新文科背景下人工智能与新闻传播教育
深度融合的路径探索
◎付　玉，黄梦然
［摘要］新文科建设的提出是对智能传播时代新闻业、新闻传播教育所面临危机的及时回应。文章分析国内17所高校课程培养方案，并深度访谈10名高校师生，发现目前新闻传播教育与智能技术的融合教育具有三种模式：调整招生计划，创设智能传播相关专业（方向）；调整专业培养方案，新增智能传播相关课程；增加单一课程内容，融入智能传播相关知识点。同时，其存在教师知识局限、教学内容缺乏共识、媒介素养课程匮乏、资源支持不足等问题。在此基础上，文章提出在新文科背景下智能新闻传播教育应强化马克思主义新闻观的引导作用、建立技术性和知识性授课模块的共识、不同主体交叉合作，以消除技术方与内容方的隔阂，利用网络资源，形成教师引导、师生共同参与的学习模式。
［关键词］新文科；人工智能；新闻传播教育；深度融合
当前，以人工智能为核心的新一代信息技术成为人文社科领域关注的热点议题，其虽然对新闻业造成了冲击，但是也催生了新闻业对人才需求的变化，进一步对新闻传播人才提出了新的要求。新文科建设是通过将技术融入人文社科等学科课程，促进学科间融合与交叉。对新闻传播学来说，新文科既是对新型
传媒产业人才需求变化的回应，又是对新闻传播人才培养模式的政策牵引。在智能时代，新闻传播教育改革已经陆续在国内高等院校推进。因此，在新文科建设背景下，文章探究我国目前智能技术与新闻传播教育融合的现状、问题与可能的路径。
一、新闻传播教育与智能技术融合的现状
人工智能一般包括机器学习、自然语言处理、人机交互、语音识别、图像识别、虚拟现实等细分技术，已经被广泛应用于个性化推荐、语音导航、机器人写作、智能音箱、人脸识别等场景和领域，并将在智能工厂、智能交通、智能医疗、智慧城市等更广阔的场景拥有巨大的应用空间，是如今5G和未来6G商用时代最核心的应用之一。当前，新闻传播教育与智能技术的融合教育具有三种模式。
（一）调整招生计划，创设智能传播相关专业（方向）新设专业（方向）需要依托所在高校的政策支持和师资力量。近年来，计算传播学成为热门研究领域，一些高校新设立了相关专业或拓展了原有专业方向。2016年，国际传播学会ICA创建计算方法小组，计算传播学作为新兴的交叉学科进入新闻传播教育视野，成为一个新兴、热门的研究领域。计算传播学主要以社会网络分析、数据可视化、大数据分析、舆情分析等为技术基础，研究人的传播行为与社会传播规律。经过近几年的发展，计算传播学在国内一些高校已经形成了办学特，比如中国传媒大学互联网信息研究院大数据研究基地、南京大学计算传播学实验中心、北京师范大学计算传播学研究中心、深圳大学计算传播学交叉育人平台、
华中科技大学媒介技术传播发展中心等。这些高校依托智能传播方向的人才优势和科研优势先后设立了智能传播专业或方向，在本科或硕士阶段开始单独招生或与相关学院联合培养招生。
以中国传媒大学新闻学院为例，其在本科生招生计划中设置新闻学数据新闻报道方向，在硕士生招生计划中设置数字新闻传播方向、计算传播学方向、全媒体新闻实务方向，不同方向对智能技术的教学侧重点也不同。又如，上海交通大学是在研究生阶
［基金项目］校级教改课题“传媒类专业课程思政建设的路径探索与实践”（项目编号：YBJG202153）阶段性研究成果。
［作者简介］付玉（1991—），女，浙江杭州人，杭州电子科技大学人文艺术与数字媒体学院讲师；黄梦然（2002—），女，河南内黄人，杭州电子科技大学本科生。
JIAOYU CHUANBO
段设置智能传播、大数据与传播应用创新方向。深圳大学则是依托学校的微专业建设项目，整合学科资源，在新闻学院设立计算传播学微专业。华东师范大学则在新闻学专业之外增设新闻学-数据科学与大数据技术双学位。智能传播招生专业或方向设计、招生数量、课程培养体系因各大院校的具体情况不同，具体措施也各不相同，但这样的专业化、体系化培养为未来我国培养智能传播专门人才提供了一定的基础和经验。
大学文科专业
（二）调整专业培养方案，新增智能传播相关课程
