编者按：当我们今天谈论“大学数字化”，它早已不只是信息系统升级或课堂线上化的问题，而是一个更根本的变化：技术正在重新定义大学如何决策、如何教学、甚至如何理解“教育本身”。最近几个月，关于“AI会不会让大学老师失业”的讨论又热了起来。学生们拿着ChatGPT写作业，甚至让OpenClaw接管电脑帮自己干活，老师们忙着识别AI痕迹，教务会上反复讨论“要不要禁用”——这大概是很多高校的真实写照。

其实，焦虑不只属于我们。过去七十年，美国人面对计算机浪潮时，同样经历了一次次“技术闯进教室”的冲击。只不过，他们用很长时间做了一件事：不是把技术挡在门外，也不是简单用它“升级”黑板和PPT课件，而是让技术倒逼大学治理和教学的深层改变——从拍脑袋决策转向用数据说话，从满堂灌转向个性化学习路径。

当然，这条路并不平坦。美国高校虽然起步早，但至今也没完全解决教育不公、学生自主性差、人文精神被稀释等问题。而中国高校的硬件已经不比他们差，甚至更好，但为什么技术用得还是“隔着一层”？为什么智慧教室常常只是更贵的教室？

今天，一读为大家分享加州大学校长办公室院校研究与学术规划主任常桐善与武汉大学廖旭梅老师的思考。他们梳理了美国七十年的经验与教训，回答了一个更朴素的问题：技术究竟是为了让大学管理更高效、教学更精准，还是仅仅让我们显得更“数字化”？

作者简介：常桐善，西安欧亚学院教育创新研究院特聘教授，加州大学校长办公室院校研究与学术规划主任，从事院校研究、大学招生、拔尖创新人才培养研究；廖旭梅，武汉大学讲师，从事拔尖创新人才培养、高等教育管理研究。

美国高等教育的发展已有近400年的历史，其间经历了多次重要转型。1828年，耶鲁大学发布的《耶鲁报告》为美国高等教育领域博雅教育的发展提供了重要指引。1862年，《赠地法案》的颁布不仅推动了美国公立大学的快速发展，而且为美国高校确立科技教育与社会服务的办学使命奠定了基础。19世纪末，美国高等教育界借鉴德国的办学模式，将科学研究纳入高校的核心任务，这一举措成为推动研究型大学发展的关键路径。1900年，美国大学协会正式成立，着手制定大学质量标准与认证制度，为美国成为高等教育强国提供了重要保障。19世纪末至20世纪初兴起的“通识教育运动”，不仅是对美国传统博雅教育的突破与革新，而且标志着科技教育与人文教育开启深度融合的进程。两次世界大战期间及战后经济复苏阶段，美国工程教育迎来爆发式发展，成为美国在全球高等教育领域确立并巩固领先地位的重要支撑。1960年，《加利福尼亚州高等教育总体规划》颁布并实施，为美国高等教育分级办学模式的形成奠定了基础，并显著加速了高等教育的大众化进程。进入20世纪80年代，全球高等教育国际化浪潮兴起，美国高等教育凭借开放的引才与招生体系不仅吸引了一大批全球顶尖学者和优秀学生，而且借助学费收入形成可观的经费补充。值得注意的是，自20世纪60年代以来，美国高等教育治理、教学等核心领域经历了深刻转型，而这一过程与计算机技术的持续演进密切相关。

当然，在计算机技术的演进历程中，高等教育始终扮演着关键角色。它不仅是计算机核心技术研发的重要参与者，持续为技术突破贡献智力支持，而且通过人才培养体系为行业输送了大批科研人员与工程师。同时，它也是计算机技术落地应用的核心场景之一，为技术迭代提供了丰富的实践土壤。在计算机技术的赋能下，美国高等教育得以突破传统桎梏，不仅获得了前所未有的发展机遇与技术支撑，而且破解了长期存在的治理效能偏低、教育质量不均衡、资源经费供给不足等核心难题，为教育改革与质量提升注入了关键动力。在此发展过程中，美国高等教育在计算机技术赋能其治理和教学发展方面积累了丰富的实践经验，目前高等教育领域普遍使用的基于计算机技术的循证治理理论和个性化教学模式大多兴起于美国。

中国计算机发展起步相对较晚，计算机技术在高等教育治理和教学领域的普及化应用也比美国晚很多年。但随着经济的崛起和高等教育的转型，当前中国高等教育的计算机硬件设施配置和技术条件与美国同步发展，许多高校的硬件配置甚至优于美国顶尖大学。然而，在以计算机技术赋能大学治理革新、推动教学模式转型的进程中，中国高等教育仍处在实现深度应用与特色突破的探索阶段。当前核心挑战在于如何实现向“领跑”的跨越—既要构建满足中国高等教育发展需求的治理与教学新模式，更要为全球高等教育发展贡献中国经验。美国在该领域积累的发展经验，或将为中国高效运用计算机技术以提升高等教育治理效能以及推动教学模式改革，进而推进高等教育强国建设提供有益参考。

01

计算机时代美国高等教育

治理模式的转型计算机技术的诞生，为美国高等教育治理模式的转型注入了关键且持久的变革动力。计算机的影响已深度渗透至高等教育决策、运行、办公、资源开发与质量评估等核心领域，有效推动各环节完成从传统模式向数字化形态的转型。

