面向模式Ⅲ推進(jìn)計(jì)算高等教育學(xué)學(xué)科建設(shè)

摘"要： 生成式人工智能等新技術(shù)突破為計(jì)算高等教育學(xué)學(xué)科發(fā)展帶來(lái)歷史性機(jī)遇，但傳統(tǒng)計(jì)算社會(huì)學(xué)科的發(fā)展道路并不完全適用于計(jì)算高等教育學(xué)學(xué)科發(fā)展。根據(jù)學(xué)科建設(shè)模式的不同，傳統(tǒng)計(jì)算社會(huì)科學(xué)可以概括為以計(jì)算語(yǔ)言學(xué)為代表的母學(xué)科全程參與計(jì)算社會(huì)科學(xué)分支學(xué)科建設(shè)的模式Ⅰ和以計(jì)算社會(huì)學(xué)與計(jì)算經(jīng)濟(jì)學(xué)為代表的母學(xué)科基于方法創(chuàng)新帶動(dòng)計(jì)算類交叉學(xué)科建設(shè)的模式Ⅱ。有別于模式Ⅰ、模式Ⅱ規(guī)律，計(jì)算高等教育學(xué)以母學(xué)科為分支學(xué)科提供大量數(shù)據(jù)及應(yīng)用場(chǎng)景支持，可概括為模式Ⅲ。面向模式Ⅲ開(kāi)展計(jì)算高等教育學(xué)學(xué)科建設(shè)應(yīng)以高等教育學(xué)為中心，全面啟動(dòng)計(jì)算高等教育學(xué)學(xué)科建設(shè)；以應(yīng)用場(chǎng)景為核心，全面推進(jìn)教育研究與管理人員角色轉(zhuǎn)變；以院校研究為重心，全面推動(dòng)研究對(duì)象與研究方法向中微觀層面下沉。

關(guān)鍵詞： 人工智能；計(jì)算高等教育學(xué)；計(jì)算教育學(xué)；高等教育學(xué)；計(jì)算學(xué)科；新興交叉學(xué)科；學(xué)科建設(shè)

文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A開(kāi)放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識(shí)碼（OSID）：

中圖分類號(hào)： G640

文章編號(hào)： 1673-8381（2024）04-0060-10

隨著大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的突破，面向復(fù)雜計(jì)算的新學(xué)科范式逐步興起，計(jì)算高等教育學(xué)學(xué)科建設(shè)迎來(lái)歷史性機(jī)遇。當(dāng)前，有關(guān)計(jì)算高等教育學(xué)概念體系、計(jì)算高等教育學(xué)交叉學(xué)科屬性、計(jì)算高等教育學(xué)與其他計(jì)算社會(huì)科學(xué)發(fā)展模式異同等研究亟待開(kāi)展。提出并論述面向應(yīng)用場(chǎng)景的計(jì)算高等教育學(xué)學(xué)科建設(shè)新路徑有利于更好地推動(dòng)計(jì)算高等教育學(xué)學(xué)科的發(fā)展。

一、 從學(xué)科建設(shè)立場(chǎng)理解計(jì)算高等教育學(xué)

2022年底OpenAI推出ChatGPT，該種對(duì)話式通用人工智能工具表現(xiàn)出良好的語(yǔ)言理解、生成以及知識(shí)推理能力，能夠較好地理解用戶意圖，有效進(jìn)行多輪溝通，回答內(nèi)容完整、重點(diǎn)清晰，迅速受到廣泛關(guān)注和推廣。ChatGPT及相關(guān)技術(shù)的出現(xiàn)意味著人類社會(huì)有望探尋出解決認(rèn)知智能問(wèn)題新路徑，面向通用人工智能形成關(guān)鍵突破。人工智能有望從模仿替代人類視覺(jué)（如圖像識(shí)別）、聽(tīng)覺(jué)（如語(yǔ)音識(shí)別）、動(dòng)覺(jué)（如自動(dòng)駕駛）等低階智能向理解人類思維、模仿人類大腦、替代人類智力勞動(dòng)等高階智能發(fā)展。隨著通用人工智能乃至強(qiáng)人工智能時(shí)代的到來(lái)，以及腦機(jī)接口等其他關(guān)鍵技術(shù)的突破，高等教育學(xué)學(xué)科發(fā)展將迎來(lái)顛覆性變革［1］，計(jì)算高等教育有望成為院校治理、教育研究和學(xué)科建設(shè)的新方向。

計(jì)算高等教育學(xué)學(xué)科的出現(xiàn)符合計(jì)算社會(huì)科學(xué)發(fā)展的整體趨勢(shì)。圖靈獎(jiǎng)得主格雷（James Nicholas Gray）曾對(duì)經(jīng)驗(yàn)主義、建模與概括以及復(fù)雜現(xiàn)象模擬3種科學(xué)范式進(jìn)行了總結(jié)，并提出了第四種科學(xué)研究范式的設(shè)想，即數(shù)據(jù)密集型科學(xué)范式［2］。近年來(lái)，隨著數(shù)據(jù)科學(xué)的發(fā)展以及大數(shù)據(jù)的廣泛使用，數(shù)據(jù)密集型科學(xué)范式轉(zhuǎn)型趨勢(shì)逐步顯現(xiàn)，全球人文社會(huì)科學(xué)領(lǐng)域逐步興起了一輪以學(xué)科交叉融合為主要方向、以“學(xué)科硬化”為關(guān)鍵表征的交叉學(xué)科創(chuàng)新熱潮，一批跨越軟硬學(xué)科的新分支學(xué)科，如計(jì)算語(yǔ)言學(xué)、計(jì)算社會(huì)學(xué)、計(jì)算藝術(shù)學(xué)、計(jì)算經(jīng)濟(jì)學(xué)、計(jì)算文化學(xué)等計(jì)算類交叉學(xué)科快速出現(xiàn)并迅猛發(fā)展。此種背景下，計(jì)算教育學(xué)包括獨(dú)立的計(jì)算高等教育學(xué)的出現(xiàn)符合本輪學(xué)科交叉創(chuàng)新的總體趨勢(shì)，計(jì)算高等教育學(xué)有望很快出現(xiàn)，并有可能發(fā)展成高等教育學(xué)與計(jì)算學(xué)科（包括計(jì)算機(jī)學(xué)科在內(nèi)的大數(shù)據(jù)運(yùn)算相關(guān)學(xué)科）的新興交叉學(xué)科。

基于近年來(lái)其他學(xué)科的計(jì)算化發(fā)展特點(diǎn)及研究，計(jì)算高等教育主要指的是面向真實(shí)的高等教育應(yīng)用場(chǎng)景，系統(tǒng)采集、科學(xué)標(biāo)記、動(dòng)態(tài)更新大數(shù)據(jù)資源，依托強(qiáng)大計(jì)算能力，運(yùn)用人工智能等最新技術(shù)成果，形成客觀描述、動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)、仿真預(yù)警等多用途的研究結(jié)論，直接用于改進(jìn)教育活動(dòng)的新型教育研究和高校治理范式，通過(guò)新學(xué)科知識(shí)積累形成完整的高等教育學(xué)學(xué)科體系。目前，學(xué)界對(duì)計(jì)算高等教育學(xué)的探討總體較少，對(duì)計(jì)算高等教育學(xué)是否已經(jīng)出現(xiàn)，如何面向?qū)W科方向發(fā)展，以及具體的概念內(nèi)涵與外延、理論與方法、管理與研究應(yīng)用場(chǎng)景等討論尚不充分。一門(mén)傳統(tǒng)的人文社會(huì)科學(xué)學(xué)科在信息化時(shí)代究竟是如何實(shí)現(xiàn)與計(jì)算學(xué)科交叉融合并形成新學(xué)科的？計(jì)算高等教育學(xué)未來(lái)是否有希望成長(zhǎng)為獨(dú)立的交叉學(xué)科分支？計(jì)算高等教育學(xué)學(xué)科化發(fā)展過(guò)程中如何處理與傳統(tǒng)教育學(xué)、高等教育學(xué)等核心關(guān)系？為回答這些關(guān)鍵問(wèn)題，本研究嘗試在系統(tǒng)梳理其他計(jì)算社會(huì)科學(xué)分支學(xué)科建設(shè)歷史的基礎(chǔ)上，將早期的計(jì)算社會(huì)科學(xué)分支概括為兩種模式，并明確將計(jì)算高等教育學(xué)學(xué)科建設(shè)歸為第三種模式，為計(jì)算高等教育學(xué)學(xué)科建設(shè)探尋路徑和方法。

二、 模式Ⅰ：母學(xué)科全程參與計(jì)算社會(huì)科學(xué)的分支學(xué)科建設(shè)

