人工智能视域下新闻教育反思与重构

赵双阁 牛文静

摘要：随着机器人参与新闻采访与写作、算法型新闻遍布移动新闻资讯客户端、VR和AR变革新闻报道模式，人工智能逐渐渗入新闻行业重塑新闻传播生态图景。挑战与机遇并存的智能化媒体要求新闻传播人才必须具备创造性思维和社会责任意识，并熟练掌握人工智能等信息传播技术，克服技术弊端，利用技术优势生产新闻作品。因此，针对目前传统新闻教育与智能化媒体实践严重脱节、新闻传播教师欠缺人工智能技术素养、新闻传播院校对人工智能技术反映迟缓等问题，应从改革传统新闻教育方式以适应传媒智能化趋势、加强新闻教师队伍建设以提高媒介技术素养、完善新闻传播学科建设以支持人工智能教学等方面进行全能型新闻人才的培养。

关键词：人工智能;新闻教育;新闻人才

中图分类号：G648   文献标识码：A   文章编号：1673-1573（2019）03-0080-08

人类追求赋予人工智能无限成长空间，中国智能制造逐步崛起。在人工智能技术加剧新闻业结构性变革的过程中，新闻生产内容、信息分发渠道的主导角色由记者、编辑转向机器算法。传媒智能化使得机器新闻、临场化新闻、VR新闻和传感器新闻等新型体裁应运而生，不但冲击新闻时效性而且还带来了新闻客观性问题，媒体权威性和专业度面臨更高要求，新闻从业者需要承担更多责任。然而，当前我国培育新闻人才的新闻教育模式与传媒智能化趋势尚不匹配，新闻传播类高校办学质量参差不齐，新闻教学方式和教学内容还停留于报纸和广播电视等传统媒体时代，专业教学与社会人才需求失衡，师资水平有待提高。为此，新闻教育亟需跟随人工智能技术在新闻领域的应用现状进行改革与创新，以培养符合传媒智能化发展趋势的新型媒体人，促进新闻传播业健康发展。

一、人工智能技术在新闻领域的应用现状

人工智能涵盖自然科学以及社会科学各学科，在计算机科学中，人工智能涉及的子领域包括大数据、机器学习、图像识别、神经网络等。通俗来说，人工智能是指使机器具备人类的认知、学习、分析、解决问题的智能。[1]人工智能应用于新闻领域，作用于新闻生产整个流程，从内容生产到信息分发以及用户追踪，对新闻业造成颠覆性影响。

（一）机器人参与新闻写作与采访

长期以来，新闻传播活动都由新闻从业者主导，从信息采集到信息分发，每一个环节都离不开人类的参与。信息作坊式的新闻生产随着技术变革发生颠覆性变化，机器新闻独立于人力，自主生产和传播信息。人们惊叹于每一次工业革命所带来的契机，对近些年人工智能技术在新闻领域的大规模应用也甚觉惊奇，再次印证“媒介即信息”。每时每刻都有不同信息产生和传播，影响人们社会生活的方方面面，但信息具有时效性，时间久了便会被遗忘，与信息重要性相对的便是传播信息的工具，信息科学技术在历史更迭中演变进化，每一项新技术在新闻领域的应用都会在一定时期引起轰动性效应，如此循环。

机器人写作新闻由设想成为现实，技术与新闻业的联系越来越密切。我们生活的时代，不仅是各种观念相互碰撞的时代，还是一个技术升级的时代，不断更新的技术一次次刷新人们的认知与体验。虚拟机器人率先入驻新闻行业，开展新闻写作活动。2015年9月10日，腾讯财经自动新闻写作机器人“Dreamwriter”撰写国内首篇机器人新闻报道《8月CPI同比上涨2.0% 创12个月新高》，[2]机器新闻写作依托数据技术，远超新闻记者编辑速度，新闻生产和传播效率提高。随后，机器人从虚拟网络空间步入新闻采访活动现场，与新闻记者肩并肩开展工作，实体机器人介入新闻采访活动。新华社机器人记者爱思（Inspire）在2017年全国两会期间崭露头角，湖北广电长江云派出机器人记者“云朵”参与2018年湖北两会报道，[3]新闻采访活动也由人工转向机器，机器人记者可以随时记录和调动采访数据信息，这是人类记者在短时间内无法做到的。

