人工智能時代高校教師學術社會化：特征、困境與紓解

摘 要：學術社會化是個體在融入學術共同體的過程中，通過系統化的教育、規訓與學術實踐活動，逐步習得并內化特定學術領域的知識體系、研究方法、行為規范與價值觀的過程。在人工智能時代，高校教師學術社會化呈現以下特征：人工智能推動數據驅動的知識生產和跨學科協作，重塑了高校教師學術行為的基本模式；學術互動轉向全球化、數字化的網絡空間，拓展學者之間的協作與交流渠道；學術職業身份的建構不再受限于傳統的學術場域，而是通過去中心化的智慧平臺和虛擬社群實現符號再生產。人工智能在賦能高校教師學術社會化的同時也帶來一系列挑戰，面臨著技術依賴與技術迭代、數據隱私與數據透明、算法偏見與算法公平、學術互動與學術孤島四重困境，使高校教師不得不思考技術帶來的脫嵌難題、學術倫理的祛魅風險、知識生產的隱性區隔、學術社群中的自我抽離等議題。在學術社會化面臨的復雜生態中，高校教師不僅要主動面對學術社會化過程中的諸多變革，還要在重塑學術身份的同時積極尋求應對策略。人工智能賦能高校教師學術社會化困境的紓解之道包括重構學術資源獲取機制，培育學科交融的知識生態；重塑科研成果評估體系，助推多維貢獻的創新生態；重組算法透明框架，打造算法向善的技術生態；重建學術職業身份認同，優化人機共生的學術生態，以生態構建和要素整合為高校教師的學術職業發展提供新動能。

關鍵詞：學術社會化；人工智能；知識生產；學術職業；高校教師

［中圖分類號］G644

［文獻標志碼］A

［文章編號］1673－8012（2025）02－0050－10

一、問題提出

在全球化與信息化的雙重驅動下，人工智能迅速滲透知識生產的各個方面，以不可逆的方式深刻影響著高校教師的學術社會化過程。作為重塑全球學術資源和跨國協作的催化劑，人工智能加速了學術成果的傳播^［1］，使知識生產要素能夠在極短時間內實現全球互聯與共享；人工智能為高校教師提供了強大的學術支持系統，幫助他們及時獲取所在領域的前沿動態，從而提升了知識生產的時效性與前瞻性^［2－3］；人工智能用于優化學術研究進程^［4］，使高校教師將更多精力用于批判性思考。人工智能及其帶來的制度變遷既是提高知識生產效率、推動學術共同體創新的有效工具，又可能成為破壞傳統社會互動、加劇社會變遷的潛在因素。在學術生態中，這種二元性集中體現為盡管人工智能可促進知識擴散、提高研究效率、拓展學術合作，但也極易帶來知識生產的異化、學術評價的窄化以及個體獨立思考能力的弱化等弊端。

學術社會化作為個體習得專業知識、進入學術職業的關鍵過程，通常依賴于面對面的學術交流、科研指導和學術實踐積累。例如，博士生通過向導師學習、與同儕互動以及參與各類學術活動，逐步理解并內化學術共同體的核心價值觀^［5］，完成從“學生”到“學者”的角色轉變。現有研究聚焦于博士生及高校青年教師在學術社群中的知識獲得、角色獲知、學術職業發展等層面^［6－7］。博士生的學術社會化注重在獲取知識、技能的同時，通過與導師、同儕的互動逐步建立起自己的學術身份與職業認同^［8］。對高校青年教師來說，學術社會化不僅受到博士教育階段學術訓練的影響，也深受專業學會、專業委員會、行業協會等次級群體的影響^［9］。學術社會化是一個長期且多層次的過程，涵蓋高深知識、學術激情、社交技能、學術文化等多個維度^［10］。此外，還有研究探討了導師在學術社會化中的核心作用^［11］，認為導師不僅是知識的傳遞者，也是學術文化的塑造者^［12］，導生間的社會互動對后者提升學者身份認同感和學術職業歸屬感起到關鍵作用^［13］。總體來看，現有研究主要集中在高校教師學術社會化的過程、階段及其特征，尚未充分關注新興技術尤其是人工智能對高校教師學術社會化的深遠影響，對人工智能時代高校教師學術社會化所面臨的困境及機理探討不足。基于此，本文聚焦以下問題：人工智能時代的高校教師學術社會化呈現哪些不同于以往的特征，面臨哪些挑戰？面對挑戰，如何有效優化高校教師學術社會化過程，提升其學術職業身份認同？