母學(xué)科全過(guò)程參與計(jì)算社會(huì)科學(xué)分支學(xué)科建設(shè)是一些計(jì)算社會(huì)科學(xué)學(xué)科發(fā)展的主要模式，其中計(jì)算語(yǔ)言學(xué)具有較強(qiáng)代表性。通過(guò)梳理計(jì)算語(yǔ)言學(xué)的學(xué)科建設(shè)歷史發(fā)現(xiàn)，自1946年世界上第一臺(tái)計(jì)算機(jī)誕生，語(yǔ)言學(xué)家、計(jì)算機(jī)科學(xué)家就明確提出了通過(guò)計(jì)算機(jī)方法開(kāi)展自動(dòng)語(yǔ)言翻譯等工作的設(shè)想，顯示出傳統(tǒng)的語(yǔ)言學(xué)科與計(jì)算學(xué)科保持有天然的緊密聯(lián)系。在計(jì)算語(yǔ)言學(xué)的整個(gè)發(fā)展過(guò)程中，傳統(tǒng)語(yǔ)言學(xué)科也始終與計(jì)算學(xué)科保持強(qiáng)合作聯(lián)系。在20世紀(jì)50年代計(jì)算語(yǔ)言學(xué)萌芽期，一些語(yǔ)言學(xué)專家就實(shí)質(zhì)性地開(kāi)展了與計(jì)算學(xué)科專家的聯(lián)合技術(shù)攻關(guān)，并明確提出了將計(jì)算語(yǔ)言學(xué)建設(shè)成獨(dú)立學(xué)科的設(shè)想［3］。20世紀(jì)60年代中期到80年代末期，計(jì)算語(yǔ)言學(xué)已經(jīng)圍繞機(jī)器翻譯等技術(shù)方向進(jìn)行了實(shí)質(zhì)性探索，開(kāi)發(fā)出了基于統(tǒng)計(jì)方法的隱馬爾可夫模型、噪聲信道與解碼模型，基于邏輯方法的Q-系統(tǒng)和變形語(yǔ)法，以及功能語(yǔ)法、詞匯功能語(yǔ)法、自然語(yǔ)言理解、話語(yǔ)分析等［3］不同技術(shù)，為計(jì)算語(yǔ)言學(xué)發(fā)展奠定了多方法論基礎(chǔ)。20世紀(jì)90年代，計(jì)算語(yǔ)言學(xué)開(kāi)始面向技術(shù)末端和市場(chǎng)終端推進(jìn)產(chǎn)品應(yīng)用，在此過(guò)程中語(yǔ)言學(xué)家和計(jì)算學(xué)科專家圍繞機(jī)器翻譯、智能檢索、自動(dòng)文摘、人機(jī)對(duì)話等進(jìn)行協(xié)同技術(shù)攻關(guān)。此后，計(jì)算語(yǔ)言學(xué)進(jìn)入學(xué)科成熟前最后的技術(shù)靜默期，即計(jì)算語(yǔ)言學(xué)已經(jīng)為各類方法論和基礎(chǔ)技術(shù)打下基礎(chǔ)，一旦計(jì)算科學(xué)技術(shù)實(shí)現(xiàn)跨越式發(fā)展，則可迅速轉(zhuǎn)為實(shí)質(zhì)性的計(jì)算語(yǔ)言學(xué)學(xué)科建設(shè)成果。大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)尤其是2016年以來(lái)人工智能技術(shù)的突破，包括本輪以ChatGPT為代表的大語(yǔ)言模型、自然語(yǔ)義分析等在內(nèi)的深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等人工智能關(guān)鍵技術(shù)的不斷突破，打通了計(jì)算語(yǔ)言學(xué)學(xué)科建設(shè)的“最后一公里”，計(jì)算語(yǔ)言學(xué)逐漸進(jìn)入成熟的發(fā)展階段。

“天然學(xué)科交叉基因+不間斷學(xué)科建設(shè)努力+關(guān)鍵技術(shù)創(chuàng)新突破”是計(jì)算語(yǔ)言學(xué)學(xué)科化發(fā)展的關(guān)鍵所在。從“天然學(xué)科交叉基因”來(lái)看，早期的語(yǔ)言學(xué)和計(jì)算學(xué)科是兩個(gè)獨(dú)立的傳統(tǒng)學(xué)科方向，但語(yǔ)言學(xué)卻在很早就堅(jiān)定確立了面向交叉學(xué)科方向發(fā)展的基本思路，明確了面向計(jì)算機(jī)、自動(dòng)化、智能化等方向發(fā)展的技術(shù)方向，試圖通過(guò)技術(shù)賦能實(shí)現(xiàn)對(duì)自然語(yǔ)言的高質(zhì)量理解、多語(yǔ)種翻譯、高效率應(yīng)用等目標(biāo)。這種早期的交叉學(xué)科定位雖然總體目標(biāo)是模糊的，甚至看不到具體的技術(shù)方向，在過(guò)程中也經(jīng)歷過(guò)多次方法與技術(shù)失敗，但計(jì)算語(yǔ)言學(xué)始終錨定學(xué)科交叉方向未動(dòng)搖，這是促成計(jì)算語(yǔ)言學(xué)學(xué)科建設(shè)成功的關(guān)鍵因素之一。在此過(guò)程中，“不間斷學(xué)科建設(shè)努力”異常重要，半個(gè)多世紀(jì)以來(lái)，語(yǔ)言學(xué)母學(xué)科為計(jì)算語(yǔ)言學(xué)發(fā)展提供了真實(shí)且豐富的應(yīng)用場(chǎng)景，大量語(yǔ)料庫(kù)等數(shù)據(jù)資源積累也為計(jì)算語(yǔ)言學(xué)發(fā)展提供了關(guān)鍵支撐。除數(shù)據(jù)庫(kù)和應(yīng)用場(chǎng)景之外，母學(xué)科還提供了大量的專家資源，這些不一定熟悉計(jì)算科學(xué)但卻非常精通語(yǔ)言學(xué)的學(xué)者們，在自然語(yǔ)言理論（如詞法、句法、語(yǔ)義、語(yǔ)用諸方面及其相互作用的計(jì)算結(jié)構(gòu)等）、自然語(yǔ)言處理（包括理解、生成、人機(jī)對(duì)話、機(jī)器翻譯以及語(yǔ)音/文字輸入的后處理等）等研究中發(fā)揮了關(guān)鍵作用，主動(dòng)扮演了人工智能自然語(yǔ)言理解技術(shù)領(lǐng)域的應(yīng)用場(chǎng)景專家角色，深度參與了歷次人工智能技術(shù)研發(fā)并實(shí)現(xiàn)了“關(guān)鍵技術(shù)創(chuàng)新突破”（如早期的語(yǔ)言學(xué)專家系統(tǒng)研發(fā)），這些都是計(jì)算語(yǔ)言學(xué)最終發(fā)展成較為成熟的計(jì)算類交叉學(xué)科的主要原因。

三、 模式Ⅱ：母學(xué)科基于方法創(chuàng)新帶動(dòng)計(jì)算類交叉學(xué)科建設(shè)

計(jì)算社會(huì)科學(xué)建設(shè)的第二種模式是母學(xué)科基于研究方法創(chuàng)新來(lái)帶動(dòng)計(jì)算類交叉學(xué)科建設(shè)，該模式中母學(xué)科天然具有數(shù)理統(tǒng)計(jì)優(yōu)勢(shì)。其中，計(jì)算社會(huì)學(xué)、計(jì)算經(jīng)濟(jì)學(xué)等具有一定代表性。與計(jì)算語(yǔ)言學(xué)等為代表的模式Ⅰ不同，這些學(xué)科的母學(xué)科（社會(huì)學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)等）在創(chuàng)立初期并不具備面向計(jì)算學(xué)科進(jìn)行學(xué)科交叉的原始屬性或訴求，但這些學(xué)科長(zhǎng)期以來(lái)卻擁有較為嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臄?shù)理統(tǒng)計(jì)方法基礎(chǔ)，并且長(zhǎng)期參與各類統(tǒng)計(jì)學(xué)方法創(chuàng)新，因此在計(jì)算科學(xué)取得重大突破后，這些學(xué)科也迅速實(shí)現(xiàn)了面向?qū)W科計(jì)算化方向的交叉學(xué)科建設(shè)。

