智慧农业背景下人工智能融入新农科人才培养的现实困境与实施路径

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1 人工智能融入新农科人才培养的内在要求1.1 智慧农业发展推动新农科人才能力结构转变

传统农科教育重视专业知识、实验操作和生产经验，这些内容仍是学生理解作物生长、动物健康、土壤过程和农业经营规律的基础。智慧农业并未降低农学知识的重要性，而是把专业判断置于更复杂的数据环境中。面对田间传感器、无人机影像、气象资料和生产记录，学生需要判断数据是否完整、采样尺度是否匹配、异常值是源于设备故障还是真实农情变化；在选用识别、预测或优化模型时，还要理解工具的功能边界，不能把精度指标直接等同于生产价值。

相应的人才能力应落实到可执行任务。学生需要识别农业问题中的关键变量，完成数据获取与质量检查，选择适当工具，对模型输出进行农学解释，并在多种方案之间作出比较。例如，病虫害识别结果须结合发生时期、田间分布和防治阈值核验，产量预测还需考虑品种、气候和栽培措施差异。人工智能时代大学人才培养的重点正在由知识占有转向知识调用、问题分析和责任判断[3]。对新农科而言，所谓交叉能力并非简单叠加编程知识，而是能够在农业规律约束下使用数据和模型。

1.2 人工智能改变新农科教学内容和学习方式

人工智能进入新农科教育有2种基本形式：一种是作为专业知识和技术内容，进入智能育种、农业遥感、病虫害识别、智能装备、农业数据分析和经营决策等领域；另一种是作为教学工具，辅助资料检索、案例生成、虚拟实验、学习反馈和方案比较。前者要求学生理解技术原理及其农业适用条件，后者则要求教师重新设计学习任务，防止学生以生成答案代替专业分析。面向非人工智能专业开展教学，需要在通识理解、基本方法和学科应用之间形成衔接，而非照搬计算机专业的课程结构[4]。

2种融入方式都应指向农业问题解决。人工智能可以缩短资料整理和数据处理时间，也能提供多种解释或备选方案，但其输出可能受训练数据、提示方式和模型偏差影响。学习设计不能止于"使用某种工具完成作业"，而应要求学生比较不同数据和方法产生的差异，解释模型失误的原因，并依据专业知识修正方案。相关研究强调，生成式人工智能的教育价值取决于任务、活动和评价是否支持学习者进行深层认知加工[5]。这意味着工具使用必须嵌入观察、验证和决策过程。

2 人工智能融入新农科人才培养的现实困境2.1 培养目标与课程体系衔接不足

部分培养方案已写入数字素养、交叉能力和创新意识，但这些表述往往没有分解为课程能够训练、评价能够识别的具体行为。学生需要达到何种数据处理水平，能否判断模型适用性，是否必须说明技术风险，常缺少明确标准。目标停留在概括性表述时，人工智能课程容易被视为知识补充，专业课程也难据此调整教学任务，最终形成目标、课程与评价各自运行的状态。

计算机或数据课程通常从编程语言、算法流程和软件操作展开，农学课程则沿用原有知识章节，两者缺少围绕同一农业问题的纵向衔接。学生可能在技术课程中处理标准数据集，却不知道如何把方法迁移到作物生产、植物保护、动物养殖、资源利用和农业经营场景；在专业课程中接触真实问题时，又缺少数据整理、模型选择和结果解释训练。课程并非数量不足，而是知识之间缺少任务联系，导致"会操作工具"与"能解决农业问题"相互脱节。

2.2 实践教学与真实农业场景结合不深

软件演示、虚拟案例和经过清洗的标准数据便于课堂组织，却弱化了农业生产中的不确定性。真实数据常存在缺失、噪声、时间尺度不一致、区域差异和多源异构等问题，同一模型在不同品种、土壤或气候条件下可能表现不同。农业决策还要考虑投入成本、生态影响、设备条件、农时要求和生产主体接受程度。若实践教学只要求导入数据、运行程序并提交结果，学生容易把模型输出视为标准答案，难以形成识别异常、复核证据和修正方案的能力。

实践资源分散也限制了真实任务进入课堂。新农科实践教学需要实验室、试验站、生产基地和企业数据之间的协同，共享机制不足会使实践停留在单项技能训练[6]。与此同时，农学教师熟悉生产问题，却未必具备数据建模与智能工具使用能力；信息技术教师掌握算法方法，却可能不了解作物生育规律和田间管理约束。涉农高校人才培养需要专业教师、行业人员和实践平台共同参与，但现有教学组织仍多由单一课程教师承担，复杂农业任务由此被切割为彼此独立的知识片段。

2.3 教学评价与人工智能使用规范相对滞后

传统考试、实验报告和课程论文主要依据最终答案评分。在生成式人工智能环境中，文字表达、代码生成、数据分析和方案撰写都可由工具部分完成，仅检查成品难以判断学生是否理解问题、数据、方法与结论，也无法识别其独立贡献。若教师仍以答案完整、语言流畅作为主要标准，学生可能把任务转化为提示词编写和结果复制，专业观察、推理和质疑反而被压缩。

生成式人工智能还带来事实失真、数据泄露、算法偏差和责任归属等问题。已有研究指出，技术便利与教育目标之间存在张力，使用不当可能削弱学生的独立思考和创新活动[7-8]。涉农教学涉及企业经营数据、农户信息、试验记录、地理位置和生产参数，若缺少授权、脱敏和存储规则，工具使用可能超出教学需要。当前一些课程尚未明确哪些环节可以使用人工智能、学生应如何标注、机器结论由谁核验。教育领域生成式人工智能风险管理需要覆盖数据、算法、内容和主体责任[9]。评价规则若不随之调整，人工智能更可能替代思考，而非支持学习。