（一） 决策数字化

有效决策是高校治理的核心环节。在循证决策理念诞生之前，美国高校的决策模式以传统类型为主，分别是“官僚型”“学院型”“政治型”与“有组织的无政府型”。虽然这四种模式可以适配不同高校的办学背景与决策文化，各具不同的适用场景与优势，但其共同的短板在于决策过程过度依赖参与者的个人理性与经验判断，缺乏强有力的客观依据支撑，从而影响了决策的科学性与精准性。循证决策理论的先驱赫伯特·西蒙（Herbert A. Simon）早在20世纪40年代就指出，决策所需信息的检索和获取通常需要投入大量时间与精力；受信息获取成本与认知能力所限，决策者往往依赖“有限理性”作出决策，力求作出“足够好的决定”，而非追求理论上的“最优决策”。

进入20世纪50年代，计算机技术的初步发展为决策模式的革新提供了可能，美国出现了一批通过数据分析支撑决策的智囊机构与专业服务公司，循证决策应运而生。到了20世纪90年代，“商业智能”概念和技术的出现进一步加速了循证决策的推广与深化。受计算机技术发展与其他行业决策模式转型的双重影响，美国高校几乎同步启动了向循证决策的转型进程。这一转型的力度与循证性特征，在20世纪60年代院校研究的兴起与快速发展中得到了清晰体现。1965年美国院校研究学会的成立成为美国高等教育决策模式从传统向循证转型的重要里程碑。彼时，院校研究的核心任务是依托大学自身的数据开展自查与分析，为决策的科学性提供有力支撑。进入20世纪90年代，院校研究部门逐步发展为高校的信息权威机构，职责体系日益完善，主要涵盖以下五大方面：利用数据描述大学状况；通过政策论证、分析和评估，为大学决策和政策实施提供依据；通过数据向社会展示大学办学成果，增强大学信息透明度；开展大学办学绩效评估；与信息技术部门合作，强化数据治理。

时至今日，随着高校管理与运行数字化水平的持续提升，美国高校通过依托运行数据系统和高校联盟数据共享平台、开展社交媒体数据采集及专项调查研究等多元途径积累了海量的数据资源。在此背景下，院校研究在决策支持与数据治理领域的职责进一步拓展，为高校决策的全面数字化提供了更加广泛和深入的支撑。当然，要深化决策数字化转型，首要前提是构建完善的循证决策文化体系，这一文化体系既涵盖领导层决策理念的转变，也涉及跨部门、跨领域数据共享机制的健全，校级数据系统的深度整合，以及支撑决策优化与质量改进的数据分析能力的建设。另外，决策数字化转型必须谨防由于数据错误、分析不当、结果解读偏差等原因导致的“信息过载”风险，以免数据“绑架”决策。

（二） 运行数字化

大学运行的数字化是计算机技术赋能大学治理的重要表现，也是推动治理模式转型的一个关键方面。众所周知，在计算机技术诞生前，大学的运行工作全部依赖手工操作。随着计算机技术在高校的普及，这些工作基本实现数字化，手工操作的事务已大大减少。在美国高校中，财务、学籍和人事等领域最早实现了数字化。1965年，加州大学伯克利分校建立了计算机中心，利用大型计算机处理学校的财务工作，成为较早实现大学运行管理转型的高校之一。最早采用计算机开展人力资源管理的研究型大学包括麻省理工学院、斯坦福大学和密歇根大学等。20世纪70年代，加州大学开发了综合人事与薪资系统，用于管理教职员工的薪资、福利及人事档案。最初，这些系统依赖大型主机，通过打孔卡批量完成数据的输入与处理，随后才逐步发展为更具互动性的系统。

到了20世纪80至90年代，以PeopleSoft和SCT Banner为代表的商业化人事管理系统逐步取代了高校自主研发的系统，并在美国高校广泛应用。如今，美国高校的人事管理系统已经高度数字化，集招聘、入职、培训、评价、晋升等功能于一体。例如加州大学的人力资源管理系统便具备这样的综合管理功能。图书资料管理数字化是计算机时代大学运行数字化的重要领域之一，对高等教育治理模式的转型发挥了巨大作用。在计算机技术诞生前，图书馆多采用穿孔纸带和霍勒瑞斯打孔卡进行图书编目和借阅管理。这些方法不仅耗费大量人力，也给读者查找图书带来不便。尤其是在藏书量达到上百万册的综合性图书馆中，打孔操作所需的人力资源可想而知。随着信息大爆炸时代的到来，各类信息以海量的方式涌现，如何高效处理和整合这些信息以更好地服务教学与科研，成为大学图书馆管理的核心问题。早在20世纪50年代，传统的手工管理方法已难以满足日益增长的服务需求，许多大规模图书馆开始借助计算机技术推动图书采购、编目、流通、检索、信息处理以及馆际互联等方面的自动化。

到了20世纪末，图书馆管理数字化进入新阶段，许多高校开始建设数字化图书馆。1997年，加州大学成立了加州数字化图书馆，并与加州大学系统内上百所图书馆展开合作，推动线上资源共享，提升学术信息管理效能，为学术活动提供了强有力的支持。截至2025年，加州数字化图书馆已完成近400万份著作、论文、报告、艺术作品等学术成果的数字化处理，并通过其官网公开发布。

当然，运行数字化在提升高校治理效能的同时，也给高校发展带来了新的挑战，具体包括开发和维护运行系统所需要的高额经费、基础设施迭代压力，以及数据存储安全、个人隐私保护和技术伦理等问题。为了确保这些工作的有序开展，运行系统的顶层设计和长远规划尤为重要。从20世纪90年代开始，美国高校开始定期制定计算机技术长远发展战略规划，包括运行系统开发、校园网络建设、人员配置和培训等。21世纪以来，随着信息技术在教育领域的深度渗透，高校在制定学科建设、资源分配、治理改革等关键政策时，信息技术的发展水平、应用场景及未来趋势已成为必须纳入考量的核心要素之一，直接影响政策的科学性与落地成效。

