2025年10月10日，中国计算机学会青年计算机科技论坛（CCF YOCSEF）沈阳分论坛在沈阳华强诺华廷酒店举办了“生成式人工智能与高等教育变革：东北高校师资流失困境的破局之路”的观点论坛。本次论坛由中国计算机学会主办，CCF YOCSEF沈阳承办，并得到百度公司的大力支持。论坛由CCF YOCSEF沈阳学术秘书冯智伟与YOCSEF沈阳AC樊迪共同担任执行主席。论坛编号：CCF-Yo-24-043。

此次论坛面向高校师生与产教融合伙伴，围绕东北高校“师资流失—教学超载—质量滑坡”的恶性循环展开集中讨论，并就生成式AI在教学全链路的应用边界、治理机制与落地路径进行了系统研讨，最终凝练并输出以下共识：

对于问题的成因分析：

1. 师资流失与人才短缺

• 东北地区经济发展相对滞后，导致师资待遇不高，吸引力不足。
• 教育资源分配不均，部分地区和高校师资力量薄弱。
• 社会普遍认知中，东北地区的就业环境和发展前景相对较差。

2. 教育模式与市场需求脱节

• 高校专业设置与市场需求变化不同步，部分专业过时或供过于求。
• 教育内容偏重理论，缺乏实践和创新能力的培养。
• 学生对于未来职业规划的迷茫，导致人才流失。

3. AI技术在教育中的应用挑战

• AI技术虽能辅助教学，但在情感交流、个性化指导等方面存在不足。
• 教师对于AI技术的掌握程度不一，影响了AI在教育中的有效应用。
• 过度依赖AI可能导致教学同质化，削弱师生互动。

如何解决当前困局：

1. 加强师资队伍建设

• 提高教师待遇，吸引更多优秀人才投身教育行业。
• 实施教师轮岗交流制度，促进教育资源均衡分布。
• 加大师资培训力度，提升教师的专业素养和教学能力。

2. 优化教育模式与课程设置

• 紧密结合市场需求，调整专业设置和课程内容。
• 强化实践教学环节，培养学生的创新能力和实践技能。
• 引入个性化教育理念，满足学生多样化的学习需求。

3. 合理利用AI技术辅助教学

• 加强教师对AI技术的培训和学习，提升其应用能力。
• 探索AI技术在教育中的创新应用，如智能辅导、个性化学习等。
• 注重AI技术与传统教育方式的有机结合，避免过度依赖。

达成以下核心目标共识：

• 以教师为中心、AI为助力 —— 教师是教育的灵魂，AI是教学的放大器，而非替代者。
• 以学生为主体、个性化为方向 —— 推动AI支持下的因材施教，实现学习路径与能力培养的精准匹配。
• 以科研为支撑、创新为驱动 —— 构建“科研–教学–产业”联动机制，让AI成为教育创新的生产力。
• 以伦理为底线、安全为前提 —— 建立教育AI伦理红线与安全机制，保障数据可信与决策公正。
• 以区域为抓手、共建为模式 —— 推动东北等地区形成AI教育改革的示范区，带动区域教育振兴与人才回流。

01 开场

论坛伊始，执行主席樊迪对东北高校师资流失的现象及其背景进行了深入阐述，强调这一问题对东北高校教育的深远影响，且其解决迫在眉睫。随后，樊迪向与会嘉宾介绍CCF YOCSEF沈阳的文化底蕴和论坛特色，强调自由平等、冷静思辨的文化理念。接着论坛执行冯智伟和樊迪介绍了与会嘉宾并主持后续议程。

02 引导发言：思想交锋，聚焦可操作性

论坛引导发言环节，三位专家分别从国际视野、技术研究、产业实践角度，分享AI与高等教育融合的趋势、方法与案例，为后续思辨提供方向。

闵革勇（英国埃克塞特大学教授，高性能计算与网络实验室主任）：分享国际视角下AI与高等教育协同演进趋势，强调在课程结构与组织治理层面匹配“AI原生”能力框架的重要性。

闵革勇指出,生成式AI与传统AI的核心差异是从“被动工具”转向“主动创造者”，可广泛激发教学兴趣。但其准确性不足、隐私安全风险、伦理滥用等局限仍需引起警惕。他认为，生成式AI将推动高等教育三大变革：一是教学方式从“知识输出”转向“思维引导”；二是人才培养方向聚焦“未来核心技能”；三是科研范式的智能化转型。针对师生应对策略，他建议：需积极拥抱AI，推动教学创新与持续学习，主动适配“AI原生”的课程结构与组织治理框架。