以計(jì)算社會(huì)學(xué)為例，這一新興交叉學(xué)科旨在利用計(jì)算方法和模型來(lái)研究社會(huì)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)、行為和演化過(guò)程，通過(guò)模擬和數(shù)據(jù)分析揭示社會(huì)現(xiàn)象的產(chǎn)生和變化機(jī)制。從學(xué)科建設(shè)軌跡來(lái)看，計(jì)算社會(huì)學(xué)誕生于1993年前后，強(qiáng)調(diào)運(yùn)用通信技術(shù)，以及社會(huì)學(xué)、心理學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)與人類學(xué)的理論與社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析技術(shù)來(lái)構(gòu)建人們的社會(huì)互動(dòng)和交往等社會(huì)主題［4］。從上述早期定義來(lái)看，計(jì)算社會(huì)學(xué)一開(kāi)始雖然明確了進(jìn)行學(xué)科交叉的基本定位，但究竟與誰(shuí)交叉、如何交叉等都存在很大的模糊性。因此，雖然1993年計(jì)算社會(huì)學(xué)的概念就被小布倫特（Edward E. Brent）使用，并認(rèn)為如果計(jì)算社會(huì)學(xué)成功，21世紀(jì)的社會(huì)學(xué)將與過(guò)去發(fā)生質(zhì)的變化［5］，但早期的計(jì)算社會(huì)學(xué)發(fā)展基本是在概念上進(jìn)行的討論。直到最近10年，大數(shù)據(jù)和人工智能等技術(shù)取得歷史性突破，計(jì)算社會(huì)學(xué)才進(jìn)入快速發(fā)展和真正的學(xué)科建設(shè)階段。在此階段計(jì)算社會(huì)學(xué)出現(xiàn)了明顯學(xué)科交叉收縮聚焦趨勢(shì)，從上述早期定義面向多學(xué)科交叉目標(biāo)向促進(jìn)社會(huì)學(xué)和計(jì)算學(xué)科交叉轉(zhuǎn)變，利用數(shù)據(jù)收集和分析能力來(lái)揭示個(gè)人和群體行為模式［6］?？梢钥闯?，計(jì)算社會(huì)學(xué)的母學(xué)科社會(huì)學(xué)并不包含面向計(jì)算科學(xué)的交叉“基因”，也因此計(jì)算社會(huì)科學(xué)大量保留了社會(huì)學(xué)的基本原理，只是試圖通過(guò)引入自然科學(xué)和信息科學(xué)工具揭示社會(huì)發(fā)展規(guī)律及解決社會(huì)問(wèn)題［7］，從對(duì)因果規(guī)律、新方法論的追求轉(zhuǎn)向?qū)Α盎谧灾靼l(fā)掘、描述、拆解到重組的‘生成解釋’”［8］的探索。

計(jì)算社會(huì)學(xué)的建設(shè)歷程表明，面向計(jì)算學(xué)科前沿、結(jié)合本學(xué)科傳統(tǒng)數(shù)理統(tǒng)計(jì)特色優(yōu)勢(shì)進(jìn)行學(xué)科交叉是該類交叉學(xué)科形成的可行路徑之一。但與計(jì)算語(yǔ)言學(xué)不同，由于社會(huì)學(xué)創(chuàng)立初期并不包含面向計(jì)算學(xué)科交叉的原始動(dòng)機(jī)，因此在計(jì)算社會(huì)學(xué)建設(shè)過(guò)程中，社會(huì)學(xué)者不斷通過(guò)其他的學(xué)科標(biāo)識(shí)化方法（如宣言、會(huì)議、詞條等）闡明計(jì)算社會(huì)學(xué)作為獨(dú)立交叉學(xué)科的特殊定位。如為了證明計(jì)算社會(huì)學(xué)的合法性，2009年大衛(wèi)·拉澤爾（David Lazer）等來(lái)自哈佛大學(xué)、麻省理工學(xué)院等世界知名機(jī)構(gòu)的15位學(xué)者在《科學(xué)》期刊上發(fā)表了《計(jì)算社會(huì)科學(xué)》，2012年吉姆·賈爾斯（Jim Giles）在《自然》期刊發(fā)表了《計(jì)算社會(huì)科學(xué)：建立聯(lián)系》，2020年拉澤爾等人在《科學(xué)》上發(fā)表《計(jì)算社會(huì)科學(xué)：障礙與機(jī)遇》等。上述關(guān)鍵性文章的核心均是為了有效區(qū)分傳統(tǒng)的計(jì)量社會(huì)學(xué)與新興的計(jì)算社會(huì)學(xué)，不斷強(qiáng)化“計(jì)算社會(huì)學(xué)”這一全新概念。與此同時(shí)，計(jì)算社會(huì)學(xué)在學(xué)科標(biāo)識(shí)過(guò)程中根據(jù)計(jì)算學(xué)科發(fā)展特點(diǎn)不斷與時(shí)俱進(jìn)，通過(guò)概念更新強(qiáng)化新學(xué)科合法性與成熟度。

與計(jì)算社會(huì)學(xué)類似，計(jì)算經(jīng)濟(jì)學(xué)的母學(xué)科經(jīng)濟(jì)學(xué)也天然具有嚴(yán)謹(jǐn)使用數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法的學(xué)科特性，因此也在大數(shù)據(jù)和人工智能時(shí)代迎來(lái)了學(xué)科交叉建設(shè)機(jī)遇。相比于社會(huì)學(xué)，經(jīng)濟(jì)學(xué)發(fā)展歷史中的數(shù)字化傾向一直是其重要學(xué)科特征，這為計(jì)算經(jīng)濟(jì)學(xué)發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。20世紀(jì)廷伯根（Jan Tinbergen）、弗里施（Ragnar Anton Kittil Frisch）等人推動(dòng)了經(jīng)濟(jì)學(xué)的計(jì)算機(jī)化和計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)發(fā)展。1987年9月，美國(guó)圣塔菲研究所進(jìn)行了將經(jīng)濟(jì)視為不斷進(jìn)化的復(fù)雜系統(tǒng)的討論并于1994年確立了“復(fù)雜經(jīng)濟(jì)學(xué)”方法，開(kāi)啟了“計(jì)算”進(jìn)入經(jīng)濟(jì)學(xué)的歷程。1994年，國(guó)際計(jì)算經(jīng)濟(jì)學(xué)會(huì)成立。1996年，《計(jì)算經(jīng)濟(jì)學(xué)手冊(cè)》第一卷出版，圍繞計(jì)算經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域?qū)λ惴?、理論、?shù)學(xué)復(fù)雜分析等進(jìn)行了介紹與選擇性概述，正式宣告計(jì)算經(jīng)濟(jì)學(xué)的誕生［9］。近10年來(lái)，隨著人工智能等關(guān)鍵技術(shù)的不斷發(fā)展，計(jì)算經(jīng)濟(jì)學(xué)迎來(lái)大發(fā)展，在經(jīng)濟(jì)模型優(yōu)化、股票保險(xiǎn)設(shè)計(jì)等眾多領(lǐng)域帶來(lái)突破。

四、 模式Ⅲ：母學(xué)科為分支學(xué)科提供大量數(shù)據(jù)及應(yīng)用場(chǎng)景支持

根據(jù)上述模式Ⅰ、模式Ⅱ規(guī)律，計(jì)算高等教育學(xué)似乎不具備成為計(jì)算社會(huì)科學(xué)分支學(xué)科的條件。但事實(shí)上，進(jìn)入人工智能時(shí)代以來(lái)，除了上述兩種模式之外，還有一些人文社會(huì)科學(xué)，其母學(xué)科在創(chuàng)立時(shí)期并不具備計(jì)算化交叉屬性，也不擁有堅(jiān)實(shí)的數(shù)理統(tǒng)計(jì)等方法論基礎(chǔ)，但由于此輪人工智能技術(shù)和產(chǎn)品廣泛覆蓋母學(xué)科研究領(lǐng)域，這些學(xué)科同樣迎來(lái)了計(jì)算社會(huì)科學(xué)交叉學(xué)科建設(shè)機(jī)遇，本研究將之概括為“第三模式”（模式Ⅲ）。該模式中母學(xué)科與人工智能等存在應(yīng)用場(chǎng)域交叉，通過(guò)應(yīng)用場(chǎng)景開(kāi)發(fā)融入計(jì)算社會(huì)科學(xué)發(fā)展。

計(jì)算教育學(xué)、計(jì)算高等教育學(xué)可歸為模式Ⅲ。目前國(guó)內(nèi)外尚未發(fā)現(xiàn)明確文獻(xiàn)從學(xué)科立場(chǎng)系統(tǒng)探討計(jì)算高等教育學(xué)問(wèn)題，因此本研究以計(jì)算教育學(xué)為例展開(kāi)討論。與計(jì)算語(yǔ)言學(xué)、計(jì)算社會(huì)學(xué)等相比，計(jì)算教育學(xué)出現(xiàn)很晚，但也一定程度上受到其他人文社會(huì)科學(xué)的“計(jì)算思維”教育、虛擬學(xué)習(xí)、計(jì)算教育管理與服務(wù)等影響，初步啟動(dòng)了面向計(jì)算方向的交叉學(xué)科建設(shè)議程。