3 人工智能融入新农科人才培养的实施路径3.1 以智慧农业人才需求重构培养目标与课程体系

培养目标应从"掌握人工智能技术"转向"能够借助数据和智能工具解决农业问题"，并细化为相互衔接的能力要求。学生应能够识别问题中的农学约束，获取并判断数据质量，选择和使用适当工具，解释与验证模型输出，比较生产方案，并对数据安全、技术伦理和专业责任作出说明。这些要求需要进入毕业要求、课程目标和考核标准，使不同课程围绕共同能力分工，而不是分别增加若干数字化内容。

课程体系可形成"人工智能通识—农业数据基础—专业融合课程—综合实践项目"的递进结构。通识课程帮助学生理解人工智能基本原理、局限和伦理边界；数据基础课程训练采集、整理、分析与可视化；专业融合课程把方法放入具体农业对象；综合项目要求学生处理完整问题。各层次不应重复讲授工具，而应逐步提高任务复杂度，使学生从理解方法、规范使用走向解释结果和承担决策责任。

专业课程是实现融合的关键载体。植物保护课程可将图像识别嵌入病虫害诊断，同时要求学生依据田间调查核验误判；作物学课程可利用遥感和气象数据分析长势与产量，但须讨论品种和栽培措施的影响；育种课程可开展种质资源数据筛选，并追溯模型推荐的性状依据；农业经济管理课程可进行市场预测和经营方案比较，同时评估价格波动与小农户承受能力。这样安排不是把课程改造成软件训练，而是借助技术显化专业判断过程，使学生理解数据证据与农业规律如何共同支持决策。

3.2 以真实农业任务改造实践教学与师资协同

实践教学应围绕病虫害识别、作物长势监测、土壤墒情分析、水肥决策、智能温室调控、种质资源筛选、农产品质量识别和农业经营预测等任务展开。任务选择应来自当地产业、试验基地或科研项目，保留数据缺失、设备误差和情境差异，不必把材料处理成唯一答案。教学过程可按照问题界定、数据获取、数据处理、工具选择、结果验证和方案修正连续推进，使学生经历从农情观察到决策形成的完整链条。

在这一过程中，结果本身只是评价对象之一。学生还要说明数据来源及采样条件，解释为何选择某种模型，检查输出是否符合生物学和生产规律，并判断方案在成本、农时、设备与生态约束下能否实施。对于识别错误或预测偏差，教师不应只给出正确答案，而应引导学生追查数据、参数和场景适配问题。真实任务的价值正在于让学生认识到模型结论具有条件性，农业决策必须接受专业知识和现场证据的共同检验。

跨学科教学团队可由农学教师、信息技术教师、企业技术人员和生产主体组成。农学教师负责确定农业问题、分析生物过程并判断结果；信息技术教师负责数据方法、模型原理与工具规范；行业人员提供生产场景、技术标准和设备条件；农户或经营主体反馈方案是否可操作。学校可围绕共同项目开展教师培训，建设经过授权和脱敏的案例库、农业数据集与实践基地。资源建设不宜追求平台数量，而应保证数据来源清楚、任务持续更新、教师能够共同指导，并为学生保留进入田间、设施和经营现场核验结果的机会。

3.3 以过程证据完善教学评价与使用规范

评价应由检查最终答案转向审查学习过程。考核内容可覆盖问题界定、数据来源、工具选择、分析步骤、机器输出核验、结果解释、方案修正和人工智能使用说明。项目报告用于呈现完整分析，学习档案和过程记录用于保存数据处理、提示交互与版本修改，现场答辩用于检验学生能否解释关键决策，反思报告则可说明模型失误及修正依据。几种方式的共同作用，是把难以从成品中识别的专业判断转化为可检查证据。

评价标准需要突出学生不可让渡的责任。人工智能可以辅助资料检索、方案比较、数据分析和即时反馈，但问题界定、证据核验、专业解释与最终判断应由学生完成。教师可设置必要的无工具环节，如现场辨识、口头追问和原始数据复核，以判断学生是否真正掌握知识。对工具生成的图表、代码或文本，不宜简单禁止，也不能直接认可，而应考察学生能否发现错误、说明修改并承担结论责任。

使用规范应嵌入课程任务。学生使用生成式人工智能时，应标注工具名称、使用环节、主要提示及人工修改过程；涉及企业数据、农户信息、试验数据和农业生产数据时，应取得授权并进行脱敏，避免将敏感材料上传至未经许可的平台；机器生成的事实、参数和建议必须追溯来源，并接受专业知识与农业现场条件的双重核验。课程组还应明确教师、学生和平台在数据管理、内容错误及决策后果中的责任。只有评价证据与使用规则同时调整，人工智能才能成为帮助学生比较、质疑和修正的认知工具。

4 结语

智慧农业使农科人才面对的数据来源、技术工具和决策情境更加复杂，也要求新农科教学从知识传授和单项技能训练转向真实农业问题分析。人工智能融入人才培养的关键，不在于课程中使用多少平台或生成式工具，而在于培养目标、课程内容、实践任务和评价制度能否形成衔接。教学改革应发挥人工智能在数据处理、知识组织和方案比较方面的辅助作用，同时正视数据偏差、模型失真与场景适配不足。学生仍须观察农业对象，判断证据质量，解释机器结果，并对最终方案承担专业责任。保持农学知识、现场经验与智能技术之间的张力，才能避免工具使用替代能力形成。

参考文献：

[1]钱佰慧,刘志鹏.智慧农业背景下人工智能融入新农科人才培养的现实困境与实施路径[J].

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