摘 要：在教育数字化战略纵深推进背景下，揭示人工智能与高等教育深度融合的内在机理对于构建高质量智能教育生态至关重要。基于STS理论与TOE框架提取技术自主性、领导推动力、组织协同度、应用覆盖面与生态开放性5个条件变量，并依据SAMR模型划分融合层级，通过对教育部53个“人工智能+高等教育”典型应用场景案例的模糊集定性比较分析（fsQCA），探究驱动高等教育数字化转型的因果机制，发现6种组态整体上遵循“组织变革主导”与“技术-生态共生”两种模式。据此，应通过确立组织变革与技术赋能互构的顶层战略、构建无边界开放智能格局，并基于资源禀赋精准适配转型路径，构建人机协同、共创共享的高质量智能教育生态。
关键词：人工智能；高等教育；深度融合；典型应用场景；模糊集定性比较分析
一、问题的提出
2023年5月29日，习近平总书记在主持中共中央政治局第五次集体学习时强调：“教育数字化是我国开辟教育发展新赛道和塑造教育发展新优势的重要突破口。”作为教育数字化转型的关键驱动要素，人工智能在教育场景中的创新应用成为贯彻这一重要论述的有效途径。2024年4月至2025年10月，教育部分三批公布了80个“人工智能+高等教育”应用场景典型案例，涉及53所高校，全面覆盖“教、学、研、管、评”核心环节。该举措标志着我国人工智能在高等教育领域应用正从单纯的“辅助教学”转向系统性变革的“深度融合”。当前，人工智能的突破性进展正在重塑知识生产与传播的底层逻辑，推动高等教育系统向全要素、全流程、全业务的智能化生态演进，典型场景包括教育语料库、教育智能体、教育垂类模型等。对此，探究高校如何超越技术应用的表层工具理性，实现教育范式层面的深度重构，已成为教育强国建设与教育高质量发展的重要议题。
尽管入选案例均已实现人工智能技术在教学场景中的落地，但仍表现出一定程度的“融合级差”：部分高校还处在局部场景的工具性增强阶段，标杆高校通过自研垂域大模型、重构知识图谱及建立全链路数据治理体系实现从培养目标到评价体系的系统性重塑。这种融合程度差异表明对技术投入或政策响应的基础观察不足以解释深度融合的发生机制。
综观当前高等教育数字化转型研究，已突破对技术应用的浅层关注，转向对形态重塑、治理变革、机制互构与素养提升等维度的深度思考。现有研究认为，生成式人工智能正从教育场景、教学流程及思维范式三个维度根本性地重塑高等教育形态，应推动高等教育治理从经验驱动的模糊决策向数据驱动的精准决策转型，以破解传统科层制条块分割的现实困境。针对技术与教育的深层关系，有研究基于技术与教育互构视角主张在教学评价等环节构建协同共生的过程性体系，消解传统评价模式与数字化教育形态之间张力。在素养提升功能方面，有研究主张通过提升个体与智能机器的协同能力来应对技术挑战，实现智能时代主体价值回归。总体上，既有研究已初步构建起涉及宏观治理架构、中观运行机制以及微观主体素养的数字化转型研究图景，但往往将高等教育数字化转型简化为技术采纳与否的二元状态，缺乏关于典型案例路径差异的比较研究，难以深刻解构多维要素驱动转型的内在机理。
总体而言，高等教育数字化转型是技术、组织与环境多重情境因素的复杂耦合过程，传统基于回归分析的量化研究侧重考察单一因素的净效应，难以揭示多重前因条件如何通过非线性组合共同驱动高水平教育范式变革。在资源禀赋各异的现实情境下，高校实现深度融合的路径可能存在异质组态等效性，即部分高校可能依靠自主智能技术研发驱动变革，而另一部分则可能通过组织动员与制度创新实现系统性突破。鉴于此，本研究引入组态视角与复杂因果逻辑，运用模糊集定性比较分析（fsQCA）方法对教育部公布的53个应用场景典型案例进行分析，探究技术自主性、领导推动力、组织协同度等要素的组态效应。本研究具体聚焦解答以下三个核心问题：第一，技术、组织与环境要素的何种组态构型能够驱动高校实现人工智能与教育教学的高程度融合；第二，不同类型与资源禀赋的高校是否存在殊途同归的等效路径；第三，核心条件与边缘条件如何通过特定的联动匹配机制，推动数字化转型从局部的工具性增强向系统性的全要素重塑跃迁。