对多数新闻传播院校来说，其在师资力量、财政支持、学科积累方面并没有传统院校实力雄厚，因此，其在原有的培养方案中通过新增智能传播相关课程来开展新闻传播教育。武汉大学周茂君教授团队对55所新闻传播院校本科人才培养方案的调查显示，82.42%的调查对象反馈所在院系增加了新媒体技术类平台课程［1］。陶建杰、林晶珂对国内16所新闻院校的35个新闻传播类专业培养方案梳理分析发现，网页制作、数据挖掘等智能技术技能型课程在新闻传播类课程中具有不小的占比［2］。可见，高校通过引进新课程、修改现有课程，对新闻传播类专业教学内容进行智能化、新媒体化修订与改革，以完善既有的人才培养体系。
高校新设立的课程各具特。例如，北京大学新闻传播专业增设了数据新闻、传播技术课程；中国人民大学新闻学院增设了数据新闻基础、数据新闻可视化、大数据与舆情分析、编程语言基础、网络内容生产、数字出版等课程；暨南大学新增文科数学、信息可视化、程序设计基础、虚拟现实与传播、数据新闻实务等课程；湖南师范大学增设数字多媒体作品创作、融合新闻学、移动互联网技术等课程。这些课程都侧重计算机相关技术的基本理解与应用，是目前较为通用的新闻传播教育与智能技术的融合教育方式。
（三）增加单一课程内容，融入智能传播相关知识点
在一些基础的理论课或实践课程中，教师通常会结合智能新闻、智能技术来整合相关知识点。例如，在传播学概论课程中，教师会结合热门传播现象让学生以小组作业形式进行大数据分析和现象总结，引导学生总结大数据传播规律。在网络与新媒体概论课程中，教师会带领学生阅读数据新闻相关论文，要求学生做读书笔记，提炼中心观点，深化对数据新闻的认识。同时，教师也会在专业基础课中教授数据收集的网站和图表相关知识，诸如对折线图、桑基图等解析与制作，并在课后引导学生通过高德开放平台和学校平台来作图。另外，教师还会选择引导学生正确使用网络资源、优质慕课进行学习，这种“引导+参与”的师生共同学习模式，能够增强课程学习效果。
二、智能时代新闻传播教育改革呈现的基本问题
笔者通过对国内17所高校课程现有的培养方案进行分析，并深度访谈10名高校师生发现，我国的新闻传播教育与智能技术深度融合存在以下问题。
（一）教师自身知识的局限性
教师自身知识的局限性主要体现在以下两个方面。一方面，智能媒体知识的缺乏。现今，新媒体技术的快速发展对教师的要求也越来越高，教师固有的知识已无法满足现在的教学需要。无论是从事多年教学的资深教师，还是新入职的青年教师，都受研究领域限制，在承接新课程，尤其是技术类课程时，往往心有余而力不足。这不仅是因为教师对智能技术处于学习阶段，理解不深刻、全面，还在于
新闻传播学科存在一定的滞后性，智能传播技术和应用作为新生事物，相关的理论体系还未建立，在一些有争议的领域也未形成共识，既有的学术研究仍处于探索规律的阶段。
另一方面，理论与实践的脱节。在既有的访谈中，笔者发现，现有的新闻教学常常难以在理论与实践中寻到平衡点，如技术类课程多侧重培养学生的网页设计、编程开发等技能，缺乏对场景实例的应用，使教学流于形式。同时，部分具有一线实践经验的教师教学又过于固守经验，缺乏结合相关理论的深度思考，在一定程度上弱化了学习效果。
（二）智能新闻教育具体教什么缺少共识
当前，面对数字技术对新闻业的冲击，新闻传播人才需求发生转变，国内的大多数高校纷纷积极应对。但是国内智能新闻与传播的课程改革尚处于起步阶段，高校基于已有的师资情况、学校特、学科优势、认知情况等进行初步探索，在智能传播具体包括哪些模块方面仍缺乏共识。
在大众传播时代，高校通常根据新闻学、传播学、广播电视新闻学、编辑出版学等模块进行新闻教育课程体系的编排，结合自身情况开设特课程，在理论、实务、史论三大板块上具有清晰的教学共识。而随着网络技术迅速迭代，高校纷纷设置网络与新媒体课程，至此各高校间的课程设置差异变大。目前，从高校既有的培养方案来看，智能新闻教育的改革仅限于在原有教学框架之上添补内容，通过删减、新增技术类课程进行内容修订，甚至部分高校只是根据现有教师的学科背景来决定是否开
设相关课程，缺乏系统的课程修订和整体布局。高校对智能新闻教育应关注什么、教什么缺乏共识，这也使得学生对新闻传播学应学内容产生困惑。
（三）配套硬件设施滞后，缺乏相应的教学资源支持
人工智能作为一门新技术，其课程教学需要一定的硬件支持和场景深化，加深学生对技术的感知。但
其实际教学过程往往受限于经费、校级支持不足，配套硬件设施滞后，无法对相关课程教学提供有力的辅助与支持。
目前，部分新闻传播学科优势院校在建立实验室、开展合作等方面具有优势，而二三线城市的新闻传播院校则因地域发展水平不平衡，缺少与互联网大型技术企业进行校企合作和交流的机会，导致学生缺乏新型智能技术相关的实践机会。