在國(guó)際上直接圍繞計(jì)算教育學(xué)的研究不多，已有成果更多是對(duì)基礎(chǔ)科學(xué)、技術(shù)、工程、數(shù)學(xué)教育（K-12 STEM）和非正規(guī)學(xué)習(xí)中的計(jì)算思維教育［10］的探討。在我國(guó)，學(xué)界對(duì)計(jì)算教育學(xué)的討論也剛剛開(kāi)始。2014年中國(guó)科學(xué)院院士、北京航空航天大學(xué)原校長(zhǎng)李未首次提到了“計(jì)算教育學(xué)”的概念，認(rèn)為“在計(jì)算機(jī)、先進(jìn)信息網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，研究以大數(shù)據(jù)為支撐的個(gè)人和群體的學(xué)習(xí)和教學(xué)行為，建立面向教育全過(guò)程的數(shù)學(xué)模型，進(jìn)而合理地優(yōu)化、配置和共享優(yōu)質(zhì)教育資源，全面而均衡地實(shí)現(xiàn)教育的規(guī)?；蚕?、個(gè)性化學(xué)習(xí)和創(chuàng)新性培養(yǎng)”為特征的計(jì)算教育學(xué)興起，將成為全面提高教育管理質(zhì)量的重要抓手和突破點(diǎn)［11］。此后國(guó)內(nèi)少數(shù)學(xué)者對(duì)計(jì)算教育學(xué)問(wèn)題進(jìn)行了探索性研究。比如張遠(yuǎn)增、許新華、王晶瑩、劉三女牙等對(duì)計(jì)算教育學(xué)概念進(jìn)行了探討［1215］。黃榮懷等對(duì)計(jì)算教育學(xué)可能涉及的認(rèn)知計(jì)算、行為計(jì)算、環(huán)境計(jì)算等關(guān)系模型進(jìn)行了刻畫(huà)［16］。李政濤等探討了計(jì)算教育學(xué)學(xué)科建立的可能性、學(xué)科性質(zhì)、構(gòu)件要素、學(xué)科發(fā)展范式邏輯等［17］。此外，華東師范大學(xué)主辦的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的計(jì)算教育學(xué)研討會(huì)等也涉及部分計(jì)算教育學(xué)學(xué)科建設(shè)問(wèn)題。

目前，學(xué)界對(duì)計(jì)算教育學(xué)的討論仍然十分有限，但與計(jì)算社會(huì)學(xué)、新計(jì)算社會(huì)學(xué)概念界定存在顯著差異不同，上述學(xué)者對(duì)計(jì)算教育學(xué)的概念界定大同小異，普遍都認(rèn)為教育活動(dòng)為計(jì)算機(jī)科學(xué)提供廣泛應(yīng)用場(chǎng)景，尤其是海量大數(shù)據(jù)資源，運(yùn)用人工智能等新研究技術(shù)有望推動(dòng)形成更為科學(xué)化的教育研究與實(shí)踐成果。因此，以計(jì)算教育學(xué)所代表的計(jì)算社會(huì)科學(xué)發(fā)展模式Ⅲ本質(zhì)上在于母學(xué)科為學(xué)科計(jì)算化發(fā)展提供了極為廣闊的應(yīng)用場(chǎng)景和真實(shí)有效的數(shù)據(jù)條件。與計(jì)算社會(huì)學(xué)研究對(duì)象包羅萬(wàn)象不同，計(jì)算教育學(xué)聚焦教育活動(dòng)本身，以校園為主要教育活動(dòng)發(fā)生地的教育場(chǎng)域則積累形成了海量?jī)?yōu)質(zhì)持續(xù)的大數(shù)據(jù)資源，計(jì)算教育學(xué)學(xué)科建設(shè)將通過(guò)強(qiáng)大的應(yīng)用場(chǎng)景支持分支學(xué)科建設(shè)。

具體到計(jì)算高等教育學(xué)，獨(dú)立開(kāi)展計(jì)算高等教育學(xué)交叉學(xué)科建設(shè)有無(wú)必要和可能性？一是是否直接將計(jì)算高等教育學(xué)納入計(jì)算教育學(xué)范疇統(tǒng)一建設(shè)？學(xué)術(shù)界有關(guān)高等教育與普通教育是否存在包含關(guān)系存在較大爭(zhēng)論。至少在中國(guó)的教育語(yǔ)境下，普通教育學(xué)與高等教育學(xué)在研究對(duì)象、教育目標(biāo)、教育規(guī)律等方面存在很大差異，從人工智能發(fā)展特點(diǎn)來(lái)看，具有顯著不同應(yīng)用場(chǎng)景的學(xué)科可以嘗試進(jìn)行不同的計(jì)算類交叉學(xué)科建設(shè)。因此，進(jìn)入新人工智能時(shí)代，計(jì)算高等教育成長(zhǎng)為獨(dú)立的學(xué)科或者研究領(lǐng)域客觀上具有必要性。

二是計(jì)算高等教育學(xué)是否具備進(jìn)行學(xué)科交叉建設(shè)條件？計(jì)算高等教育學(xué)具備了上述關(guān)于計(jì)算社會(huì)學(xué)科發(fā)展模式Ⅲ的基本特征。高等教育學(xué)雖然不具有天然的與計(jì)算學(xué)科的交叉屬性，也不具有足夠深厚的數(shù)理統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)，但具有極為全面的高等教育應(yīng)用場(chǎng)景，尤其是高等教育系統(tǒng)建設(shè)有完整的數(shù)據(jù)生成、采集、標(biāo)注、分析、運(yùn)算、更新等功能系統(tǒng)，這將為計(jì)算高等教育學(xué)發(fā)展提供極為廣闊的發(fā)展空間。相比于包羅萬(wàn)象的計(jì)算社會(huì)學(xué)，計(jì)算高等教育學(xué)研究對(duì)象更明確，數(shù)據(jù)來(lái)源清晰可靠，研究結(jié)論可以直接服務(wù)高等教育活動(dòng)，更具有交叉學(xué)科建設(shè)可行性。事實(shí)上，無(wú)論計(jì)算高等教育學(xué)概念是否被業(yè)界明確提出，近年來(lái)實(shí)質(zhì)性的計(jì)算高等教育研究、管理、應(yīng)用等活動(dòng)已經(jīng)陸續(xù)出現(xiàn)，如高等教育治理轉(zhuǎn)型［18］等方面的研究。

三是計(jì)算高等教育學(xué)是交叉學(xué)科還是研究領(lǐng)域？可能有觀點(diǎn)會(huì)認(rèn)為，對(duì)于傳統(tǒng)高等教育學(xué)屬于學(xué)科還是領(lǐng)域之爭(zhēng)已有數(shù)十年，如果高等教育學(xué)的學(xué)科地位都得不到承認(rèn)，如何在此基礎(chǔ)上建設(shè)計(jì)算高等教育交叉學(xué)科？傳統(tǒng)高等教育學(xué)存在的學(xué)科與領(lǐng)域之爭(zhēng)本質(zhì)上是高等教育學(xué)的研究對(duì)象、方法論、理論基礎(chǔ)等存在爭(zhēng)論，進(jìn)入計(jì)算社會(huì)科學(xué)階段，反而不一定非要把計(jì)算高等教育學(xué)完全理解為“高等教育學(xué)+計(jì)算學(xué)科”的交叉學(xué)科，有望把這些傳統(tǒng)學(xué)科建設(shè)問(wèn)題具象化，計(jì)算高等教育學(xué)有可能徹底繞開(kāi)對(duì)高等教育的學(xué)科與領(lǐng)域之爭(zhēng)，真正成為新的獨(dú)立的交叉學(xué)科。

五、 如何面向模式Ⅲ開(kāi)展計(jì)算高等教育學(xué)學(xué)科建設(shè)

從學(xué)科立場(chǎng)加速推進(jìn)計(jì)算高等教育學(xué)學(xué)科建設(shè)，核心是深入分析計(jì)算高等教育學(xué)學(xué)科的特征，聚焦并全面推進(jìn)應(yīng)用場(chǎng)景建設(shè)和研究。當(dāng)前階段至少可以從3個(gè)維度推進(jìn)有關(guān)工作：搭乘人工智能技術(shù)快車，確立高等教育學(xué)作為中心學(xué)科地位，盡快全面啟動(dòng)計(jì)算高等教育學(xué)學(xué)科建設(shè)；以應(yīng)用場(chǎng)景為核心，高等教育研究與管理人員需扮演好學(xué)科專家、場(chǎng)域?qū)＜摇?shí)踐專家、研究評(píng)估專家的角色；將院校研究作為重心，將計(jì)算高等教育研究對(duì)象與方法向中微觀層面下沉，為理論向?qū)嵺`轉(zhuǎn)化提供思維基礎(chǔ)、硬件基礎(chǔ)、激勵(lì)機(jī)制。

（一） 以高等教育學(xué)為中心：全面啟動(dòng)計(jì)算高等教育學(xué)學(xué)科建設(shè)

