大学2025年教育学者周忆粟:文科缩招更应重点关注中底普通高校。

【编者按】

中国大学迎来了2025年，人工智能和人形机器人一骑绝尘。

2025年，注定要成为变革的一年。中国大学是以战略敏捷获得战略主动，还是错过了延误中的转型机会，踏上了征程。

人工智能技术如何赋能学科建设？人工智能技术对培养创新人才有什么启发？本报特别推出“大学2025”主题，深入探讨人工智能时代大学的变化。

今年讨论的话题是，哪些层次的大学更需要缩招文科？

国产AI模型DeepSeek的流行再次引起了关于文科存在价值的热烈讨论。“大量文科生将被AI取代”的舆论将继续发酵，争议的焦点已经触及到高等教育的实质性问题——如何在智能技术重构知识生产模式的当下重新引导人文学科的价值坐标。

澳门大学教育学院副教授周忆粟在接受《ThePaper》采访时直言，顶尖学校有必要维持适度规模的精英文科教育，但中底高校必须面对现实:当学历溢价消散，缺乏核心竞争力的专业必须转型。

他认为，文理工程都面临着AI的冲击，争议不应该局限于学科对立，而应该更加关注高校专业设置与教育质量的实质性联系，“核心是能否提供高质量的高等教育”。

AI对高等教育的影响

澎湃新闻：什么是AI对高等教育的核心影响？

周忆粟：最重要的影响是，原本偏向“工厂化”的大学教学模式基本上会被AI淘汰，也就是传统的大课制、应试导向、学历驱动的培养模式可能不太适用。这种影响是学科普遍存在的，文理工程都会受到影响——无论是程序员对AI编程替代的担忧，还是文科从业者的职业危机，本质上都是中低档知识工作的价值重构。

澎湃新闻：现在“文科无用论”沸腾了，你怎么看待文科缩招争议？

周忆粟：文科的价值和奉献是当代文科发展的核心问题。我认为这个问题不是中国的问题，而是全世界都存在的问题。文科在当今社会提供了什么？这是一个很难回答的问题。无论是市场、产品还是技术，理工科都更容易直接找到答案。相对来说，它们的投影关系明显而强烈。

在目前的讨论中，文科和理工科的对立很容易引起社会情绪，应该理性对待。从中国大学的招生来看，我支持文科缩小招生，但更需要缩小招生的是中底层普通大学。

中国的高等教育体系是金字塔结构，顶尖学校占比相对较小。两三所大学形成了巨大的基础，大部分大学都沉淀在下面，在大众讨论中是看不到的。顶尖大学的改革可能更容易引起关注，但事实上，大多数普通大学是中国高等教育体系的主力军，学生人数占很大比例，也是大学扩招的主要目标。由于文科专业办学成本低，进入门槛相对较低，这些中底层高校在扩招过程中吸收了大量学生。但是需要仔细评估：这类专业究竟为学生和社会创造了多少实质性价值？

随着社会组织的变化，大量白领工作发生了变化，大学具有培养人力资源的重要功能。不可否认，这种扩大的文科专业为学生提供了个人向上流动的机会。在过去的劳动力市场上，大学教育和没有大学教育有很大的不同。但是社会现状和就业环境在变化，大学教育带来的优势没有以前大了。

在我看来，顶尖学校有必要保留规模适中的文科专业，而底层普通高校需要认真考虑减少缺乏核心技能的专业。事实上，文科缩招争议的背后，更应该关注高校的系统设置和课程设置。

学科专业调整与重构

澎湃新闻：那么，高校是否应该重构文科课程体系，重点培养AI不可替代的能力？怎样平衡传统人文教育和技术工具的应用？

周忆粟：这涉及到几个不同的方面。首先，学科发展的内生动力需要如何发展和引领？第二，行政管理体制和大学发展之间存在一定的张力，单个学校不能切割对待。

实施基础文科和专业技术的双专业并不难。但是，如果只是为了完成正式的任务，那么教学终究不能真正发挥育人的作用。高等教育提供了什么？我们需要思考:第一，就业环境需要什么样的人？生产实践是否被AI改变？如何被AI改变？第二，教授课程的人是否理解AI的重要性？他们有能力教新课程吗？

在AI时代，精英文科人才仍然是不可替代的。很多科技公司在产品设计、用户研究等方面不断吸收高质量的文科生源。例如我看到DeepSeek的招聘要求，他们也会招收文科生。随着AI的出现，岗位要求可能会变得更高，对文科人才的需求依然存在。顶尖文科人才的特点是“涉猎广泛、知识渊博、自我驱动力强、表达和协调能力强、责任心强”。

澎湃新闻：近年来，中国取消了许多新的工程专业，迎来了历史上最热门的调整浪潮。如何定义“过时的工程专业”？撤销专业时，如何避免“一刀切”，妥善处理师生遗留？

周忆粟：近十年来，我国科技迅速崛起，正归功于大学培养的庞大理工人才储备。专业生存主要取决于双层逻辑:第一，在市场信号方面，只要毕业生就业率高，市场传达的信号足够强，就会继续培养。如果培养出来的人就业难，那就改，优化课程培养方案。改了之后还是不行，只能撤；第二，在中国的战略层面，当决策转化为市场时，市场会影响学校。这是一个多重链接的系统，需要对符合科技发展趋势的学科体系进行前瞻性布局。

专业生存应建立动态评估机制:就业数据、产业反馈和教师结构应形成闭环调整。对于裁员专业，应建立教师软退出机制，通过岗位转移培训有序推进。一般来说，即使专业裁员，我建议在这些人退休之前，仍然保留教师的职位。

改变招生和培训模式

澎湃新闻：近几年，一些高校扩大了AI相关专业的招生规模，但是教师和硬件资源可能不足。怎样避免盲目扩张？

周忆粟：我们很难准确预测未来哪些专业会有需求，会发展得很好。从大数据到现在的AI，这其实是高等教育迭代的常态。目前AI专业建设存在过热隐患，我非常同意。关键不是追求热点，而是巩固教育质量。

资金和资源不是中国高等教育发展的核心问题。核心问题是“什么是培训框架？”无论在什么培训框架下，如何才能做得更好？这超越了简单的文理对立，核心是能否拥有高质量的高等教育。

澎湃新闻：对于AI技术的快速迭代，是否需要缩短教育体系，例如压缩本科通识教育周期，或者增加更多的微型专业、技能认证项目？

周忆粟：我认为与其机械压缩学制，不如促进教学方法的创新。核心问题不是学习几年，而是孩子在给定的时间里学到了多少。如何匹配学制和学习内容？

在义务教育和高等教育领域，灵活的学制有成功的样本可循。比如芬兰教育体系中的小学年和模块化值得借鉴:小学期一年3-4个学期，每学期10周左右的课程模块化课程，通过知识模块重组实现灵活教学。模块化教学的优点是更符合当前的学习理论。

我觉得技能认证项目是个不错的方案，但是要注意就业环境是否适用。技能认证一般关注短期。当一项特定的技能在就业市场上有很强的收益时，学生可能不需要额外的课程，如果需要，他们会自发地学习和研究。

有条件的学校可与企业联系，探索“主学校” 微专业的混合培训模式，但要注意防止与特定公司绑定过深，重点培养行业的通用能力。否则，一旦公司经营不善，很容易造成人才浪费。

设计：祝碧晨

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