人工智能与高等教育的全方位融合——以美国佛罗里达大学为例的路径探析

引用信息

林婕，周玲，2024. 人工智能与高等教育的全方位融合——以美国佛罗里达大学为例的路径探析[J].  远程教育杂志，43（1）：66-74.

为应对人工智能发展对人类社会生活带来的深刻变革，教育部发布《高等学校人工智能创新行动计划》，明确要求高校在人工智能领域加强科技创新和人才培养。该计划强调深化产教融合与科教融合，推动高校与企业协同育人， 培养具备跨学科知识背景和创新实践能力的复合型人才 （中华人民共和国教育部，2018）。ChatGPT 等生成式人工智能技术的出现进一步凸显了面向人工智能时代的人才培养的迫切性，要求高校在教育理论、培养模式和学科体系等方面进行全方位改革（王竹立，等，2023）。

人工智能与高等教育的融合已成为国内外学者关注的议题。在教学层面，人工智能可以实现个性化学习、提升教学效率和增强学生参与度，但教师在应用过程中仍存在误解和顾虑，需要加强培训和支持（Hutson et al.，2024）。在管理层面，高校需要制定相关政策，以应对学术诚信、数据隐私等问题。目前，大多数高校采取授权教师自主决定的灵活策略，这种做法在促进创新的同时，也带来学习体验不一致等挑战 （Alqahtani，et al.，2024）。在战略层面， 高校正在探索通过智能大学模式提升运营效率、扩大教育机会，但仍需平衡效率与质量的关系（George，et al.，2023）。有学者从目标、手段、主体、场景四个维度出发，提出在教学层面构建智能化教学环境并提供个性化学习支持，在科研层面推进智能化科研平台建设和跨学科融合创新，在管理层面促进智能化决策支持和服务优化 （刘嘉豪， 等，2024）。

然而， 高校在人工智能融合过程中仍面临诸多挑战，包括技术应用不够成熟、数据安全与隐私保护问题突出、主体转型意愿不足、组织管理变革滞后等， 尤其是在人机关系认知和技术变革成效评估方面存在较大分歧（尚俊杰，等，2023）。高校的人工智能转型需要在宏观、中观、微观三个层面协同推进，通过国家政策引导、学校组织变革和个体教学创新， 构建系统化的治理框架 （卢迪， 等，2020）。从技术预见的角度看，高校人工智能的融合应从“适应未来”转向“塑造未来”，不仅要关注技术的推动作用， 更要着眼于教育愿景的需求拉动，通过多元主体的共同参与，塑造未来教育的发展路径（舒杭，等，2023）。在实践层面，有研究发现高校人工智能融合呈现出从局部试点到全面推进的发展特征， 亟需建立系统的转型框架和实施路径（杨宗凯，2023）。然而，现有研究仍存在一些不足：首先，关于人工智能全方位融入高等教育各领域的机制研究尚不深入，尤其是在人才培养模式创新、学科生态重构、教学科研协同等关键问题上的研究较为薄弱；其次，国际比较研究相对不足，对世界一流大学人工智能转型经验的分析和借鉴仍需进一步加强。

本研究采用案例分析方法， 选取佛罗里达大学作为研究对象， 系统考察其构建人工智能大学方面的实践路径。之所以选择该校作为案例，主要基于以下两点考虑：首先，佛罗里达大学是全美首个探索人工智能全方位融合的研究型大学， 具有先导性（Paykamian，2022）；其次，其改革涉及教学、科研、产教融合等多个维度，具有较强的全面性。研究数据主要来源于该校官方网站的公开资料、 项目文件及相关报道等。

本研究采用生态系统理论视角对佛罗里达大学人工智能与高等教育的全方位融合进行研究。生态系统理论强调系统的整体性、关联性、平衡性、适应性和开放性等特征， 这与人工智能教育转型所需的多维度协同推进特性相契合（Müller，1997）。基于此，本研究将佛罗里达大学的人工智能教育转型实践构建为五个相互关联的生态子系统（见图1）：课程生态系统（以三层递进为特征）、师资生态系统（以双轨并进为特征）、科研生态系统（以双维联动为特征）、产教生态系统（以共建共享为特征），以及就业生态系统（以双向融通为特征）。这五个子生态系统既相对独立，又相互支撑，共同构成一个开放、动态、协同的人工智能教育生态系统。