为科学系统地解答上述问题，本研究引入具有高度适配性的相关理论，为后续开展组态分析提供坚实的学理支撑。
1. TOE框架与STS理论。在探究技术嵌入的前因方面，技术-组织-环境（Technology-Organization-Environment, TOE）框架具有极强的理论适配性。组织对技术创新的采纳与同化受制于技术、组织与环境情境的三重约束。针对高等教育中人工智能采纳的研究表明，单一维度的技术优势不足以支撑系统性变革，组织层面的高层管理支持与环境层面的外部压力同样起到了决定性作用。
在技术层面，异质性的核心技术及掌控能力是构建竞争优势并释放教育赋能效力的关键基石。有研究发现，技术层面的自我完善与自治效能是发挥技术赋能教育正向作用的前提。这意味着技术自主性的不断提升能有效增强系统的自治效能，规避技术应用中的被动依赖。在组织层面，高层领导的战略驱动与组织协同治理构成推动教育数字化转型的重要动能。有研究者指出，“管理者支持”是影响人工智能在教育领域创新扩散的重要因素。同时，以协同创新为导向的组织变革能够有效驱动智能技术与高等教育融合空间的生成。在环境层面，广泛的应用覆盖规模与开放的外部生态协同触发了教育系统获取创新资源的关键环境势能。根据创新扩散理论，只有当创新应用的人群覆盖面足够广泛时才能触发系统性的制度变迁。当前研究证实，应用场景的广度与深度是智能教育生态发展的核心表征，校企研社驱动的“内外联动”构成了促进智慧教育创新发展的重要路径。
如果说TOE框架为识别高等教育数字化转型要素提供了结构化维度，那么社会技术系统（Socio-Technical System, STS）理论则为解释要素如何通过交互耦合驱动深度融合提供了逻辑机理。该理论认为，组织并非单一的技术系统或社会系统，而是由技术子系统（技术、设备、任务）与社会子系统（人、关系、结构、权威）相互嵌构而成的复合体。这为高等教育数字化转型原理提供了关键解释路径。其一，从“技术决定”转向“联合优化”。STS理论强调技术本身并不直接决定组织绩效，只有当技术子系统与社会子系统实现联合优化时，系统效能才能最大化。这表明仅引入人工智能模型（技术子系统）而缺乏相应的领导支持、组织协同或生态开放（社会子系统）的适配，将导致技术与组织间错配，难以产生深度融合。这深刻解释了“融合级差”现象，即单纯的技术堆砌无法引致教育范式的根本性变革。其二，从“线性叠加”转向“组态匹配”。STS理论主张系统的整体属性是个体要素非线性互动的结果。技术、组织与环境要素之间存在复杂的互补、替代或抑制关系，不同的要素组合可能产生殊途同归的等效结果。这一理论预设有力支撑了本研究采用fsQCA方法的科学性。综上，本研究将STS理论作为解构变量间互动关系的底层逻辑，将TOE框架作为提取条件变量的维度指引，两者共同构成了探究高校数字化转型因果机制的理论基础。