（三） 办公数字化

远程办公是计算机网络时代大学治理转型的主要表现，称其为办公数字化也不为过。20世纪80年代末，美国高等教育机构开始将电子邮件作为通信工具在大学中推广使用。随着互联网的发展与个人计算机的普及，电子邮件在大学校园逐渐流行起来。许多高校最初会在大型主机或早期联网的计算机上搭建电子邮件系统，以方便学生与教职工进行电子通信。进入20世纪90年代，电子邮件成为许多高校的主要通信手段，广泛应用于行政事务处理与师生互动中。随着互联网的进一步发展和电子邮件技术的不断升级，大学开始将电子邮件功能与校园管理系统进行整合，逐步取代了许多基于纸质的通信方式与通知功能。

美国高等教育机构在20世纪90年代初开始采用计算机工具开展远程工作，这一进程与互联网的快速发展以及个人计算机在学术环境中的普及相辅相成。然而，真正将文档共享软件、早期视频会议平台等更复杂的计算机工具应用于远程工作的实践，主要发生在21世纪初。在此之前，大学主要依赖内部网络与公告板进行沟通，远程访问功能极为有限。2020年新冠疫情的蔓延促进了美国高等教育机构对远程工作模式的广泛采用。面对突如其来的挑战，各大高校迅速转向通过Zoom、Microsoft Teams、Google Meet等平台召开远程会议和开展协作。此次转型不仅推动了远程工作和教学的普及，而且促进了Google Drive、Dropbox等云文件共享工具以及项目管理工具的应用。这些工具在行政办公中的作用日益重要，成为现代高等教育机构日常运营的核心支持工具。

远程办公与线上交流不仅提升了高校的办公效率，而且进一步推动了办公数字化的转型。各类平台和工具的广泛应用加快了信息流通，减少了人们对线下会议与纸质文件的依赖。同时，它们帮助高校增强了适应新形势和新环境的能力，尤其在新冠疫情期间有效保障了教学与行政工作的连续性。此外，远程办公还提高了工作的灵活性，突破了时间和空间的限制，为高等教育的区域化与国际化发展提供了有力支持。

（四） 资源开发数字化

资源开发数字化是计算机时代技术赋能高校治理的新兴领域，涵盖招生宣传、教职工招聘、经费筹措等方面。在招生领域，高校通过人工智能、大数据和云计算等先进技术，发布招生信息并实时更新动态；借助虚拟现实技术，帮助潜在学生实现“云访校”；利用大数据分析与机器学习技术，对目标群体进行精准定位和招生信息的精准投放。部分高校通过深度挖掘和分析浏览轨迹、个性化偏好等行为数据，实现招生信息的个性化推送。另有高校重点开发虚拟助手，提供及时、不间断的咨询服务，不仅减轻了传统人工服务的压力，而且提升了信息反馈的及时性和准确性。此外，部分高校还采用数据可视化技术，通过可视化图表、短视频、动画等形式，更生动、直观地展示学校的各类信息。这些富有感染力和互动性、便于分享传播的新技术，显著提升了高校招生宣传的效果。

传统的高校教职工招聘主要依靠人工筛选和面试等方式，这些方式费时费力。进入计算机时代后，美国高校的招聘方式发生了显著改变，在线招聘成为招聘的主要形式。美国高校使用的在线招聘平台种类繁多，包括校园网站、Indeed、LinkedIn，以及特定行业的专业平台等。这些平台为高校提供了广泛的人才吸引渠道，不仅是发布招聘信息的载体，而且成为宣传自身形象的窗口。通过有效运用社交媒体，高校能够快速触达大量潜在候选人，并通过分析候选人的社交媒体活动，更深入地了解他们的背景，从而作出更有效的招聘决策。许多高校还采用人工智能筛选系统，从海量候选人中识别出合适的人选；一些高校则使用自动化面试软件，让候选人在突破时空限制的情况下完成面试，招聘团队则可以在合适的时间进行审查；还有一些高校运用具备即时数据分析功能的招聘工具，根据需求随时调整和优化招聘策略。显然，数字化工具的应用大大提高了美国高校招聘的效率和质量。

社会力量参与办学是美国高校的一大特点，社会捐赠亦成为高校经费的核心来源之一，这一作用在私立大学身上体现得尤为突出。为了更有效地筹措经费，美国高校采取了多种措施，其中数字化筹款成为计算机时代资源开发的成功实践之一。如今，越来越多高校通过数据驱动策略、数字平台及人工智能技术，激励校友与社会人士参与筹款，以增加捐赠资金。例如高校利用人工智能技术进行预测性分析，识别潜在的高价值捐赠者，并根据分析结果制定个性化筹款策略；通过发送定制化电子邮件、故事化视频以及社交媒体宣传等方式，提高校友与捐赠者的捐赠意愿。又如不少高校使用自动响应系统维护与捐赠者的关系，该系统能提供个性化反馈，强化与捐赠者的长期互动。

（五）质量评估数字化

美国现行的高等教育质量评估体系起源于美国大学协会制定的博士教育和本科教育认证标准，至今已有100多年的历史。如今，高等教育质量评估的形式多样，大体可以分为第三方评估和内部评估两类。其中，第三方评估主要由独立认证机构执行，侧重于高校整体及专业层面的认证，通常每10年进行一次。相比之下，内部评估则更为全面和复杂，涵盖高校办学的各个方面。例如专业审核评估、学生评教、学生就读体验调查、教师晋升考核、教育公平性评价、院校效能评估、高校对地方经济发展的影响分析、学习成果评估、问责评价、学位价值评价以及校友就业满意度调查等，均是内部评估的重要内容。