图1 佛罗里达大学人工智能教育的路径图

（一）传统战略定位与人才培养目标的历史演进

作为美国历史最悠久的五大公立大学之一，佛罗里达大学于2015 年制定了 “未来十年” 战略规划，确立了“成为州、国家和世界范围内具有领导力的一流大学”的发展愿景。在此阶段，学校的战略规划体系涵盖七大发展目标， 包括构建卓越学术环境、提供优质教育、培养杰出师资、增强研究影响力等。在人才培养模式上，学校主要通过以下措施推动教育质量提升：一是提升生源地域多样性，培养具有全球视野的人才；二是设立专项基金，支持低收入学生，促进教育公平；三是优化课程体系，增强学生的全球竞争力（University of Florida，2015）。这一阶段的发展为学校后续的人工智能教育转型奠定了坚实基础。

（二）面向人工智能时代的战略转型动因与内容

2020 年是佛罗里达大学发展战略的重要转折点，这一转型建立在两个关键基础之上。第一，国家层面的政策指引。2018 年，美国国家科学、工程和医学研究院明确强调， 所有专业背景的学生都应有机会学习人工智能，这不仅关乎个人发展，更是21 世纪劳动力市场的基本要求 （National Academies of Sciences，Engineering，and Medicine，2018）；第二，产学合作带来的机遇。2020 年7 月，学校获得了校友和英伟达公司共计7000 万美元的公私合作投资，用于建设人工智能超级计算机和数据中心 （UF News，2023）。基于此，佛罗里达大学率先提出建设“全美首个综合性人工智能大学”（Nation’s first comprehensive artificial intelligence university） 的战略定位（University of Florida，2020a）。这一定位反映了学校致力于成为推动国家经济发展、保障国家安全、确保人工智能伦理使用的重要力量。

（三）人才培养模式的系统性创新

为实现新的战略定位， 佛罗里达大学创新性地构建了人工智能跨学科培养计划 （AI Across the Curriculum）的人才培养体系。这一体系不同于传统模式下将人工智能教育局限于计算机科学或工程专业的做法， 而是采取跨学科融合的整体路径（broad approach）， 将人工智能教育扩展至全校16 个学院。在具体实施上，截至2024 年，学校已开设231 门人工智能相关课程， 吸引7500 多名学生参与学习，初步展现了阶段性的改革成效 （University of Florida，2024a）。此外，佛罗里达大学通过构建五个相互关联的生态子系统（课程生态、师资生态、科研生态、产教生态、就业生态），形成了完整的人才培养支撑体系。这一创新模式不仅确保每位学生都能在其专业领域内接触和学习人工智能， 还为国家和佛罗里达州培养了具备人工智能素养的跨学科人才。

（一）全校性的人工智能基础课程普及

在人工智能跨学科课程计划中， 人工智能基础知识（AI Fundamentals）作为标志性通识课程，为未曾接触过计算机编程或数据科学的学生提供了理解和掌握人工智能知识的入门途径。该课程具有以下三个鲜明特点。第一，采用分层次入学机制。课程虽面向全校开放，但设置了年级门槛（要求大三以上）和准入条件（低年级学生需特别许可），以确保学习效果。第二，实行模块化课程设计。课程内容分为基础模块（人工智能概念、发展史、应用场景等）和专业模块（机器学习方法、技术应用、前沿发展等），学生可根据自身需求选择学习深度。第三， 强调实践导向。教学内容涵盖项目制学习、 案例分析和实践操作，旨在培养学生的应用能力。课程采用在线授课形式，学生可根据个人时间灵活安排学习；同时，课程安排了办公时间和周详的学习支持体系， 确保学生获得有效指导和及时反馈。此外，教师团队开发了系统化的教学资源，包括在线课程模块、实践案例库和评估工具集。课程评价体系采用理论考核（40%）和实践项目（60%）的模式，通过多维度评价确保学习效果。课程还设置了三个递进式实践项目，分别培养学生的基础应用能力、 专业整合能力和创新开发能力。作为获取人工智能证书的必修基础课，该课程为学生后续的人工智能学习奠定了基础 （University of Florida，2023a）。