本輪教育人工智能發(fā)展已經(jīng)進(jìn)入快車道，面向計(jì)算學(xué)科轉(zhuǎn)型將不再以人的意志為轉(zhuǎn)移。首先，計(jì)算高等教育學(xué)學(xué)科建設(shè)應(yīng)盡快啟動(dòng)。一方面，其他人文社會(huì)科學(xué)的計(jì)算化趨勢(shì)已經(jīng)非常明顯，計(jì)算教育學(xué)、計(jì)算高等教育學(xué)等新興交叉學(xué)科建設(shè)趨勢(shì)不可逆轉(zhuǎn)。計(jì)算高等教育學(xué)學(xué)科建設(shè)將為傳統(tǒng)高等教育學(xué)發(fā)展注入新動(dòng)力，同時(shí)也將為傳統(tǒng)高等教育學(xué)疑難問(wèn)題（如學(xué)科體系、理論體系、知識(shí)體系建設(shè)等）帶來(lái)新的解決路徑。另一方面，高等教育作為本學(xué)科研究對(duì)象具有前沿性，研究高等教育的高等教育學(xué)學(xué)科應(yīng)與時(shí)俱進(jìn)，在使用先進(jìn)技術(shù)如大數(shù)據(jù)分析、人工智能技術(shù)、虛擬現(xiàn)實(shí)和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)等進(jìn)行研究的同時(shí)應(yīng)加深對(duì)高等教育的理解，使研究更具前瞻性、實(shí)用性和可持續(xù)性，從而為高等教育的發(fā)展提供更有效的支持。

其次，高等教育學(xué)學(xué)科應(yīng)加速進(jìn)入計(jì)算高等教育領(lǐng)域，搶占學(xué)科建設(shè)先機(jī)。無(wú)論教育學(xué)科是否啟動(dòng)計(jì)算高等教育學(xué)學(xué)科建設(shè)，來(lái)自產(chǎn)業(yè)界和其他學(xué)科的相關(guān)工作都已啟動(dòng)，產(chǎn)業(yè)界各類高等教育人工智能產(chǎn)品正加速迭代，其他學(xué)科也正快速搶占計(jì)算高等教育研究對(duì)象和研究?jī)?nèi)容，這些教育產(chǎn)品或教育研究成果并不一定以計(jì)算高等教育學(xué)等規(guī)范的學(xué)科體系和學(xué)科話語(yǔ)出現(xiàn)，但這些碎片化成果仍然會(huì)快速侵蝕高等教育研究和管理的傳統(tǒng)場(chǎng)域。計(jì)算高等教育學(xué)作為新興領(lǐng)域?qū)⑷诤细叩冉逃龑W(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)、心理學(xué)等多學(xué)科知識(shí)方法，具有巨大的發(fā)展?jié)摿蛻?yīng)用場(chǎng)景，有助于拓寬研究領(lǐng)域、促進(jìn)學(xué)科創(chuàng)新、提升學(xué)科影響力。在人工智能時(shí)代，高等教育學(xué)學(xué)科研究人員應(yīng)具有機(jī)遇與危機(jī)意識(shí)，搶占先機(jī)，主動(dòng)擁抱變化，以獲得更多機(jī)遇與優(yōu)勢(shì)，推動(dòng)學(xué)科發(fā)展創(chuàng)新，實(shí)現(xiàn)學(xué)科跨越式發(fā)展。

再次，計(jì)算高等教育學(xué)學(xué)科建設(shè)過(guò)程應(yīng)凸顯高等教育學(xué)的中心學(xué)科地位。一方面，我們要處理好高等教育學(xué)學(xué)科與其他教育學(xué)科的基本關(guān)系，核心是擺脫當(dāng)前教育人工智能研究與實(shí)踐對(duì)教育技術(shù)學(xué)科的過(guò)度依賴，強(qiáng)化教育人工智能研究和實(shí)踐的全學(xué)科、全過(guò)程、全參與者、全研究者基本理念，在此過(guò)程中凸顯高等教育學(xué)學(xué)科的中心地位，引導(dǎo)形成以高等教育研究和管理為核心面向、全部高等教育學(xué)及分支學(xué)科參與、全體高等教育學(xué)學(xué)術(shù)共同體參與、全體高等教育研究和實(shí)踐利益相關(guān)者參與的新研究和新管理范式［19］。另一方面，我們要處理好高等教育學(xué)學(xué)科與計(jì)算學(xué)科的基本關(guān)系。具體而言，研究對(duì)象、研究問(wèn)題、研究假設(shè)、理論框架等核心學(xué)科要素應(yīng)主要來(lái)自高等教育學(xué)學(xué)科，研究方法、技術(shù)和工具來(lái)自計(jì)算學(xué)科，也即高等教育學(xué)是計(jì)算高等教育學(xué)的“大腦”，計(jì)算學(xué)科是計(jì)算高等教育學(xué)的“四肢”，高等教育學(xué)應(yīng)在計(jì)算高等教育學(xué)學(xué)科建設(shè)中發(fā)揮主導(dǎo)作用。高等教育研究者和管理者應(yīng)克服技術(shù)恐懼，既可以自行學(xué)習(xí)應(yīng)用有關(guān)計(jì)算學(xué)科技能，也可以進(jìn)行有效研究分工，交由專業(yè)計(jì)算類學(xué)科人才完成具體技術(shù)實(shí)現(xiàn)等工作。

最后，計(jì)算高等教育學(xué)學(xué)科建設(shè)需要重視推動(dòng)高等教育學(xué)專業(yè)教學(xué)改革與師資建設(shè)、人才培養(yǎng)創(chuàng)新。目前，高等教育學(xué)專業(yè)培養(yǎng)方式以服務(wù)傳統(tǒng)高等教育研究為主。學(xué)科建設(shè)離不開(kāi)人，高校應(yīng)當(dāng)招聘具有交叉學(xué)科背景的高水平教師，尤其是具有計(jì)算機(jī)科學(xué)、教育學(xué)、心理學(xué)等多學(xué)科背景的教師，為學(xué)生提供優(yōu)質(zhì)的教育資源和指導(dǎo)；對(duì)青年學(xué)者開(kāi)展大數(shù)據(jù)分析與處理等新興技術(shù)認(rèn)知與實(shí)踐教學(xué)，培養(yǎng)具有計(jì)算高等教育學(xué)學(xué)科背景和專業(yè)能力的高素質(zhì)人才，為學(xué)科的長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展建立主力軍與預(yù)備隊(duì)。

（二） 以應(yīng)用場(chǎng)景為核心：全面推進(jìn)教育研究與管理人員角色轉(zhuǎn)變

通過(guò)對(duì)計(jì)算社會(huì)科學(xué)分支學(xué)科建設(shè)模式的梳理發(fā)現(xiàn)，計(jì)算高等教育學(xué)既不具備面向計(jì)算機(jī)科學(xué)等學(xué)科原始交叉屬性，也不具備深厚的數(shù)理分析和進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)方法創(chuàng)新的傳統(tǒng)慣性。雖然如此，計(jì)算高等教育學(xué)發(fā)展仍然很有必要且前景廣闊，核心即在于計(jì)算高等教育擁有極為豐富鮮活且實(shí)際的應(yīng)用場(chǎng)景。因此，人工智能時(shí)代的計(jì)算高等教育學(xué)發(fā)展核心并不是學(xué)習(xí)計(jì)算社會(huì)學(xué)等種種學(xué)科標(biāo)識(shí)行動(dòng)，反而是扎實(shí)推進(jìn)計(jì)算高等教育應(yīng)用場(chǎng)景建設(shè)，通過(guò)碎片化的應(yīng)用場(chǎng)景積累最終構(gòu)建起完整的計(jì)算高等教育交叉學(xué)科方向。在此過(guò)程中，高等教育管理者、研究者、管理人員及其他學(xué)術(shù)共同體應(yīng)至少在4個(gè)方面扮演好關(guān)鍵角色。

首先，學(xué)科專家應(yīng)提供理論和知識(shí)支持。近年來(lái)以大語(yǔ)言模型為代表的新一代人工智能技術(shù)以及后續(xù)可能出現(xiàn)的腦機(jī)接口等技術(shù)突破頻出，其主要方向之一就是全面理解并模仿人類的學(xué)習(xí)行為，從探索主要面向人的教育規(guī)律逐步轉(zhuǎn)向探索面向機(jī)器人的教育規(guī)律，尤其是探索高等教育階段各類高深知識(shí)理解、學(xué)習(xí)、模仿乃至獨(dú)立創(chuàng)新規(guī)律，在此過(guò)程中將大量涉及有關(guān)高等教育學(xué)學(xué)習(xí)規(guī)律的理論、假設(shè)、推論以及前期各類研究成果。在人工智能與高等教育人才培養(yǎng)深度互嵌的基本態(tài)勢(shì)下，計(jì)算高等教育研究也將從傳統(tǒng)的人文社會(huì)科學(xué)導(dǎo)向向以人工智能等技術(shù)前沿為代表的科學(xué)導(dǎo)向轉(zhuǎn)變。對(duì)于高等教育的人工智能產(chǎn)品研發(fā)過(guò)程中可能涉及的“大學(xué)生是如何學(xué)習(xí)的”“教育和科研組織是如何進(jìn)行知識(shí)創(chuàng)新的”等關(guān)鍵問(wèn)題，高等教育管理者、研究者等需要更多扮演好學(xué)科專家角色，全面參與新技術(shù)底層研發(fā)過(guò)程。