在美国高等教育质量评估体系的发展进程中，量化与质性数据始终是其核心依据。数据收集、分析及报告工具经历了从手工到计算器再到计算机的演进历程，本质上完成了从“纸质化”向“电子化”的转型。这一转变显著增加和提升了评估数据的数量与质量，使评估结果更加精准，并增强了在决策制定与质量改进中的针对性与有效性。目前，美国高校的评估数据主要来源于大学运行管理系统。各高校通过整合不同来源的数据，搭建涵盖学生、教师、财务、校友等领域的综合数据系统，使各类信息能够相互关联，形成纵横交织的数据网络。同时，院校研究机构通过多种渠道获取补充数据，以全面掌握学生就读体验、教师教学情况以及毕业生就业状况等。自计算机技术兴起以来，这些数据的收集、分类与整合便逐步向数字化过渡，到21世纪初已基本实现数据数字化。此外，数据分析与报告逐渐摆脱手工操作，并自20世纪末起逐步向自动化和可视化方向发展。以加州大学院校研究办公室开发的“加州大学信息中心”为例，该平台集数据数字化、自动化与可视化于一体，专门用于呈现加州大学的办学绩效与质量问责数据。这一平台在很大程度上体现了美国高校在数字化时代推进内部质量评估与实现数据公开化的努力与成果。事实上，早在21世纪初，美国已有类似平台，但依托当下更为先进的技术与数字化工具生成的数据报告，在综合性与可视化水平上已今非昔比。

质量评估数字化的另一重要表现是线上评估。自20世纪90年代电子邮件逐渐成为美国高校的主要交流工具以来，美国高等教育评估便开始探索线上化。在早期阶段，美国的高等教育质量评估主要依赖现场考察：评估专家需亲赴校园，对办学条件、师资水平等进行实地考察。到20世纪末，随着电子邮件的广泛应用，部分认证流程开始转向线上完成，自评报告的提交、课程目录的提供、数据分析结果的分享等，逐渐通过电子方式完成，有时还会通过电话会议讨论相关事宜。但在这一阶段，核心的评审核查仍通过线下开展。随着新冠疫情的蔓延，美国众多高校认证机构全面推行线上评估，访谈、听课、会议讨论、反馈总结等一系列审核活动开始借助视频平台开展。与传统方式相比，线上评估不仅显著降低了评估成本，而且保障了评估与监测机制的持续运行。通过定期更新质量改进数据，线上评估能够在更大程度上确保评估结果切实推动高校办学质量的提升。

显然，高等教育质量评估体系借助大数据、云计算、人工智能等技术，实现了评估数据的收集、整合、分析，以及评估过程、结果反馈与后续跟踪监测的数字化，提高了数据的实时性、评估的准确性、结果的透明度以及质量问责的监测能力。当然，评估体系的数字化并不等同于质量改进的自动化。评估的最终成效不仅取决于数字化的深度，而且在于高校对评估工作的重视程度，以及是否真正认同“以评促建、以评促改”的价值理念，并将评估结果切实转化为持续改进教育质量的实际行动。

02

计算机时代美国高等教育教学模式转型

计算机技术的发展为高等教育教学模式转型创造了有利条件。自20世纪60年代起，美国高等教育凭借其得天独厚的技术先发优势，在教学模式转型方面取得了显著成果并居于世界领先地位。美国高等教育教学模式的转型呈现出以学生为中心的鲜明特点，具体体现为教学模式的多元化、个性化、互动协作性，以及强调成果导向与实践能力培养。

（一） 教学模式多元化

在计算机技术的深度赋能下，植根于建构主义理论的新型教学模式正以前所未有的态势蓬勃发展。表1系统呈现了20世纪以来发轫于美国、历经多年迭代已趋于成熟，并在国际教育领域获得广泛借鉴的、在计算机技术辅助下的新型教学模式，具体涵盖项目式学习、能力本位学习、虚拟现实与增强现实、自适应学习（个性化教学）、沉浸式学习、成果导向教育、大规模在线开放课程及翻转课堂等类型。在当前教学实践中，这些模式并非孤立应用，而是通过交叉融合实现优势互补，同时与传统教学模式深度协同，共同构建起层次丰富、结构多元的教学体系。这一体系不仅为“因材施教”理念的落地提供了切实路径，而且能精准匹配学生个性化学习需求，有效对接劳动力市场对高校毕业生核心能力的要求，为高等教育质量提升奠定了坚实基础。需特别说明的是，尽管上述教学模式目前已在高等教育领域得到广泛应用，但追溯其起源，其中相当一部分最初诞生于基础教育场景，后经实践检验与模式优化，才逐步延伸至高等教育领域并完成适应性推广。

表1 20世纪以来在计算机技术辅助下的新型教学模式

（二） 教学模式聚焦个性化学习

计算机辅助的多元化新型教学模式在很大程度上改变了以教师为中心的传统知识传授方式，实现了对传统教学体系的转型，充分凸显了以学生为中心的个性化教学特征。这一转型在一定程度上摆脱了以“课程、教材、教师”为核心的传统“三中心”教学理念的束缚，建立了杜威所倡导的以“学生、活动、经验”为中心的新型教育范式。简言之，个性化教学是指借助数字技术，依据学生学习成果的达成情况，通过实时互动为每位学生提供个性化支持的教学过程。该支持过程主要包括三个方面，分别为学习内容的精准匹配、学习成果的动态评价以及学习路径的弹性安排。若要有效开展个性化教学，需重点关注以下五个方面：深入了解学生的个体学习行为特征；基于学生学习数据的持续分析，动态调整教学内容和互动策略；及时回应学生学习中的问题，提供反馈与改进建议；采用非线性、多渠道的教学方法，以适应不同学生的学习节奏与需求；确保学习内容和资料与学生个体的学习进度和需求相匹配，支持其循序渐进地建构知识体系，实现新旧知识间的有效联结。

