图片来源：香港浸会大学

■本报记者 陈彬 实习生 金梦婷

再过一段时间，香港浸会大学（以下简称浸大）将有一群“特殊”的学生迎来自己的本科毕业典礼。

之所以说他们“特殊”，是因为4年前初入浸大的他们并不属于任何一个专业。事实上，大学4年里，他们身上都没有专业标签，反而会有一个问题时刻陪伴在他们左右，比如全球淡水问题、贫富差距问题、数字鸿沟问题……

这些问题是他们在入校之初便想好的。他们希望能在本科4年时间里为这些问题的解决出一份力，而他们本科期间的课程体系也将围绕这些问题搭建。

“这些问题千奇百怪，而且也很宏大，显然不是本科生所能解决的。但围绕这些问题，他们能够建立一个完整的知识体系，更重要的是，这些问题是他们真正感兴趣的。”在不久前召开的中国高等教育学会第八届理事会第十三次会议暨2026年工作会上，该学会第八届理事会常务理事、浸大校长卫炳江如此说道。

在他看来，在目前人工智能（AI）迅速发展的背景下，高等教育最重要的任务就是激发学生对某个具体领域的学习兴趣，“但同时，这也是我们面临的最大挑战”。

把选择权交给学生

《中国科学报》：贵校为什么允许部分学生不选择传统专业，而是以“攻克世界难题”的形式完成本科学业？

卫炳江：这可能与我的个人经历有关。我从小便是理工科学生，长大后也以物理学作为自己的科研主业。来到浸大之前，我在香港理工大学工作长达25年。浸大却是一所以人文类学科为主业的高校。

作为理科学者，我深知目前国内高教领域“文理分科”现象依然很严重，但在我看来，文理之间本就应该是彼此融合的。因此，来到浸大之初，我就提出了文理融合以及跨学科的构想。

至于允许学生不选择专业，则是这一整体构想中的一个“子课题”。

2022年，我们经面试录取了15名本科新生，他们在入学之前就想好了自己要解决一个怎样的重大问题。入学后，我们会安排相关教师与他们协商未来4年的课程以及学习内容。

如果将大学学习比作一次用餐的话，他们不是那种只能坐在桌子旁等待厨师按照菜单顺序一道道上菜的食客，更像是参加了一场可以随意挑选菜品的“自助餐”。我们希望以这种方式，让他们彻底放下文理的区别，真正围绕一个问题展开学习。

《中国科学报》：你刚才提到这只是整体构想中的“子课题”，其他学生是否也会经历类似改革？

卫炳江：是的。我们将本科生的学习分成了3类。其中占比最少的便是这15名学生，因为这种方式相对激进，同时对学生素质的要求也比较高。2022年至今，我们每年都会招收此类学生，但始终保持十几个人的规模。

除此之外，我们也保留了传统的学科制培养模式，比如传统的中医专业等。而在这两类培养模式中间，则是第三种培养模式——通过设置跨学科专业和跨学科的第二主修专业，鼓励学生进行文理学科之间的跨越。

目前，我们已经设置包括数位未来与人文学科、艺术及科技、创新医疗及社会健康等在内的5门跨学科专业。在这些专业的学习中，我们试图为学生寻找文理不同专业之间的内部联系。事实上，这种联系也是客观存在的。

简单举例，电影技术属于艺术领域，同时又集合了多种高科技；西方油画在配制颜料时，一定会涉及化学知识；音乐的本质就是不同乐器的振动，这显然属于物理范畴。

《中国科学报》：如何判断什么样的学生适合哪种培养模式？

卫炳江：老实说，很难真正准确地判断学生适合哪一类培养模式，所以我们会把选择权交给学生。

比如，对于那15名不选专业的学生，我们会在入学前对其进行面试。面试时，我们不但要听取他们的想法，也会向他们展示我们可能给予的帮助，并最终尊重他们的选择。

至于第二主修专业，我们一般会在学生大一结束后接受申请，部分跨学科第二主修专业不设严格的先修科目，全校各专业学生都可以选报。学生如果发现自己对第二主修专业更感兴趣，在大学剩余时间里，甚至可以将其作为“主业”。

“学不动”还是“不想动”

《中国科学报》：你似乎在刻意淡化学生对专业的依赖，能这样理解吗？

卫炳江：专业有其重要性，即便在当下的AI时代，对于那些致力于从事某类特定行业的学生来说，专业的价值也不能忽视。

问题在于目前还存在另一类学生，他们的未来充满不确定性。或者说，此时的他们还没有确定好自己未来的发展方向。对于他们而言，过于严格的专业划分不利于自身成长。不过，这不是最重要的。