二、人工智能時代高校教師學術社會化的特征

經典社會學理論將社會化（socialization）界定為個體在與社會的互動過程中逐漸養成獨特的個性和人格，從生物人轉變成社會人，并通過社會文化的內化和角色知識的學習，逐漸適應社會生活的過程^［14］。在結構功能主義范式關照下，社會化的正外部性特征在于它使個體通過接受家庭、學校、宗教、職業等社會結構的教育與訓練，逐漸內化主流價值觀、行為規范與文化符號^［15］，確保社會系統的價值共識得以持續。綜合現有研究^{［16－17］}，本文將學術社會化定義為：“個體在融入學術共同體的過程中，通過系統化的教育、規訓和學術實踐活動，逐步習得并內化特定學術領域的知識體系、研究方法、行為規范與價值觀的過程。”人工智能時代的高校教師學術社會化相較以往出現了一系列新的特征：人工智能推動數據驅動的知識生產和跨學科協作，重塑高校教師學術行為的基本模式；學術互動轉向全球化、數字化的網絡空間，極大拓展了學者之間的協作與交流渠道；學術職業身份的建構不再局限于傳統的學術場域，而是通過去中心化的智慧平臺和虛擬社群實現符號再生產。

（一）人工智能賦能學術行為的隱性塑造

人工智能嵌入并顛覆性地重組了高校教師的學術勞動與知識生產過程，使智慧工具成為新型勞動資料，智能勞動者成為新型勞動者。在效率層面，人工智能作為一種技術工具介入知識管理，使學者能夠在海量信息中快速識別研究空白、構建理論框架，并高效整合學術信息^［18］。研究指出，那些在知識管理實踐中充分利用人工智能的組織，其知識工作者的生產力平均提升了53%^［19］。在效益層面，人工智能進一步促進學術資源的優化配置與知識創新的持續迭代。長期以來，學術資源被視為學者通過持續的知識積累與科研經驗所獲得的資源。隨著人工智能的介入，這一資源的獲取途徑已經擴展到對數據資源的掌控、對算法技術的運用以及與大型數據平臺的協作。事實上，能夠有效利用人工智能進行學術發表的學者往往能搶占先機，加速知識生產的社會化過程^［20］。吉本斯（Gibbons）提出的知識生產模式1主要在學科內部進行，它以學術興趣為主導，特點是同質性和等級制的組織結構。知識生產模式2則在跨領域、跨學科的社會和經濟情境中進行，聚焦于知識應用和基于知識的問題解決^［21］。人工智能時代的知識生產不僅依賴于個體創新，也愈發依賴大數據整合、平臺運作和跨學科協同。顯然，人工智能的引入對學術勞動的形式與內涵產生了深遠影響。一方面，通過自動化執行文獻分析、數據處理等繁重的認知任務，人工智能在解放學術生產力的同時，極大提升研究效率，使學者能夠將更多資源投入理論創新與學術探索的高階領域；另一方面，技術革新推動學者角色的深刻轉型，個體從傳統意義上的獨立創造者轉變為技術工具的高效操控者和跨學科協作的積極推動者。這種變革不僅優化了學術勞動的生產力結構，還以隱性的方式促使學術生產模式發生根本轉變，將學術實踐從傳統的個體主義驅動轉向以協作與集成化為核心的新型研究框架，彰顯智能化時代學術行為的協同創新特征。

