□赵其波 刘子超 孙成浩

习近平总书记指出：“要深入实施国家教育数字化战略，建强用好国家智慧教育公共服务平台，探索数字赋能大规模因材施教、创新性教学的有效途径，扩大优质教育资源受益面，注重运用人工智能助力教育变革。”当前，人工智能（以下简称“AI”）正深刻改变高等教育发展形态，高等教育如何依托AI推动学习力向智能学习力升级，已成为亟待回答的问题。

智能学习力是一种学习力的新质态

智能学习力在“学习力”元概念的能力内容上进行了拓展与深化，并因此成为“新型质态”的学习力。这些新的能力内容集中体现为适应力、辨别力、创新力三个方面。

适应力是指主体在学习活动中自主使用AI工具，能够在智能环境下开展协作活动的能力。这种适应力主要体现为：第一，适应智能工具。理解AI的能力边界与运行逻辑，知道在什么情境下调用何种工具最为恰当。第二，适应智能学习。学习者能够在信息密集的智能情境中重新建构自己的学习策略，形成目标导向的自主学习能力。第三，适应智能协作。学习者在智能环境下开展任务分工、信息共享、观点协商和协同创造等活动。

辨别力是在与AI深度融合的学习行为中，能够进行价值辨别、问题辨别、内容辨别的能力。辨别力的内涵包括三个维度。第一，价值辨别。学习者能够以坚定的政治立场和严肃的治学态度，辨识方向、明辨是非。第二，问题辨别。学习者需要从AI的反馈中捕捉知识缝隙、发现未竟之处，进而发掘出更有价值的问题。第三，内容辨别。学习者对AI生成内容进行事实核查、逻辑推敲与质量评估，做到取其精华、去其糟粕。

创新力是学习者深度投入到对AI生成内容的解构与重组活动中，实现创新思维提升的能力。其特点表现在三个方面。第一，能够主动探索。学习者主动借助AI工具在未知领域大胆设问、积极探索。第二，能够深度投入。学习者需要对AI生成的内容进行拆解结构、审视逻辑、拷问依据的活动。第三，能够解构重组。学习者依托自身知识体系和思维框架解构、重组AI生成内容，产出人机协同的创新成果。

高校培育大学生智能学习力存在的不足

AI与教育的深度融合，为学习力转型升级开拓了可能空间。同时，AI也内在地携带了使转型偏离预期轨道的风险。这些风险在教育逻辑、教学活动与教育主体三个层面呈现出结构性的转型张力。探究风险的成因，能够更好地指导高校将智能学习力培育融入育人全过程。

教育逻辑层面中，效率追求挤占育人空间形成张力。一是技术引入的“可见度”可能遮蔽育人内化的“不可见”进程。智能学习力的培育，最终要落实到学生的理想信念、价值判断与审美素养等难以量化的“慢功夫”上。相比之下，智能平台建设、AI工具部署，往往具有立竿见影的“可见度”。在转型过程中，“重技术引入、轻育人内化”的倾向将带来风险。二是技术效率逻辑可能与教育发展逻辑抵牾。智能学习力的核心维度要求学习者亲历探究、试错、反思的完整过程。过程性的成长周期将会在效率尺度的衡量下被判定为低效，培育学习力的必要过程在这一坐标系中难以获得有效的反馈、调整。

教学活动层面中，技术操作嵌入既有教育范式形成张力。一是技术包装下的教学流程可能延续知识传输的“惯性”。如果教师在智能教学中仍然将学生锁定在预设的认知轨道上，其应用将违背个性发展的教学初衷。二是知识获取的便捷性潜藏抑制思维发展的风险。学生借助AI能够迅速完成作业任务，却普遍缺少对输出内容进行逻辑验证与深度重构的环节，思维能力在依赖中逐步退化。三是AI可能强化应试考察的评价惯性。AI的功能容易与“刷题”“押题”等应试手段结合，被局限为应试工具，消解技术赋能教学改革的正向价值。

教育主体层面中，素养准备与转型要求之间的落差形成张力。一是教师所需的能力结构与既有的专业素养之间存在落差。智能学习力的培育，要求教师理解AI的技术逻辑与能力边界，提升人机协同的教学设计能力。如果教师的专业培育体系未能及时回应这一需求，便难以承担智能学习力培育的任务。二是学生的理性认知与智能素养尚处在待建构的阶段。实际使用中，由于缺乏与AI有效互动的方法训练和系统的批判性评估训练，学生对AI生成内容的处理能力普遍不足，容易不加辨别地全盘接受，或因担忧而简单排斥。

高校培育大学生智能学习力的优化路径

三重困境并非彼此孤立。教育逻辑偏位导致了育人方向的结构性迷失，教育活动失向使得正确的理念无法在课堂层面获得操作化表达，教育主体能力缺位则限制了实践中的落地深度。因此，优化路径的构建必须从教育逻辑的重新锚定出发，推动教学范式的深层变革，形成“价值引领—过程支撑—主体保障”三位一体的优化进路。

回归育人本位，以教育逻辑统摄技术逻辑。一是要建立技术应用与育人效能并重的评价标准。在智能教育建设与技术应用的验收环节，高校应将学生的批判性思维、创新意识等深层素养纳入核心评价维度。二是高校需在效率与成长之间建立辩证统一的教育发展观。高校应将AI带来的效率优势转化为解放认知负担的有利条件，而非压缩必要的成长周期。

推进教学变革，以范式革新激活学习深度。一是以智能学习的主体性为核心重构智能教学流程。高校需要推动智能教学模式从控制性支持向赋能性支持转变。二是将批判性思维训练制度化嵌入智能学习全过程。针对AI便利性可能导致的思维浅表化，在AI参与的学习任务中应设计“AI参与—批判性评估—重构完善”的三步流程。三是要以能力导向推动评价体系的系统性变革。高校应以更多开放性、探究性的评价任务，推动过程性评价与结果性评价的进一步结合，构建适配智能学习力培育的评价机制。此外，还可与学科联盟或教学共同体协同研制智能学习力的评价标准，推动能力导向的评价结果在升学与就业环节获得更广泛认可。

夯实主体素养，以能力建设筑牢发展根基。一是要增强教师“人机协同育人”能力的培养。高校应搭建分层分类培育体系，依托AI教育通识培训夯实教师人机协同教学设计本领。在此基础上同步完善配套考核机制，将智能教学实践实绩纳入职称评审与日常考核，以此激发教师探索人机协同教学模式的创新动力。二是开设大学生智能素养的系统性课程。高校需要将智能素养纳入人才培养的必修内容，面向全体大学生开设有关“AI与学习变革”的相关通识课程。通过帮助学生理解大语言模型的工作原理、能力边界与局限性，使其掌握与AI有效互动的技巧与方法。通过培养批判性思维与价值判断力，让学生能在智能学习活动中自觉开展事实核查、逻辑验证与价值审视，避免陷入技术依赖或技术排斥的极端。（作者单位：河北工业大学）

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