2. SAMR模型。关于“人工智能+高等教育”的融合程度评估，由Puentedura提出的替代、增强、转换、重塑（SAMR）模型提供了关键启示。该模型作为教育技术领域经典理论框架，为教学任务中技术应用从边缘辅助到变革重塑的程度差异提供了有效评估路径。这种层级划分与教育数字化演进逻辑高度契合。研究者发现，只有当技术应用进入转换与重塑层级时，教育系统才会超越效率提升，进入教学任务设计逻辑的根本性重构。还有研究将模型应用于解释智能教育发展形态，指出“替代”与“增强”层对应计算机辅助教学阶段，只有达到“转换”与“重塑”层才能真正进入智能教学系统乃至智能教育体系的深层形态，实现从技术工具应用向教育形态重构的跨越。围绕具体教育场景，有研究证实了SAMR模型能有效透视技术如何从底层的工具性辅助逐步上升为驱动教育深度变革的关键力量。据此，本研究将SAMR模型引入“人工智能+高等教育”融合程度评估，旨在有效区分工具层面的浅层应用与范式层面的深度融合，为结果变量测量提供坚实依据。
为了深入解释高校应用人工智能“融合级差”的内在机理，本研究以TOE框架与SAMR模型的理论要素为基础，构建“情境条件-组态效应-融合程度”分析框架。（见图1）其中的理论逻辑包括两方面：其一，多维情境条件引致特定的融合程度。TOE框架解释了高校在技术、组织、环境三重情境下所特有的资源禀赋与制度约束，SAMR模型刻画了技术应用于教育教学的介入程度与变革层级。综合来看，教育范式的跃迁并非技术的自然演进，而是受制于特定的组织与环境组态。其二，STS理论视阈下的“联合优化”是解释组态效应驱动机制的关键内核。依据该理论，融合程度并非取决于单一技术要素的净效应，而是取决于技术与社会要素之间的非线性耦合与联合优化。这种组态视角不仅能够解释为何资源禀赋各异的高校能实现同等水平的深度融合，也揭示了不同要素组合如何通过互补或替代机制驱动高校从工具性技术应用向系统性生态重塑跃迁。
具体而言，本研究将技术组织、环境情境中的多维因素作为前因条件，将“人工智能+高等教育”融合程度作为结果变量，试图揭示各要素如何通过非线性组合驱动高校数字化转型实现不同层级跃迁。技术情境维度选取技术自主性为变量。既有研究认为，自主研发的异质性技术具有较高的资源适配度，可以支撑底层流程重构。组织情境维度选取领导推动力与组织协同度为变量。一般而言，高层领导介入能够助力于打破科层壁垒，跨部门协同能够消除“数据孤岛”并实现业务融合，二者构成驱动融合的组织动力。环境情境维度选取应用覆盖面与生态开放性为变量。广泛的技术应用覆盖能够形成网络效应，进而推动制度变革。依据开放式创新理论，良好的技术生态开放表现能够促进产教深度交互并注入外部资源与算力，二者提供了驱动融合的环境势能。结果变量方面，本研究依据SAMR模型将融合程度划分为低（形式替代/智能增强）、中（模式转换）、高（范式重塑）三个层级。在此基础上，本研究构建包含上述变量的组态分析模型，以此探究不同情境要素的组态构型如何驱动高等教育数字化转型实现从浅层辅助向深层重塑的变化演进。
二、研究设计
（一）研究方法及案例选取
本研究采用模糊集定性比较分析（fsQCA）方法进行实证检验。由社会学家查尔斯 C. 拉金（Charles C. Ragin）基于集合理论开创的QCA混合研究方法超越了传统计量回归分析的“净效应”思维，兼具定性案例分析的深度与定量统计分析的广度，能够有效探究引致特定社会现象的多重因果关系与复杂组态路径。鉴于高校人工智能教育从工具应用向深度融合演进的过程具有显著的“多因诱致”与“因果非对称性”特征，QCA方法对此具有良好的解释力与适用性。相较于清晰集与多值集，模糊集能够处理程度变化和部分隶属关系，更适宜解析技术自主性、领导推动力等连续变量的细微差异，从而精准刻画多维要素对“人工智能+高等教育”融合程度的非线性影响机制。 