机器人参与新闻采访与写作，在解放人类劳动力、提高新闻生产效率的同时也带来了一定风险。机器无法像人一样思考，仅凭数据和模板自动生成新闻信息，容易造成虚假新闻，误导受众，侵犯他人隐私权和著作权，对技术过于乐观或悲观都是不可取的。人工智能技术在新闻领域的应用越来越广泛，新闻从业者更需掌握相关技术，克服人工智能技术弊端，让其更好地为人类服务。

（二）算法推荐个性化新闻产品

个性化新闻算法推荐机制将信息选择权交予机器算法，根据用户的信息阅读兴趣、频率等有针对性地推荐新闻资讯。人工智能触及之处，技术改变了用户传统的信息接触习惯，算法主导移动阅读，用户决定信息内容。

信息传播技术变革新闻推送方式，在算法时代，用户生产信息数据，数据反过来继续指引用户阅读习性。移动互联网消解传统信息传播观念，在极大程度上释放信息生产潜力和传播空间。可以说，算法在一定程度上取代了传统编辑功能，依靠用户数据为其自主推荐信息。信息传播主体从传播者转向受众，一切信息服务以受众需求为中心。算法型新闻推送以移动新闻资讯客户端为代表，实时记录用户阅读习惯，基于大数据技术追踪人们的地理位置和关注对象，挖掘数字痕迹，掌握用户基本信息需求，再依托自然语言处理和机器学习等技术分析用户关注内容的主题、语义等，用机器算法为用户匹配个性化的新闻产品。“今日头条”是个性化新闻算法推荐机制的重要代表，近些年发展迅速，信息筛选和分发形式日益成熟，已达到精准化的信息匹配效果，根据不同用户需求向其推送多种形式的信息，重构用户信息阅读模式。

个性化新闻算法推荐机制在顾及用户需求，方便用户获取信息时也容易形成“信息茧房”。算法过于追求用户阅读习性，被用户长期关注和频繁转发、点赞的相似主题信息将会一直被推送，在某种程度上限制了用户获取信息的范围，长此以往，机器将主导“拟态环境”，束缚用户视野，不利于个人及时感知周围世界变动，新闻从业者的把关作用由此突显。

（三）VR和AR新闻报道呈现新业态

传统新闻报道主要借助文字、图片和视频还原新闻事件原貌，人工智能时代，虚拟现实技术（VR）、增强现实技术（AR）提高了新闻的真实性和视听觉渲染力，达到让受众直观感受新闻发生场景的效果，从而获得沉浸式和交互式体验。

媒介是人体的延伸，虚拟现实技术得益于自身强大的沉浸交互能力使得新闻报道更加逼真形象，人体感官借助技术穿梭于虚拟与现实。依托于虚拟现实技术的沉浸式新闻带给受众第一人称的视角体验，新闻场景被还原，新闻故事获重塑，新闻生产方式日益多元化。国内外媒体机构借助虚拟现实技术创作出许多优秀的VR新闻作品。2013年，美国甘内特集团旗下的《得梅因纪事报》将虚拟现实技术与游戏元素结合，推出《丰收的变化》大型解释性报道。国内媒体也开始使用虚拟现实技术，如新华社的VR集锦《直击政协会议开幕前一小时》、财新的VR纪录片《山村里的幼儿园》。[4]VR在新闻实践中的使用频率越来越高，新闻生产者对新闻作品内容和表达方式都重视起来。增强现实技术（AR）首次在2018年全国两会报道中应用，河南日报报业集团携手腾讯打造“AR读报”，用户扫描《河南日报》新闻图片就可观看现场报道。[5]新闻表达方式在技术的影响下越来越丰富，新闻从业者需要掌握更多媒介技术，满足受众多样化的信息需求。

VR是一种全新的未来媒介的主流形态，虚拟与现实的融合即将成为媒介进化的显著特征。目前，VR新闻取得很大发展，应用领域日渐宽泛，但VR专业技术人才稀缺，VR新闻制作存在许多缺陷，虚拟现实技术并不成熟，制作成本高昂，视频画面模糊，长期佩戴容易产生眩晕感等。在新闻实践中，新闻从业者要跟上技术发展的步伐，熟练操作虚拟现实技术（VR）和增强现实技术（AR），并警惕其过度娱乐化和沉浸化，避免暧昧性符号异化新闻价值导向，影响受众身心健康。

二、人工智能视域下的新闻教育反思

人工智能的广泛应用是无法回避的必然趋势，对传媒业来说，机遇与挑战并存。人工智能技术重塑新闻传播生态环境，新闻生产的各个环节都在发生变革，技术的进步既解放了人力，让新闻从业者有更多时间去钻研新闻报道问题，同时，技术也取代了部分新闻从业人员的工作，在技术与人类的角逐中，人们不得不反思新闻从业者的存在价值与前进方向。

