华为AI实践实验室落地高校，跨学科人才培养应避免哪三个误区

当高校把人工智能纳入化学、法律、经济、管理或教育等专业课程时，真正的难点并不是增加一门“AI课”，而是重新设计学生解决问题的方式。相关资料显示，华为发布的 AI 实践实验室（AIPL）方案，强调以“多学科+AI”培养跨学科人才，并将理论、实践、应用与创新连接起来。对高校教学管理者和课程设计者而言，这一思路的价值不在于照搬某个平台，而在于思考：AI究竟应该怎样进入专业学习，才能形成可迁移的能力，而不是留下一个时髦的课程名称。

误区一：把AI当成一门工具课

最容易出现的做法，是把AI教学压缩成工具操作：讲解某种生成式AI的使用方法、展示如何生成文本或代码，再安排一个简单作业。学生可能很快学会调用工具，却未必理解结果为什么可靠、何时需要核验，以及AI介入后问题本身是否被重新定义。

跨学科AI课程首先应训练思维，而不是训练熟练度。学生需要知道，AI可以帮助头脑风暴、梳理信息、校正文稿或辅助编程，但这些功能都不能替代问题界定、证据判断和专业决策。尤其在高校学习中，直接采用AI生成内容完成报告，容易削弱学生自身的分析过程，也会掩盖其真实学习成果。

课程设计可以把“使用AI”拆成几个连续环节：先由学生独立提出问题和判断标准，再让AI参与资料整理、方案比较或初步生成，随后要求学生核验输出、标注修改依据，最后反思AI在哪些地方有效、哪些地方出现偏差。评价时，不只看最终文档是否完整，还要检查问题定义、过程记录、事实核验和口头说明。这样，AI才会成为思维训练的对象，而不只是一个快捷按钮。

误区二：跨学科变成专业拼盘

把计算机、经济学、法学和管理学的内容各讲一部分，并不等于跨学科。若每位教师只负责自己的知识模块，学生最后得到的往往是几段彼此分离的课程内容，既不知道它们如何共同解决问题，也没有机会理解不同专业之间的冲突。

真正的跨学科课程，应围绕一个需要多种知识共同处理的问题展开。比如，一个校园服务优化项目，可能同时涉及数据分析、用户需求、管理流程、隐私保护和成本评估。AI在其中不是单独的技术展示，而是连接不同专业视角的媒介。计算相关学生关注数据和模型，管理类学生关注流程与组织，法律相关学生关注合规边界，其他专业学生则从具体场景提出需求。各方必须共同形成方案，才能体现协作的必要性。

设计这类课程时，可以先确定一个所有专业都能理解、但单一专业难以独立完成的任务，再倒推每个专业需要贡献什么。教师之间也要共同制定项目目标和评价标准，避免课程变成“各讲各的”。评价可以同时关注专业判断、团队协作、AI使用过程和最终方案的可行性，而不是只按某一门学科的作业标准打分。

误区三：忽视真实项目实践

如果学生只在课堂上完成演示题，AI教育很容易停留在概念层面。真实问题通常不会把数据、目标和限制条件整理好交到学生手中，项目中还会出现需求变化、信息缺失、结果不稳定和团队意见不一致等情况。没有这些摩擦，学生很难形成真正的实践能力。

资料提到，AI实践教育强调实践技能、团队协作，以及通过创新和创业类竞赛获得综合指导。高校不必把每门课都做成竞赛，但可以引入更接近真实工作的项目机制：由合作部门、教师团队或校园场景提出问题，学生完成需求访谈、资料整理、方案设计、AI辅助处理、结果验证和展示答辩。项目不一定追求复杂技术，关键是让学生对结果负责。

项目实践还应设置“不能交给AI完成”的环节。例如，学生必须解释为什么选择某种方案，指出生成内容中的不确定之处，说明数据来源和处理过程，并在答辩中现场回应质疑。涉及个人信息、未公开资料或受版权保护内容时，应提前规定哪些内容不得输入AI系统，哪些材料必须获得授权，哪些结论需要人工复核。这样既能训练应用能力，也能建立数据意识、伦理意识和责任边界。

课程落地时，先搭建能力链而不是采购清单

高校推进“多学科+AI”模式时，起点不应是先列出工具清单，而应先明确学生要获得什么能力。至少可以围绕问题定义、专业协作、AI使用、结果验证和成果表达建立一条能力链，再决定哪些内容适合讲授，哪些内容必须通过项目练习完成。

课程规模较小时，可以先选择一个跨专业问题进行试点，记录学生在提问、核验、协作和答辩中的具体表现。若学生只会生成内容，却无法解释依据；团队成员各自完成任务，却没有共同方案；项目展示看起来完整，却经不起追问，就说明课程仍然停留在工具演示或形式拼接阶段，需要调整任务和评价方式。

对教学管理者来说，最重要的制度支持包括跨学院教师协作、项目过程评价、AI使用披露和风险边界说明。对课程设计者来说，则要把每一次AI调用都放回学习目标中：它帮助学生发现了什么，改变了哪个判断，产生了什么错误，学生又是如何修正的。

AIPL所代表的“多学科+AI”模式，最终能否形成教育价值，取决于高校是否把AI放进真实的专业问题和学习过程，而不是简单增加一个技术标签。避免工具化、拼盘化和空泛实践这三个误区，跨学科人才培养才有机会从“会使用AI”进一步走向“能与不同专业协作，用AI负责任地解决问题”。