本研究选取教育部于2024年4月至2025年10月分三批次公布的80个“人工智能+高等教育”应用场景典型案例作为初始样本池。该样本池涵盖了53所高校，代表了当前我国高等教育数字化转型的最高水平。为避免样本过度集中于单一主体，本研究遵循“一校一案”原则，确保案例兼具可比性与异质性，最终锁定53个案例样本构成本研究案例库，如表1所示。针对部分高校入选多个案例的情况，为确保案例与高校数字化战略效度匹配，本研究制定了双重筛选标准：其一，在涉及多案例的高校中，优先选取覆盖学科范围更广、涉及业务职能链条更全、更能反映学校层面系统性布局的案例；其二，对于满足上述条件的多样本高校，优先选取批次最新、建设时间最近的案例。最新案例往往积淀了该校前期探索经验，更能反映当前阶段的技术前沿进展与组织响应状态，从而保证横向比较的时效性与公平性。
（二）变量测量与赋值
查尔斯 C. 拉金强调：“研究者应该开发明确的基本原理来设定完全隶属（1）、完全不隶属（0），以及交叉点（0.5）。”本研究选取5个条件变量，并将“人工智能+高等教育”融合程度作为结果变量，通过表2归纳各变量赋值情况。为确保变量赋值的客观性与信度，本研究遵循“多源数据互证-独立赋值-一致性交叉检验”的操作程序。首先，为避免单一信息源偏差，在获取教育部公布的案例详情基础上，广泛收集高校官网新闻、公众号推送、公开报道等多源数据，建立详尽的案例资料库。在此基础上，两位编码人员在互不干扰的情况下，依据表2的锚点定义对53个案例进行独立编码。编码完成后，计算评分者信度，Kappa一致性系数为92.5%，表明赋值标准具有良好的稳健性。针对少数评分不一致案例，引入第三位教育技术学专家进行判定，最终达成100%共识，形成用于后续分析的真值表数据。
1. 条件变量。X1：技术自主性，测量高校在核心算法、模型构建及数据资产上的自主掌控能力与技术异质性。完全不隶属（0）界定为“外部依赖型”：高校缺乏底层技术的控制权，仅通过采购软件服务或直接调用通用大模型进行功能性应用，不涉及模型训练或算法层面的专门适配。交叉点（0.5）界定为“应用适配型”：高校具备应用层的技术适配能力，依托开源模型或通用基座进行提示词工程优化、轻量级微调或二次开发，但尚未掌握核心算法或底层数据主导权。完全隶属（1）界定为“核心掌控型”：高校拥有完全自主知识产权的教育垂直领域大模型或核心算法，完成了私有化部署与深度训练，具备高度的技术与资源壁垒。
X2：领导推动力，测量项目发起的行政层级、战略优先级及资源调配权限。完全不隶属（0）界定为“部门级推动”：项目仅由二级学院、具体职能处室或单一业务中心发起，并在部门内部实施。交叉点（0.5）界定为“校级专项协调”：项目上升为学校专项工作，由分管校领导牵头协调，并设有跨部门工作组进行局部资源整合与业务协同。完全隶属（1）界定为“战略级顶层设计”：项目由学校党政主要负责人直接挂帅，被纳入学校中长期发展规划的顶层设计，或明确作为国家级、部级改革试点项目进行建设，具有最高级别的政治站位与全校资源调配权。
X3：组织协同度，测量跨部门数据融合深度与业务一体化治理程度。完全不隶属（0）界定为“孤立运行”：项目仅在单一业务条线内独立运行，数据与业务流程未与其他部门互联互通。交叉点（0.5）界定为“局部业务联动”：项目实现了两个及以上关键业务部门之间的数据共享与协同作业，打通特定环节的业务断点。完全隶属（1）界定为“全域流程再造”：项目打破了科层壁垒，建立“一站式”数据中台，实现跨部门业务流程的无缝衔接与自动化流转。
