“新质生产力”与“科技创新”的双轮驱动，正在倒逼高等教育从知识传授向创新能力的供给转型。在这种系统性重构中，科学问题解决的是“为什么变”和“变成什么样”的内在规律，而技术问题解决的是“如何变”的工具、方法和路径。

以下是基于这一背景梳理的核心科学问题与技术问题：

一、 科学问题：关于机理、逻辑与演化的研究

这侧重于探究教学系统变革的内在规律，回答“教与学”在新背景下的底层逻辑。

1. 知识生产与传递模式的演化机理

   核心：探究在AI和工业4.0背景下，知识产生的速度与交叉融合方式，如何改变了传统学科的知识图谱。特别是当AI能承担部分知识传授功能后，人类独有的认知能力（如批判性思维、想象力）如何被有效激发。

2. 人才核心素养的适应性重构

    核心：新质生产力需要的是能够驾驭工具、创造新工具的人才。需要从教育学、认知心理学角度，定量或定性分析未来人才“人机协同”能力的构成要素，及其与传统素养结构的代际差异。

3. 复杂适应系统视角下的教育生态演进

    核心：将高校教学系统视为一个复杂生态系统，探究当“科技创新”这一变量加速涌入后，教学系统如何通过自组织适应外部产业需求，以及这种适应过程中的阻尼与共振效应。

4. 价值塑造与技术理性的耦合机制

    核心：在强调工具理性的科技创新中，如何确保教学重构不偏离立德树人的本质，解决科技伦理、工程伦理在课程体系中的内化机制问题。

二、 技术问题：关于方法、工具与实现的挑战

这侧重于解决重构过程中的实际操作难题，回答“怎么做”的具体路径。

1. 多模态教育大模型的学科适配与生成

   · 挑战：通用大模型无法直接用于高精尖的垂直学科教学。如何研发具备逻辑推理能力、学科严谨性的专用教育大模型，并解决其在理工科教学中的幻觉率问题。

2. 产教融合的数字孪生平台构建

   · 挑战：新质生产力要求教学对接真实产业场景。技术上，如何通过数字孪生、VR/AR等手段，低成本、高安全性地将工厂产线、实验室搬进课堂，实现虚拟仿真与实际操作的无缝衔接。

3. 个性化学习路径的动态规划算法

   · 挑战：面对不同基础的学生，如何利用算法实现真正的因材施教。即如何通过教育大数据挖掘，开发出能够动态调整教学难度、实时反馈学习短板的自适应学习系统。

4. 教学过程的全域数据治理与隐私计算

   · 挑战：系统性重构需要采集教、学、评、管的全流程数据。技术上，如何打破校内各部门、校企之间的数据孤岛，并在保障师生隐私的前提下，实现数据的可信流通与价值挖掘。

5. 教师数字胜任力的技术赋能工具

   · 挑战：传统教师如何快速转型为“人机协同”的教学设计师？需要开发哪些低代码/零代码的辅助教学工具，帮助教师快速生成数字化教学资源，而非增加其技术负担。

总结

· 科学问题是灵魂：它决定了重构的方向是否正确，是否符合人才成长的客观规律。

· 技术问题是骨架：它决定了重构的方案能否落地，能否在成本可控的前提下实现规模化应用。

当前的难点在于，科学问题滞后于技术迭代——即技术已经提供了无限可能，但我们尚未完全搞清楚在新的技术条件下，人究竟应该如何学习。