生成AI在高等教育中的应用：当前的做法和前进的道路

生成 AI 在高等教育中的应用当前的做法和前进的道路 2 2025 年 1 月Danny Y. T. Liu太平洋 fi c Rim 大学协会西蒙 · 贝茨高等教育中的生成 AI ： 当前的实践和前进的道路悉尼大学 ， 澳大利亚教育技术教授教务长和教学助理副总裁加拿大不列颠哥伦比亚大学高等教育中的生成 AI ： 当前的实践和前进的道路来自“生成式AI在教育领域的机遇、挑战及亚太地区未来方向”项目的白皮书 3 Contents太平洋 fi c Rim 大学协会高等教育中的生成 AI ： 当前的实践和前进的道路内容 … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … …前言 … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … …执行摘要 … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … 介绍 … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … …动机 8该行业现在在哪里 ， 它将走向何方 ？ … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … 采取行动的紧迫性 … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … 如何使用本白皮书告知行动 … … … … … … … … … … … …12五个行动领域 … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … …近期关键活动领域规则 15准入熟悉度 22信托 28文化 32所有 fi ve 领域的重要性。展望未来 38形成协作集群 … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … …提升学生作为合作伙伴 39结论 40 4 前言太平洋 fi c Rim 大学协会高等教育中的生成 AI ： 当前的实践和前进的道路这份报告探索了转型领域：面对生成型人工智能的快速发展及其在高等教育各个领域的逐步应用，高等教育所面临的转变。作为这一领域的守护者，大学在应对这种变化时仍然反应迟缓，而鉴于人工智能发展的速度，它们本应迅速并前瞻性地作出响应。然而，在新的现实面前导航是复杂的，要求这些机构重新审视支撑其教育服务价值主张和机构运作的基本假设。大学尚未就如何平衡AI采用中的机遇与风险达成共识。2024年 Educause AI 景观研究 4 看到关于适当用途的一些共识 5 与不适当的使用 6 . 主要的机遇在于提高教学、学习和学生成功；数据分析和访问；以及减轻行政工作负担。与人工智能使用相关的风险主要集中在伦理问题（例如，剽窃、知识产权、数字鸿沟扩大、虚假信息和误导信息）、隐私与安全、人工智能素养缺乏，以及人工智能对创造力、批判性思维和学习中的人类参与可能构成的威胁。大学面临着一项新兴技术，该技术在发展、标准化、监管和易用性方面仍存在许多不确定性。斯坦福大学2024年人工智能指数报告的主要发现包括： 1明确展示这一点：AI在某些领域已经超越了人类的表现，但在许多更复杂的任务上仍然落后。行业主导着前沿AI研究，领先于学术界和产学研合作；在这方面，美国在顶级AI模型的来源中处于领先地位，超过了中国、欧盟和英国。前沿AI模型的训练成本越来越高，而生成式AI的融资已激增至每年252亿美元。由于负责AI基准缺乏标准化，比较顶级AI模型的风险和局限性变得困难。与此同时，AI监管显著增加。AI可能提高工作效率并加速科学发现——一个典型的例子是Demis Hassabis和John Jumper开发的突破性AI模型AlphaFold，它能够预测研究人员已识别的近2亿种蛋白质的结构，并因此获得了2024年诺贝尔化学奖。 2 同时，越来越多的世界人口意识到人工智能对其生活的影响日益增大，并对此表示担忧。许多研究探讨了人工智能为社会带来的益处和潜在风险。 3 .1 斯坦福大学 (2024) AI 指数报告。 https: / / aiindex. stanford. edu / report /2 https: / / www. nobelprize. org / uploads / 2024 / 10 / advanced - chemistryprize2024. pdf3 欧洲议会 (2020) https: / / www. europarl. europa. eu / topics / en / article / 20200918STO87404 / aritial fi - intelligence - threats - and - opportunities ; Marr (2023) https: / / www. forbes. com / sites / bernardmarr / 2023 / 06 / 02 / the - 15 - best - risks - of - arti fi cial -intelligence /? sh = 2b6e146b2706 .4 罗伯特(2024) 2024 EDUCAUSE AI 景观研究 ， https: / / library. educause. edu / resources / 2024 / 2 / 2024 - educause - ai - landscape - study .5 如：个性化学生支持；使用AI工具作为教学、研究和行政助手；学习分析；数字素养教育。6 例如：信任生成式AI的输出或在缺乏人类监督的情况下做出重大决策（如学生录取）；模拟人类判断（评分、同伴评审、撰写推荐信）；将AI生成的作品冒充为自己的作品而不引用AI作为生成内容的资源；进行侵入性的数据收集或监控；依赖AI工具替代人类的思想和创造力；给予工具未经授权访问敏感数据或知识产权的访问权限。 5 太平洋 fi c Rim 大学协会高等教育中的生成 AI ： 当前的实践和前进的道路Thomas Schneider ， APRU 首席执行官在机构层面，人工智能的采用使大学面临一系列根本性的问题，这些问题关乎其身份认同：随着人工智能的应用，教育角色和学位的价值主张是否会发生变化？大学是否能够继续控制所提供的教育？如何确保不同学院、项目和课程中都能公平和平等地获得人工智能？如何缓解大学自身的复杂性和惰性，以应对日益快速的