X4：应用覆盖面，测量技术应用落地的广度、规模及辐射效应。完全不隶属（0）界定为“单点试验”：项目仅在单一课程、实验项目或小范围实验班级中应用，尚未形成规模化效应。交叉点（0.5）界定为“集群推广”：项目覆盖了特定专业集群、整个学院或单一学科门类，在局部范围内形成聚集效应与规模优势。完全隶属（1）界定为“全域普及辐射”：项目面向全校师生开放并实现全员覆盖，实现了跨校、跨区域的资源共享、学分互认或模式输出。
X5：生态开放性，测量高校与外部创新系统及产业主体的交互深度与共生程度。完全不隶属（0）界定为“内部闭环”：项目建设依赖校内资源与自主力量，缺乏与外部主体的实质性交互或资源引入。交叉点（0.5）界定为“浅层合作”：高校通过购买服务、建立实习基地或一般性校企合作引入外部技术支持，双方关系主要体现为供需交易或松散协作。完全隶属（1）界定为“产教深度共生”：高校与头部科技企业或科研院所建立了紧密共生关系，通过共建联合实验室、共同研发核心模型或组建产教融合共同体，实现数据、算力与算法资源的深度赋能。
2. 结果变量。Y：“人工智能+高等教育”融合程度，测量人工智能技术应用对教育教学系统的改造深度。完全不隶属（0）界定为“工具增强”，对应SAMR模型中的“替代”与“增强”。此时，技术应用仅作为教学模式的智能化工具，体现为教学材料的智能化转换或课堂互动的简单信息化，教学流程的核心结构未发生实质改变。交叉点（0.5）界定为“模式改良”，对应SAMR模型中的“转换”。此时的技术应用促成了教学模式的实质改良，实现了基于数据驱动的个性化学习路径生成或过程性评价体系重构，但教育的主体权力结构仍维持原有形态。完全隶属（1）界定为“结构重塑”，对应SAMR模型中的“重塑”。此类情形下，技术应用创造了传统环境下无法实现的新型教育形态。核心特征为教育权力结构的根本性突破，包括非人类教学主体的独立介入、多主体协同关系建立或跨机构学分互认机制的实质性落地。
三、实证结果
（一）单变量必要性分析
遵循fsQCA 的标准程序，本研究在组态充分性分析之前运用fsQCA 4.1软件检测技术、组织与环境维度的5个条件变量及其否定形式的必要性，判断前因条件是否构成结果发生的必要前提，具体需要考察一致性与覆盖度。依据现有研究的判定标准，一致性水平是衡量必要条件的核心指标。当某一条件变量的一致性水平超过0.9时，将其认定为结果发生的必要条件，反之则表明该因素无法单独构成必要前提，需进一步探究多因素并发的组态效应。
表3展示了“人工智能+高等教育”高融合度与低融合度的单变量必要性检测结果。其中，未有变量的一致性水平达到0.9的必要条件判定阈值，表明没有任何单一的技术、组织或环境要素能够单独驱动或限制深度融合发生，这验证了“人工智能+高等教育”深度融合具有显著的复杂因果机理，符合多重并发因果关系的逻辑预设。对此，本研究进一步将分散的前因条件纳入真值表分析，通过组态视角探讨不同要素的组合路径对结果变量的驱动机制。
（二）条件组态分析
在真值表分析的具体操作中，本研究遵循QCA的主流规范，将原始一致性阈值设定为0.8，案例频数阈值设定为1，并将PRI一致性阈值锚定为0.7，以确保组态结果的稳健性。在解的类型选择上，本研究选择中间解进行汇报。具体而言，中间解在纳入符合理论预设的逻辑余项基础上进行了适度简化，兼具理论解释力与实证覆盖度，最能反映社会现象的复杂因果机制。依据拉金规定的组态标准化表示方式，●和⊗分别代表核心条件的存在和不存在，•和⊗分别代表边缘条件的存在和不存在，空格表示条件可有可无，“人工智能+高等教育”高低融合程度组态结果分别如表4和表5所示。