其次，場(chǎng)域?qū)＜覒?yīng)參與產(chǎn)品和應(yīng)用設(shè)計(jì)。ChatGPT時(shí)代高等教育組織模式將發(fā)生顛覆性變革。ChatGPT徹底改變了知識(shí)生產(chǎn)和知識(shí)獲取模式，高等教育由傳統(tǒng)的學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)、院系專業(yè)、課程課堂等教育結(jié)構(gòu)與功能組織框架迅速轉(zhuǎn)向以學(xué)生為中心、碎片化知識(shí)重組、依托人工智能等新技術(shù)開(kāi)展創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)活動(dòng)新模式。“算力+數(shù)據(jù)庫(kù)+人工智能等新技術(shù)+應(yīng)用場(chǎng)景”是新計(jì)算高等教育的主要知識(shí)創(chuàng)新和知識(shí)生產(chǎn)模式。在此過(guò)程中，高等教育管理者、研究者應(yīng)更多扮演本科學(xué)領(lǐng)域應(yīng)用場(chǎng)景專家角色，深度參與具體產(chǎn)品設(shè)計(jì)和應(yīng)用等研發(fā)活動(dòng)。目前相較于計(jì)算語(yǔ)言學(xué)等學(xué)科專家大量參與計(jì)算類交叉學(xué)科建設(shè)而言，高等教育學(xué)學(xué)科實(shí)質(zhì)性參與計(jì)算高等教育知識(shí)創(chuàng)新的意識(shí)和能力仍然不強(qiáng)，較少高等教育研究者實(shí)質(zhì)性參與前沿性大數(shù)據(jù)和人工智能教育產(chǎn)品應(yīng)用開(kāi)發(fā)，高等教育管理者、研究者成為新技術(shù)的后期使用者而非早期研究者，這導(dǎo)致面向高等教育的計(jì)算類產(chǎn)品開(kāi)發(fā)應(yīng)用場(chǎng)景科學(xué)性不足，后期面向計(jì)算高等教育方向進(jìn)行的自動(dòng)化、智慧化、個(gè)性化等大數(shù)據(jù)庫(kù)分析和人工智能模型構(gòu)建等潛力不足。如科大訊飛等人工智能公司近年來(lái)在推出高等教育人工智能產(chǎn)品過(guò)程中很少有高等教育研究者參加，技術(shù)人員、市場(chǎng)人員代替教育專家進(jìn)行應(yīng)用場(chǎng)景決策的情況較為普遍。計(jì)算高等教育的關(guān)鍵在于“計(jì)算”背后涉及的軟硬件數(shù)據(jù)采集、分析等工作，如果缺少高等教育研究者的參與，計(jì)算高等教育領(lǐng)域便無(wú)法動(dòng)態(tài)開(kāi)展院校研究并科學(xué)指導(dǎo)高校改革實(shí)踐。如當(dāng)前高校招生與就業(yè)系統(tǒng)、教務(wù)排課系統(tǒng)、財(cái)務(wù)系統(tǒng)、人事管理系統(tǒng)、國(guó)際化數(shù)據(jù)系統(tǒng)等在大數(shù)據(jù)系統(tǒng)開(kāi)發(fā)過(guò)程中很少有教育研究者參與，導(dǎo)致這些數(shù)據(jù)系統(tǒng)前期設(shè)計(jì)和后期分析并不完全貼合高校管理和研究需要。

再次，實(shí)踐專家應(yīng)推動(dòng)線上和線下應(yīng)用。以ChatGPT等為代表的新一代人工智能技術(shù)突破的主要應(yīng)用場(chǎng)景就是高等教育和科技人才等領(lǐng)域，自2022年底ChatGPT產(chǎn)品化至今，其最早期的用戶就集中在麻省理工學(xué)院、哈佛大學(xué)等高等學(xué)校。推動(dòng)計(jì)算高等教育發(fā)展關(guān)鍵之一就在于全面推動(dòng)人工智能等新技術(shù)成果在高等教育系統(tǒng)和人才培養(yǎng)等活動(dòng)中的全面應(yīng)用。進(jìn)入新時(shí)代，高等教育實(shí)踐者應(yīng)圍繞計(jì)算高等教育發(fā)展通過(guò)線上和線下新產(chǎn)品和新技術(shù)應(yīng)用推動(dòng)教育理念、教育模式、教學(xué)體系、教育管理等改革。如高等教育管理者與研究者在高等教育教學(xué)方面可以充分利用人工智能技術(shù)開(kāi)展學(xué)習(xí)計(jì)劃個(gè)性化定制，根據(jù)學(xué)生的興趣、學(xué)習(xí)習(xí)慣和能力水平等提供適合不同個(gè)體的學(xué)習(xí)路徑和資源，同時(shí)收集其學(xué)習(xí)過(guò)程中的行為和表現(xiàn)數(shù)據(jù)，通過(guò)智能學(xué)習(xí)系統(tǒng)進(jìn)行分析，根據(jù)結(jié)果調(diào)整其課程內(nèi)容和學(xué)習(xí)計(jì)劃，以幫助學(xué)生在高等教育學(xué)習(xí)過(guò)程中獲得最佳的學(xué)習(xí)效果。

最后，研究專家應(yīng)參與教育效果評(píng)價(jià)。從高校教育關(guān)系、高等教育研究（尤其是院校研究）的視角來(lái)看，進(jìn)入計(jì)算高等教育時(shí)代，研究人員應(yīng)盡快轉(zhuǎn)變角色，全面引入計(jì)算思維，運(yùn)用最新的創(chuàng)新工具高質(zhì)量開(kāi)展新型研究工作，其核心是對(duì)大數(shù)據(jù)和人工智能等新技術(shù)成果在高等教育領(lǐng)域應(yīng)用的有效性做出科學(xué)評(píng)估。這種科學(xué)評(píng)估類研究應(yīng)更多關(guān)注微觀層面的具體教育活動(dòng)，大幅提高研究的時(shí)效性并指導(dǎo)高校教育活動(dòng)，這類研究成果甚至不追求學(xué)術(shù)發(fā)表或者不追求代表性和推廣性，院校研究真正下沉到課堂甚至更微觀層面。如今人工智能工具可以做到根據(jù)學(xué)生在課堂和在線學(xué)習(xí)平臺(tái)上的學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)（學(xué)習(xí)時(shí)間、學(xué)習(xí)速度、觀看視頻時(shí)長(zhǎng)、完成作業(yè)質(zhì)量、各知識(shí)點(diǎn)掌握程度）等快速評(píng)估課堂質(zhì)量及學(xué)生整體學(xué)習(xí)效果，并提出具體且科學(xué)的調(diào)整建議；在課后作業(yè)輔導(dǎo)、考試中分別使用智能作業(yè)批改系統(tǒng)和智能考試監(jiān)控系統(tǒng)對(duì)學(xué)生提交的作業(yè)和答卷快速自動(dòng)評(píng)估，即時(shí)給予反饋和評(píng)分。這些軟件技術(shù)開(kāi)發(fā)的效果需要高等教育研究者和管理者利用其在高等教育領(lǐng)域的理論知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)積淀進(jìn)行評(píng)估，并不斷調(diào)整優(yōu)化技術(shù)方法，推進(jìn)計(jì)算高等教育工具革新。

（三） 以院校研究為重心：全面推動(dòng)研究對(duì)象與研究方法向中微觀層面下沉

相比于傳統(tǒng)高等教育研究，計(jì)算高等教育的關(guān)鍵職責(zé)之一是強(qiáng)化院校研究，尤其是面向真實(shí)應(yīng)用場(chǎng)景開(kāi)展基于新技術(shù)方法的科學(xué)化、動(dòng)態(tài)化、數(shù)據(jù)化的計(jì)算類研究。近年來(lái)，中小學(xué)領(lǐng)域大量引入智慧教育軟硬件設(shè)備為教育研究帶來(lái)新的研究機(jī)遇。而在高等教育研究領(lǐng)域，基于大數(shù)據(jù)尤其是人工智能的研究活動(dòng)仍然偏少，學(xué)術(shù)界仍未做好全面迎接智慧教育時(shí)代尤其是計(jì)算高等教育時(shí)代的研究準(zhǔn)備。尤其是院校研究領(lǐng)域應(yīng)該更為貼近高等教育應(yīng)用場(chǎng)景、貼近計(jì)算高等教育前沿方向，通過(guò)研究直接服務(wù)于計(jì)算高等教育學(xué)發(fā)展。但目前高等教育學(xué)界對(duì)計(jì)算高等教育學(xué)的重視仍然不足。上文梳理了我國(guó)主要的計(jì)算教育學(xué)文獻(xiàn)，顯然目前計(jì)算教育學(xué)研究領(lǐng)域提出概念者多但后續(xù)跟隨者少，主要原因就是概念提出者缺乏真正的計(jì)算教育學(xué)研究示范。而在計(jì)算高等教育領(lǐng)域，實(shí)質(zhì)性地運(yùn)用大數(shù)據(jù)、人工智能等新方法開(kāi)展個(gè)性化、智慧化、精準(zhǔn)化研究的成果也十分缺乏。因此，從現(xiàn)象及原因中尋求出路，可圍繞院校研究從以下3個(gè)方面探索計(jì)算高等教育向中微觀層面下沉的方式方法。

