以人工智能、大数据为代表的数字技术正以前所未有的深度与广度重塑高等教育形态，推动高等教育从“传递已知”向“对话未知”转型。

传统教育模式构建于稳定的媒介根基之上，呈现出的特征是围绕专业知识以及实践技能传授而形成的教育方式，借助系统的课程规划以及技能训练，培育出有特定专业能力的人才，然而生成式人工智能正在重塑高等教育的技术特质，促使其朝着智能化与个性化的方向转变，其核心价值不光体现在基于用户画像的精准供给机制方面，还体现在把教育结构从二元的“师—生”关系转变为三元的“师—机—生”互动结构。这一转变说明高等教育的知识传递模式正从单一线性转变为动态人机协作。

高等教育模式发生转型，首先体现在知识生产模式出现根本变革，就拿会计学科来说，过去教学内容的传递大多依靠固定教材、教师讲解以及既定案例，整个过程比较固化，迭代速度慢，还受出版周期限制。与之不同的是，生成式人工智能可以对持续的财务数据、准则更新、监管政策以及市场案例进行即时抓取、融合和解析，构建起一种新型知识循环，即“实时检索—动态生成—智能验证”。这使得知识更新速度加快，在一定程度上弥合了教育内容与行业需求之间的断层，在这个过程中，教育渐渐从静态知识仓库转变成动态知识生态系统，学习者不再是被动接收知识，而是变成知识建构的积极参与者。

高等教育模式转型的第二个维度呈现于教学关系的重新构建中，生成式人工智能的参与，促使教学空间在形态以及联结方面产生了深层次的改变：在物理层面，借助云端算力、智能终端以及VR/AR等技术，搭建起可灵活重组、突破实体限制的数字化学习环境，达成了教学场景在时间与空间上的弹性扩展；在关系层面，传统的“师—生”二元结构被打破，逐渐形成“师—机—生”三方协同的新型结构。基于此，人工智能可辅助生成并适配教学内容，还可提供基于学情数据的分析洞察，帮助教师开展更具针对性的个性化指导，这一系列的重构，推动教育从单向、线性的知识传授，转变为多向、交互的协同剖析，这种教学关系的重构，使得教育从单向的知识传递转变为多向的对话探索，切实实现了从“传递已知”到“对话未知”的转型。

高等教育模式转型的第三个维度呈现在评价体系的转变之中。生成式人工智能促使教育评价朝着智慧化以及流程化的方向发展,其创新性主要表现在以下两点:在价值导向上,突破统一标准的约束,实现对学生能力成长轨迹的动态跟踪和可视化呈现；在考核内容上,形成包括“知识迁移、创新思维和实践转化”三个维度的综合能力考核框架。以会计学科为例，以往的测评大多依赖理论考核的标准化笔试和固定题型,侧重于对记忆性知识的检验,而在关键能力的考察上明显不足,如财务数据分析、智能工具的运用、跨团队实际操作等。为了应对这个问题,生成式人工智能可借助智能测评系统,对学生在报表解析效率、问题应对路径、纠错策略等课堂互动、虚拟财务实战训练以及协作任务中的行为表现进行实时采集和分析,创建一套能覆盖多个方面的能力测评机制。

高等教育模式转型的最终目标是培养有“认知免疫力”的新型人才。面对算法权力对内容生产与分发的深度介入，以“信息传递者”作为教学目标的传统培养体系，需朝着“价值守门人”培养体系转型。应从工具操作训练转变为价值系统的构建，培养既能驾驭智能工具、又能穿透技术黑箱的“价值守门人”。这种“认知免疫力”的打造，要依据三个维度展开:首先是对信息生态的元认知能力,包括对算法推荐系统运行逻辑的领会、对信息茧房的辨别、对AIGC内容产生背后利益驱动链条的洞察等;其次是对抗性思维训练,如对虚假信息的传播路径进行反向分析,对舆论场的影响进行模拟算法偏见分析,对信息污染进行策略框架设计等;最后是技术批判意识的形成,引导学生突破工具理性的局限,思考智能技术对社会认知结构的深层影响、对文化价值的深远影响等。这种教育目标的重定向，使得教育不再局限于培养适应技术变革的实践者,而是塑造可引领技术朝着好的方向发展的“认知工程师”。

综上，生成式人工智能驱动下的高等教育转型,在改变教育技术手段和表现形式的同时,重塑教育本质内涵和价值追求,是一场深刻而全面的教育革命。教育从“传递已知”到“对话未知”的转变,体现了教育从知识传递向智慧生成的升华，从标准化培养向个性化发展的转变，从工具理性向价值理性的回归。这一转型过程既充满机遇,也面临挑战,需要以开放的心态拥抱变革,以批判的精神审视技术,以人文关怀守护价值,最终实现技术与教育的深度融合,培养出能够适应未来社会发展的创新人才。（赣东学院：李娜）