（一）人工智能对新闻人才的新要求

大数据、云计算、人工智能等技术手段对今天的传媒业带来了前所未有的冲击和挑战。人工智能时代，面对专业教学与社会人才需求不平衡等现实问题，革新理念、转变思路、创新模式是传媒教育发展的重点。

1. 具备创新意识，保证新闻作品质量。创新是传媒业发展的一大动力，新闻从业者在创新中生产高质量的新闻作品，才能提高自身竞争力，展示其不可替代性。无论技术如何发展，内容一直都是传媒业公认的核心所在，新闻作品的质量决定了一个媒体能否长久生存下去，而高质量的新闻作品离不开新闻从业者的创造性劳动。随着网络的普及，各种碎片化的信息充斥在人们眼前，媒介素养参差不齐的受众很难辨别信息真假，谣言肆虐成为网络时代无法避免的难题，新闻从业者需要提高自身职业道德素养，生产高质量的新闻作品。作为新闻作品的“把关人”，新闻从业者较早接触和发布新闻信息，要从源头遏制虚假新闻，保证新闻作品质量。在人人追求简短快的信息背景下，机器新闻日益兴起，传统新闻编辑记者是否会被取代就成为焦点问题。在人机博弈中，新闻从业者要发挥先天优势，回归新闻本原，做有深度和“有温度”的新闻，以便应对信息碎片化生产现象。网络资讯更新快，内容浅显无深度，片面追求阅读量，和新闻理想背道而驰，新闻从业者要在庞杂的信息线索中挖掘有价值的新闻信息，实地采访新闻事件及相关人物，延伸新闻价值链，创新新闻报道方式，生产对受众有益的高质量新闻。

2. 学习新技能，适应人工智能传播生态。人工智能技术重新建构新闻传播生态图景，智能算法、大数据、云计算等技术的发展对新闻生产格局产生很大影响，目前，新闻行业已开始利用人工智能技术对结构化数据进行加工，自动生产新闻，传媒业在技术的驱动下朝着智能化方向发展。

传媒智能化意味着新闻记者的工作负荷相应减少，数据处理增加，未来新闻生产需要更多具有新闻传播学、计算机和大数据背景的融合型人才。技术在新闻报道中的作用越来越大，媒介技术的演进与媒介从业者之间共生或替代的关系成为人们关注的重要问题。机器生产新闻的优势让新闻记者望尘莫及，2017年8月8日晚，中国地震台网中心在其官方微信上发布了一条消息《四川阿坝州九寨沟县发生7.0级地震》，这则新闻由机器用时25秒自动编写，内容详实，配图准确。中国地震台网中心的机器人运用目前该中心建立的地震数据管理与服务系统，新闻生产流程通过数据抓取、数据加工、自动写稿和编辑签发完成，其写作与播报的速度用秒来计算，迅速而准确。[6]2017年政府工作报告首次写入“人工智能”，人工智能逐步渗入各行各业。机器人写作的新闻虽然速度快，但写作内容单一、格式固定，还需新闻记者编辑辅助作业。人工智能不可能完全代替人类从事新闻生产工作，深度报道以及新闻评论等有创造性的新闻生产活动离不开媒体人，人机协作将是未来新闻生产的重要方式。机器人学习和思维技能、科学过程技能以及与科学素养相关的系统理解都有很大关系，[7]新闻从业者在提升基本功的同时需要不断學习新技能，提高科学素养，以便熟练运用人工智能技术生产优秀新闻作品，促进传媒业发展。

3. 增强责任感，做好把关人。技术善恶论的博弈一直存在，对于人工智能技术的发展，消极态度与积极态度并存。无论人们如何看待人工智能将会给社会带来的影响，我们都应该努力朝着积极方向引导人工智能，让其更好地为社会生活的各个方面服务。人工智能在新闻领域的应用显示：一方面，人工智能介入新闻报道后，新闻生产效率得到快速提高，精准化新闻推送以及各种形式的新闻报道在很大程度上改善了受众新闻体验效果;另一方面，人工智能技术在新闻生产当中的运用也带来了一些问题，如侵犯他人隐私权和著作权，生产虚假新闻。每次技术上的突破都会重新定义人工智能，人工智能具有人类大脑所无法企及的数据处理能力，在许多方面都远超人类，已引起广泛忧虑。[8]

