5月，教育部部长怀进鹏在2026世界数字教育大会的主旨演讲中提到：“我们将下足笨功夫，推动人才培养从标准化转向个性化，以问题和项目为牵引，构建真实场所和学习场景，让学生在‘真环境’中感受‘真问题’，给出‘真方案’。推进项目化、探究式和团队合作学习，让学生在质疑中思考、在解疑中兴奋，掌握科学方法、涵养科学精神。大力推动科技教育和人文教育协同，在科技理性与人文精神交汇中，培育持续迸发的发展活力。”

传统的标准化教育需要被打破

从教学形式来看，目前高校传统课堂普遍延续教师主讲、学生被动聆听的传统模式；从评价机制来看，部分高校考核学生的方式高度依赖标准化期末笔试与单一分数评价；从资源供给来看，教学资源与教师精力难以兼顾学生的个性化志趣与潜能。传统的标准化人才培养模式，一定程度上限制了学生主观能动性的发挥，更制约了学生创新思维与创造能力的培育与发展。

南昌大学校长陈晔光院士2025年在《学习时报》刊文指出，传统教育体制中“标准化生产”的惯性思维，限制了人才创造力的发展，重书本、唯分数、学科壁垒等问题亟待破解。

诚然，传统课堂在系统化知识传授上仍具备独特价值。但随着人工智能技术快速发展，社会对人才的能力要求发生了深刻变革。当下，职场更看重复杂问题解决、独立决策、创新创造、人机协同等高阶能力，跨领域通用综合素养也成为毕业生立足的核心竞争力。时代变局之下，高校教育教学改革已是大势所趋。

日前，在联合国教科文组织2026年《全球教育监测报告》发布仪式上，教育部部长怀进鹏也明确指出，高等教育必须加速从“知识传授”向“能力培养”转变，着力培育学生的批判性思维、全球视野及解决复杂问题能力。同时，怀进鹏在教育部召开国家教育数字化战略行动2026年部署会上强调，面向“十五五”，要深入推进“AI for学校教育”，智能升级学校教育中心，助力个性化成长和学习，培养复合型交叉人才和人工智能技术带来的新兴岗位高技能人才，筑牢教育核心阵地。

AI时代，为全面个性化培养提供可能

AI时代，传统教育模式存在的部分问题开始显现。但这也为实现高等教育个性化培养带来了更多的机遇和可能。

陈晔光院士表示，新时代高校人才培养对创新能力和解决问题能力要求越来越高，通过兴趣驱动学生主动学习从而激发创新思维是关键。AI和大模型等现代技术迅速应用，为全面个性化培养提供可能。

“在人工智能时代，我们前所未有地发现高等教育面临重大机遇，第一次可以实现让学生个性化地学习、个性化地培养，非常精准化地因材施教；第一次可以实现对每个学生、对每门课程、对每个老师进行科学化的评价。”中国科学院院士、清华大学校长李路明说。

中国工程院院士、中南大学校长李建成指出，在高等教育新范式下，大学的核心功能——知识生产、知识传播和人才培养都在发生结构性变革。李建成认为，高等教育新范式下的学习体验，已从标准化批量生产走向极致个性化教育。教师角色从知识的传授者转变为学习引导者、设计者。“高等教育的AI新范式不是用机器代替人，而是人类+AI的协同进化。”李建成说，未来的大学是培养学生具备AI时代所需的创造力和复杂判断力的孵化器。

具体到高等教育办学场景，不少高校已经开始利用AI赋能，加强人才的个性化培养。

清华大学近年积极推动各院系重构培养方案、重塑课程体系，加快培养具有多学科背景的复合型创新人才。李路明分享了清华大学在AI赋能教育教学方面的探索：从2023年的8门课程，到如今452门课程提供24小时在线智能助手；从单门课程到集成多门课程的20个“学科知识引擎”，学校打破课程边界，支撑“一人一策”的学习方式。

武汉理工大学健全本科生综合评价机制，围绕学生创新能力、审辩思维、沟通合作等核心素养，建设涵盖个人画像、群体画像、群体对比、预警预测等应用的学生画像系统，制定个性化培养方案；开发本科生综合能力评价系统，设置4个一级指标、8个二级指标和23个观测点，开展多维度数据采集与动态更新，全景展现学生学习发展情况，精准推送学习资源与提升建议。

浙江财经大学以人工智能为核心引擎，创新构建“一花一世界、一生一方案”的个性化培养体系。在基础支撑层面，学校建成智算中心与AI能力中心，接入通用大模型并引入智能体开发平台，汇聚2060余万条社会岗位数据、60个专业项目图谱及海量教学资源，建成校本特色教育语料库，为智能育人提供坚实数据与技术支撑。在育人应用层面，学校以数智技术激活个性化培养全链条，开发“星途”个性化成长路径规划应用，通过五维个性化评估生成动态成长画像，智能推荐学习路径、课程资源与升学就业方向，真正实现“一生一方案”培养；搭建“浙财学堂”AI教学平台，建成200余门AI课程，梳理6.42万个课程知识点，依托AI助教、AI助学、学情自动分析等功能，构建起精准教学、个性化学习的数智化教学新生态。

要想在AI时代兼顾学生个体发展的差异，高校和教师在强化学生专业能力之余，还需针对性提升学生综合素养，强化能够适配未来岗位的能力。如在课堂采用情境化、项目化教学，结合学生特点开展协作式学习，锤炼沟通与团队能力；实践教学融入企业真实问题，根据学生发展方向定制实践内容，助力其在实操中提升决策与应变能力。同时结合学生发展规划，在专业课中融入AI应用模块，分层培养数字化、人机协同能力。

此外，高校就业质量评价还需聚焦学生个体能力与岗位的适配度。基于成果导向理念，高校可通过系统跟踪了解短期和中期毕业生在岗位上对于知识能力素养的实际达成和需求水平，依据不同学生的成长反馈动态调整教学与培养方案，形成闭环改进机制。

来源：麦可思研究整理自学习时报、新华网、科技日报、教育部网站、各高校网站、麦可思研究等