（二）人工智能賦能學術互動的媒介變革

在知識社會的隱喻下，人工智能不僅作為促進學術創新的工具，還成為推動高校教師學術互動結構性變遷的深層動力。知識生產正逐步轉向以協作為基礎的社會化模式，彰顯了從傳統知識生產模式向以數據驅動的知識社會轉型所帶來的廣泛影響。高校作為學者社團，其傳統的學術互動主要依賴于導師的口傳心授以及學術發表、學術會議等渠道，個體通過嵌入學術場域逐漸內化學科領域的核心知識與規范。人工智能時代的學術互動呈現新的特點：第一，人工智能使知識傳播更加精準、高效。智能算法可以依據個體的研究興趣自動推薦相關文獻和研究動態，加速知識內化的過程，降低學術成長的周期性障礙。第二，人工智能擴展了學術場域的邊界。基于人工智能的學術平臺打破了時空限制，使學者能夠輕松進入全球化的開放學術網絡，參與更廣泛的知識生產與傳播。需要指出的是，學科規訓制度對學術互動的媒介變革產生了重要作用。福柯（Foucault）認為，學科規訓制度通過“微觀且常規”的操作來實現對個體的控制，并不依賴于顯性的暴力或懲罰，而是通過監督與自我調整，促使個體自覺遵循學科中的規則與慣例^［22］。規訓不僅是外在學術權力的體現，也是學術社會化中個體實現自我規范的內在機制。當前，智慧平臺逐漸成為高校教師學術社會化的關鍵工具，這種技術驅動下的變革使學術規訓方式發生顯著變化。AMiner、Google Scholar Citations、ORCID等在線學術檔案平臺，以及Mendeley、Academia.edu和ResearchGate等學術社交網絡在國際學術界有著廣泛影響^［23］。這些智能化學術工具通過智能推薦系統、社群分析算法以及海量學術資源整合，不僅推動了學術互動的數字化，也使學術互動從物理空間延展到虛擬空間。在這一數字化轉型過程中，人工智能所推動的學術規訓機制表現為對學術行為的數字化監控與分析。例如，通過社群分析和數據跟蹤，平臺能夠實時評估個體的學術產出、影響力和同行互動^［24］，進而引導學者在其學術行為中做出相應調整。這種機制并非傳統意義上的顯性規訓，而是通過數據反饋、智能推薦等方式實現對學術社會化的潛在引導。

（三）人工智能賦能學術職業的身份建構

學術社會化不僅是培養高校教師學術能力的過程，更是個體逐步建構其學術職業身份的過程。在傳統的學術場域中，職業身份的形成主要依托組織嵌入，即學者通過參與專業學會、學術會議等實體社群與同儕互動，實現學術場域內文化資本、社會資本的積累與再生產。在人工智能時代，網絡社群為個體學術身份建構提供了一個新的行動場域，使其不再受限于物理空間或單一機構。例如，在Mendeley、ORCID、Publons等平臺上學者可以與全球同行進行跨組織、跨地域的互動^［25］，實現學術職業身份符號的再生產。網絡學術社群中的身份構建呈現兩大特征：第一，去中心化特征。去中心化意味著學術影響力的來源不再單一，學術話語權的擁有者不再局限于學術權威或頂級學術機構。學者不必通過傳統的權威認證或機構認證獲得學術身份，而是通過去中心化的學術社群，尤其是通過平臺上的互動、合作和聲譽積累，獲得學術身份的認可。它使學者學術身份的構建更加民主化，打破以往由少數學術領袖主導的權力結構，使全球范圍內的青年學者有更多的機會融入科學共同體。第二，去科層化特征。網絡學術社群中的學者身份建構依賴于弱關系與非正式組織的互動^［26］，而非傳統的科層化權威。個體的社會化過程是通過符號交換與他人及社群互動實現的。在人工智能支持的高校教師網絡社群中，這種符號交換高度依賴于文獻推薦和引用率等數據化反饋^［27］，不僅反映個體的學術貢獻，更成為其學術身份建構的核心元素。此外，網絡學術社群還為個體學術職業身份的建構提供了新的資本積累路徑。在傳統學術社會化過程中，個體通常依賴實體社群中的人際網絡來積累社會資本，如導師的引薦、同行的認可、學會的提名等。網絡學術社群中的個體則可以通過在線互動與全球學者建立聯系，積累廣泛的社會資本。此外，網絡空間還使得個體能夠更加自主地塑造和管理自己的學術形象，使學術職業身份的表達更加靈活、開放。概言之，人工智能賦能的學術身份建構不僅是對學術領域內身份認同的重構，更是對學術權力結構、社會資本積累方式及其互動機制的深刻變革。

