校的交叉人才培养，要多一些耐心，多一些支持，同时也要警惕盲目追逐热点，积极探索真交叉、深交叉的有效途径，培养出人工智能时代所需要的复合型创新型人才。
元股证券:ygzq.hk（作者：乔伟峰 常晓涵越志证券，分别系清华大学教育学院、联合国教科文组织国际工程教育中心副研究员，助理研究员）
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