（二）学科特色的人工智能专业证书认证

佛罗里达大学建立了以“人工智能基础与应用本科通用证书”（Undergraduate Certificate in AI Fundamentals and Applications，简称通用证书）为基础的多个学科并行认证体系。通用证书项目面向全校本科生开放，旨在培养学生在各自学科领域中有效运用人工智能技术解决实际问题的能力。该项目不仅关注技术应用能力的培养，更强调伦理和职业责任意识， 确保学生在应用人工智能技术时充分考虑其对社会、文化和伦理的影响。该项目采用灵活的准入机制， 允许全校大三及以上年级水平的学生参与。在课程设置上，通用证书项目采用“双必修+选修”的课程结构。学生需修读两门必修课程，即人工智能基础课程和人工智能伦理课程，并从各学院提供的专业应用课程中选修一门课程。选修课程涵盖多个学科领域，从工程学院到文理学院均提供相应课程，如“人工智能在生物学中的应用”和“人工智能在社会科学中的应用”等。学生可根据个人兴趣和专业需求选择最相关的课程内容（University of Florida，2023b）。

为适应不同学科领域的特殊需求， 佛罗里达大学进一步为学生提供了学科特定的人工智能证书（Artificial Intelligence Discipline-specific Certificates，简称特定证书）。这些证书涵盖多个专业方向，例如人工智能与数据分析在旅游和酒店管理中的应用、地理人工智能与大数据， 以及公共卫生与医疗保健中的人工智能等， 充分体现了人工智能教育与专业领域的深度融合。每个特定证书项目均要求学生完成9 至13 个学分的课程学习，课程体系涵盖基础理论、 技术应用和伦理责任三个维度的内容（Southworth，et al.，2023）。通用证书与学科证书的差异比较见表1。

表1 通用型与学科特定人工智能证书项目的差异比较

佛罗里达大学将伦理教育作为人工智能证书体系的核心要素。大学不仅要求所有与人工智能和数据科学相关的证书与专业项目必须包含伦理课程，还通过签署《罗马人工智能伦理倡议》（Rome Call for AI Ethics），与全球其他七所大学及行业领袖共同致力于开发以人为本的人工智能方法。这一国际承诺强调，在人工智能系统的构建、研究和教育等方面，应遵循透明、包容、负责、公正、可靠和安全的原则，为佛罗里达大学的人工智能伦理教育提供了重要的指导框架（University of Florida，2023c）。

这种“通用+特定”的双轨制证书体系具有多重优势。首先，通用证书确保所有学生掌握人工智能的基础知识和核心技能。其次，学科特定证书进一步深化人工智能在各专业领域的应用能力。再次，两类证书都强调理论学习与实践应用的结合， 突出了应用导向的人才培养特色。最后，所有证书项目均将伦理教育作为重要组成部分，体现了对“负责任的人工智能应用”理念的高度重视。

（三）深度培养的人工智能硕士项目

佛罗里达大学设立的人工智能系统科学硕士（M.S. in Artificial Intelligence Systems）项目，代表了该校在高层次人才培养方面的深层布局。该项目秉持跨学科融合理念，将计算机科学、数学、工程学和伦理学等多领域知识有机整合， 构建了全面且深入的人才培养体系。该项目通过精心设计的课程结构，为学生提供系统的专业训练平台。课程体系包括6门核心课程、3 门选修课程和1 个顶点项目（Capstone Project）。核心课程涵盖机器学习与人工智能系统、计算机视觉等前沿领域，同时融入安全专题、伦理法律与政策维度等课程，以培养学生的安全意识和社会责任感。选修课程方面，项目提供了高度灵活的选择空间， 学生可根据个人兴趣和职业规划，从高级机器学习与数据驱动建模等领域中选择希望拓展的方向。项目的一大特色是顶点项目的设计和实施。该环节要求学生在真实或高度模拟的行业环境中，完成人工智能系统的设计、开发和部署全过程。通过与不同教授的合作，学生能够接触多样化的研究领域，并有机会使用海珀加特（HiPerGator）超级计算机资源进行实验和研究 （University of Florida，2023d）。这种实践性培养模式不仅加深了学生对人工智能系统的理解，也提升了他们解决复杂实际问题的能力。