三、人工智能時代高校教師學術社會化的四重困境

人工智能在高校教學與科研領域的滲透為高校教師帶來前所未有的便捷。從數據處理到全球學術合作的跨越式變革，人工智能賦能學術社會化的諸多方面。然而隨之而來的不僅有學術社會化路徑的創新，還帶來一系列新的困境與挑戰。

（一）技術依賴與技術迭代：高校教師的脫嵌難題

人工智能及其應用廣泛涉及科研活動中的數字化協作、在線互動、數據處理與分析等多個環節。在這一過程中，技術賦能所帶來的便利顯而易見——高校教師能夠更加高效地管理實驗數據、獲取前沿知識，并通過全球化的學術網絡實現跨地域的學術交流與合作。在過去10年間，與人工智能相關的出版物數量激增了5倍，約占全球科學出版物總數的5%^［28］。Nature面向全球博士后和青年教師的一項調查發現，31%的受訪者使用ChatGPT等工具幫助其完善文本、生成或編輯代碼、總結文獻等工作，其中使用率最高的是工程科學（44%）和社會科學（41%）^［29］。在這一背景下，無法及時適應或拒絕使用人工智能的高校教師在學術社會化的過程中或將遭遇隱性知識壁壘與技術適應障礙，面臨逐漸被邊緣化的風險。

事實上，人工智能所帶來的挑戰絕不僅局限于技術本身，還涉及高校教師群體內部的分層與代際差異。在數字資本主義裹挾下，數字能力缺失者將遭遇數字排斥，而數字鴻溝將在數字排斥的影響下進一步擴大，加劇數字資本主義社會的不平等^［30］。近年來，隨著人工智能的廣泛應用，高校教師群體間的數字鴻溝日漸顯現。青年教師由于成長于信息技術的黃金發展期，較為熟悉各種數字化工具和在線學術資源，較為自然地融入人工智能賦能的技術場域，在知識生產、資源管理和學術交流等方面表現出更強的適應性，而那些長期依賴于傳統探究模式的學者則可能感到技術壓力驟增。這種技術適應的習慣性滯后的結果不僅體現在高校教師的能力分層上，也進一步擴大了技術習得的不平等。隨著技術更新速度的不斷加快，高校教師若不能快速適應人工智能和數字化工具，很快便會在學術競爭中處于被動地位。技術資本的積累在當今學術社會化中的重要性不斷顯現^［31］，技術賦能高校教師學術社會化并非效率的提高，也對高校教師角色提出新的要求。傳統意義上高校教師的主要職責是知識傳授與科研創新，而在人工智能時代，他們必須轉變為技術整合者和技術應用者。這不僅對高校教師的知識結構提出更高的要求，也促使其必須在教學、科研和技術研習之間找到平衡。這一角色的轉型從根本上改變了高校教師的職業軌跡，使得技術能力成為衡量高校教師競爭力的重要指標。

（二）數據隱私與數據透明：學術倫理的祛魅風險

與人工智能在重塑高校教師知識結構的過程中相伴而生的是學術倫理的祛魅，即原本由理性主導、技術輔助的學術活動逐漸顯現隱藏其背后的社會張力，暗含著學術社會化中既定規范與技術信任之間的潛在錯位。調查發現，約82%的網絡流量包含谷歌的第三方腳本，其中一半被證實在跟蹤用戶行為：Google跟蹤了約40%的網絡流量，Facebook跟蹤了約15%的網絡流量，Twitter和Microsoft都跟蹤了近4%的流量^［32］。2023年，GPT－4能夠以高分完成學術論文寫作、代碼編寫的背后正是因為其進行了基于13萬億份數據的預訓練^［33］。

