9所大學(xué)明確不招文科生：AI時代，文科的位置不在對抗而在對話

近日，大灣區(qū)大學(xué)公布2026年本科招生計劃，所有專業(yè)均要求選考物理和化學(xué)，按計算機科學(xué)與技術(shù)大類招生。消息一出，討論不斷。

△圖源“大灣區(qū)大學(xué)”公眾號

截至2026年5月，全國已有至少9所高校在本科招生中明確只接收“物化”考生——中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)、南方科技大學(xué)、上海科技大學(xué)、大灣區(qū)大學(xué)、福建福耀科技大學(xué)，以及電子科技大學(xué)、上海交通大學(xué)、哈爾濱工業(yè)大學(xué)等部分專業(yè)。

對歷史類考生而言，這不是“天塌了”，而是需要在更早的時候就做出取舍。

物理化學(xué)，正在變成一道硬門檻

這種變化不是突然降臨的。2021年教育部出臺的選科指引規(guī)定，約70%的專業(yè)要求必選物理，約60%要求“物化”雙選。到2026年，超九成理工農(nóng)醫(yī)類專業(yè)都綁定了這兩門課。選“物化”早已不再是為了沖刺名校，而是為了打開更多專業(yè)的門。

門檻抬高的連鎖反應(yīng)，早就在高中課堂里發(fā)酵了。在23個實行“3+1+2”新高考的省份中，近一半省份的歷史類考生比例持續(xù)走低，物理類與歷史類普遍接近7:3，湖南、福建等省份的歷史類占比已從過去的超40%滑落到30%左右。原因很樸素——選物理能報的專業(yè)多出一大截。這道算術(shù)題，高一的學(xué)生就算得明白。

把鏡頭拉遠，畫面卻并非一面倒：復(fù)旦大學(xué)的傳統(tǒng)文科招生比例從30%—40%壓縮至20%，但壓縮的并非文史哲等基礎(chǔ)學(xué)科，而是一些需求萎縮的專業(yè)。與此同時，幾乎每個文科院系都設(shè)計了雙學(xué)位項目，新文科滲透率已超過55%。換句話說，復(fù)旦的文科沒有被砍掉，而是被打散、重組，融進了交叉學(xué)科的版圖。

武漢大學(xué)校長張平文則說得更干脆：“武大要培養(yǎng)理工科人才，也要培養(yǎng)社科人才，武大不會縮減文科。”

理科門檻越筑越高，文科在求變中自我重構(gòu)，兩股力量正在同一個方向上重塑大學(xué)的面貌——只是路徑不同。

文科生真的變少了嗎？

從數(shù)量上看，答案是“局部在變，全局未崩”。

歷史類考生占比下降，更多是“3+1+2”模式下選科策略擠壓的結(jié)果，不等于學(xué)文科的絕對人數(shù)已經(jīng)腰斬。

過去五年，五個高考大省中除四川外，其余省份文科考生占比并無明顯下滑。在山東，文科報考人數(shù)占比甚至始終高于50%。文科的盤子還在，只是在重新拼圖，傳統(tǒng)“史政地”純文科組合在收縮，“歷史+地理+生物”這類跨界組合反而多了起來。

更值得注意的變量是“新文科”。“雙一流”高校新增專業(yè)中，人工智能、大數(shù)據(jù)管理與應(yīng)用、數(shù)字經(jīng)濟排在前三，這些專業(yè)大多帶有鮮明的學(xué)科交叉色彩。新聞傳播疊加數(shù)據(jù)科學(xué)，歷史學(xué)配置數(shù)字人文，哲學(xué)引入認(rèn)知科學(xué)實驗——“X+AI”的培養(yǎng)模式正在悄然改寫文科的基因。

△圖源視覺中國

學(xué)科越分越細(xì)，年輕學(xué)者的視野反而可能更寬，而不是更窄。華東師范大學(xué)的朱國華教授就講過一個例子。他早年的一位中文系學(xué)生，后來任教于卡內(nèi)基梅隆大學(xué)計算機系，曾參與一個政府項目，為無家可歸者設(shè)計住房分配方案。同事負(fù)責(zé)寫算法，她負(fù)責(zé)回答“什么樣的分配才算公平”。

AI技術(shù)越是發(fā)達，社會對人文學(xué)科的渴求就會越強烈，朱國華教授說：“技術(shù)對社會的運用在什么意義上是合理的？這些問題，文科可以發(fā)揮它的優(yōu)勢。”

從全球來看，趨勢也差不多。美國不少大學(xué)推出了STEM背景下的數(shù)字媒體項目，把AI技術(shù)引入新聞專業(yè)。文科內(nèi)部正在洗牌，流程化的崗位被快速替代，但涉及復(fù)雜人際判斷、戰(zhàn)略規(guī)劃、文化創(chuàng)意的崗位反而更“硬核”了。

未來畢業(yè)生的出路，不再取決于“學(xué)什么專業(yè)”，而越來越看重“能解決什么問題”。

AI時代，文科的位置不在對抗而在對話

“AI幾秒鐘就能生成文章、翻譯、代碼，文科生還能干什么？”這個疑問，掛在很多人嘴邊。

北大歷史系教授趙冬梅的一個經(jīng)歷，或許能提供一點線索。她研究元代文書時讓AI幫忙找論文，AI很快拉出一份書單，元史專家張帆看了覺得整體靠譜，但有一個細(xì)節(jié)漏掉了——張帆在幾場講座上談過的相關(guān)內(nèi)容，沒有正式發(fā)表，AI便查不到。

AI收集信息的能力確實強，前提是人類已經(jīng)研究并發(fā)表過。沒有學(xué)者埋頭發(fā)掘、產(chǎn)出原創(chuàng)成果，AI就是無源之水。AI擅長整合已知，但從碎片中發(fā)現(xiàn)新問題、提出新解讀，這一步只能靠人。

文科生怎么找到自己能干的事？建議也很簡單：把AI當(dāng)助手，別當(dāng)對手。AI能不能真幫上忙，關(guān)鍵看用的人。如果已經(jīng)有自己的知識框架和判斷力，就能提出好問題讓AI去跑；缺乏獨立判斷，則容易被帶偏。

△圖源視覺中國

至于選什么行業(yè)，與其盯著“文科能不能進科技公司”，不如換個問法：算法推薦的內(nèi)容越來越懂你，但你越來越不懂自己——誰來思考“信息繭房”之外的可能性？技術(shù)讓很多事情變快了，但“值不值得做”“應(yīng)不應(yīng)該做”，從來不是工程師一個人能回答的。

“文科生”“理科生”這個標(biāo)簽本身也值得松動，一個人在大學(xué)四年讀了什么，不等于這輩子只能干這個。AI降低了學(xué)習(xí)新東西的門檻，有興趣就去學(xué)，不必先糾結(jié)頭上的分類。

文科的用途“綿延久長”，不能用就業(yè)率和起薪來簡單衡量。紐曼在《大學(xué)的理念》中說過，大學(xué)的使命不在職業(yè)訓(xùn)練，而在培養(yǎng)判斷力、理解力和理性精神。技術(shù)迭代越快，作判斷的能力就越稀缺。

“浪潮的聲音永遠很大，但你不必被它卷著走”。如果理科回答“能不能做”，文科追問的就是“該不該做”——兩種能力，一個都不能少。

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