佛罗里达大学通过系统构建三层递进的课程体系， 形成了从基础普及到专业深造的完整人工智能人才培养路径。学校在各专业领域中整合人工智能学习， 展现了一种跨学科且全面覆盖的人才培养模式。该模式以全校性基础课程为基石，以专业证书为进阶路径，以硕士项目为深化平台，不仅确保了人工智能教育的广泛覆盖， 也实现了人才培养的递进式发展。在横向维度上，该体系通过跨学科交叉实现全域覆盖；在纵向维度上， 通过层级递进保障培养深度。这种三层课程体系既具有相对独立性，又形成了有机衔接的整体。从培养对象来看，基础课程面向全校学生，旨在提升全体学生的人工智能素养；专业证书项目面向希望在本专业领域应用人工智能的学生，培养特定领域的应用能力；硕士项目则面向希望深耕人工智能领域的学生，培养高层次专业人才。从课程内容来看，三个层次之间既有递进关系，又保持相对独立。基础课程侧重于人工智能通识知识和基本技能的普及；专业证书项目深化人工智能在不同专业领域的应用；硕士项目则系统传授人工智能的专业理论和前沿技术。学生可以根据自身需求选择不同的学习路径：可以仅修读基础课程以获得人工智能基本素养；也可以在完成基础课程后继续修读专业证书，深化应用能力；还可以选择直接进入硕士项目进行专业深造。就业市场对这证书体系表现出较高的认可度。从直接就业价值来看，毕业生反馈表明，人工智能证书能够提升求职竞争力。从职业发展优势来看，证书的价值跨越多个领域。例如，在医学领域，人工智能已成为面试重点关注话题；在升学深造方面，人工智能证书有助于获得常春藤盟校的录取机会；在非技术领域（如公关传播），人工智能技能同样受到雇主的高度认可（BRNCF，2024）。这表明，人工智能证书已在就业市场形成了独特的竞争优势，满足了产业智能化转型对复合型人才的迫切需求。

（一）专业教师队伍建设

佛罗里达大学在人工智能教师队伍建设方面采取了系统化的发展路径。2020 年，学校启动了人工智能行动计划， 专门引进100 多名人工智能相关教师，这一举措是在此前“教职 500”（Faculty 500）大规模人才引进计划基础上的战略性布局。在人才引进机制上， 学校人力资源部门制定了以研究能力为导向的评估体系，建立了规范化的招聘流程，并对招聘委员会成员进行专门培训， 以确保引进人才的质量（Independent Florida Alligator，2024）。

在队伍结构上， 学校注重建设多元化的教师团队。新增教师不仅来自计算机科学、数学等传统人工智能相关学科，还包括医学、商业、艺术等交叉学科领域的人才，形成了跨学科的师资结构。这种多元化的人才引进策略显著提升了师资队伍的多样性。例如，在艺术学院，该计划使非裔教师比例从4.4%提升至10.6%。同时，该计划还显著改善了师生比，从20:1 优化至16:1， 为开展高质量的人工智能教育提供了基础保障（University of Florida，2024b）。为确保教师队伍的稳定性和可持续发展， 学校建立了完善的教师支持体系。首先， 实施首年导入计划（Year One Onboarding Process）， 为新入职教师配备导师，提供教学资源支持， 帮助其快速适应教学环境。其次，通过设立“退出访谈”机制，系统收集离职教师的反馈意见，及时调整人才保留策略。再次，学校通过提供具有竞争力的薪资待遇、 住房补贴和托儿服务等配套支持，增强教师的归属感和稳定性（University of Florida，2022）。