技术本身并无善恶，使用技术的主体才有善恶之分，另外，我们也不能忽视当下人工智能技术的局限性。新闻写作机器人利用算法和不同模板生产新闻，程序化严重，缺乏理性和价值观判断。当前，算法机制和大数据的发展并不成熟，在缺乏把关的情况下容易将失实信息传出。2016年1月4日，澎湃新闻客户端推送消息称江西九江市浔阳区发生6.9级地震，引起极大恐慌，后被证实是地震台网自动后台录入的信息。人工智能毕竟没有人的思考能力和责任感，新闻从业者在人工智能时代仍承担着重要的任务，除做好具有人文关怀的深度报道和新闻评论外，还需要遵守职业道德规范，在新闻生产过程中对受众和媒体负责，严格把关新闻内容。

（二）人工智能时代传统新闻教育存在的问题

新闻人才的培育依靠新闻教育。在我国，新闻传播学属于新兴学科，主要借鉴外国经验发展起来，传统新闻教育在长期的教学实践中逐步形成自己的特色，根据社会实践需要不断丰富和发展，在传播信息、引导社会舆论方面发挥了重要作用，但新闻教育与信息科学技术发展相比改革较缓慢，产生效果的时间较长，存在许多问题。

1. 传统新闻教育与人工智能新闻实践严重脱节。传统新闻教学内容局限于传统的新闻采访、新闻写作和新闻编辑等基础理论知识和实践技能，使用的专业教材与时代发展差距较大，而且教学内容一般面向纸质媒体，忽视业界发展动态，对新兴媒体的新闻业务指导性不强。传统新闻教学方式延续传统的教师教、学生学的固定模式，学生一直处于被动的学习状态，师生之间缺乏互动和交流。学生考核也往往限制在考试成绩上，专业实习机会较少，新闻教学缺乏实用性。在信息科学技术飞速发展的时代，各种新兴技术不断运用到新闻报道当中，信息传播途径和方式也在不断革新，媒介融合步入新阶段，人工智能入驻新闻领域，机器新闻写作和机器人记者已取代新闻从业者部分劳动，新闻记者是否会被机器人所取代成为人们关注的热点话题。伴随着技术的发展与更新，新闻传播生态环境对新闻作品内容和用户体验提出了新要求，然而，传统新闻教育与当下的新闻实践相距甚远，传统新闻教育体系下的学生普遍缺乏创造性，即使有创新性的想法也很难得到实施，长期以往，学生走上工作岗位后，与实际工作存在脱节，还需要转变传统思维方式，重新学习新技术。

2. 新闻传播教师人工智能技术素养欠缺。新闻传播学是一门实践性很强的学科，需要的不仅是理论教师，还需要实践课教师，然而，许多高校的新闻传播实践教师仍旧是理论教师，而不是既具备新闻传播理论知识又活跃在新闻传播一线的业界教师，教师的新闻实践技能停留于其在校期间所学，并没有在广播、电视等媒体的实践背景，也没有新媒体内容生产及运营经验。教师根据陈旧的新闻传播知识体系教授学生，学生也只能照本宣科地按照老师要求完成任务。新闻传播学师资水平跟不上时代发展，观念落后，不懂新技术，理论研究也无法与实践相结合，在这种情况下培养出来的学生无法感知新闻传播前线所需技能，学到的新闻传播实践技能非常有限。在移动互联网环境下，传媒业态千变万化，人工智能参与新闻生产，机器新闻已部分取代新闻记者和编辑工作，新闻传播学学生刚出校门就可能面临被淘汰的危险，学生本着学以致用跟随教师学习，但走出校门后却无用武之地，这样的教育无疑是失败的。

另外，在学科知识结构方面，我们也应当意识到，新闻传播专业招收的学生不仅仅是人文社科背景的学生，也有理工科背景的学生，但是，新闻传播学教师和学生主要还是人文社科的知识结构，在人工智能技术逐步渗入新闻传播领域的大环境下，“人文社科老师能不能教授学生技术，人文社科背景的学生能不能学得懂技术，这些构成了教学中面临的巨大挑战。”[9]