（四）智能素养课程匮乏，且缺乏持续性
现有的新闻传播教育教学大多围绕新闻传播史、新闻学理论等知识性课程或编程语言、网页设计等技能性课程展开，媒介素养或智能素养等课程较为匮乏。陶建杰、林晶珂对国内16所高校的1451个课程样本进行分析发现，素养维度占25.30%（367个），明显低于技能维度的38.80%和知识维度的35.90%。可见，在智能时代，高校新闻传播教育要强化媒介素养课程的教学。
第一，视觉时代需要学生具备读图能力。在智能时代，通过高校新闻传播教育现有课程，学生可以学习摄影技巧、图像处理等技术类知识，但是学生的新闻读图能力亟须加强，尤其是在短视频、表情包、PS、自拍等网络符号泛滥和受众陷于情绪传播、后真相成为热点议题的复杂背景下，培养学生的人文素养和思维能力，增强读图能力十分必要。
第二，技术类课程需要学生强化原理性知识。基于大部分学生的实际情况，高校新闻传播教育的技术类课程设置既要做到有所取舍，也要结合学生现有的接受水平，根据专业培养目标和教学实际情况进行调整。例如，教师在教学网页设计基础时，应权衡教学重点是教授学生理解原理及其可能应用的场景，还是教授学生学会编程语言和制作作品；在学生熟练运用传统视频剪辑、后期制作、图片编辑等技术，具有一定软件操作和媒介使用的基础上，教师应满足学生的不同学习需求，在技术类课程中增加具有理论性、深度性的操作内容，深化学生对技术的原理性认知。
第三，假新闻、后真相时代需要学生加强内容解读能力。智能新闻传播教育的基本目标在于培养学生对传播现象、传播问题等进行思考和判断的能力，其在教授学生使用新技术撰写新闻稿的基础上，更应深化学生对技术伦理、思想内容的认识。当前，高校新闻传播教育课程教学往往侧重于学生撰写新闻稿和操作信息数据化、可视化的技能性教学，缺乏培养学生的新闻选择能力、质疑能力、理解能力、评估能力、思辨能力等相关课程，不利于学生智能素养或媒介素养的培育。
三、新文科背景下人工智能与新闻传播教育深度融合的路径
新文科建设是一个世界范围的教育议题。当前，新文科建设不能局限于对学科视角、技术视角的审视，更要立足于中国立场做出意义解读，这是推进我国新文科建设的重要前提。
（一）强化马克思主义新闻观教育，引领智能新闻传播教育变革方向
高校新闻传播教育的变革要明确新闻媒体、新闻教育在新时代所要承担的使命和责任。当前，新闻传播业界、学界承担着构建中国特学科体系、话语体系的重要任务，且新闻传播教育话语体系的形成也需要立足我国教育本身。传统新闻传播教育存在依赖西方新闻传播学科的情况，部分理论体系和教材的选用已不适用于我国的高校新闻传播教育现状。因此，高校新闻传播教育要强化马克思主义新闻观教育，使之成为我国新闻传播教育话语体系的显性特点。
马克思主义新闻观已经成为各大新闻传播院校的共识，并已融入课程培养方案，成为必修的基础课程。例如，浙江大学的马克思主义新闻观课程、郑州大学的马克思主义新闻思想课程、暨南大学的马克思主义新闻观课程、井冈山大学的马克思主义新闻观主题社会实践、南京师范大学的马克思主义新闻思想必修课、华东师范大学的马克思主义新闻学论著选读必修课，这些都体现了高校新闻传播教育将宣传主流价值、传播社会正能量与教书育人相结合，服务国家发展战略的理想与目标［3］。在未来，高校新闻传播教育还可以增设更多中国范式、中国特的传播理论课程，形成中国新闻传播学的理论框架与教育范式。
（二）建立技术性和知识性授课模块，形成“教什么、怎么教”共识
在传统理论、实务、史论、研究方法等模块的基础上，高校新闻传播教育要增加智能传播相关的技术性模块和知识性模块，技术性模块着重培养学生的实践技能，知识性模块侧重培养学生对事实核查、信息评估和图像理解等的能力。
技术性模块可以从以下角度进行教学。第一，讲授有关爬虫、新闻聊天室的基本技能，破除算法黑箱。高校新闻传播教育不仅要让学生了解信息的呈现方式，更要让学生深入理解信息呈现的底层逻辑。第二，以体育和财经新闻为切入口，进行入门级编程训练。在人工智能相关技术的应用领域中，以财经新闻和体育新闻最为普遍，因此，高校新闻传播教育可以此为入门训练，培养学生基础的编程技能和数据分析能力，使其深入人工智能技术的应用场景，增进对数据新闻等技术类课程的理解。第三，强化内容分析、数据可视化等技能的教学。如果说技术是贴近生产者的后台装置，内容则是更贴近受众的前台装置。学生通过对内容分析、信息可视化等技能的学习，可以更好地分析所获得的信息与数据，并了解如何运用简单易懂的
