在过去的一年，大学里的人工智能学院如雨后春笋般成立，以应对巨大的社会需求所产生的人才缺口。然而，当我们把目光移回到高等教育自身的时候，却发现人工智能在高等教育领域的应用却微乎其微。

　　究其原因，笔者认为人工智能得到更广泛应用的领域，其业务流程的确定性往往比较强，业务流程的智能化程度也比较高，大数据采集、存储和分析非常便利。而高等教育应该属于不确定性很强的领域，大学运行的流程纳入管理信息系统的程度还非常低。教师、学生、政策环境、大学业务流程等方面的变数很多，人工智能应用很难一下子走向成熟。跟其他领域相比，高等教育数据系统实际上是非常落后的。只有教务系统等少数系统比较成熟，教学过程、科研管理、人事管理等方面的数据采集很难取得突破性进展。只有高等教育领域的业务流程高度纳入运行系统，高等教育大数据真正实现有效的采集，人工智能在高等教育领域的应用才具备现实的基础和前提。总之，整个高等教育领域顺应人工智能发展趋势的教学改革是非常滞后的。

　　最近20年，中国高等教育学习西方国家顶尖大学的通识教育经验，本质上是一种厚基础、宽口径的教育，实际上就是希望不再把知识和技能作为主要的教育目标，把人类文明所应共有的根基性原则和思维作为更加重要的教育内容，希望教会学生万变中的不变。我们也可以看到，少数顶尖大学在视频课程、慕课、微课等方面推出很多创新应用。

　　但是随着认识的深化，人们也逐渐意识到，这种看法建立的前提和假设，仍然是停留在大学教学主要是知识和技能的传授上。例如机器人教学主要适用于知识和技能为主的教学，对教学过程可复制程度高、可传播程度强的领域比较适用。如果真正以通识教育作为使命，内在要求就需要师生、生生发生互动与思维碰撞。一名教师面对不同的小班，实际上面对的是一个巨大的不确定性，每一个这样的课堂都是不可复制的，人工智能很难面对这样的挑战。聚焦思维、创新、精神、伦理等领域的课程，可能需要更多的大学老师。

　　如果机器人进入大学教学，师生关系就会发生根本性的变化。机器人和学生之间是什么关系?如果机器人开展教学产生了教学事故，教学管理部门应该如何问责?如果机器人从事教育工作发生违法行为，应该怎么去追究?学校与教师、学校与学生、教师与学生、学生与学生间的法律关系就会发生很大的变化。如果整个大学校园存在很多的场景是应用人工智能的，那原有的一系列关系都需要重塑。在更多的情况下，教师和机器人是协作教学的，当产生不可预期后果时，应该如何认定责任?教师应当承担什么样的责任，学校技术管理部门应该承担什么样的责任?

　　教室这个场景应用智能化设备整体还是比较落后的，绝大部分大学教室还停留在上世纪90年代的电化教学阶段。最近，人们关注到很多“双一流”建设高校都在搞教室改造。未来的大学教室整体上就会成为一个机器人的组合。不仅仅是在教室里面摆放一两个机器人，更多的情况下，整个教室就是一个机器人组合。教师走进教室，就是在一个人工智能的场景和环境当中从事教学，师生都融入一个人工智能的环境当中。随着教学数据的采集更加全面和广泛，以数据和循证为基础的教学绩效评价就会成为一个趋势。评价一名教师仅仅看学生或督导的评价是不够的。未来可以从更多的维度和要素采集数据来评价教师。而教师对学生、学生对教师的评价，也会纳入到智能场景当中。

　　在人工智能的背景下，高等教育的发展趋势将会是一个融合式教育的路径。大学在比较长的时间里主要定位于普通教育，后来又加进了专业教育、职业培训，大学教育的年龄跨度、专业弹性越来越大。斯坦福大学设计学院现在强调发展开环大学。大学就不再是一个四年的闭环，将会成为一个具有充分弹性的开环教育过程。大学学习、创新创业、职业培训、社会网络等要素和过程都会融合起来。将来很多不同类型的教育都会成为融合式教育的组成部分，形成学、研、创、产等多种要素深度融合的高等教育模式。在今后相当长的时间里，对人工智能与高等教育的讨论，无论怎么样都不过分。