编者按：2025年7月1日，伦敦创新学院（London School of Innovation）联合创始人兼董事会主席Somayeh Aghnia在高等教育政策研究所（HEPI）网站发表署名文章《超越排名：AI时代重新定义大学成功标准》（Beyond Rankings: Redefining University Success in the AI-Era），该文对当前普遍流、被奉为圭臬的大学排名体系进行了深刻的批判性反思，并提出了建设性的替代性框架。
当下充斥学界的众多教育排名，其核心逻辑存在一个根本性困境：它们本质上是对科研产出、师生比等“经典”数据点的反复排列组合和权重调整。一些排名或改换名目，或标榜方法“创新”，但究其本质，仍是工业时代遗留的标准化思维，其指标体系长期陷于同质化窠臼，缺乏真正的范式突破。这种“新瓶装旧酒”的评估方式，不仅难以捕捉教育机构在复杂社会生态中真实价值与动态适应力，更在AI技术深刻重塑知识生产、技能需求与社会图景的今天，日益暴露出其僵化与脱节的系统性短板。
鉴于Aghnia此文对排名痼疾的犀利刨析及其在构建AI时代教育评价新范式上的洞见与勇气，我们特此进行全文编译，以飨读者。
大学排名长期以来被视为衡量教育质量的权威指标——尽管争议不断。学生据此择校，政策制定者以此分配资源，高校则用来对标竞争对手。但在AI主导的新时代，这些排名是否仍能反映真正重要的价值？
过去十年商界的经验告诉我们：错误的衡量标准甚至会让最成功的机构误入歧途。科技行业尤其如此——许多企业曾盲目追求虚荣指标（点赞量、下载量、不计代价的增长），最终却发现这些指标与真正的价值创造背道而驰。
今天我们选择的评估标准，将塑造未来大学的模样。
一、现行排名体系的局限
无论是国家层面还是全球范围的现行大学排名体系，普遍依赖以下几类常见指标：
科研产出量与论文引用次数；
学术声誉与雇主评价调查；
师生比例配置情况；
国际师资与留学生比例；
毕业生薪资水平数据；
学生满意度与学位完成率；
虽然这些指标能够反映高校绩效的某些方面，但它们往往难以呈现现实世界的复杂性。一所大学可能在排名中攀升，却未能真正满足学生需求、适应就业市场变化或应对社会挑战。
例如，毕业生薪资数据或许能说明经济回报，但几乎无法体现这些毕业生长期的适应能力、追求人生意义取得的成就，或是他们对社会进步的贡献。研究论文被引次数可以衡量学术影响力，却无法证明这些研究是否真正解决了现实问题。声誉调查往往看重的是传统和知名度，而非创新或包容性。
简而言之，当前排名体系将大学锚定在工业时代的优化模型上，而非智能时代所需的发展范式。
二、AI引发的范式变革
AI正引发一场根本性变革，它正在重塑我们对教育（尤其是高等教育）各个维度的价值认知——包括如何定义学习目标、期望获得怎样的成果，以及怎样衡量成功。
在这个知识触手可及的时代，当智能系统能够生成信息、综述研究甚至辅导学生时，大学的角色正在发生转变：从知识传授或技能培养转向精心设计学习体验，重点培育人类的适应能力，帮助学生和社会应对未来的不确定性。
这意味着未来的大学必须减少对规模、传统和声誉的追求，转而更关注教育的前沿性、适应性和道德领导力。这些特质虽难以量化，却具有更深远的意义。
这场变革需要建立全新的价值体系，随之而来的，是我们评估机构成功标准的方法论革新。
三、新的衡量标准
在重新思考大学使命的同时，需要革新对其影响力的评估方式。借鉴商业战略中“衡量关键指标”的理念，我们应建立反映AI时代需求的新评估体系，可能包括：
1.适应力：衡量院校对社会变革、技术发展和劳动力市场变化的响应速度与责任担当。具体可细化为：
课程更新周期：针对新技术或社会趋势进行重大课程调整的平均间隔时间。
新课程开设量：过去三年内开设的AI、气候变化或数字经济相关课程的数量及专业相关性。
敏捷度审计：对院校应对监管或行业变革响应速度的内部评估（例如将AI伦理纳入专业课程所需时间）。
校企共建课程比例：与行业或公共部门合作开发课程占课程总量的百分比。