3. 新闻传播院校对人工智能技术反映迟缓。人们的生活和工作离不开信息，信息传播活动与每个人都密切相关，鉴于信息传播的必要性以及新闻记者的责任和担当，开设新闻传播专业的院校也越来越多，但是各个高校的办学质量参差不齐，一些老牌新闻院校无论在师资、学术科研能力，还是硬件设施方面都遥遥领先。随着时间的推移，重点新闻院校与地方院校的差距越来越大，甚至出现不可逾越的鸿沟。大量开设新闻传播学专业的院校受生源质量、师资、资金和政策等方面的支持，同质化严重，没有自己的办学特色，学科建设落后，培养出来的学生与重点院校的新闻学专业学生综合素质差距较大。人工智能步入新闻领域，只有少数新闻传播院校针对业界动态及时调整教学计划和目标，大部分高校反映迟缓，无法紧跟新闻业界变化。信息传播新技术出现后，越早接触新闻传播技术的专业院校越容易培养出符合社会发展需要的新闻传播人才，这对学生发展和新闻行业发展都会产生意想不到的效果。开设新闻传播专业的院校不能只看数量不看质量，传媒行业需要的是高素质、能力全面的媒体人，而不是对新闻传播学知识与技能掌握不足的从业者。为此，完善新闻传播学科考核评估体系就显得格外重要，只有提高新闻传播学院校的办学层次，才能培养更多符合传媒业发展需求的新闻人才。

4. 亟需全能型新闻人才。人工智能技术融入新闻业，传媒生态环境发生巨大变化，新闻生产流程在技术的作用下逐步迈向自动化和智能化。传统新闻教育培养的新闻人才已经无法满足技术化的媒介市场需求，新闻从业者需要学习更多技术方面的知识，以便参与融媒体报道。新闻业态变革中，新闻生产各环节都要转变最初职责，新闻教育既要教授学生基础的新闻理论知識，也要促使新闻人才与新闻市场对接，培养具备一定计算机、数据分析等技能的高素质人才。

传统新闻教育在新闻业务方面着重培养学生的采访编辑和摄影摄像等职业技能，但是随着信息传播技术的快速发展，新闻从业者除了掌握传统新闻理论知识与技能外，还需要学习新技术。如VR新闻制作需要使用VR设备，用VR摄像机采集新闻并通过后期软件制作新闻作品，但能够熟练操作VR设备并进行新闻制作的新闻人才缺口较大。技术不是万能的，无法独立进行任何题材的新闻报道，新闻生产也不能完全依靠机器，还需要人工参与和把关，为此，在传媒智能化发展趋势下，人机协作将会是未来新闻生产的主体，但懂技术的新闻人才非常匮乏，新闻教育还未覆盖人工智能等新技术教学，个别院校已经意识到技术对新闻人才培养的重要性，并采取了一些应对措施，但仍处于初步探索阶段。

三、人工智能视域下新闻教育重构策略

人工智能的广泛应用给新闻教育既带来挑战，也带来了前所未有的机遇。新闻教育应当紧密结合社会现实发展需要，转变教育理念，利用新媒体技术改革课程教学模式，重视师资力量引进，培养符合时代发展要求的应用性人才，使其在具备充足专业理论储备的同时，也能够熟练运用信息传播技术。

（一）改革传统新闻教育方式，适应传媒智能化趋势

在传统媒体居于主流的时代，信息传播呈单向传播，受众被动接受信息，传统媒体传播什么，受众就只能接收什么。而在移动互联网时代，传播者和受众之间的交流与互动增多，传受双方的身份互相转换，受众话语权得到进一步解放，言论表达途径更为畅通自由。学校是为社会培养人才的机构，传媒行业发生变革后，学校教育在内容和教学方法上也要做出改变。

1. 丰富新闻传播课程内容，增补人工智能技术教学。新媒体发展日新月异，新闻教育的课程内容也需要进行完善和更新。传统的新闻教学科目，比如新闻写作、新闻编辑、新闻评论等不能丢弃，同时要补充新内容，更换教学案例和时事热点，跟上时代发展的步伐。移动互联网时代，人人皆可掌握麦克风，传播者和受众之间的界限越来越模糊，新闻教育要意识到技术带来的信息革命和传媒生态的改变，补充信息技术教学内容。人工智能虽然已经有多年历史，但在新闻领域仍属新鲜事物，人工智能和新闻的结合更是值得引起学界关注，新闻教材或者教学内容中都应及时补充关于人工智能在新闻业的新应用，以便新闻传播学生了解新事物和提出创新性的观点，促进传媒业发展。

课程内容在新闻教育中充当了重要角色，普通高校要积极主动向新闻传播学特色院校进行学习，借鉴优秀教学方案，更新新闻教学课程内容，做到通识教育和专业课程并重。与传统工科的培育相比，传统新闻教育是按照文科模式来培养新闻人才的，在思维方式和工作方式上都有很大差异。如今，人工智能等新技术在新闻传播领域的应用充分显示，新闻教育不能局限于文科思维，要讲究跨学科教育，让学生具备多学科技能，有所侧重，找到自己的兴趣所在。南京大学金陵学院目前已经开展传媒学院、艺术学院、信息工程学院和城市工程学院的合作模式，共同承担一些项目，比如无人机、媒体预警等，并计划根据学生的不同专业背景，根据协商的不同背景做不同的课程设计和体系，进行训练，培养对媒体改革敏锐同时对技术熟悉的传媒人。[10]