1. 组织变革主导模式。组态1、组态2、组态5共同构成“组织变革主导模式”，共同特征在于领导推动力与组织协同度始终作为核心条件存在。该模式表明在缺乏外部生态强力支持的情况下，高校依托强有力的行政推动力与跨部门协同机制依然能打破科层壁垒，实现教育数字化深度转型。
组态1为“战略动员型自主创新路径”，以领导推动力和组织协同度为核心，辅以技术自主性，且不依赖生态开放性。该组态表明在缺乏外部生态强力支持或因行业特殊性（如国防、涉密领域）导致生态开放受限的情境下，高校依然可以通过强化内部的领导推动力与组织协同度来实现教育范式的深度转型。在此模式中，技术自主创新处于从属地位，其功能发挥高度依赖于组织变革的整体战略布局与行政动员，表现出“举校体制”式的攻坚逻辑。例如，案例51《AI赋能的〈航空发动机原理〉课程教学改革与应用》依托国家一流本科课程建设的顶层战略契机，联合46所军地高校的340名教师组建虚拟教研室，形成跨层级组织协同网络。概言之，组态1解释了特定领域高校通过战略动员机制强化内部资源整合，以自主创新驱动数字化转型跃升的内在机理。
组态2为“行政统筹型全域渗透路径”，以领导推动力和组织协同度为核心，辅以应用覆盖面，且不依赖生态开放性。该组态表明高校在不具备顶尖底层算法研发能力或缺乏头部技术企业深度绑定的情境下，依托强有力的行政驱动，以全域渗透的应用规模打破教务、学工、后勤等部门的数据壁垒，采用“行政统筹+全域覆盖”方式实现突围。例如案例19《基于AI技术的大规模个性化英语教学创新实践》所属高校发挥“总部统筹、层层推进”的体系办学优势，组织全国13家省级分部400名教师，统一推广英语口语智能训练系统和作文智能批改系统，惠及496万开放教育学习者。组态2表明通过引进成熟技术并进行全校范围的渗透式应用，利用行政统筹带来的规模化效应驱动内部管理体制的智能化转型，亦能实现高质量教育变革。 组态5为“全要素协同型系统重构路径”，其以领导推动力和组织协同度为核心，辅以技术自主性和应用覆盖面。该路径为“组织变革主导模式”中最稳健路径，超越了单一的技术引进或单点试验，通过全要素的深度协同将人工智能技术嵌入教育的“教、学、管、评、研”全链路，从而实现教育系统的整体性重构。如案例27《师说大模型：AI赋能教师教育创新实践》所属高校构建了“1+M+N”智慧教育服务架构，建立了包含9大维度、38项二级指标、69项可测参数的课堂教学评价体系，已在全校23个院系常态化运行，实现了对教学行为的全景式解码。组态5表明高校仅凭内部全要素的协同整合，足以产生突破外部环境约束且独立实现教育范式根本性重塑的内生动能。 2. 技术-生态共生模式。组态3、组态4、组态6共同构成“技术-生态共生模式”。共同特征在于技术自主性与生态开放性同时作为核心条件存在。该模式特征在于，当组织内部协同面临阻力时，高校可以通过构建开放的技术生态，利用外部技术势能与资源互补来驱动教育数字化转型。
组态3为“核心掌控型生态借力路径”，以技术自主性和生态开放性为核心，辅以领导推动力，且不依赖组织协同度。该组态表明在特定学科领域，高校若能实现核心技术的自主掌控并借力外部开放生态，即便在跨部门协同尚不完善的情况下，依然能够通过技术本身的穿透力打破教学壁垒。在此模式中，核心技术掌控与生态借力形成了互构关系。一方面由自主技术创新吸引生态资源，另一方面由外部生态资源反哺技术迭代，二者共同构成变革动力。如案例32《素山中药学教育垂直大模型》所属高校联合中国中医科学院等外部科研单位，整合236部权威典籍与18 817种中药资源普查数据，自主研发了“素山”垂直大模型。该校通过构建“生成式AI+MaaS”的开放技术架构，确立了以高精度垂域模型为核心的教学新生态。