20世纪末诞生的学习分析可以说是个性化教学发展的重要里程碑，标志着计算机辅助教学迈入多元化、深入化发展的新阶段。学习分析旨在借助计算机辅助课程教学系统收集、分析、解读并优化学生个体的学习行为，从而有效提升其学习成果的达成度。21世纪以来，随着计算机模式识别、人工智能、开放数据、数据挖掘及相关分析方法的快速发展和广泛应用，学习分析获得了有力的技术支撑，进一步强化了教学的个性化特征。学习分析所依赖的核心数据通常来源于学习管理系统。该系统集教学设计、资源共享、学习行为记录与跟踪、学习报告生成与学习成果评估于一体，是支持教学全过程的重要平台。学习管理系统的发展凝聚了多学科学者与专家的共同智慧。早期阶段，这类系统常被称为计算机管理教学系统、一体化学习系统、计算机辅助教学系统等，其共同目标均聚焦于支持学习过程、实现个性化教学和辅导。目前，在美国高校中广泛使用的学习管理系统主要包括Blackboard、Moodle和Canvas等。

2012年，比尔与梅琳达·盖茨基金会资助20余所高校开展了一项关于计算机技术支持的自适应学习成效的实证研究，加州大学三所分校参与了该项目。该研究基于知识空间理论开发的知识评估与学习系统，对自适应学习的教学效果进行了系统评估。在自适应学习模式下，系统通过持续监测学生的学习进展、评估其知识状态，动态提供与其学习需求相匹配的内容。一旦学生的“知识状态”达到预设的进阶条件，系统便会即时推送更高层次的学习材料。加州大学的研究结果显示，参与计算机技术支持的自适应学习实验组学生的整体表现优于未参与实验的对照组学生，且学生在自适应学习过程中的参与程度能够有效预测其在后续高阶课程中的学习表现。由此可见，合理运用计算机辅助的个性化教学模式，有助于提升学生的学习成果达成度。

（三） 教学模式突出学习互动与协作

互联网和电子邮件的发展对教学模式的转型产生了颠覆性影响。20世纪80年代末以来，美国高校在充分利用这些新兴技术的过程中，不仅推动了教学模式的多元化发展，而且促使部分教学活动从传统的“面对面”和“纸质”形态逐步转向“电子化”和“数字化”，这一转变极大地促进了师生以及学生之间的互动和协作。相关教学活动的转型主要体现在课程资料分享、师生课外交流、作业提交、小组项目合作、学习协作以及学习成果评估等方面。20世纪90年代初的研究显示，从电子邮件在教学中的使用情况来看，51%的学生运用它进行小组项目讨论，40%的学生则通过它实现作业交流与提交，电子邮件还被广泛用于讨论成绩、澄清作业要求、预约与教师的面谈等方面；绝大多数学生认为，电子邮件的使用不仅提升了教学资料分享的便利性和有效性，而且加强了师生互动和同伴交流，增强了学习的参与感，从而帮助他们获得更佳的学习体验。

20世纪末，学习管理系统的开发和广泛应用为师生互动和学习协作提供了更加便利的条件，并将互动式和协作式教学推向新的高潮。其中，Blackboard作为广泛应用的学习管理系统之一，其设计理念是满足不同类型学生的学习需求。Blackboard遵循的设计原则包括促进生师互动、推动学习协作、支持主动学习、提供及时反馈、按时完成学习任务、传达高水平期望，以及尊重多元智能与多样化的学习方式等。相关研究进一步印证了学习管理系统的积极作用。有学者通过对美国中西部大学教师调查发现，教师利用学习管理系统遵循“本科教育最佳实践七原则”的程度越高，其教学效果就越显著。这七项原则中有两项直接指向师生互动与学生间协作，即互动式学习和协作式学习。后续研究也支持这一结论。2015年的一项调查显示，超过40%的教师利用学习管理系统强化小组合作；超过26%的教师认为通过学习管理系统促进学生间的协作学习“非常重要”，68%的教师认为“重要”或“较为重要”，仅有6%的教师认为“不重要”。这些数据表明，学习管理系统在推动互动式学习与协作式学习方面具有广泛的认可度和显著的教育价值。

21世纪以来，社交媒体和视频技术的迅速发展及其在高等教育领域的应用，进一步提升了互动式和协作式教学的效果。这些技术辅助的教学模式不仅增强了学生个体之间的互动与协作，而且为学生群体和小组之间的交流与合作创造了更加便捷的条件。更重要的是，基于社交媒体的互动与协作使学习兼具实时与延时并存的时空特征，并能通过文字、语音、视频等多种形式满足不同学生的交流需求。与此同时，依托多媒体技术的翻转课堂教学模式的兴起，也为互动式与协作式教学的发展提供了更有效的契机。该模式借助多媒体辅助，将知识传授环节从群体学习空间转移至个体学习空间，进而将原本的群体学习空间转变为充满活力的互动式学习环境，这在很大程度上促进了学生对知识的深度理解与应用，且成为培养其批判性思维的有效途径。