首先，院校研究要普及計(jì)算高等教育的思維模式。目前，傳統(tǒng)思辨、比較、小樣本數(shù)據(jù)、小樣本訪談等研究方法仍然占據(jù)高等教育研究主流。在人工智能與大數(shù)據(jù)時(shí)代，高等教育領(lǐng)域?qū)W者也應(yīng)與時(shí)俱進(jìn)，利用校內(nèi)外大數(shù)據(jù)資源，轉(zhuǎn)換思維模式，主動(dòng)運(yùn)用大數(shù)據(jù)和人工智能最新技術(shù)開(kāi)展計(jì)算高等教育研究。華東師范大學(xué)近年來(lái)雖致力于實(shí)證研究方法的使用，但更多是在彌補(bǔ)傳統(tǒng)教育研究的實(shí)證方法不規(guī)范、不科學(xué)等不足，真正的計(jì)算類研究成果仍然偏少。與此同時(shí)，華中科技大學(xué)雖在院校研究領(lǐng)域卓有建樹(shù)，尤其是很早就注意到大數(shù)據(jù)等在院校研究中的價(jià)值，但真正開(kāi)展的大數(shù)據(jù)庫(kù)建設(shè)和計(jì)算高等教育研究范例目前仍然偏少。傳統(tǒng)院校研究往往以高校規(guī)劃等中宏觀議題為主，近年來(lái)華中科技大學(xué)、北京大學(xué)、南方科技大學(xué)等紛紛啟動(dòng)中微觀層面的院校研究，其中部分涉及校內(nèi)大數(shù)據(jù)資源的使用，取得了一定實(shí)效，這在某種程度上已經(jīng)開(kāi)啟了計(jì)算高等教育的研究活動(dòng)。以南方科技大學(xué)的《南科大研究》為例，其部分院校研究活動(dòng)任務(wù)直接交由職能部門(mén)或理工科一線教師開(kāi)展，部分研究已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了基于全樣本大數(shù)據(jù)集開(kāi)展模型訓(xùn)練和計(jì)算分析的目標(biāo)，所形成的科學(xué)結(jié)論已直接用于人才培養(yǎng)改革。

其次，高校要加快計(jì)算高等教育發(fā)展所需的大數(shù)據(jù)、算力和人員基礎(chǔ)建設(shè)，強(qiáng)化高等教育學(xué)學(xué)科建設(shè)職責(zé)意識(shí)。一是要促進(jìn)高等教育數(shù)據(jù)資源收集、存儲(chǔ)、共享平臺(tái)建設(shè)。近年來(lái)各高校紛紛建立大數(shù)據(jù)中心，各類智慧教育軟硬件設(shè)備也陸續(xù)投放使用，積累形成了一大批有價(jià)值的數(shù)據(jù)資源，但這些資源的“數(shù)據(jù)孤島”“數(shù)據(jù)沉睡”問(wèn)題嚴(yán)重，真正面向高等教育研究者開(kāi)放和使用的資源嚴(yán)重不足。獨(dú)立的高等教育研究人員無(wú)法全面獲得學(xué)校數(shù)據(jù)中心有關(guān)學(xué)生背景、高考表現(xiàn)、入學(xué)后學(xué)習(xí)成績(jī)、社會(huì)活動(dòng)、身體健康、畢業(yè)就業(yè)等數(shù)據(jù)，也無(wú)法全面獲得學(xué)校教師基本信息，更難實(shí)現(xiàn)多數(shù)據(jù)庫(kù)的串聯(lián)分析。而掌握各具體數(shù)據(jù)的職能部門(mén)缺乏數(shù)據(jù)計(jì)算分析的意識(shí)和能力，也缺乏引入教育專家開(kāi)展科學(xué)研究的強(qiáng)烈動(dòng)機(jī)。高校應(yīng)建立高等教育數(shù)據(jù)收集、存儲(chǔ)、共享平臺(tái)，為學(xué)校日常管理服務(wù)。以大學(xué)排課系統(tǒng)為例，高校應(yīng)打破依據(jù)教師可授課時(shí)間、教室座位數(shù)等簡(jiǎn)單的時(shí)間和空間變量進(jìn)行排課的傳統(tǒng)做法，按照知識(shí)圖譜和學(xué)習(xí)規(guī)律或通過(guò)計(jì)算此前各類排課方式最終的授課效果進(jìn)行排課。二是要加強(qiáng)大數(shù)據(jù)算力支持，高效建設(shè)大數(shù)據(jù)運(yùn)算中心，鼓勵(lì)高等教育研究團(tuán)隊(duì)使用超級(jí)計(jì)算平臺(tái)等開(kāi)展研究活動(dòng)。尤其是進(jìn)入大模型時(shí)代之后，計(jì)算高等教育學(xué)發(fā)展面臨很大的算力瓶頸，除了獨(dú)立建設(shè)算力中心、租用云服務(wù)器等傳統(tǒng)算力解決方案之外，激活校內(nèi)共享算力資源也是降低研究成本、解決計(jì)算高等教育算力瓶頸的方向之一。三是要提升高等教育研究人員的計(jì)算素養(yǎng)。近年來(lái)國(guó)家自然科學(xué)基金信息學(xué)部設(shè)置的教育信息交叉研究項(xiàng)目大多被信息領(lǐng)域的專家獲取。高校、機(jī)構(gòu)在具體決策過(guò)程中也應(yīng)鼓勵(lì)高等教育研究人員參與教育信息交叉研究項(xiàng)目，而非沿襲傳統(tǒng)將計(jì)算類院校研究任務(wù)交辦給計(jì)算機(jī)、圖書(shū)情報(bào)學(xué)等領(lǐng)域?qū)＜?。此外，高等教育學(xué)學(xué)科還應(yīng)在思維和方法上擺脫對(duì)教育技術(shù)的依賴，正視自身的學(xué)科建設(shè)職責(zé)，面向新技術(shù)建設(shè)計(jì)算教育學(xué)、計(jì)算高等教育學(xué)。

最后，開(kāi)展計(jì)算高等教育學(xué)學(xué)科建設(shè)要促進(jìn)高等教育研究“指揮棒”轉(zhuǎn)型。目前，高等教育領(lǐng)域的“帽子”、獎(jiǎng)項(xiàng)、期刊等核心資源分配仍然未面向計(jì)算高等教育發(fā)展轉(zhuǎn)型，基于大數(shù)據(jù)和人工智能等方法形成的“新研究”范式尚未得到全面認(rèn)同，學(xué)術(shù)期刊發(fā)表導(dǎo)向轉(zhuǎn)型緩慢。近年來(lái)，國(guó)內(nèi)少數(shù)高等教育研究期刊開(kāi)始刊發(fā)一些基于大數(shù)據(jù)和人工智能等方法的計(jì)算高等教育學(xué)文章，這些文章雖然仍處于傳統(tǒng)實(shí)證研究向嚴(yán)格意義上的計(jì)算高等教育學(xué)過(guò)渡階段，但這些期刊表現(xiàn)出對(duì)教育大數(shù)據(jù)和人工智能的高度重視和對(duì)探索性研究方法的包容性，對(duì)我國(guó)學(xué)界研究轉(zhuǎn)向已經(jīng)具有較好的引領(lǐng)作用。而反觀高等教育研究領(lǐng)域的“主流”SSCI期刊，真正運(yùn)用大數(shù)據(jù)和人工智能方法開(kāi)展的研究仍然占比極小，小樣本問(wèn)卷和深度訪談方法仍然占據(jù)主流。反而是國(guó)際上一些聚焦從幼兒園到12年級(jí)的基礎(chǔ)教育研究的期刊以及一些普適性期刊近年來(lái)大量開(kāi)始刊發(fā)涉及人類學(xué)習(xí)規(guī)律、科學(xué)家成長(zhǎng)規(guī)律等計(jì)算高等教育學(xué)研究成果。期刊在計(jì)算高等教育學(xué)研究中的“指揮棒”作用發(fā)揮一方面在于引導(dǎo)和鼓勵(lì)相關(guān)理論問(wèn)題的深入討論，另一方面也是更重要的是，傳統(tǒng)偏向宏大敘事的高等教育研究應(yīng)逐步深入高校教育管理的各個(gè)方面，包容甚至鼓勵(lì)學(xué)者基于計(jì)算思維圍繞某些“小問(wèn)題”展開(kāi)計(jì)算式研究與分析，鼓勵(lì)學(xué)者基于各類數(shù)據(jù)庫(kù)展開(kāi)具有實(shí)質(zhì)性因果關(guān)系的研究，以及圍繞特定主題進(jìn)行數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)和數(shù)據(jù)驗(yàn)證等研究。