刘志（日本电气通信大学教授）：结合视频网络传输与移动边缘计算研究，提出以低时延与韧性为约束的教学工具链设计思路。

刘志结合自身在视频网络传输与移动边缘计算的研究，提出“以低时延与韧性为约束的教学工具链设计思路”，并分享AIGC与视频生成的初探成果——当前AI在高质量内容生成、情感表达、真实感还原等方面仍存挑战，需完善质量评估方法、保障安全隐私，探索轻量化技术与新型通信方式的应用。谈及AI与教育的结合，他指出：AI可辅助分析学生兴趣趋势、通过数字人丰富线上教学内容，但需警惕两大问题：一是学生难以判断AI生成内容的真实性，需加强“辨别能力”培养；二是学生对AI的高度依赖可能削弱自主思考，且AI“立场薄弱”的特点与科研“立场坚定、结论准确”的要求存在矛盾。他同时抛出核心疑问：“教育的核心是否需要因AI而转变？”

孙健欣（百度高校合作部高级经理）：以东北三省与山东的校企合作实践为例，给出课程共建、开发者生态到就业链路的闭环路径。

孙健欣从产业需求出发，指出大模型时代对“交叉性AI人才”的迫切需求——需同时掌握业务、工程与算法能力，且人才培养需覆盖从普通开发者到CTO工程师的多层次目标。他以东北三省与山东的校企合作实践为例，分享百度的落地路径：一是与高校共建课程体系、定制培养方案，定向输送AI人才；二是举办人工智能技术竞赛，发掘优质人才；三是联合高校打造“菁英班”，通过“课程-项目-就业”的闭环，实现“以做促学、以研促教”，为缓解师资短缺、提升教学实践价值提供产业支撑。

03 思辨环节：聚焦问题本质与生成式AI边界

思辨一：东北教育质量提升的核心短板是什么？师资流失仅是表象，其背后是否涉及制度激励、资源分配或区域发展失衡？

与会嘉宾围绕东北教育质量提升的核心短板展开探讨，聚焦师资流失是否仅为表面现象，深入剖析其背后是否涉及制度激励不足、资源分配不合理或区域发展失衡等深层因素。嘉宾们提出，东北高校存在南方高校挖人、本地高校互挖的情况，经济差异是重要原因，但东北也有生活成本低、特色学科等优势；同时，岗位分类评价不完善、校地资源联动弱、编制紧张、入职配套不足等制度与资源问题影响人才留存，且需重视现有人才培育与区域优势宣传，还可通过优化生源筛选、强化导师吸引力等方式改善现状，此外学生就业倾向与产教融合情况也被纳入讨论。

针对议题一，嘉宾建议可以总结为优化生源筛选与准入机制、强化导师沟通与吸引力建设、创新信息获取与经验共享渠道等方面。

思辨二：生成式AI在东北教育中可以支撑哪些环节（如：课程辅助、个性化学习、教学资源生成）？哪些关键教育功能（如学术指导、科研创新、价值观塑造）仍无法替代？从实际应用来看，AI能在多大程度上缓解师资短缺问题？其提升教育质量的上限在哪里？是否会演变出新的教学形态？

与会嘉宾围绕生成式AI在东北教育中的应用展开，探讨其可支撑的课程辅助、个性化学习、教学资源生成等环节，明确学术指导、科研创新、价值观塑造及师生情感与精神激励等无法替代的关键教育功能，分析AI在缓解师资短缺、提升教育质量方面的实际作用与上限，以及是否会演变出新教学形态。嘉宾指出，AI可助力教学全链路但需教师投入精力改革，且仅能替代照本宣科型教师，同时提及东北高校专业缩减、招生不足等危机，以及AI在因材施教方面的潜力，还探讨了学生对AI的依赖与辨别能力培养问题，强调师生需掌握AI使用方法以实现人机协同教育。

针对议题二，嘉宾建议可以总结为优化生源筛选与准入机制、强化导师沟通与吸引力建设、创新信息获取与经验共享渠道等方面。

思辨三：是否存在“AI依赖症”风险？过度依赖技术是否可能导致教学同质化或削弱师生互动？

与会嘉宾聚焦东北教育领域是否存在“AI依赖症”风险，探讨过度依赖技术是否可能导致教学同质化或削弱师生互动。嘉宾认为，学生作业、报告中AI痕迹过重导致真实性难辨，可能削弱学生自主认知能力，AI生成内容趋同性或引发教学同质化，还可能影响师生情感联结；但也有观点认为依赖是技术发展常态，关键在于提升师生对AI的辨别能力，需向教师普及AI原理与局限，应聚焦AI赋能教师，让其承担非情感类辅助工作，以实现AI与教育的良性融合，避免过度依赖带来的负面影响。

针对议题三，嘉宾建议可以总结为优化生源筛选与准入机制、强化导师沟通与吸引力建设、创新信息获取与经验共享渠道等方面。

04 论坛总结：共识转化为行动

CCF YOCSEF沈阳学术秘书冯智伟总结道：东北高校正面临“师资流失—教学超载”的系统性挑战。共识有三：一是以机制重塑+技术赋能双轮驱动；二是以课程刚性供给、教师负荷治理、教学质量评估三链并进；三是生成式AI坚持可解释、可评估、可落地，防止形式主义。

与会嘉宾一致认为，应以制度重塑与技术赋能双轮驱动，逐步走出“师资流失—教学超载—质量滑坡”的负循环，构建可信、韧性与高质量的区域高等教育新生态。