专业相加，如何加出育人实效

9月开学，哈尔滨工程大学“社会学+人工智能”双学位班迎来了首届新生。2026级新生章亮宇在高中时便被社会学和人工智能专业同时吸引。“后来发现这两个居然能一起读，我当时的感觉是——这不就是为我准备的吗？”他笑着说。

类似的专业组合，近年来在不少高校密集布局。当人工智能加速演进，单一学科的知识结构越来越难以应对复杂的现实问题，“X+人工智能”双学士学位项目便日益成为高校人才培养改革的一条新赛道。两个专业相加如何双向赋能？这种“加法”对师资配置及教学方式提出了哪些新要求？记者走进高校，与一线教师、学生一起寻求答案。

为何而加 时代出题，高校作答

“开设‘X+人工智能’双学士学位项目，本质上是为了应对人工智能时代对复合型人才的结构性需求——让非AI专业的学生既保持本专业核心竞争力，又系统掌握AI能力，成为能引领行业智能化变革的复合型人才。”哈尔滨工程大学本科生院副院长刘海波言明开设“X+人工智能”双学士学位项目的原因。学校先后获批“数学与应用数学+人工智能”“社会学+人工智能”两个双学士学位项目，每个项目每届招生30人。在他看来，双学士学位项目以一体化的知识体系、融合化的课程体系确保两个学科核心能力的系统塑造，“这是选修、辅修、第二学位等项目无法达成的”。

北京理工大学于2021年获批“工商管理+人工智能”双学位项目，是北京市首批开设这一项目的高校。“这个项目的人才培养，重点不只是人工智能赋能管理的知识和AI工具应用，更在于培养学生的批判性思维、复杂性决策、创新领导力、商业伦理与家国情怀等AI难以替代的素养。”北京理工大学管理学院副院长张祥介绍。

记者梳理发现，近年来，一大批高校新增的双学士学位项目中，与人工智能结合的不在少数。如复旦大学新增“生态学+人工智能”双学位、厦门大学新增“会计学+人工智能”双学位、中山大学新增“金融学+人工智能”双学位等，复合型人才培养已然成为趋势所在。

据了解，“X+人工智能”的双学位项目正成为专业调整、学科改革的契机。“现有的商科专业体系形成于经济快速增长周期下的精细化培养趋势，几乎都面临课程交叉重复、方向特色不明、专业细分过细、缺少行业融合等共性问题。”中国矿业大学经济管理学院副院长江红艳坦言，商学院的专业调整变革迫在眉睫、势在必行，例如，“市场营销+人工智能”双学位这一形式结合了两个大类学科的优势，对于传统商学院专业的调整革新有很大帮助。

而对学生来说，“加”上人工智能专业后的益处十分清晰。哈工程2025级“数学与应用数学+人工智能”双学位学生赵建说：“数学是人工智能的理论根基，人工智能又能给抽象的数学理论提供落地实践的载体。我们的交叉学科背景在当下的科技环境下，会具备独特的竞争优势。”

如何相融 跳出“拼盘”，疏通机制

双学位办起来容易，办好却不易。最大的难题，是如何保证两个学科的课程会真正产生“化学反应”而非简单的“物理拼接”，从而实现1+1>2。

哈工程数学科学学院副院长凌焕章给出一个数字：“‘数学与应用数学+人工智能’项目总学分仅比原数学专业增加16学分，但我们没有简单叠加两个专业的全部课程和学分，而是进行了知识体系重构。”项目构建了“理论基础—核心技术—交叉融合”三层递进体系：底层夯实数学分析、高等代数、概率统计和人工智能原理，中层打通最优化、机器学习、模式识别等核心技术，上层面向计算机视觉、大模型、AI for Science等前沿场景，“实现将数学工具直接嵌入AI问题求解，同时用AI问题倒逼学生深挖数学原理。”凌焕章说。

“破解课程简单拼接的问题，关键不在于把两个学科的课程放进同一张课表，而在于以什么逻辑组织知识、以什么问题牵引学习。”哈工程人文社会科学学院院长郑莉的思路，是把社会学与人工智能两套知识整合成一条完整的认知链路——“问题—数据—算法—决策—责任”：先从真实社会问题出发，再用数据刻画问题、用算法建模分析，进而支撑科学决策，最终回到对决策后果的责任反思。围绕这条链路，课程按基础层、交叉层、实践层三阶递进。更特别的是，这个项目没有在两大主体学科之外“另起炉灶”，而是直接嵌入真实的重大科研和工程场景之中：由一线科研团队提出真实需求，社会学识别和界定其中的社会问题，人工智能完成数据分析、模拟仿真和技术验证。“这样，学生面对的就不再是被简化的练习题，而是国家战略需求在人才培养中的具体投射。”郑莉说。