（二）全校教师能力提升

佛罗里达大学通过多层次的培训体系， 推进全校教师的人工智能能力建设。首先，大学教学卓越中心开设了“咖啡对话”（Café Conversations）系列培训。这是一种小规模午间研讨会， 每次限15 人参加，由活跃在人工智能研究或教学一线的教师主讲， 旨在为教师提供实用的教学策略和经验分享（University of Florida，2024d）。其次，学校建立了系统化的教师人工智能能力提升项目。教学技术与培训中心开发了《人工智能提示手册》（AI Prompt Cookbook），为教师提供从课程设计到教学实施的全流程人工智能应用指南。在课程设计阶段，指导教师运用人工智能制定学习目标和开发评估方案；在教学实施阶段，帮助教师利用人工智能创建多样化的教学内容， 如案例研究、角色扮演场景等；在评估阶段，协助教师使用人工智能分析反馈并总结改进方向（Mojeiko，2023）。此外， 学校的职业与劳动力发展办公室设计了一套分层分类的人工智能专业发展课程体系， 针对不同领域教师的需求提供差异化培训。该体系按照时长分为速览课程（1 小时）、入门课程（4 小时）和深度课程（8-15 小时）三个层次；按照学科领域分为医学、农业与生命科学、工程、商业等多个方向。例如，在医学领域， 课程体系包括了从1 小时的医学人工智能基础准备到8 小时的人工智能医学技术专业知识，再到12 小时的医学深度学习，并特别设置了面向继续医学教育的认证课程。与此同时，学校还设置了人工智能伦理课程系列， 从人工智能伦理简介到人工智能伦理导论， 帮助教师理解并应对人工智能应用中的伦理挑战。此外，学校开设了“人工智能实践者初学者”系列课程，包括人工智能入门、深度学习基础等模块，为教师提供系统的技术培训。所有课程均采用模块化设计， 教师可根据自身需求和时间安排灵活选择， 实现个性化的专业发展 （University of Florida，2023e）。

此外， 学校为不同学院和部门提供定制化的人工智能培训服务。教学卓越中心根据各院系的具体需求，设计专门的工作坊，培训内容涵盖人工智能功能应用、数字工具使用、课程人工智能整合等方面。特别是在人工智能防作弊、 作业设计等教师普遍关注的问题上，学校提供有针对性的解决方案，帮助教师更有效地应对教学挑战 （The Center for Teaching Excellence，2023）。

（三）教师创新机制构建

在推进全校教师人工智能能力提升的同时，佛罗里达大学着力打造教师协同创新的生态系统。为激励教师在人工智能教学中的探索与实践，学校设立了人工智能教学创新奖（AI Awards），构建了一个全方位的人工智能教学创新激励体系。该体系通过设置五个不同层次的奖项类别，形成了从个体到团队、从课程到项目、从创新实践到推广引领的完整激励链条。其中，年度人工智能教育家奖和人工智能课程奖重点关注教师在人工智能课程开发和教学创新方面的突出表现；人工智能教学整合奖鼓励教师在传统学科中创造性地运用人工智能技术；人工智能贯穿培养计划大使奖和人工智能新星奖则着力培育和表彰在人工智能教育推广方面具有示范引领作用的教职员工 （The Center for Teaching Excellence，2024a）。这种多维度的奖励体系不仅激励教师探索人工智能教学创新，更重要的是培育了一支积极参与、 勇于创新的人工智能教育变革力量，为大学推进“人工智能+”的整体转型提供了有力支撑。

其次，学校组建了教师学习共同体，开展为期一年的深入研讨，并共同编撰了《佛罗里达大学教师人工智能课程手册》（University of Florida，2024c）。该手册汇集了从人工智能新手到专家的多元经验，是教师群体集体智慧的结晶。手册采用循序渐进的结构，内容分为七大部分，包括人工智能相关术语和概念入门，人工智能的本质探讨，技术的历史、政治和哲学视角，以及人工智能伦理、教学工具和超算应用等（Reed，2024）。此外，学校通过加入 Unizin高等教育联盟，与印第安纳大学、密歇根大学等机构建立合作网络， 不仅促进了校际间的经验共享，更推动了人工智能教育理念和实践的共同发展（Unizin，2024）。

最后， 学校建立了以人为本的人工智能教学支持体系，主要包括以下三点内容：①发布通用学习设计指南， 确保人工智能在教学中的应用符合可访问性和包容性原则；②整合行为主义、认知主义和建构主义学习理论， 以指导教师设计符合教育规律的人工智能教学活动；③将布鲁姆认知分类法与人工智能应用相结合， 以帮助教师设计促进高阶思维的教学活动（The Center for Teaching Excellence，2024b）。这种多层次的教师发展体系， 既满足了教师的个性化发展需求，又营造了协同创新的氛围，有效推动了人工智能教育在全校范围内的深度融合。