2.学生自主性：学生是否能够自主规划学习路径、参与跨学科挑战并共同创造知识？可通过以下指标衡量：
跨学科选修情况：参与灵活跨院系学习路径的学生比例。
学生自主设计课程/项目：允许学生主导课程或研究项目的模块数量。
参与学术治理：加入学术委员会、课程设计小组或创新中心的学生比例。
个性化学习满意度：学生问卷调查（如全国学生调查、校内快速调研）中关于学习灵活性与自主性的反馈数据。
3.AI与数字素养：高校如何为AI全面渗透的职业环境培养人才？衡量维度包括：
课程融合度：将AI/数字素养纳入培养目标的专业比例。
师资建设：教学及行政人员参与AI主题继续教育的时长/参与率。
教学应用：实际投入使用的AI教学平台、智能评阅系统或虚拟助教的应用广度。
就业适配：雇主评价或毕业生去向数据反映的数字优先/AI岗位就绪程度。
4.对本土与全球性挑战的贡献：研究是否聚焦AI技术发展所加剧的社会正义、数字鸿沟等紧迫社会需求？可通过以下指标衡量：
联合国可持续发展目标关联度：与联合国可持续发展目标相关的研究/出版物占比。
公益AI项目数量：针对社会或环境问题的AI项目数量。
社区合作伙伴关系：与地方政府、民间团体或非政府组织就社会议题开展的合作项目。
政策影响力案例：大学研究成果或专业意见影响公共政策的实例（如白皮书引用或特别委员会征询）。
5.福祉与归属感：如何确保师生不仅能在机构中取得成就，更能获得全面发展？可从以下维度评估：
师生福祉指数：在内部调研中采用标准化测评工具（如华威-爱丁堡心理健康量表WEMWBS）。
支持服务使用情况：心理健康服务、平等多元包容（EDI）支持及经济援助的使用率与满意度。
归属感评分：通过问卷评估校园包容度、心理安全感知及整体环境氛围。
教职工留存与参与度：结合离职率数据、定期满意度调研及离职访谈结果分析。
这些绝非软性指标，而是衡量一所大学能否在充满变局与AI变革的时代中真正发挥效用的基础性指标。我们不妨将其称为”“未来适应性大学指数”——这套评估体系不做简单排名，而是揭示教育机构自身的进化程度，进而反映其学者、教职工及学生群体适应急速变化世界的真实能力。
四、从虚名到实质
高校正面临一项虽不舒适却至关重要的任务——重新定义自身定位与使命。那些仅执着于维护排名的院校将举步维艰，而勇于以实质内涵（真实性、影响力、创新力）引领变革者，方能赢得发展先机。
AI不会等待教育界缓慢适应。学生、教职工、雇主和社会已开始追问更深层的问题：这所大学真能帮助我应对不可预测的未来吗？它是否关心我毕业后将融入的社会？在AI主导的时代里，它是否培养了我们以勇气和伦理引领变革的能力？
这些才是真正重要的问题。日益凸显的是，无论院校在排行榜上位居何处，这些质询终将成为衡量其价值的新标准。
是时候革新评估体系了——未来教育的价值坐标将日益由实用性、使命感和公信力来定义。
五、勇气召唤
我们并非身处寻常的变革时期，而是站在文明纪元更迭的临界点。
若真心期望让学习者与社会做好准备，迎接智能系统定义的新纪元，就必须以同等决心重塑教育体系本身。
这意味着：从追求声望转向践行使命，从恶性竞争转向价值创造，从维护声誉转向保持时代相关性。
因为未来真正的领军者，未必是今日排行榜的翘楚。
而是那些敢于追问“当下什么才真正重要”并具备勇气践行答案的开拓者。
资料来源：
Somayeh Aghnia. Beyond Rankings: Redefining University Success in the AI-Era. https://www.hepi.ac.uk/2025/07/01/beyond-rankings-redefining-university-success-in-the-ai-era/
[本文为教育部国别和区域研究基地中国教育科学研究院国际教育研究中心研究成果]
本文由中国教育科学研究院“教育国际前沿”课题组成员整理，课题组负责人张永军，编辑刘强，内容仅供参考。点击左下角“阅读原文”可下载该文献。