六、 結(jié)語(yǔ)

計(jì)算高等教育交叉學(xué)科建設(shè)不應(yīng)像計(jì)算社會(huì)學(xué)等學(xué)科通過(guò)論文發(fā)表、會(huì)議宣言、概念迭代等進(jìn)行學(xué)科標(biāo)識(shí)，而應(yīng)真正下沉到真實(shí)的應(yīng)用場(chǎng)景，引入人工智能等新方法，全面檢驗(yàn)并修正各類傳統(tǒng)教育研究結(jié)論，打造形成高等教育學(xué)學(xué)科百科全書(shū)式的基礎(chǔ)知識(shí)庫(kù)。與此同時(shí)，計(jì)算高等教育學(xué)學(xué)科建設(shè)應(yīng)以各類計(jì)算高等教育研究碎片化結(jié)果為基礎(chǔ)，抽象形成高等教育研究的基礎(chǔ)理論，概括形成高等教育研究的基本方法，打造形成高等教育研究的基礎(chǔ)范式，從而探尋新的高等教育學(xué)學(xué)科、計(jì)算高等教育學(xué)學(xué)科建設(shè)路徑。

參考文獻(xiàn)

［1］"鐘秉林，尚俊杰，王建華，等.ChatGPT對(duì)教育的挑戰(zhàn)（筆談）［J］.重慶高教研究，2023（3）：325.

ZHONG B L， SHANG J J， WANG J H， et al. ChatGPT′s challenges to education （written talk）［J］.Chongqing higher education research，2023（3）：325. （in Chinese）

［2］"TANSLEY S， TOLLE K M. The fourth paradigm： data-intensive scientific discovery[M]. Redmond WA： Microsoft research， 2009：xvii.

［3］"馮志偉.計(jì)算語(yǔ)言學(xué)的歷史回顧與現(xiàn)狀分析［J］.外國(guó)語(yǔ)，2011（1）：917.

FENG Z W. Computational linguistics： its past and present［J］.Journal of foreign languages，2011（1）：917. （in Chinese）

［4］"王飛躍.社會(huì)計(jì)算：科學(xué)·技術(shù)·人文[J].中國(guó)科學(xué)院院刊，2005（5）：370376.

WANG F Y. Social computing： science， techno-logy and humanities[J]. Bulletin of Chinese academy of sciences， 2005（5）：370376. （in Chinese）

［5］"BRENT E E. Computational sociology： reinven-ting sociology for the next millennium［J］. Social science computer review，1993（4）：487499.

［6］"LAZER D， PENTLAND A， ADAMIC L， et al. Computational social science［J］. Science， 2009（323）：721723.

［7］"孟小峰，張"祎.計(jì)算社會(huì)科學(xué)促進(jìn)社會(huì)科學(xué)研究轉(zhuǎn)型［J］.社會(huì)科學(xué)，2019（7）：310.

MENG X F， ZHANG Y. Computational social science promotes inter-disciplinary researches［J］. Journal of social sciences，2019（7）：310. （in Chinese）

［8］"酈全民.論計(jì)算社會(huì)科學(xué)的雙重功能［J］.上海交通大學(xué)學(xué)報(bào)（哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版），2019（5）：613.

LI Q M. Dual function of computational social science［J］. Journal of Shanghai Jiaotong University （philosophy and social sciences），2019（5）：613. （in Chinese）

［9］"米傳民，劉思峰，江可申.經(jīng)濟(jì)學(xué)研究的新范式：芻議基于agent的計(jì)算經(jīng)濟(jì)學(xué)［J］.山東經(jīng)濟(jì)，2004（6）：2830.

MI C M， LIU S F， JIANG K S. A new paradigm of economic research： a discussion on agent based computational economics［J］.Shandong economy，2004（6）：2830. （in Chinese）

［10］"KONG S C， ABELSON H， LAI M. Computa-tional thinking education［M］. Singapore： Springer， 2019：1.

［11］"李"未.抓住MOOC發(fā)展機(jī)遇 全面提高高等教育質(zhì)量［J］.中國(guó)大學(xué)教學(xué)，2014（3）：3032.

LI W. Seize the development opportunities of MOOC and comprehensively improve the quality of higher education［J］. China university teaching，2014（3）：3032. （in Chinese）

［12］"張遠(yuǎn)增.教育數(shù)據(jù)：制式化、設(shè)計(jì)及作為研究范式［J］.湖南師范大學(xué)教育科學(xué)學(xué)報(bào)，2017（5）：5763.

ZHANG Y Z. Education data： standardization， design and as a research paradigm［J］. Journal of educational science of Hunan Normal University，2017（5）：5763. （in Chinese）

［13］"許新華.計(jì)算教育學(xué)——一門(mén)新興的交叉融合新學(xué)科［J］.湖北師范大學(xué)學(xué)報(bào)（哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版），2019（5）：101106.

XU X H. Computational education： a newly developing acrossed and fusional discipline［J］. Journal of Hubei Normal University （philoso-phy and social science），2019（5）：101106. （in Chinese）

［14］"王晶瑩，楊"伊，鄭永和，等.從大數(shù)據(jù)到計(jì)算教育學(xué)：概念、動(dòng)因和出路［J］.中國(guó)電化教育，2020（1）：8592.

WANG J Y， YANG Y， ZHENG Y H， et al. From big data to computational pedagogy： conceptual， motivation and outlet［J］. China educational technology，2020（1）：8592. （in Chinese）

［15］"劉三女牙，楊宗凱，李"卿.計(jì)算教育學(xué)：內(nèi)涵與進(jìn)路［J］.教育研究，2020（3）：152159.

LIU S N Y， YANG Z K， LI Q. Computational education： connotations and approaches［J］. Educational research，2020（3）：152159. （in Chinese）

［16］"黃榮懷，周"偉，杜"靜，等.面向智能教育的三個(gè)基本計(jì)算問(wèn)題［J］.開(kāi)放教育研究，2019（5）：1122.

HUANG R H， ZHOU W， DU J， et al. Com-puting issues of cognition， instructional behavior， and learning environment for intelligent education［J］. Open education research，2019（5）：1122. （in Chinese）

［17］"李政濤，文"娟.計(jì)算教育學(xué)：是否可能，如何可能？［J］.遠(yuǎn)程教育雜志，2019（6）：1218.

LI Z T， WEN J. Computational education： whether possible and how possible？［J］. Journal of distance education，2019（6）：1218. （in Chinese）

［18］"袁利平，林"琳.大數(shù)據(jù)賦能高等教育治理的邏輯理路、現(xiàn)實(shí)境遇及行動(dòng)選擇［J］.高校教育管理，2022（3）：3245.

YUAN L P， LIN L. Big data empowering higher education governance： the logic mechanism， realistic situation and action choice［J］. Journal of higher education management，2022（3）：3245. （in Chinese）

［19］"劉"進(jìn). 教育人工智能研究應(yīng)超越教育技術(shù)范疇［J］.重慶高教研究，2023（1）：3945.

LIU J. Educational AI research should go beyond educational technology［J］. Chongqing higher education research，2023（1）：3945. （in Chinese）

（責(zé)任編輯"馬雙雙）

Advancing the discipline of computational higher education toward Mode Ⅲ

LIU Jin1，2， YU Yitian1， GAO Yuan2

（1. School of Education， Beijing Institute of Technology， Beijing 100081;

2. Center for Higher Education Research， Southern University of Science and Technology， Shenzhen 518055， China）

Abstract： New technological breakthroughs such as generative artificial intelligence bring historic opportunities for the development of computational higher education disciplines， but the development path of traditional computational social disciplines is not fully applicable to the development of computational higher education disciplines. According to the different modes of discipline construction， traditional computational social sciences can be summarized as Mode I in which the mother discipline participates in the construction of computational social sciences sub-disciplines throughout the whole process （e.g.， computational linguistics） and Mode II in which the mother discipline drives the construction of computational cross-disciplinary disciplines based on the methodological innovation （e.g.， computational sociology and computational economics）. Unlike Mode I and Mode II， computational higher education is supported by a large amount of data and application scenarios from the parent discipline， which can be summarized as Mode III. To carry out the construction of computational higher education disciplines for Mode III， China should comprehensively start the construction of computational higher education disciplines with higher education as the center， comprehensively push forward the change of the roles of education researchers and administrators with the core of the application scenarios， and comprehensively push forward the sinking of the research objects and the research methods to the middle and micro levels with the center of the research of institutions.

Key words： artificial intelligence; computational higher education; computational pedagogy; higher education; computing discipline; emerging interdisciplinary disciplines; discipline construction