（四） 教学模式强调成果导向与实践能力培养

强调成果导向与实践能力培养是美国高等教育多元化教学模式的又一显著特征。在这一方面，基于计算机辅助的成果导向教育、能力本位学习、项目式学习，以及虚拟现实、沉浸式学习等模式发挥了重要作用。其中，成果导向教育与能力本位学习突破传统以教师为中心的教学模式，转向以学生为中心，通过明确传递学习期望，着力保障学生达成预期成果，掌握满足高层次学习或就业所需的知识与技能。为此，美国自20世纪80年代末起，在高校内部广泛推行“评估干预再评估”的学习成果评估机制。该评估机制涵盖学生、课程、专业与学校四个核心层面，其运行逻辑清晰：通过将学生学习进展与预期成果进行对照，采用直接评估与间接评估相结合的方式，依托学习管理系统所记录的学生就读经历、调查数据、课程成绩等多维度大数据资源，再结合数据挖掘技术对学生学习行为展开深度剖析，不仅能精准识别学生在学习过程中面临的困难，而且可以科学判断学习成果的实际达成度。更重要的是，借助此类数据驱动的评估，高校能够为学生提供及时、有针对性的学习干预，为教师提供持续改进教学的反馈，从而有效保障预期学习成果的达成。可以说，学习成果评估已成为美国高等教育在计算机技术支持下最为有效的质量保障措施之一，有力支撑了成果导向教育的实践与深化。

项目式学习、虚拟现实、沉浸式学习等模式将理论与实践紧密结合，将学生置身于现实环境，为提升学生的知识应用能力发挥了积极作用。这些教学模式的开发和演进，堪称计算机时代高等教育教学模式的突破性转型。项目式学习能够促进学生主动参与学习过程，为其走出课堂、融入现实世界做好准备。哥伦比亚大学强调，作为一种富有活力的教学模式，它有助于不同背景的学生在协作解决复杂跨学科问题的过程中有效掌握知识和技能。计算机技术为项目式学习提供了多方面支持，包括项目交流互动、团队协作、资料检索、成果检测以及质量评估等，极大提升了学习效率。虚拟现实与沉浸式学习则借助计算机技术建构出身临其境的学习环境，帮助学生突破时空限制、拓宽学习边界、增强学习动力，进而在深化理论理解的同时切实提升实际操作能力。20世纪80年代末起，美国高校开始广泛建立针对专业领域的虚拟现实和沉浸式教学实验室。如今，许多综合研究型大学均设有专门机构，负责开发各学科的虚拟现实项目并支持相关教学实践。例如加州大学伯克利分校的“扩展现实”项目由研究、教学和学习部负责,致力于推广沉浸式和虚拟现实教学的最佳实践,依托前沿技术开发满足教学需求的虚拟平台,以有效促进物理空间与虚拟空间的高效融合。

03

计算机新时代美国高等教育的发展趋势

尽管计算机时代推动了美国高等教育在治理、教学等领域的数字化转型，但在治理效能、办学绩效、教育公平、经费来源、学科融合以及教学质量等方面，诸多深层次挑战依然存在。进入以大数据、云计算和人工智能为代表的计算机新时代，计算机技术能否有效助力解决这些问题，是否会如计算机与互联网的诞生那样对高等教育产生同程度冲击，乃至能否催生大学治理和教学的新范式，仍然需要实践验证。但可以确定的是，高等教育的发展进程不会停滞，尤其是在不断涌现的新技术的推动下，其治理和教学方面的转型势不可当。

（一）计算机新时代美国高等教育治理模式的发展趋势

在计算机新时代，美国高等教育治理模式将延续过去半个多世纪以来的转型成果，进一步加速决策、运行、办公、资源开发和质量评估等方面的数字化转型进程，以提升治理效能。计算机新技术将重塑高等教育管理模式，尤其在助力高等教育管理数字化和流程化、咨询服务实时化、决策循证化等领域发挥关键作用。

首先，计算机新技术将为大学管理数字化转型和流程化效能提升创造更为便利的条件，并助力提升高等教育整体治理效能。现代高校面临极为复杂的管理和运行挑战，很多工作是重复性工作，且依赖大量人力完成，如招生与招聘中的材料审核与资格评估、资源调配、课程安排、教学空间规划、潜在捐赠者预测以及校园风险与危机管理等。这也是美国高校，尤其是研究型大学目前需要配置大量行政服务人员的原因之一。这种管理模式不仅花费大量经费，而且效果欠佳。虽然在计算机诞生后，美国高校通过运行数字化转型在提升运行效率方面取得了卓著成效，但这些转型对高校整体治理效能的提升力度仍然有限。新技术为这些工作的流程化提供了契机，高校可以借此机会持续深化技术融合，构建更加开放、灵活、智能的运行体系与制度，提升大学运行流程化效率，降低人工成本。需要指出的是，实现这一目标不仅依赖于硬件设施的投入，而且需要培养并提升教职工的数据素养及其智能技术应用能力。美国高校在人工智能工具问世后便通过专题会议、培训、经验分享等形式培养和提升教职工的相关技能，以提升人工智能赋能高校治理的效能。经过几年的实践，美国高校已进入人工智能赋能治理的经验总结和分享阶段。如加州大学将于2025年11月召开人工智能赋能管理和运行的经验研讨会，具体讨论职能部门员工在工作中使用人工智能工具提升工作效率的案例。

其次，构建高校“量身定制”的人工智能助手是计算机新时代赋能高等教育治理的新趋势。在人工智能工具诞生前，虽然如前所述，美国高校治理数字化转型已经取得了显著进展，而且有部分高校也利用网络技术提供信息咨询等自动化服务，但服务范围和提供的咨询信息都很难满足咨询者的需求。自ChatGPT诞生以来，美国部分高校开始构建基于学校自身制度和运行规则而“量身定制”的人工智能助手，其中加州大学圣地亚哥分校的TritonGPT是较早开发，且较为成熟的人工智能助手。TritonGPT针对加州大学圣地亚哥分校行政岗位场景定制，基于学校大量面向公众的信息训练，能够有效回答关于学校的政策、制度、运行等领域的问题。如此“量身定制”的人工智能助手能够突破时空限制，承担部分行政服务职能，及时解答大学管理、运行与教学中的问题，成为优化大学服务工作、提升治理效能的重要工具。当然，有效建立这样的人工智能助手的前提是高校需有健全的治理制度及完善的管理细则，并对专属人工智能助手进行有效开发和训练。