组态3解释了行业特色型高校通过深耕垂直领域确立核心技术优势并借力外部数据生态，从而规避内部科层阻力并实现教育范式精准转型的路径逻辑。 组态4为“平台支撑型产教融通路径”，以技术自主性和生态开放性为核心，辅以应用覆盖面，且不依赖组织协同度。该路径侧重于自主构建高质量技术平台，与相应产业形成产教深度融通联盟，利用规模化的应用场景驱动变革。该组态揭示了“平台支撑+产教融通+场景驱动”的作用机制，即高校通过搭建智能技术平台并链接外部产业资源，迅速在教学一线铺开应用，并且无需过度依赖内部行政力量的自上而下整合。如案例48《深蓝智教：基于“智渔”平台的水产教育图谱自适应学习体系构建与实践》所属高校依托自主搭建的智能教学平台，采用了先进的结构化数据技术与图数据库技术，联合全国62家科研院所和龙头企业以及新农科水产教育联盟，构建了近4TB的产学研语料库。该平台直接面向水产类专业的学生与教师，将产业前沿技术实时转化为教学内容，实现从单一课堂到全产业链产教融通育人的广泛覆盖。组态4验证了高校通过打造强技术平台并最大限度开放组织边界，能够利用平台支撑下的产教融通红利与规模扩展效应直接驱动高水平的教育融合。
组态6为“跨界融合型价值共创路径”，以技术自主性和生态开放性为核心条件，以领导推动力和应用覆盖面为辅。该路径为“技术-生态共生模式”中最全面和稳健的路径，代表了顶尖高校与头部科技企业在技术底座、人才标准与培养场景上的深度跨界融合与价值共创。组态6表明当高校同时具备自主可控技术与高生态开放度时，能够形成跨越物理围墙的“无边界大学”形态。如案例45《以微致通：AI+X微专业赋能交叉人才培养》所属高校联合其他五校以及华为、百度、阿里等头部科技企业，基于“智海”新一代人工智能科教平台，共同建设了跨校、跨企的“AI+X”微专业。该案例打破了传统的校际与校企壁垒，通过学分互认，构建了一个技术高度自主、生态极度开放、应用全面覆盖的拔尖创新人才培养共同体。组态6解释了高水平研究型大学如何通过跨界整合区域内最优质的学术与产业资源，构建超复杂的价值共创教育生态系统，从而实现教育范式的根本性重塑。
（三）稳健性检验
基于研究结论严谨性的考量，同时规避参数设置敏感性带来的潜在偏差，本研究进一步开展了稳健性检验。具体而言，本研究采取QCA方法体系中常用的提升一致性阈值方法进行验证，将原始一致性阈值从0.8上调至0.85。结果显示新的组态构型与前文分析结果完全一致，并未发生实质性变化，证实了本研究结论具有良好的稳健性。
四、结论与启示
本研究以教育部“人工智能+高等教育”典型应用场景案例为基础，借助TOE框架、STS理论及SAMR模型，运用fsQCA方法解构了高等教育数字化转型的复杂因果机制。研究不仅探讨了我国高校数字化转型的路径图谱，更在理论层面揭示了技术逻辑与制度逻辑在教育场域中的非线性耦合规律。
（一）结论与讨论
其一，“人工智能+高等教育”的深度融合呈现显著的“殊途同归”与“多重并发”特征，验证了教育数字化转型本质上是多维要素基于特定情境的复杂交互结果。实证结果表明单一维度的技术、组织或环境要素均无法构成高融合度的必要条件，这从组态视角打破了技术决定论的预设。本研究发现的6条等效路径深刻揭示了不同属性的高校可以通过差异化的资源编排方式，实现同等水平的深度融合。这验证了复杂系统理论中的等效性原理，即转型成功的关键不在于单一要素的极值，而在于核心条件与边缘条件在结构上的精准匹配。