随着高等教育资源日益丰盈，不管是香港还是内地，学生上大学，甚至是上好大学的门槛已经大幅度下降。然而，当学生不必再为上大学发愁时，其自主学习能力和动力却在下降。这一点，相信任何人只要对目前的高校稍作观察，都不难发现。

我们必须思考一个问题——是我们的学生真的“学不动”了，还是他们“不想动”了？

在我看来，学生学习动力不足的深层次原因并不是学习能力的下降，而是他们对于所学内容缺乏兴趣。造成这一现状的原因很复杂，甚至涉及我们从小学到中学的整体教学制度构建。这些原因导致学生在进入大学时，其所学的内容并不是自己感兴趣的，更有甚者，他们根本就不知道自己感兴趣的是什么。

从这个角度说，我们提升大学生自主学习动力的重要基础，是提升他们对所学内容的感兴趣程度。这是最关键的，也是最难的。

《中国科学报》：这一过程具体难在哪里？

卫炳江：以我们进行的“去专业化”尝试为例。那些参与其中的学生之所以能够舍弃专业，根本原因在于他们知道自己感兴趣的问题是什么，这就使他们具有很强的自主学习能力。因此我们才能有目的地为他们搭建专属课程，对其进行个性化培养。

正如前面所言，还有大量学生并不知道自己的兴趣所在，而这类学生可能是目前在校大学生的主体。这才是最难办的。

作为高校管理者，我们不可能逐一帮助学生“认识自己”，只能一方面尽量打破不同专业间的壁垒，便于学生发现兴趣点后调整学习内容；另一方面，让学生在校期间尽可能接触不同的领域和学科，比如组织学生参观、体验，或者开设各种选修课程或课外课程。

从另一个角度说，“兴趣”其实是一个很玄妙的东西，它可能出现在学生体验过程的任何一个节点，或者由任何一个细节引发。可能一件漂亮的实验室制服都能让一名学生瞬间发出“这件衣服好酷”的感慨，进而产生想了解其背后学科的兴趣。

与此同时，我们也要善于将学生的兴趣向学科方向引导。比如，对于那些喜欢整天看短视频的学生，我们是否可以引导他们创作自己的短视频；当有些学生抱怨网上的照片不好看时，是否可以鼓励他们自己拍出更好看的照片。

当然，这些话说起来容易，但不管是高校还是教师，将其付诸实践都是件很难的事情——对于高校来说，这意味着要打破此前的教学秩序；对于教师来说，则意味着要对学生投入更多精力和关注。如何从制度上保证相关工作能持续推进，还需要高校整体考量。

人工智能提升“兴趣”的重要性

《中国科学报》：目前AI广泛应用，会不会降低高校激发学生学习兴趣的难度？

卫炳江：从某种意义上说是这样的，毕竟AI可以增加学生接触不同行业内容的渠道，同时丰富学生的接触方式，甚至提升行业展示时的趣味性。同时，AI如果应用得当，也可以大幅降低学生进入某个领域后的学习难度。然而，我想强调的并非这些。

当前，人们对于AI对大学教育以及学生未来就业的影响是有些争议的。比如，很多人认为AI将在很多行业完全取代人类，甚至导致大量毕业生无工作可做，并由此产生一定的恐慌。

在我看来，这种担心是有一些夸大成分的。

我们不能否认AI对于各行业的深刻影响，但从历史上看，不管是内燃机的出现、电力的出现，还是电脑以及网络的出现，都曾引发过部分行业从业人员的担忧和恐慌。但事实证明，这并没有导致他们无法维持生计，而是基于新诞生出的职业，实现了人力资源的再分配。

相比之下，AI有其特殊性，但本质上仍属于一项变革性技术革新。它会淘汰一些行业，同时也会催生一些行业，并使一些行业“升级换代”，而这才是我们最应该注意的。

比如，很多人认为AI会全面占领并替代人工翻译，这种说法有一定道理，毕竟对于简单的逐字逐句翻译，AI做得要比人类快得多。但如果将实时翻译与特定的场景、人物乃至特定的文化差异、民族特性结合在一起，AI是否仍能准确理解语言背后的深层次含义，就是个问题。

回到我们之前谈论的话题，AI对于未来行业的改变是谁都无法准确预知的，可以确定的是，在这场人类与AI的博弈中，如机械性翻译这样的“浅层次劳动”大概率会被后者取代。如何让一名学生在翻译行业“进化”到可以将语言翻译与场景、文化、传统相融合？如果这名学生本身没有对翻译行业的兴趣，没有发自内心的学习动力，可能就无法做到这一点。

