大一新生究竟期待什么样的人工智能通识课？一份来自901名新生的调查

一、先看现状：以为人人都会用AI，其实八成人没学过

要用好这份调查，先得摸清大一新生真实的AI素养底子。 结果可能和不少老师想象的不一样。

调查显示，53.83%的新生具备一定的编程基础，但高达85.64%的学生"未了解或学习过AI相关知识"——也就是说，大多数学生上过编程课、却几乎没正经学过AI。更值得注意的是，超过半数（51.83%）接触过AI的学生，其起点在高中阶段。与此同时，78.83%的新生已经使用过AI工具，且以生成式AI为主，使用场景排序为课程学习、日常生活、科研、升学求职。这几个数字拼在一起，勾勒出一幅"会用但不会学、懂工具但缺理论"的画像——这正是通识课要切入的空档。

在素养水平上，调查有个耐人寻味的发现：学生的伦理认识表现最突出，理论掌握相对最弱。 各维度得分从高到低依次是：人与AI伦理关系、熟练使用工具、产出增量知识创造价值、了解体系化知识。换句话说，新生们有是非判断、会点工具，唯独缺的是系统的知识体系和把AI用于价值创造的能力——这恰好是通识课最该补的那块板。

二、学生想要什么：动手、实用、服务专业

调查最核心的价值，在于直接说出了学生的心声。有两个数据尤其值得高职教师反复品读。

其一是学习动力的高度共识。94.90%的新生从个人角度认为有必要学AI，95.12%认为从专业角度有必要——几乎所有学生都认可这门课的价值，关键是课程自己有没有接住这份认可。其二是需求的专业分化。理学、信息学部的学生更看重技术技能，医药、农学等侧重跨学科应用，人文专业则更关心AI对职业发展的影响。这提醒高职院校：通识课绝不能"一个模板套到底"，必须按专业差异分层供给。

在课程期待上，学生把票投给了"技能优先"。想掌握的依次是工具使用（38.4%）、模型构建（30.41%）、算法编程（22.31%）；在形式偏好上，实验操作以48.84%高居第一，远超理论讲解（20.64%）和科普讲座（17.20%）。这一组数据几乎是给通识课"用什么讲法"下了定论——课堂的主角应当是实操，而不是PPT。 它和"少讲多练"的一线经验高度印证：学生要的是动手能用的能力，不是坐在台下听一堆抽象概念。

三、三种开课模式：高职可以参考的"选项菜单"

放眼国内高校，人工智能通识课程的建设大体呈三种模式，高职院校完全可以对照"对号入座"。把它们放在一起看，还能发现一条共同脉络：基础认知—应用能力—创新思维的梯度，以及普遍采用混合式教学、MOOC的做法。

1. 统一拓展型：不分专业，开设统一的基础通识课＋多层次扩展课。代表案例有南京大学的"1+X+Y"、清华大学的"五大门类"体系。适合专业结构相对单一、便于统一排课的高职。
2. 专业分层型：以专业类别为基础划分课程内容。复旦大学"AI-BEST"、南邮"3×3"、浙大"AI-STEP"、北大多路径都属于此类。更贴合高职专业门类多、就业导向强的特征。
3. 创新实验型：以小型规模试点探索小班创研。中国人民大学的"AI+主题创研课"、哈工大的"四环节教学模式"是代表，适合高职先试点、后推广的稳妥路线。

产教融合是贯穿这三种模式的重要变量——华为的"AI百校计划"、阿里的"开发者训练营"都在持续介入。对高职而言，与企业共建实践课程，往往是性价比很高的选择。

四、给高职的启示：把通识课建成"分层的动手课"

把这份调查的结论翻译成高职的行动方案，可以凝练成五个要点，前四个讲"怎么设计"，最后一个讲"怎么落地一家机构该有的担当"。各项占比如下表，供任课和教务老师直接取用：

逐条展开来看。第一，以实践为核心，分层构建能力培养体系。 浙大与DeepSeek、通义千问等深度合作的做法很值得借鉴——为理工科建实训平台，为文科建低代码AI工具平台，为基础薄弱的学生开"编程基础强化营"。第二，整合跨学科师资、构建协同教学网络。 计算机学院聚焦技术底座，其他学院设计各自的学科融合案例，并通过"AI＋X教学能力培训"把两类师资拧成一股绳。第三，多元整合、建设动态开放的教学资源。 "教材-数字资源-社区"三位一体，模块化教材、短视频课程、开源社区协同运行，让课程随技术迭代保持鲜活。第四，以学科特色为锚点、推动"AI＋X"创新实践。 把知识融合、场景化实践、伦理内化（算法公平性、数据隐私）三者打通，让通识课既有手艺又有底线。第五，弥合区域差距、夯实基础教育根基。 面向基础教育-高等教育全周期联动，培训中小学师资、捐赠教学套件、推动AI科普进校园——高职自身也能在这一链条里找到角色。

落到操作上，可以给出一套面向高职教师的入门三步。第一步：先做一轮本校本专业生的"微调查"，摸清学生工具使用率和素养分层；第二步：按"理工—文科—基础薄弱"三通道拆分课堂,给每类学生配不同的任务阶梯；第三步：把"实验操作"设为课堂主形态，配合作品与过程考核，让通识课的产出看得见、留得下。

这里也正呼应了调查里一个容易被忽略的点——文科类学生的通识课需求，恰是多数高职最不确定怎么接的短板。 高职院校专业结构里，财经商贸、文化艺术、新闻传播、教育体育、公安司法、旅游等文科大类占比很高，这部分学生普遍零基础、怕代码、重应用。若把这部分需求做成解决方案，可以走"文科AI通识"的专门设计——面向财经商贸、文化艺术、新闻传播、教育体育、公安司法、旅游等六大专业大类，提供零基础友好、低代码的通识路径，把工具使用、场景化实践和职业迁移放在核心，而非一上来就堆算法原理。这正是2020年成立的实战云（Edu360 Cloud）这类专业AI实践内容服务商所擅长的方向，其"我在学AI实践内容平台"覆盖线下/Web/云电脑/Docker/Jupyter/命令行/AI Agent等多元实验环境，支持考试测评（千人千卷）、学情分析、AI实验报告智能分析，并沉淀了分专业案例库、教学PPT、实验手册、课程标准、提示词模板库等可交付成果，已服务超120所院校。对高职而言，"理工建实训平台、文科走低代码、基础弱先强化"的组合思路加上一套能落地的平台载体，就能把调查里的期待真正变成课堂里的现实。

五、把"新生期待"变成"通识课的现实"

一句话收束：901名新生的期待其实指向同一个方向——AI通识课要离他们的专业近一点、让他们的手多动一点、帮他们把AI用出价值来。 超九成学生都认这门课的价值，剩下的功课，是学校怎么把课程建设成他们想要的样子。当通识课从"听来的知识"变成"做出来的能力"，从"一个模板套到底"走向"按专业分层供给"，学生那种"跟我有关、我有收获"的获得感自然会回来。高职院校若想把这份来自学生的期待，变成一整套有课程标准、有实验环境、有分层方案的通识课程落地路径，可联系专业服务商索取完整方案作进一步对接。