佛罗里达大学构建的三维协同师资建设生态体现了系统化的建设思路。通过专业人才队伍建设、全校教师能力提升和教师创新机制构建三个维度的整体规划，学校形成了一个注重专业引领、协同发展、持续创新的教师发展体系， 有效推进了全校人工智能教育的师资建设。

（一）本科生研究能力培育

佛罗里达大学注重培育具备人工智能研究能力的本科生，为科研生态建设夯实人才基础。学校构建了本科生人工智能研究培育体系， 通过将人工智能学者项目（AI Scholars Program）嵌入现有的大学学者项目（University Scholars Program）框架，实现了人工智能研究与传统学科研究的有机融合。该项目由人工智能中心与本科研究中心联合实施（University of Florida，2024e），共同推动学校科研的跨学科合作与创新。在项目设计上，学校采取了三项举措。第一，面向全校开放。从工程学院到艺术学院，从医学院到商学院，入选学者分布在所有学院，充分体现了人工智能研究的跨学科特性。第二，强调应用创新。项目支持学生开展多样化的人工智能研究， 包括开发高阶思维人工智能工具、 应用人工智能技术解决专业问题、探索以人为本的人工智能发展等，突破了传统的技术研发范式。第三，注重研究生态。学校将人工智能学者项目纳入大学学者研究共同体， 汇聚数百名研究人员，创造了丰富的学术交流环境。在实施机制上，项目通过“导师制+资助制+成果制”模式来保障研究质量。导师制要求学生必须获得教师支持才能申请项目，并为导师提供研究经费，以促进师生合作；资助制采取分期发放奖学金的方式，确保研究的可持续性；成果制要求学者在本科生研究期刊发表论文，并在研究研讨会上展示成果，以培养学生的学术能力（University of Florida，2024f）。

（二）跨学科研究平台建设

在横向学科融合维度， 佛罗里达大学着力打造跨学科研究支持体系， 促进不同学科领域开展人工智能创新研究。科学研究的深入发展离不开跨学科支持体系， 单纯依靠传统的项目资助模式难以快速形成研究合力。为此，佛罗里达大学设计了一条催化、引导、持续的研究支持路径，并通过设立人工智能研究催化基金（Artificial Intelligence Research Catalyst Fund）， 探索出一条独特的跨学科研究发展之路。这一路径的特点主要体现在三个方面。在催化理念方面，不同于传统的研究资助，学校将基金定位为催化剂， 通过对每个项目提供5 万美元的适度资助，并设定6-12 个月的研究周期，实现对研究团队的快速激活 （UF Office of Research，2020）。这种小额多样、快速见效的资助模式，有效降低了各学科教师开展人工智能研究的门槛， 加快了人工智能研究群体的形成。在引导机制方面，学校通过差异化的支持策略， 引导不同类型的研究发展。对于人工智能领域专家，基金重点支持其开发新型算法和方法；对于跨学科团队，鼓励其开展异构数据分析和应用创新；对于人工智能研究新手，则提供超算平台等基础支持，帮助其快速开展探索性研究。在持续发展方面，学校将基金项目与外部资助紧密衔接，并将获取外部资金的潜力作为评审的重要维度，引导研究团队在项目设计阶段就考虑与美国国家科学基金会、美国国家卫生研究院等机构资助的主题对接。同时，学校通过严格的项目管理和定期评估机制， 确保研究成果能够及时转化为教学资源， 实现研究与教育的良性互动（Hendricks，et al.， 2020）。这种创新性的研究支持路径产生了显著成效。例如，在医学领域，催化基金支持的早期阿尔茨海默病人工智能诊断研究， 不仅获得了国家的后续资助， 其研究成果还直接融入了公共卫生与医疗保健人工智能证书课程，形成了研究、教学、应用的完整链条（Kay，2020）。通过将“催化、引导、持续”的理念融入研究支持体系， 学校不仅加快了人工智能研究生态的形成， 更探索出了一条促进跨学科融合、推动研究与教育协同发展的新路径。