2. 重构教育场景，创新新闻教学方式。智媒化时代，学生需要掌握大数据、云计算等技能来处理大量数据信息，还需熟悉应用人工智能技术的新闻传播规律。这就要求高校新闻传播教育在教学方法上实行以学生为主的开放式教学方法，同时采取更加有效的教学互动工具与手段。课堂教学可以实行启发式讲授，转变传统教学方式单向传播的特性，通过新媒体平台增加师生之间课上和课下的互动与交流。在课堂改革方面，四川大学投入2亿多元全面打造智慧教室400多间，超过教室总数的80%。在此基础上，全面实行“启发式讲授、互动式交流和探究式讨论”的课堂教学改革，让学生真正“把头抬起来、坐到前排来、提出问题来”。[11]

媒介技术对教学目标提出新挑战，知识表达方式与教学内容模式在技术的影响下呈现多种模态，新闻教育必须重新建构教育场景，创新教育教学模式。课堂教学占据新闻教育的一大部分，除此以外，还应重视互联网时代的在线教育。这是一个信息资源共享的时代，各种教育资源遍布网络空间，包括电子论文、电子书籍和视频课程等，新闻教育也可以从物理教室转向在线学习。网络教学可以突破时空界限，随时随地让学生学习新知识。大学是一个相对比较自由的学习场所，学生有更多时间来安排自己的学习和生活。因此，新闻教学应线上与线下相结合，扩大学生信息接触面，学习新理论。人工智能等新媒介技术的学习也不能仅限于课堂教学，对学生来说课堂的作用体现于知识指引或解决问题，无法在有限的时间里将所有知识传授给学生，更多新知识还要依靠学生自觉的课外学习。互联网是学生学习的重要途径，人工智能等新事物从产生到应用处于动态发展中，学生需要在日常生活和学习中随时留意其发展。另外，信息传播技术也可以运用到新闻教育当中。伴随着人工智能技术、图像语音识别技术和VR技术等科技创新手段的应用，随着跨学科的学分课程互认等教育管理体制改革的深入，高等在线教育必将取得更大的突破，从而规模化地实现每个人的个性化教学。[12]

3. 学界与业界协同培养全能型新闻人才。新闻理论学习与新闻实践活动密不可分，只有学好理论知识才能更好地参加社会实践，同时，实践又反过来检验和丰富理论内容。新闻教育需要学界和业界共同努力，协同培养全能型的新闻人才。新闻专业的学生长期生活在校园环境中，而新闻事件无所不在，随时随地都有可能发生，提高学生的新闻敏感性和职业道德感，需要学生亲自参与社会新闻报道当中去，真正体验新闻职业的乐趣。另外，在新闻传播活动中，记者的社会接触面很广，有很多机会和社会各行各业、各种各样的人打交道，经过这样的历练，学生的交际能力、沟通能力和社会经验都会有所提高。新闻专业的学生在校期间有机会参与新闻前沿报道对其整个职业生涯都有好处，有利于他们了解新闻职业的具体工作和传媒业的发展方向，以便及时调整自身所学，有目的地去学习新知识、探索新领域，也能为将来从事其他行业工作打下坚实的基础。通过学校和传媒企事业单位的联合，学校能够借助企事业单位的媒体平台进行专业训练，企事业单位也能够吸引更加优秀的新闻专业人才，在承担社会责任的同时，实现未来更好的发展。

（二）加强新闻教师队伍建设，提高媒介技术素养

新闻教育改革离不开新闻教师，教师是学生学习的领路人，发挥着举足轻重的作用。人工智能时代，迫切需要加强高校新闻传播学教师队伍建设，更新高校教师的教育理念，提高新闻教师的技术素养，加强高校教师与新闻从业者的交流与沟通，从而做好新闻教育，培养新时代的新闻传播人才。