毋庸置疑，人工智能時代的數據隱私風險加劇了學術透明與隱私保護之間的沖突，揭示了技術理性在人工智能應用中的主導地位與現實世界復雜倫理需求之間的博弈。哈貝馬斯（Habermas）既拒絕對技術理性異化現象的普遍批判，也否定將理性危機的根源歸咎于理性之外的因素。他主張應從理性自身的內在結構與發展邏輯出發，深入探討理性異化的根源，并尋求在這一框架內實現理性重建的可能路徑。哈貝馬斯將現代社會的危機根源歸咎于系統與生活世界的斷裂和系統對生活世界的“殖民化”，理性片面化正是這一邏輯的必然結果^［34］。在人工智能主導的系統邏輯下，學術透明與發表效率不可避免地成為實然層面的主導價值，數據隱私保護被歸入生活世界的倫理范疇。由此推論，高校教師或處于這樣一種結構性緊張中：學術社會化要求他們通過開放數據庫共享科研數據與成果，但這種共享行為往往會與隱私保護的倫理需求相沖突。在數據驅動的學術生態系統中，高校教師必須在促進知識共享與保護個體或群體隱私之間做出艱難的平衡。例如，教育學或社會學研究常常涉及學生的個人數據，如成績、行為模式和社會經濟背景等敏感信息，人工智能技術的廣泛應用使這些數據極易因系統漏洞或操作失誤而泄露，進而引發技術信任危機與隱私失效^［35］。學術倫理的祛魅風險表明技術所帶來的透明性并非純粹的進步，反而可能因隱私風險的增加削弱學術研究產生的結果正義。

如前文所述，大規模數據收集本身也面臨著日益復雜的倫理挑戰。首先，高校教師在收集和使用數據時可能面臨知情同意不足的挑戰。研究參與者往往無法完全了解數據的具體使用方式，特別是當數據被輸入復雜的人工智能算法時，數據的流向與處理過程變得不透明。這種復雜性削弱了高校教師對數據處理的控制權，而人工智能系統憑借其對數據的深度掌控，逐漸在知識生產過程中形成權力不對稱的局面，甚至可能讓人工智能成為研究結果的實際“操盤手”。這一失控狀況不僅可能導致倫理失范，還可能影響知識生產的公正性與客觀性^［36］。其次，高校教師在收集數據時可能無意中獲取超出研究需求的數據。若這些數據未經參與者的知情同意而被使用，則侵犯了參與者的數據主權。最后，高校教師在使用人工智能進行數據分析時可能無法完全掌握數據處理的每個細節，也可能增加數據濫用風險和學術道德風險。

（三）算法偏見與算法公平：知識生產的隱性區隔

《2024年人工智能指數報告》指出，人工智能正在加速科研的進步和全球科學共同體的形成^［37］。然而，知識生產全球化過程并不總是伴隨著客觀與公平，如在理工科領域，男性學者傳統上占主導地位，而女性和其他少數族裔群體的學術成果較少被引用，此類人口統計數據反映了歷史中的權力結構和社會偏見^［38］。有研究表明，美國人工智能工具訓練的語言大模型在決策過程中對非裔美國人等群體存在顯著偏見。當前，針對這種偏見的人類偏好對齊方法，即通過調整模型輸出使其符合人類價值觀和偏好，可能在表面上掩蓋語言大模型中潛在的種族主義，從而加劇隱性和顯性刻板印象之間的差異^［39］。

數據權力作為一種權力認知方式、行使方式和中介載體數字化、數據化的產物，是傳統權力運行適應數字時代的結果和有益補充。然而，當人工智能借助數字權力評估學者的科研影響力時，這些社會偏見經由算法學習過程被系統性“復制”并再生產，導致女性、少數族裔學者或小眾學科的研究者在學術網絡中的地位受到削弱。第一，算法偏見作為社會偏見的技術性映射，直接沖擊知識生產過程的公正性和權威性；算法偏見使學術社會化中不同群體的參與度和公平性難以保障，特別是對于那些在歷史上被忽視或邊緣化的學者，算法偏見將進一步加深他們與主流學術社群的區隔。第二，算法偏見在數據集中通過“標簽偏差”實現傳遞。當人工智能系統進行科研產出評價時，標簽偏差會導致系統錯誤地高估或低估某些學者的科研貢獻。例如，來自頂尖機構的學者往往因為他們的機構背景而獲得更高的評價分數，而那些來自非主流或欠發達地區的學者即使擁有相同的研究成果，也可能因為機構標簽的劣勢而被低估^［40］。