佛罗里达大学通过构建纵向人才培育与横向平台建设相结合的科研支撑体系， 既强调人才培养的基础性和延续性， 又注重学科融合的创新性和实践性， 打通了从本科生研究到跨学科创新的全链条发展通道。

（一）超算平台协同建设

佛罗里达大学在超算平台建设上的创新， 突破了传统的“企业捐赠+大学使用”的单向合作模式，探索出一条共同投资、 协同创新、 开放共享的发展路径。其创新特点主要体现在投入机制、平台定位和运营模式三个方面。首先，在投入机制上，学校采用了“企业投入+校友捐赠+大学配套” 的多元投资模式，不仅筹集了约7000 万美元的建设资金，更重要的是构建了利益相关方的命运共同体。这种机制既平衡了各方利益诉求，又实现了多方共赢：企业获得了技术应用场景，大学获得了先进设备支持，校友则强化了与母校的联系。其次， 在平台定位上，HiPerGator超级计算机的建设并非仅仅追求算力提升， 而是致力于构建开放的创新生态。通过整合数百套NVIDIA DGXTM A100 系统， 学校成为全球首个应用Ampere A100 GPU 技术的高校， 实现了从技术使用者向技术引领者的角色转变（Orlando，2020）。更重要的是，该平台的建设早于ChatGPT 等大模型兴起，展现了学校在人工智能领域的战略前瞻性。最后，在运营模式上，学校打破了传统的资源专属使用模式，建立了分层开放、普惠共享的运营机制。其中，教学应用全面免费， 研究应用弹性定价， 区域合作开放共享。这一机制不仅降低了人工智能教育的技术门槛，也促进了区域创新生态的形成。尤其值得关注的是，学校与英伟达共建北美首个人工智能技术中心，通过构建从K-12 到高等教育的完整培养体系， 实现了产教融合的纵向延伸 （University of Florida，2020b）。

（二）企业联盟生态构建

在巩固与英伟达深度合作的基础上， 佛罗里达大学进一步创新性地提出“多元联盟、深度协同”的理念，探索出一条企业联盟共生发展的新路径。以与IBM 公司的合作为例， 学校突破了传统的单点合作模式，构建了技术、教育、实践三位一体的协同框架。在技术层面，学校引入混合云架构，与超算平台形成互补，提升算力基础设施的灵活性。在教育层面，通过共同开发课程和提供资源， 丰富了人工智能教育的内容。在实践层面，学校通过建立数字证书体系，增强了学生的就业竞争力（UF News，2022）。

这种共建、共享、共赢的产教融合路径，本质上是对传统校企合作模式的优化与升级。通过产教融合生态，佛罗里达大学不仅获得了先进的技术支持，更重要的是形成了可持续发展的合作机制， 为人工智能大学建设提供了坚实支撑。成功的产教融合不仅仅是资源整合，更关键的是生态构建，通过机制创新实现各方共赢。

（一）内向型的职业能力培养体系

佛罗里达大学构建了从学校向职场延伸的职业培养路径，通过系统化的支持服务，帮助学生适应人工智能时代的职业发展需求。在支持模式方面，学校建立了八大核心能力培养框架， 将人工智能素养与职业发展有机结合。这八大核心能力包括：职业与自我发展、沟通、 批判性思维、公平与包容、领导力、专业性、团队合作和技术应用。此外，学校设立了人工智能职业路径教练 （AI Pathways Career Coach）岗位，为学生提供个性化的职业发展指导（Career Connections Centre，2024a）。在服务内容方面，针对人工智能时代招聘方式的变革（如人工智能简历筛选、人工智能驱动面试、聊天机器人招聘等），职业发展中心开发了一套系统的培训项目， 构建了全覆盖的职业服务体系。培训内容涵盖人工智能就业讲习班、科技展会、人工智能职业咨询，以及社交媒体教育等。职业发展中心还引入了昆西亚（Quinncia）人工智能系统，通过模拟人工智能招聘环境，帮助学生提前适应智能化筛选过程 （Career Connections Centre，2024b）。在实施路径方面，职业发展中心采取实践导向、分类培养的策略，根据不同类型的人工智能应用场景（辅助型人工智能、增强型人工智能、自主型人工智能）设计差异化的职业发展路径。例如，对金融专业学生， 重点培养其运用人工智能进行数据分析的能力；对医学专业学生，增强其对人工智能辅助诊断应用的理解；新闻专业学生则更多关注人工智能写作工具的伦理性使用（Career Connections Centre，2024c）。