1. 转变新闻教师人工智能技术认知理念。教师是整个新闻教育改革的核心，而教师的教育理念在新闻教育中起着至关重要的作用，改革新闻教育，先要转变高校教师的新闻教育理念与人工智能技术认知理念。我国高校新闻传播学教师中既有新闻传播学科设立时的老前辈，也有近些年刚刚入职的年轻教师，这就导致不同的新闻教师在理解新媒介技術方面存在很大差异。微博、微信等新媒体在信息传播中承担了重要的角色，人工智能的兴起带来了个性化新闻算法推荐机制和虚拟现实新闻等新闻新业态，这就需要及时引导和转变教师对新媒介技术的观念与认知。互联网普及后，移动互联网就登上信息舞台，随后，人工智能技术也在新闻领域取得令人瞩目的成绩，未来人工智能与新闻业以及其他行业的融合还需要社会各界人士共同探索。在技术赋能的作用下，媒介生态发生巨大改变，人工智能技术在新闻生产的整个流程中都扮演了指挥者的角色，新闻输出类型多元化，长期处于变动状态的传媒环境要求我们对新闻传播教育产生新的思考与评估。教师要意识到新闻行业的变动和发展方向，重新思考未来新闻传播教育的方向。未来的新闻传播教育不能局限于传统的新闻理论基础知识和采写编评，还要重视新兴媒介技术教学，指导学生创新新闻传播形式。教师在新闻教育中要主动搭乘微博、微信以及人工智能等技术快车，使学生线上线下都保持学习和研究状态，主动适应人工智能时代的新闻教育方式。

2. 提高新闻教师媒介技术素养。新闻教育离不开教师指导，教师在新闻教育中担负着重要的责任，新闻教育的师资水平决定了新闻人才培养的未来，必须提升教师的新媒介素养，学校在引进人文社科优秀教师的同时也要引进计算机等理工科背景的教师来充实师资队伍。另外，高校要对原有的新闻传播学教师队伍开展人工智能等新媒介技术的培训，为高校教师提供参与人工智能等有关新媒介技术研究的学术交流会议机会。高质量的新闻教育需要高水平的新闻教师传道授业解惑，人工智能时代，新闻教师也需要掌握相关理论知识和实践技能，这样才能把新知识传授给学生，启迪学生积极探索新领域、新应用。此外，还可以在条件允许的情况下定期聘请国际或国内一流的学者专家，给师生开设媒体技术前沿的讲座等。提高高校新闻教师的媒介技术素养成为新闻教育过程当中的一项迫切任务，教师要有主动学习意识，同时高校也要为教师学习新知识创造条件，鼓励新闻教师学习新媒介技术，“以学术质量和科技创新为导向，完善高校教师破格晋升、直聘、高聘机制，为优秀青年人才的脱颖而出提供制度保障”。[13]

3. 促进高校新闻教师与业界教师沟通交流。新闻教育的最终目的是培养从事新闻工作的人才，高校教师需要及时引导学生朝着感兴趣的新闻业务方向发展，但是学校的教育环境相对闭塞，与新闻实践活动有一定差距。为此，指导学生的新闻教师要多和业界新闻从业者沟通、交流，了解新闻发展动态和前沿问题，引导学生有目的地学习。当技术在新闻传播中扮演的角色越来越重要时，开设新闻传播专业的高校要安排、组织新闻传播学师生与社会上的互联网、计算机企业、实验室以及传媒的新媒体技术部门等合作，共同研发技术、课程等，取长补短，理论与实践协同发展。新闻教师在新闻教育中承担着重要任务，除了做好学校科研教学工作外，还需要走出去，深入新闻一线，与新闻从业人员互相学习，这样才能培养出新闻实践需要的新闻人才。

（三）完善新闻传播学科建设，支持人工智能教学

完善新闻传播学科考核评估体系离不开高校主管部门的监督与管理，也离不开新闻传播师生的共同努力。适当的监督与考核对新闻教育有利无害，有利于及时发现新闻教育问题，从源头解决困难，促进新闻传播学科发展。

1. 为新闻传播学科建设提供资金和技术支持。高校既然开设了新闻传播专业，就要本着对学生和社会负责的态度。做好新闻教学工作。新闻传播学科建设需要一定的资金和技术支持，高校要均衡各方利益，为新闻传播学科建设和教学提供相应的资金，支持学生活动和教师科研工作。另外，新闻是一门实践性较强的学科，许多高校在校内配有专门供新闻传播学生开展新闻采访、摄影摄像等实践活动的场所，方便学生学以致用，但也有许多高校虽然开设了新闻传播学专业，但硬件设施落后，学生只能学习书本知识，无法进行业务操作，学习效果较差。人工智能在新闻行业风生水起，发展势头强劲，新闻教育在改革中迫切需要投入资金购买人工智能相关设备，以方便教学和提升学生的人工智能技术素养。资金与技术对新闻教学效果影响较大，不容忽视。教学投入與产出的关系非常密切，高校作为学生学习场所应当尽一切可能为学生提供完善的基础设施服务，让学生学有所得。