《中国科学报》：你的意思是，AI的崛起提升了“兴趣驱动”在大学教育中的重要性？

卫炳江：是的。我们必须面对一个现实：一方面，随着AI的普及，学生“学知识”的途径变得越来越多，门槛也越来越低，大学教育在知识传授方面的功能正在弱化；另一方面，在AI的加持下，未来行业的变化将愈发频繁，这导致大学教育对学生未来就业的所谓“指向性”作用在弱化。

在这种情况下，大学教育必须找到自己新的发力点。在我看来，这一“发力点”就是要通过各种途径，让学生找到他们认为重要的方向，同时为他们追求的目标扫清一切障碍。

《中国科学报》：你所指的障碍是什么？

卫炳江：障碍有很多，比如前面提到的校内专业划分对于学生探索不同学科知识的阻碍。

以我个人为例，我在本科期间学习的是物理，但在读研究生时却对数学产生浓厚兴趣，所以我的毕业论文更偏数学，而我从事的光纤通信研究却属于工程应用。这就导致一个很尴尬的状况——学物理的人认为我搞的不是物理，是工程；搞工程的人看不懂我的数学研究；而搞数学的人又认为我学的是物理而非数学。这种现象在跨学科领域是很常见的。

问题的解决方案并不复杂，就是根据学生兴趣以及社会需求，进行跨专业培养和交叉学科建设，但这又在客观上与现行学科评价模式存在一定冲突。

具体而言，目前国内的学科评价仍然以单一学科评价为主，而学科的交叉融合是不可能凭借单个学科完成的，这意味着当一个校内的优势学科与非优势学科相融合时，可能会在客观上对优势学科的学科评价带来影响。这也是很多优势学科不愿开展交叉融合的重要原因。

这种阻力也来自学科内部，目前各学科内部的科研和教学普遍承受着来自AI的压力。这种压力会传导到学生的培养方向、手段及模式等各个层面，并引发对教师教学模式改革的强烈诉求。

对此，学生以及年轻教师的需求以及适应度都是相对较大的。相比之下，在传统教育模式中成长并工作多年的“老老师”的抵触情绪相对更大，但他们恰恰在学科内部拥有最大的决策权，这也是学科内部进行有效协调有待解决的问题。

学校管理不是做物理实验

《中国科学报》：对那些带着科学问题进入浸大的学生，你有怎样的期待？

卫炳江：他们当然是浸大人才培养改革中的重要组成部分，但这并不意味着我们对他们有某种明确的规划或期待。他们有自己的规划，也会朝着这个目标前进，这就足够了。

我们经常强调对学生要“因材施教”，但在实践中教育却常常走向两个极端——要么忽视多样性，将学生统一化管理，甚至刻意追求所谓“不让一名学生掉队”；要么对少部分顶尖学生投入过多关注，忽略了大多数学生的利益。

必须承认，学生群体是存在多样性的，这就在客观上决定了我们不可能让每个学生都满意。在一个群体中，“顶尖者”和“落后者”所占比例相似，且都不会居主体地位。所以，我们要给“顶尖者”足够发挥空间，让“落后者”守住底线，同时将注意力更多地放在处于主体位置的普通学生群体中，尽可能激发他们的学习兴趣。假如能让大部分学生找到兴趣点和努力方向，我们的教育就成功了。

《中国科学报》：你觉得自己是一个很宽容的校长吗？对于就业率、升学率等指标是否不太看重？

卫炳江：正如前面所说，我是在香港理工大学工作20多年后，才在2021年来到浸大的。至今，我在香港理工大学仍有很多研究工作。我每周最开心的时间，就是在实验室里做物理实验，因为物理实验是有明确规则和指标的，借助这些规则、指标，我可以掌控整个实验。然而，管理学校却不能像做物理实验那样完全借助规则和指标。

需要强调的是，在学校治理中，规则和指标是必要的，因为“没有规矩，不成方圆”。但这种规定的最大价值在于，为全校师生设定一个共同性的“大目标”，师生以规则行事，便是在向这个目标看齐。因此，规则没有必要设定得过细，而是要有一定的空间。

特别是在对待学生时，规则要有温度，要让学生体会到学校对学生的宽容。当然，有些底线是不可触碰的，比如道德品质等，绝对没有任何通融空间。

回到你的问题，在学生眼中，我应该是一位宽容的管理者；在教授眼中也许不是，毕竟我是一个“改革派”，早已经习惯了在平板电脑上办公，而有些教授至今仍习惯让秘书将电子邮件打印出来，手写签字。不过，在如今这个AI时代，拥抱变化是必须的，这一点是任何人都无法抗拒的。