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表达方式来传播观点、展现结论。
知识性模块可以从以下角度进行教学。第一，侧重教授算法方向的知识，尤其是算法基本工作原理。学生通过理解算法过滤信息的标准，可思考智能时代的把关理论适用场景。第二，侧重教授智能方向的知识，帮助学生识别假新闻和机器人新闻。例如，部分高校通过工作坊、新闻实验室等形式培养学生的信息甄别能力，浙江大学也在本科生培养方案中设置了事实核查课程。高校新闻传播教育可以考虑增加此类课程或者以实践课、项目制等方式开展相关教学。第三，鼓励讲授视觉叙事、伦理道德等方面的人文艺术内容，培养学生的人文情怀和主体意识。高校新闻传播教育应强化媒介素养课程，并在媒介素养相关课程中建立一套相对完整的素养内容培养体系。
（三）积极拓宽资源，不同院系、企业、媒体交叉合作
智能新闻传播是一个文理交叉明显的应用领域。目前，高校通过增设双学位课程、微专业项目，增加技术类课程等来开展相关教育教学，但智能技术与新闻传播教育要充分融合，就需要高校新闻传播教育让专业学生了解相关技术的基本运行原理和实现可能性，能够清晰地向技术人员表达传播内容所需要呈现的技术形态，而技术人员也需要了解新闻传播相关的基础知识，从而实现智能新闻的有效传播。
同时，高校新闻传播教育应广泛开展院系间、企业间和媒体间等各方合作。其通过与前沿的机构合作，让学生进一步接触和了解新闻传媒应用的智能设备和技术，在实践中加深对智能新闻的认识，并
在一定程度上避免理论与实践脱节。例如，齐鲁理工学院与齐鲁晚报、齐鲁网等行业传统媒体合作，分批分期地输送专业学生参与传媒一线实践活动，在为期五个月的实训期间，学生既可以得到专项教师的指导，又可以开展实习实践。再如，复旦大学与澎湃新闻合作的“记录中国”项目，该校的新闻传播专业学生与记者形成混合编队，直接外出进行采访［4］，使学生对媒介融合、技术应用形成理论与实践的相互融通。
（四）最大限度利用网络资源，形成教师引导、共同参与的学习模式
网络资源是对有限教学资源的额外补充。虽然高校新闻传播教育的教师在智能新闻传播方面受限于自身的知识储备，但是通过应用网络资源，教师可以充分发挥自身信息选择与解读能力、思维能力、学习能力的优势，取长补短。在智能传播时代，教师应重新定位自身的角，从知识传授者向知识引导者转变。一方面，教师需要在庞大繁杂的信息中为学生有效筛
选出有用、高效的学习资源；另一方面，教师要通过师生的共同参与和学习，实现知识的互补，发挥教师的教学引导作用。
当前，国内外已经有部分高校、企业、社会组织开发更多的智能新闻相关的课程，为高校新闻传播教育一线教师提供了有效的教学资源，教师可利用网络教学资源进行辅助教学。例如，谷歌新闻计划已经开发了智能新闻相关的培训课程，教师通过访问这些网站可以学习关于智能新闻采写的实用工具讲
解、播客管理器、机器报道新闻、谷歌趋势探索、谷歌地图讲故事、数据新闻、数字安全等模块的内容。又如，赫尔辛基大学将AI基本要素课程分成两大模块，第一模块内容是理解什么是AI，以及AI如何影响个人生活；第二模块内容是创建AI，学习AI的一些算法，涉及机器学习、神经网络学习和如何利用AI表达个人想法等内容。再如，我国的网易公开课、中国大学慕课等网站，也有类似数据新闻可视化、人工智能原理等课程。
四、结语
新文科建设主要是为适应新时代哲学社会科学发展的新要求，推进哲学社会科学与新一轮科技革命和产业变革交叉融合。新文科的交叉融合应是立体化、多层次、全方位的，既有人文社会学科内部的交叉，也有与理工科等其他学科间的融合，还有研究对象和研究问题的交叉，更有研究方法、思维逻辑的融合［5］。新文科建设能为智能化、新媒体化的新闻传播教学带来新的思路和新的契机。因此，高校新闻传播教育应顺应新文科建设发展，适时地调整新闻传播学专业课程设置，实现新时代新闻传播专业人才的有效培养。
［参考文献］
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