最后，计算机新技术将进一步加大高校循证决策力度，赋能高校治理现代化。自计算机技术诞生以来，美国高校开始收集和积累校内外数据，为决策数字化奠定了坚实的基础。与此同时，如何有效收集高质量的数据，并从海量数据中提取有价值的信息，进而有效赋能决策也是目前高等教育面临的挑战。实际上，这些挑战也是美国支持和推动循证决策的院校研究转型的动力。利用新技术，院校研究可以优化数据收集、整合、分析、报告和结果利用的一体化程序，并从多年来积累的纵横向海量数据中挖掘有价值的信息，为学校决策提供证据。在数据收集方面，美国高校正积极利用人工智能工具拓展来自社交媒体、智慧校园、学习管理系统、大学联盟及出版机构等多渠道数据资源，构建贯通教学、科研与服务功能的纵横向一体化数据系统。在数据分析方面，美国高校将进一步强化院校研究，借助人工智能技术开展数据深度挖掘与未来预测分析，准确评估办学效果，识别教学与服务中存在的问题，从而为战略规划与科学决策提供有效支撑。此外，通过提升数据透明度，美国高校还能够加强与政府、社会、行业及校友等利益相关方的互动，推动形成内外协同、多元参与的“共治”格局。

（二） 计算机新时代美国高等教育教学模式的发展趋势

如前所述，计算机时代美国高等教育催生了多种新型教学模式，对提升教学质量发挥了重要作用，这也是其成为高等教育强国的主要原因之一。进入计算机新时代，美国高等教育能否在教学模式改革中继续推陈出新，并保持其在全球范围内的引领地位，仍有待时间检验。然而，如何利用新技术解决教育公平不足，学生学业完成质量偏低、学习自主性不足、创新力不强，以及科技教育与人文教育融合不够等问题，仍是改革的核心议题。

首先，美国高校将充分利用计算机新技术进一步提升教育公平和学生学业完成质量。为助力教育公平的提升，美国高校将充分利用慕课等在线教学平台，推动优质教育资源共享，让原本没有机会进入理想大学的学生也能参与并体验高质量的课程与教学活动。以加州大学为例，为了给学生提供学习优质课程的机会，学校成立了线上课程开发机构，经学术委员会认定后，将加州大学各分校的优质课程开发制作成线上课程，供系统内学生注册学习。加州大学将进一步利用计算机新技术，加大优质线上课程开发力度，满足学生的学习需求。另外，为提高学生学业完成率和学习成果达成度，美国高校将借助新技术进一步推动个性化教学、成果导向教育和项目式学习等教学模式的深度落地，为学生提供“量身定制”的学习路径，以满足其多元化的学习需求。同时，为了提升学生学习兴趣、缩小高校与社会之间的鸿沟，美国高等教育还将通过人工智能、虚拟现实等新兴技术强化项目式学习等教学模式的应用，从而促进学生的深度学习与综合能力培养。

其次，美国高校将充分利用计算机新技术提升大学生自主学习能力。要有效利用这些新兴技术，高等教育必须对现有教育模式进行深刻变革。从这个意义上说，计算机新技术重塑高等教育教学体系已非遥远的预言，而是每一位教育工作者面临的现实挑战。事实上，自网络技术与社交媒体兴起以来，教师在知识传授中的权威地位已逐渐弱化；人工智能的迅猛发展更是势不可当地将海量知识数字化、碎片化，并实时呈现于方寸屏幕之上。在此背景下，教师的教学核心不再局限于知识的传递，而是需要主动从“专家心态”转向“学习者心态”，与学生共同科学规划学习路径，将分散的信息整合为系统化的知识体系，同时激发、引导学生树立正确的学习价值观，强化与提升其问题意识与自主学习能力。在这一转型过程中，翻转课堂等模式已被证明是行之有效的路径。可以预见，随着计算机新技术的深度应用，此类模式将持续迭代与普及，成为重塑未来高等教育教学体系的重要支撑力量。

最后，美国高校将有效利用计算机新技术推动科技教育与人文教育的协同发展，共同培养学生批判性思维与创新能力。面对人文教育所面临的挑战，美国高等教育机构重新审视爱因斯坦（Albert Einstein）所言的“所有学科皆为同树之枝”的理念，强调人类知识本质上的互联性，倡导“人文艺术与科学、工程、医学的融合发展”。他们呼吁联邦政府加大对人文教育的投入，并指出人文教育是塑造学生批判性思维、培养其解决问题等核心能力的关键途径，有助于学生以史为鉴、以思想涵养心灵，为未来生活做好准备。

为此，在计算机新技术的支持下，美国高校课程体系正朝四个方面演进：一是拓展人文教育“基石计划”，丰富通识教育中的人文内涵，引导学生深度体验人文魅力；二是推动人文课程教学模式与内容的创新，将人类面临的重大现实议题融入教学，促进人文科学与社会科学、自然科学进行对话，培养学生的批判性思维、创新与反思能力；三是加强人文学科的专业建设与改革，营造浓厚的校园人文氛围，为科技教育发展添砖加瓦；四是推进科技与人文交叉学科及课程的建设，促使智慧与技术回归“同树之枝”的共生状态，彼此滋养、相互支撑，构建更加完善的教育教学体系。