不容忽視的是，人工智能在競爭性資源分配中的應用使得算法透明性問題成為影響公平的障礙。越來越多的評審工作開始借助復雜的人工智能系統進行自動化決策^［41］。這些系統利用機器學習模型，通過分析申請人的科研成果、影響力、合作網絡等因素進行評價。若這些算法的決策標準和權重分配不公開，則會導致算法黑箱效應：“神秘的”學術評價的決策過程變得更加“捉摸不定”，申請人和被評估者無法清楚了解自己被評分的依據。人工智能的決策機制高度依賴數據特征的權重，但這些權重往往由系統設計者根據主觀判斷設定。例如，在科研影響力評估中，某些人工智能系統可能過度依賴論文的引用數量或期刊影響因子，而忽視研究的實際質量或學術創新性。這樣的評估標準偏差不僅會影響高校教師的學術聲譽，還可能在科研項目資金、職業晉升等關鍵環節中帶來不公平競爭。

（四）學術互動與學術孤島：學術社群的自我抽離

社會疏離理論揭示了個體在高度現代化與結構化的社會中因難以建立深層次的社會聯系與共享的情感共鳴，常陷入孤立與疏離的境地^［42］。在虛擬仿真的學術互動中，高校教師之間的情感紐帶和社會互動的深度被逐步削弱，非面對面的交互形式無法滿足社會關系中對情感認同、信任積累及認知協同的基本需求，導致學術共同體內部的情感裂隙愈加凸顯。這種虛擬交往的碎片化特質，不僅無法彌補傳統面對面互動所建構的深度社會聯結，反而在潛移默化中催化了高校教師在社會結構性裂變中個體的自我邊緣化^［43］，使得個體在虛擬社群中的存在感逐漸淡化，并失去在現實學術場域中建立穩定合作與信任網絡的契機。在高校教師的學術社會化過程中，“弱連接”的活躍度扮演著至關重要的角色，尤其是在促進跨學科合作方面具有不可或缺的價值。奧爾加特（Ortega）基于對6 132份學術簡歷的廣泛分析，揭示了在學術社交網絡中，相較于“強關系”，“弱關系”更能有效地促進學者與外部學術社群的鏈接，顯著提高其研究的可見性和學術影響力，從而為學者提供更加豐富的合作機會和學術資源^［44］。可見，依賴人工智能所推動的學術社會化往往無法有效維持這些弱連接的長期活力，從而導致學術社群內部關系網絡的松散化。長遠來看，虛擬互動的泛濫和碎片化傾向可能迫使高校教師逐步陷入學術孤島的困境，無法與學術共同體形成穩定而深厚的情感聯系與認同。

人工智能時代的高校教師學術社會化可能帶來信息過載與選擇性社交的加劇。在面對大量推薦內容時，個體往往依賴算法生成的偏好性推薦，而不是主動拓展與不同領域學者的聯系。從信息生態的視角看，個體獲取信息的方式和途徑決定了他們社會交往的范圍與深度。由于算法推薦傾向強化個體原有的興趣領域，個體可能會被局限于已有的學術場域，難以與跨學科、跨領域的學者建立聯系。這種信息繭房效應使得教師的社交網絡趨向同質化^［45］。此外，人工智能主導的學術社交網絡平臺通常采用高度自動化的匹配系統，為高校教師推薦“相似”的同行或合作伙伴，會進一步加劇了社交圈的封閉性。人工智能時代的高校教師學術社會化可能加劇個體競爭的強化與集體歸屬感的弱化。譬如，借助科研成果自動化評估，高校教師的學術成果被高度量化，個體的學術排名、論文引用率、科研產出等數據被廣泛公開、細化。這種透明化的學術評價體系雖然提高了科研績效評估的客觀性，但也加劇了高校教師之間的無序競爭壓力，導致個體間的緊張關系。