机制上的“疏通”同样关键。哈工程成立了由两个学院院长、学科带头人共同组成的联合教学指导委员会，统筹培养方案和课程排布，学生实行双导师制。北理工实施师资、培养方案、教学资源“三协同”，推动培养方案、课程开设、课程-能力矩阵联合设计。

“商学院聚焦营销真实问题，人工智能院系匹配适用的技术方法，不盲目钻研底层算法；两院常态化联合教研、师资互聘，形成真正的跨学科协同育人体系。”江红艳表示。

学科间的“化学反应”，学生们体会更深。赵建最大的收获是“思维模式得到了重塑”：“比如高等代数学到的矩阵、线性变换，我能够清晰认识到这正是人工智能模型运算的底层工具；数学分析训练出来严谨的逻辑推导习惯，也可以迁移运用到算法逻辑的理解当中。哪怕还没有系统学习深度学习等AI高阶内容，我已经建立起‘数学支撑人工智能技术’的认知，为后续更深阶段的学习做好铺垫。”

北理工2023级“工商管理+人工智能”双学位学生陈正堃提到，跨学科培养让他逐渐形成了从技术、市场、组织等不同维度分析现实问题的习惯。“双学位学习让我进一步强化了自己在人工智能与管理交叉方向上的兴趣和优势，我的学业与职业规划更加清晰。”

何以常新 稳住基座，教学相长

人工智能技术日新月异，更新迭代速度很快，一个难以忽视的问题是：“X+人工智能”双学士学位项目会不会刚落地就过时？

“工具会更新，模型会迭代，但支撑持续学习、科学判断和负责任应用的底层能力不会轻易过时。”郑莉认为，要以相对稳定的知识底座应对技术之变，以开放灵活的课程机制吸纳前沿之新：数学、统计、算法、机器学习和社会科学研究方法等基础课程保持相对稳定；迭代较快的新技术则通过专题课程、短期工作坊和项目实践等灵活形式及时吸收、动态更新。科学思维要求学生用证据、实验和可复现过程验证判断，人文思维则要求他们持续追问技术服务谁、影响谁、由谁负责。

凌焕章直截了当地说：“我们不追逐每一个热点工具的短期变化，而是‘稳住内核、动态增量’。”主体课程锚定数学分析、最优化、机器学习等不变的核心理论，同时开辟前沿对接通道：开设《从Taylor公式到神经网络》《视觉分析中的张量学习导论》等短课时选修课，把大模型、AI for Science等前沿问题融入课程设计和科研训练，还把“终身学习能力”写入毕业要求。

迎着人工智能的突飞猛进，学生对人工智能的熟悉程度可能会超越老师，老师应该怎么教？

“可以预期，少数学生在‘术’的层面会超过老师，这对老师的要求是颠覆性的。”张祥直言，“教师的角色必须发生根本性转变——从‘知识权威’变为‘学习架构师’和‘认知教练’，具备‘引导而非灌输’的课堂驾驭能力。当老师敢于承认‘在AI工具使用上学生可能超过老师’，转而引导学生进行批判性思考和复杂性决策时，教学也能相长。”

“高校人才培养不是比拼谁更早掌握一款软件、谁更熟悉某一代模型。‘社会学+人工智能’所‘加’的，不是一个工具包，而是一种把社会洞察、技术方法和实践能力贯通起来的复合能力。这就对授课教师提出了更高要求。”郑莉认为，教师要努力成为兼具学科理论与实践能力的“双栖型”人才。社会学教师与人工智能教师要共同备课、共同指导、共同评价，在问题选择、数据质量、模型验证、伦理边界和方案表达上形成合力。

如何让学生真切地感受到当下课堂的价值？凌焕章认为：要运用问题牵引式教学，引入产业中的真实复杂问题，这些问题网上碎片化教程无法提供完整解，必须融合数学与AI才能求解；项目还可实行毕业设计跨院选题，完整经历问题分析、算法设计、仿真验证全流程，切身体验双学科解决实际难题的力量。

张祥说：“我们实施了‘研—学—产—赛—创’五位一体的举措，一方面鼓励老师们将科研前沿成果引入课堂，实现科研反哺教学；另一方面，通过开展移动课堂和产教融合，让学生深入了解实践前沿，鼓励学生知行合一，并以科创竞赛等多种形式检验学习成果。”

中国矿业大学也在把课堂向产业前沿敞开。江红艳介绍，“市场营销+人工智能”双学位项目从五个方面作了调整：产教融合，邀请企业管理者、技术人员走上讲台，组织学生走进企业参访；项目制，依托多家企业实习实践基地，让学生在真实项目中锤炼人工智能应用本领；双导师制，同时匹配人工智能与商学院的导师；再加上加强国际化课程设置、鼓励学生进行“3+1”本硕一体化培养；并设置to B、to C、to AI三个课程组，为文科生、理科生提供不同的培养方向。“通过以上这些方式，学生能够实现能力的跃升。”江红艳说。(记者 杨飒)