其二，“组织变革主导模式”揭示了组织治理效能在资源约束情境下的“功能替代”机制，强调组织能力作为内生竞争优势的决定性作用。涵盖组态1、组态2、组态5的路径表明在技术底座尚不完备或外部生态支持有限的情境下，高校依然可以通过强化内部治理实现突围。无论是战略动员型的自主创新还是行政统筹下的全域渗透，抑或是全要素协同型的系统重构，其核心逻辑均在于利用高层领导的政治势能与跨部门的协同机制，消解科层制对技术扩散的制度摩擦。这一结论证明了结构化的组织能力可以转化为异质性的竞争优势，在特定阶段有效替代技术引进或环境依赖，成为驱动转型的内生引擎。 其三，“技术-生态共生模式”阐释了开放式创新对组织刚性的规避与重塑效应，体现了技术势能与环境资源的互补耦合作用。涵盖组态3、组态4、组态6的路径表明当组织协同面临高昂成本或制度阻力时，高校可转向外源性驱动路径。通过确立核心技术优势并借力外部生态，构建平台支撑下的产教融通体系。该发现表明强大的外部生态与技术基座能形成对内部组织能力的有效补充，特别是通过跨界融合与价值共创有效推动教育范式的根本性跃迁。
（二）对策与启示
推动“人工智能+高等教育”从浅层应用走向深度融合，关键在于高校能否依据自身资源禀赋，在政府的分类引导与企业的协同支持下，精准选择适切的转型路径，构建多元主体共振的智能教育生态。
第一，确立组织变革与技术赋能互构的顶层战略，以高能级治理消解科层阻滞。对于组织执行力强但技术积淀相对薄弱的高校，应优先借鉴“组织变革主导模式”。一方面，高校可建立“首席数字官”制度与跨部门协同机制，实施数据治理“一把手工程”，打破各业务部门的数据壁垒，将组织能力转化为驱动转型的内生动力。另一方面，教育主管部门应摒弃单一维度的技术评价指标，通过实施分类评价引导此类高校聚焦管理流程再造与数据治理体系建设，为高校内生型改革提供宽松的政策空间。
第二，善用生态杠杆构建无边界的开放智能格局，以价值共创突破组织资源约束。对于内部创新动能不足或急需快速突破的高校，应积极借鉴“技术-生态共生模式”。高校应突破围墙式办学思维，主动接入国家智慧教育平台及科技领军企业的创新生态，通过共建联合实验室、产业学院或跨校学分互认体系，引入外部优质算力、算法与数据资源。同时，高校应引导技术企业超越单纯的工具供给思维，转向全周期的场景价值共创，通过驻校式服务与低代码平台赋能，推动技术产品与教学一线的深度耦合，实现从购买服务向共建生态的跃迁。
第三，基于资源禀赋精准适配转型路径，规避盲目同质化的战略陷阱。高校应建立精准的自我诊断机制，辩证评估自身的行政动员能力、技术掌控水平与外部资源支撑条件。对于缺乏外部支撑的特定领域高校，可采取“战略动员型自主创新”路径，集中力量实现单点突破；对于具备高阶技术与生态优势的高校，则应致力于构建“跨界融合型价值共创”共同体。概言之，高校只有依据自身比较优势进行差异化战略定位，才能规避技术堆砌的误区，推动教育范式实现从工具增强向系统重塑的根本性变革。
《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》明确提出“促进人工智能助力教育变革”。人工智能与高等教育的深度融合并非简单的技术迭代，而是一场涉及办学理念、治理体系与育人模式的系统性重塑。高校需超越“技术决定论”的工具理性陷阱，深刻认识到技术逻辑必须服从并服务于育人逻辑。面向未来，只有坚持以人为本，推动技术、组织与环境要素的深度耦合与动态适配，才能打破传统教育模式的藩篱，构建起人机协同、共创共享的高质量智能教育生态，为教育强国建设提供强有力的创新动能。
【何雅妍，中国人民大学新闻学院博士研究生；周保民，通讯作者，中国人民公安大学公安管理学院讲师】
原文刊载于《中国高教研究》2026年第3期