四、人工智能時代高校教師學術社會化的紓解之道

上述困境不僅凸顯了高校教師在人工智能時代的脫嵌危機，也揭示了人工智能應用帶來的倫理訴求、知識區隔以及學術孤島等深層拷問。在人工智能時代學術社會化面臨的復雜生態下，高校教師不僅要應對學術社會化過程中的諸多變革，還需在重塑學術身份的同時積極尋求應對策略，在知識生態、創新生態、技術生態與學術生態之間尋求平衡。

（一）重構學術資源獲取機制，培育學科交融的知識生態

優化學術資源獲取機制應緊跟智能化、個性化與學科交叉的發展趨勢，致力于構建一個包容、共享且高效的知識生態。高校應推動基于人工智能的科研資源整合平臺的開發與應用。高校科研服務部門可借助算法推薦系統為教師精準匹配潛在合作伙伴，捕捉學科發展熱點，并提供跨學科的研究資源。政府、科研機構和學術平臺也應發揮積極作用，協同推進科研資源的整合與共享，打造有利于創新資源擴散的外部環境。高校還應實施科研資源共享激勵機制，鼓勵教師積極參與知識共享和跨學科合作^［46］。例如，高校可設立跨學科研究合作平臺，支持教師之間的合作項目，或通過鼓勵開放獲取（open access）出版來促進教師發布開源成果，加速知識的傳播與應用。學術資源獲取機制的重構不僅涉及技術智能化層面的創新，更應保障其開放性與可持續性。一方面，高校應積極加強國際合作，推動知識生產要素與學術資源的全球流通；另一方面，高校應制定科學的知識產權保護與標準化管理措施，在確保資源開放共享的同時充分保護創新成果。

（二）重塑科研成果評估體系，助推多維貢獻的創新生態

為有效評估高校教師的科研貢獻，建立更加全面、動態的科研成果評估體系至關重要。人工智能技術可以實現對科研貢獻的全方位分析，特別是在跨學科合作、技術轉化、社會效益等多個維度的量化評估。高校可以引入、開發智能化的科研貢獻評估工具，利用大數據分析追蹤教師在跨學科合作、引用影響力、技術轉化等多個領域的貢獻，借助科學工具全面衡量教師的學術影響力，并對其推動學科交叉與知識創新的貢獻進行動態評估。推行項目制績效評估是另一可行方案。除了論文收錄和獲獎情況外，高校還應關注教師參與的科研項目的實際效果，借助人工智能追蹤高校教師參與項目的技術轉化率、社會影響力、產業化進展等，并將這些成果納入評估體系，從而更準確地反映高校教師的綜合貢獻。這些具體措施能夠推動科研成果評估體系向多維度、全方位發展，確保科研成果不僅局限于學術論文的發表，還能充分體現高校教師的社會貢獻和跨學科創新能力等無形勞動價值，助力實現多維貢獻的創新生態。

（三）重組算法透明框架，打造算法向善的技術生態

為確保人工智能在學術社會化中的應用更加公正和透明，必須建立清晰的算法透明框架并確保其向善原則。第一，高校應建設獨立的倫理審查委員會定期審查使用人工智能的科研項目，確保算法設計和應用的公平性與透明度。該委員會應由計算機科學家、倫理學家和學術領域專家組成，負責監督算法在不同學科領域的應用，確保其不產生偏見或誤導性結果。第二，推動高校實施算法透明性報告制度。高校應要求所有使用人工智能進行科研評估的部門和平臺定期發布算法透明性報告，詳細說明算法的設計原理、數據來源、模型優化過程及其潛在偏見等信息，通過公開透明的方式增強高校教師對算法結果的信任和理解。第三，高校可以設計公平算法開發規范，要求開發者在設計人工智能算法時充分考慮公平性、包容性和透明度，避免算法出現不當偏見，確保算法評價體系對各類學術議題和研究范式具有包容性，推動技術向善，維護社會公共利益。