（二）外向型的产教协同发展平台

佛罗里达大学积极引入产业资源反哺人才培养，构建起产业界参与教育、赋能发展的开放生态系统。首先，学校打造多层次的交流平台，通过举办人工智能和计算机科学工程招聘会、 职业参与峰会等活动，为学生创造与行业直接对话的机会，拓宽职业发展路径。其次，学校构建区域创新生态，与商会合作建立人工智能中心， 推动北佛罗里达发展成为全国性的人工智能创新中心。这一区域联动不仅拓展了学生的就业空间， 也为大学的人工智能教育提供了丰富的是实践场景。第三， 学校推动教师赋能发展，通过举办教职工研讨会、设立人工智能微证书项目，全面提升教师的人工智能素养（Career Connections Centre，2024d）。

在职业指导模式方面，佛罗里达大学将“人工智能节”（AI Days）打造成一个能力展示、职业探索、价值实现的综合平台， 为学生提供沉浸式的职业体验机会。活动涵盖从创业路演到黑客马拉松，从人工智能艺术展到行业研讨等多种形式， 使学生能够在实践中深入理解人工智能技术的商业价值和职业发展路径。此外，学校通过人工智能和计算机科学工程招聘会等活动， 将人工智能节与日常就业指导服务有机结合，形成持续性的就业支持生态。活动期间，优秀创意可获得后续创业指导， 突出的技术方案可对接产业实践机会，优秀的艺术作品可引入商业合作。这种“以展促进、以进促成”的机制设计，有效推动了学生从能力展示到职业发展的顺利衔接（University of Florida，2024g）。

佛罗里达大学的学职衔接体系体现出三个显著特征。第一，机制的双向性。学校构建了“内培外引”的双向融通机制，既通过系统化的职业能力培养体系夯实学生发展基础，又通过开放性的产教协同平台促进产业资源反哺。第二，支持的全面性。学校建立了从能力框架、培训项目到个性化指导的完整支持链条，并针对人工智能时代的招聘方式提供创新的服务工具。第三，平台的开放性。学校通过构建产教融合平台和综合实践活动， 实现了人才培养与产业需求的有效对接， 推动学术与产业的深度融合。

佛罗里达大学构建了具有鲜明特征的人工智能教育战略体系，在目标设定上体现双重性，既注重全域普及， 又注重专业培养；在实施路径上强调整体性，推动全校跨学科协同发展；在系统构建上突出协同性，促进五大生态子系统互动发展。学校通过顶层设计、分步实施、持续优化的系统化推进策略，实现了从战略规划到具体落地的有效衔接， 为高校人工智能教育转型提供了可借鉴的战略框架。

实际上， 人工智能与高等教育的融合是一个复杂的系统性工程，其本质是一个多维度协同、多层次推进的生态建构过程。佛罗里达大学的实践对推进高校人工智能的融合具有重要启示。首先，人工智能与高等教育的融合需要系统化设计， 不能将其简单视为技术工具的更新，而应从培养模式、学科体系、教学科研等多维度同步推进。其次，整个过程应注重生态建设，需超越单点改革思维，通过构建多个相互关联的生态子系统，形成整体性的“人工智能+高等教育”格局。最后，推进策略要强调协同创新，打破传统的封闭式发展模式，通过多方参与、资源共享、优势互补，构建开放共生的创新生态。

本研究也存在一定局限性。首先，作为单一案例研究，其发现的普适性仍需进一步验证。不同类型、不同发展阶段的高校在人工智能与高等教育融合过程中可能面临不同的挑战和机遇。其次，由于佛罗里达大学的转型实践仍在进行中， 其长期成效尚需持续观察。特别是在人才培养质量、学科生态重构、教学模式创新等方面的深层影响，仍需长期追踪研究。未来研究可通过多案例比较、 长期追踪和深入调研等方式， 进一步深化对高校人工智能与高等教育全方位融合的系统认识。