04

美国高等教育治理与教学模式转型的启示

在计算机时代，尤其是自20世纪70年代以来，美国高等教育在治理和教学等方面发生了前所未有的深刻转型。在治理领域，循证决策、运行管理、资源开发与质量评估等的数字化转型成为显著特征，为治理效能提升提供精准支撑；在教学领域，教学模式向多样性、个性化、互动协作性升级，且更注重成果达成与实践能力培养，有力推动了以学生为中心理念的落地见效。这些转型不仅对美国高等教育发展及其强国建设发挥了关键作用，而且展现了美国在利用计算机技术改革高等教育方面的创新和探索精神及其取得的显著成效。尽管如此，美国高等教育长期面临的治理效能不足、教育公平缺失以及学生学业成果达成度偏低等问题，并未在这些转型中得到根本解决。或许，唯有在计算机新时代，借助人工智能助手、推进人文智慧与技术深度融合的教育实践，以及翻转课堂等新型教学模式，才能在深化既有转型的基础上开辟新路径，进而为破解这些长期困扰美国高等教育质量的难题提供新可能。

中国高等教育在利用计算机技术提升治理效能与教学效果方面起步相对较晚。20世纪末以来，中国高校借鉴美国的院校研究模式以支持高校循证决策，虽取得一定进展，但尚未形成系统化且运转有效的制度体系。21世纪初，中国又引入翻转课堂、自适应学习、成果导向教育等教学模式，但在具体实践中，仍存在覆盖面有限、实效不足等问题。如果说过去高等教育的发展主要受制于技术滞后，那么在当今全球共同拥抱计算机新技术浪潮的背景下，中国如何立足实际国情，合理汲取国际先进经验，在大学治理与教学领域主动开展自主探索与创新实践，进而为中国乃至世界高等教育的发展贡献独特智慧与坚实力量，已然成为一项亟待深入研究的重要课题。

一是要从国家战略层面系统规划和布局高等教育的数字化转型。中国具备集中资源突破重点领域的制度优势，这为推进教育数字化转型提供了独特条件。中国应制定涵盖数据格式、接口协议、安全基线与应用规范的国家标准。这种顶层设计应通过明确发展路径与基本规范，保障不同层次、类型高校建设的数字系统互联互通，从根本上避免重复建设、破除信息孤岛壁垒，从而推动高等教育治理从传统依赖科层制架构与经验直觉的行政管理模式转向以数据智能为支撑、以战略规划为导向的现代化治理模式。中国可考虑在高校增设首席数据官（Chief Data Officer,CDO）等高层级信息化领导岗位，统筹负责全校的信息化战略规划与数据全流程治理，并加大院校研究力度，推动数据真正转化为支撑教育决策的有力依据。

二是要革新教学方法，以信息技术推动人才培养模式重构。在教学实践层面，中国高校需要突破信息技术仅作为工具辅助的表层应用局限，以信息技术为核心抓手，倒逼并推动人才培养体系实现深层次、系统性变革。目前，不少课堂教学仍停留在以“技术”替代黑板和讲解的阶段，未能真正触及教学改革的本质。利用新技术，教师可大力推广混合式教学与翻转课堂，对教学流程进行彻底重组，前置知识传授环节，将宝贵的课堂时间用于深度研讨、案例分析、项目协作等高阶思维能力的训练，最终实现将学生从学习的被动接收者转变为主动的知识构建者的目标。与此同时，教师可利用人工智能营造个性化学习情境与虚拟现实环境，并通过大数据分析制定及时的干预方案与有效的改进措施，进而实现人才培养模式的重构。

三是要提升师生数据素养，培育数字化转型的内生动力。最先进的技术体系若缺乏与之匹配的人才支撑，终将难以发挥应有作用。当前，高校存在的智慧教室设备闲置等现象，本质上反映了“重硬件投入、轻能力建设”的误区。因此，中国应在高校建立分层分类、系统的能力素养提升体系：对管理人员，应重点培养数据解读与证据决策能力，促使其从依赖经验判断转向基于数据的科学决策；对教师群体，需超越软件操作的浅层培训，转向聚焦数据智能与教学方法深度融合的专题研修，培养其数字化教学设计能力；对学生群体，应加强数字公民素养教育，使其成为能运用技术开展自主探索与协作学习的积极参与者。这些能力素养的培养，是确保技术投入转化为教育成效的关键环节。

四是要筑牢安全防线，构建可信赖的数字环境。随着学习分析、智能推荐等技术的广泛应用，中国在享受数据驱动带来效率提升等红利的同时，也面临着隐私侵犯、算法偏见与数据滥用等严峻挑战。因此，构建多层次的安全保障体系势在必行：国家层面急需制定专门的教育数据管理法规，明确数据采集与使用的边界，确立以公共利益为导向的技术向善原则；高校层面应普遍设立数据伦理委员会，建立严格的数据审查与问责机制，对涉及学生隐私的项目开展伦理评估。除此之外，中国还特别需要关注算法公平性问题——算法的设计逻辑和训练数据本身可能隐含偏见，导致对特定学生群体的系统性不公。因此，相关部门必须建立教育算法的伦理审查机制，确保其公平性、透明度与可解释性。

五是要坚守育人初心，实现技术赋能与人文关怀并重。教育的根本使命是培养德才兼备的人才，塑造具有健全人格、独立思考能力与社会责任感的公民。任何技术应用都应是实现这一核心目标的助力工具，这一基本定位不可改变。为此，加快科技与人文教育深度融合的步伐对中国未来发展而言至关重要。技术越是快速发展，越需要人文精神指引方向。在计算机技术逐渐普及的背景下，教育的成功不在于技术装备的先进程度，而在于能否更好地促进人的全面发展。因此，高等教育的责任是善用技术拓展教育可能性，同时始终坚守教育中“人”的主体地位，构建既有技术赋能又充满人文关怀的教育新生态。唯有如此，教育才能坚守育人初心，真正实现教育强国的宏伟目标。

来源：高校教育管理（原文标题：常桐善：计算机时代的美国高等教育治理与教学转型：过去与未来）

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