（四）重建學術職業身份認同，優化人機共生的學術生態

構建人機共生的學術生態是一個涉及技術、倫理、文化等多維度的復雜議題。高校可定期舉辦關于人工智能在學術研究中的應用與挑戰的研討會，邀請學者、技術專家及行業領導者共同探討技術與學術結合的實踐典范，引導高校教師增強對新技術的理解和應用能力。可以設立人工智能輔助創新獎項，獎勵那些通過人工智能工具進行批判性思維和創新的學術成果，激發高校教師在人工智能輔助下開展學術研究的熱情。此外，高校應為教師提供定期的人工智能培訓，幫助他們掌握必要的技術能力，了解人工智能在學術研究中的潛力與局限。通過培訓，高校教師能夠將人工智能與學術研究有效結合，在優化研究進程的同時確保學術自主性和獨立思考的能力不受技術限制。學術文化與技術文化的深度融合是人機共生學術生態可持續發展的基礎。在技術工具日益凸顯的學術環境中，學術文化不僅不應被邊緣化，反而應在構建更加自信、開放和多元的人機共生生態中，愈加彰顯學術職業的獨特價值。

五、結" 語

人工智能通過數據驅動的知識生產、媒介化的學術互動以及去中心化的身份建構，重構學術社會化的底層邏輯。技術依賴、數據隱私風險、算法偏見和學術孤島等困境，暴露出技術理性擴張對學術倫理、公平性和人文價值的潛在侵蝕。傳統社會化理論多聚焦制度、文化與個體互動的線性關系，人工智能時代需要揭示技術中介對學術行為、身份和權力的重構機制，進一步拓展社會化理論的解釋邊界。人工智能時代的學術社會化需要堅持以“生態構建”為核心的紓解路徑，既強調技術工具與制度設計的協同優化，又呼吁回歸學術社會化的本質——在效率與公平、工具理性與價值理性的動態平衡中，實現學術共同體的可持續發展。展望未來，人工智能與學術社會化的互動關系仍有多維探索空間：一方面，需要進一步聚焦具體技術工具（如學術社交平臺、智能評審系統）的微觀運作機制，分析其如何重塑學者間的信任網絡與權力結構，反思技治主義對學術文化的影響與限度；另一方面，需要從更為宏觀的視角探討人工智能推動全球科學共同體的組織再造過程，關注人工智能何以促進高等教育系統變革，為數智時代全球高等教育治理提質增效提供參考。

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（責任編輯：楊慷慨 張海生 校對：張海生）

Academic Socialization of Faculty Members in the Era of Artificial

Intelligence： Characteristics， Dilemmas， and Solutions

LIU Zhiyuan1， WANG Peng2

（1.School of English Education， Guangdong University of Foreign Studies， Guangzhou 510006， China;

2. Institute of Higher Education Research， Northwestern Polytechnical University， Xi’an 710072， China）

Abstract：

Academic socialization refers to the process through which individuals gradually acquire and internalize the knowledge， research methods， norms， and values of specific academic fields via systematic education， discipline， and practice as they integrate into the academic community. In the era of artificial intelligence， the academic socialization of faculty members

presents several characteristics： Artificial intelligence （AI） drives ^{data－driven} knowledge production and interdisciplinary collaboration， reshaping academic behavior; academic interactions shift to a globalized， digitalized network space， expanding collaboration and communication channels among scholars; and the construction of academic identity is no longer confined to traditional academic domains but occurs through decentralized platforms and virtual communities， resulting in symbolic reproduction. While AI empowers academic socialization， it also leads to challenges such as technological dependence， data privacy， algorithmic bias， and the isolation of academic interactions， forcing faculty members to confront issues like disembedding， ethical risks， and implicit knowledge segregation. In this complex ecosystem， faculty members must actively address transformations in academic socialization and seek strategies for reshaping academic identities. Solutions for ^AI－enabled academic socialization include restructuring academic resource access， reshaping evaluation systems to promote multidimensional contributions， enhancing algorithmic transparency， and optimizing ^{human－machine} symbiosis to provide new momentum for sustainable academic career development through ecological construction and integration.

Key words：

academic socialization; artificial intelligence; knowledge production; academic profession; faculty members