【荆楚先声】人工智能赋能涉农高校人才培养的转型路径与风险防控

农业强国建设关键在人。当前，数字农业已不再仅是技术议题，更是一场深刻的认识论转型。它要求我们重新回答“什么是农业知识”“谁来生产农业知识”以及“农业知识如何传授”这三个根本问题。 在此背景下，人工智能如何有效嵌入涉农高校人才培养体系是新农科建设的关键课题。然而，当前涉农高校在推进AI赋能的过程中，仍面临数字设施薄弱、师资素养断层、算法伦理失序等现实问题，其本质是工业化的教育范式难以兼容数智化的知识生产方式。为此，本文将探讨AI赋能涉农高校人才培养的路径，构建从“基础设施升级—课程体系重塑—产教模式创新-多维风险防控”的框架，推动现代信息技术与农业教育的深度融合。

第一，以“虚实融通”重构教学环境，突破实验实训的时空局限。涉农高校大多数专业具有较强的实践性，但受作物生长周期、季节地域及高端设备稀缺等现实瓶颈的影响，传统培养模式很难满足学生实践需求。借助AI整合作物生长模型与环境传感器数据等打造虚拟实验室，构建“数字+虚拟仿真”的智慧场域，使学生能在算法驱动的虚拟仿真环境中开展交互实验。这不仅实现了从“实体教具”向“数智空间”的延展，更通过低成本的试错，培养学生对农业系统运行逻辑的深度认知，使“实践出真知”这一古老命题在数字时代获得新的理论意涵。

第二，以“数智融合”重塑课程体系，提升学生跨学科决策能力。传统人才培养往往侧重于田间经验，难以应对精准农业、基因大数据等前沿领域的跨学科挑战。这提示我们需要追问：当农业实践日益成为复杂系统的管理工程，涉农人才的核心素养应当如何界定？一方面，应积极研发农业大模型和专业知识库等智能教学辅助系统，实现由“通用型灌输”向“个性化推演”转变；另一方面，以问题为导向，开展“数智化”科研训练。课程设计打破学科边界，引导学生运用机器学习、遥感解析等手段，对土壤、气候、基因等多源数据进行深度挖掘，培养其面对不确定性时调用多元工具进行综合判断的能力。

第三，以“云端协同”创新产教模式，构建校企地协同共育平台。值得反思的是，AI赋能若仅仅将技术引入教学场景，而不触及高校与外部世界的关系重构，则可能沦为封闭系统的自我迭代。AI赋能不应止步于校园内部，而应向全产业链延伸。积极构建基于AI云平台的“校—企—地”协同育人模式。通过接入农业企业的实时数据，将真实的田间场景引入课堂，从而缩短校园知识与产业实践的“时间差”。同时利用AI精准匹配学生特长与乡村振兴岗位需求，实现人才供需的智能预测与精准对接。这种模式，不仅为学生提供了实践平台和学习机会，更深层的意义在于让人才培养的过程本身成为教育链、人才链与产业链协同演化的有机组成部分。

第四，以“伦理先行”强化风险防控，筑牢智能教育的安全底线。在充分挖掘AI赋能涉农人才培养的同时，必须防范技术偏离育人初衷的风险。首先，警惕“技术剥夺”风险，防止学生过度依赖算法而丧失观察自然的“耕读情怀”。其次，完善伦理规范，针对算法黑箱、学术诚信及数据隐私问题，建立AI应用审查标准，开展“教师AI素养认证”。最后，保障数据安全，特别是在涉及种质资源、农业地理等敏感数据时，建立分级分类的保护机制。通过制度的确定性应对技术发展的不确定性，确保AI始终服务于“知农爱农”的育人初心。

综上所述，未来，涉农高校应通过基础设施数字化、课程体系智能化、产教协同生态化与治理评价伦理化的“四位一体”策略，积极破除资源约束与素养瓶颈。归根结底，AI赋能农业教育不应止步于效率提升，而应指向一种新型农业知识生产范式的孕育。在这种范式中，人与技术的关系从“替代”走向“共生”，从“工具理性”走向“价值理性”。唯有如此，方能为我国农业高质量发展储备战略型、创新型农业人才。

注：本文系教育部高校思想政治工作队伍培训研修中心一般课题（编号：SWJTUKF25-10）

稿源：荆楚网（湖北日报网）

作者：张进（华中农业大学经济管理学院党委副书记、副教授）；万浩然（华中农业大学博士研究生）

责编：王群