2. 提高学生学术科研能力，打好人工智能教学基础。新闻教育效果的最终体现形式除了一批又一批毕业后步入工作岗位的学生外，还包括新闻传播学科建设过程中师生的学术科研水平。新闻传播高校的办学层次在很大程度上依赖于学术科研能力，学术科研能力与学校的师资、学科的重要性以及学生学习的积极性等都有关系，提高人工智能视域下的新闻教育质量，需要提高学生的学术科研能力，带领学生深入学习学科知识，打好专业基础，这对学习人工智能等新技术，将其与新闻结合，营造良好的学术氛围都有积极作用。师生可以通过新闻传播学术讲座和各种学术会议学习新知识，接触新鲜事物，由此培养科研兴趣，这对学生走上工作岗位或者继续学习深造都有重要意义。当然，学术科研不只体现在数量上，还有质量要求，多而不精是无法做好学术科研任务的。相比于重点院校，普通院校的学术科研能力相对较弱，这就需要高校之间开展合作和交流，以强带弱，互帮互助，共同提高新闻教育质量。由于地域等因素的限制，新闻传播类高校之间的交流与合作并不充分，还有很大的发展空间，这种交流不应局限于高校教师之间的交流，还应包括学生之间的交流与学习，比如，新闻学生在满足一定学习条件要求后可以提交材料申请到其他高校交流学习。

3. 提高教师教学考核标准，督促教师学用人工智能。教师的主要任务是教书育人，同时也承担着做好学校新闻传播学科建设的责任，提高教师教学考核标准对新闻教育来说非常重要。教师教学考核标准不能局限于完成教学任务、做好规定的科研工作，高校还应当组织相关负责人不定期检查教师课堂教学内容，将其按照一定比例折算到教师最终考核成绩当中。高校也可以对教师安排类似于学生的期末测评，考察教师对所教科目的掌握情况，高校教师要加强继续学习，从而教给学生有用的知识。人工智能等新媒介技术日新月异，新闻传播途径日益丰富多样，新闻传播形式随着技术不断变革，信息传播环境交错复杂，新闻教师要及时捕捉技术变化趋势，教授学生新知识，启发和引导学生学习新技能。目前，我国各高校都有组织学生对教师教学进行评分的活动，但大部分没有真正起到作用，在学期或者学年末，学生给教师的教学内容、教学方式等打分时可以采取匿名形式，对得分较低的教师学校要及时进行沟通，督促其改进课堂教学方式，提高教学效果。另外，定期组织师生交流会议，促进教与学的共同提高。

四、结语

新闻学涉及的学科领域之广超出想象，不仅需要学习人文社科知识，也需要掌握一定的自然科学知识。在人工智能环境下，新闻教育任重道远，既要关注新闻传播新技术的发展，紧跟人工智能发展潮流;也要以传统的新闻理论教学为根基，完善新闻教学体系，为不断变化的媒介生态和媒介市场培养更加全面的融合型人才。技术作为教育改革的动因，对新闻人才培育提出新要求，人工智能时代的新闻教育仍需以学生为本，提高学生新闻理论与媒介素养，适应传媒智能化发展趋势。

參考文献：

[1]仇筠茜，陈昌凤.黑箱：人工智能技术与新闻生产格局嬗变[J].新闻界，2018（1）：28-34.

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责任编辑：李金霞

Abstract： With robots participating in news interview and writing， algorithmic news spreading all over mobile news information clients， VR and AR changing news reporting mode， artificial intelligence gradually infiltrates into the news industry to reshape the ecological picture of news communication. Intelligent media with challenges and opportunities requires journalism and communication talents to have creative thinking and social responsibility awareness， and to master the information and communication technologies such as artificial intelligence， overcome technical drawbacks， and make use of technological advantages to produce news works.Therefore， in view of the serious disconnect between traditional journalism education and intelligent media practice， the lack of artificial intelligence technology literacy for journalism communication teachers， and the slow response of journalism and communication institutionsto artificial intelligence technology，we should reform the traditional way of news education to adapt to the trend of intelligent media， strengthen the construction of news teachers to improve the media technical literacy， perfect the construction of news communication discipline to support artificial intelligence teaching and so on to carry out the cultivation of all-round news talents.

Key words： artificial intelligence， journalism education， journalism talent