文化傳媒-生成AI在高等教育中的應(yīng)用：當(dāng)前的做法和前進(jìn)的道路

生成AI在高等教育中的應(yīng)用當(dāng)前的做法和前進(jìn)的道路太平洋?c

Rim

大學(xué)協(xié)會高等教育中的生成AI

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當(dāng)前的實踐和前進(jìn)的道路來自“生成式AI在教育領(lǐng)域的機(jī)遇、挑戰(zhàn)及亞太地區(qū)未來方向”項目的白皮書2025

年

1

月DannyY.T.

Liu教育技術(shù)教授悉尼大學(xué)

，澳大利亞西蒙

·

貝茨教務(wù)長和教學(xué)助理副總裁加拿大不列顛哥倫比亞大學(xué)高等教育中的生成AI

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當(dāng)前的實踐和前進(jìn)的道路

2太平洋?c

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大學(xué)協(xié)會Contents內(nèi)容………

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…動機(jī)

8該行業(yè)現(xiàn)在在哪里

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它將走向何方

？

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…采取行動的緊迫性

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…如何使用本白皮書告知行動

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…12五個行動領(lǐng)域…………

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…近期關(guān)鍵活動領(lǐng)域規(guī)則

15準(zhǔn)入熟悉度22信托28文化

32所有?ve領(lǐng)域的重要性。展望未來38形成協(xié)作集群…………

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…提升學(xué)生作為合作伙伴39結(jié)論40高等教育中的生成AI

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當(dāng)前的實踐和前進(jìn)的道路

3太平洋?c

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大學(xué)協(xié)會前言這份報告探索了轉(zhuǎn)型領(lǐng)域：面對生成型人工智能的快速發(fā)展及其在高等教育各個領(lǐng)域的逐步應(yīng)用，

高等教育所面臨的轉(zhuǎn)變。作為這一領(lǐng)域的守護(hù)者，大學(xué)在應(yīng)對這種變化時仍然反應(yīng)遲緩，而鑒于人

工智能發(fā)展的速度，它們本應(yīng)迅速并前瞻性地作出響應(yīng)。然而，在新的現(xiàn)實面前導(dǎo)航是復(fù)雜的，要

求這些機(jī)構(gòu)重新審視支撐其教育服務(wù)價值主張和機(jī)構(gòu)運作的基本假設(shè)。大學(xué)面臨著一項新興技術(shù)，該技術(shù)在發(fā)展、標(biāo)準(zhǔn)化、監(jiān)管和易用性方面仍存在許多不確定性。斯坦

福大學(xué)2024年人工智能指數(shù)報告的主要發(fā)現(xiàn)包括：

1明確展示這一點：AI在某些領(lǐng)域已經(jīng)超越了人類的表現(xiàn)，但在許多更復(fù)雜的任務(wù)上仍然落后。行業(yè)主導(dǎo)著前沿AI研究，領(lǐng)先于學(xué)術(shù)界和產(chǎn)學(xué)研合作；在這方面，美國在頂級AI模型的來源中處于領(lǐng)先地位，超過了中國、歐盟和英國。前沿AI模型的訓(xùn)練成本越來越高，而生成式AI的融資已激增至每年252億美元。由于負(fù)責(zé)AI基準(zhǔn)缺乏標(biāo)準(zhǔn)化，比較頂級AI模型的風(fēng)險和局限性變得困難。與此同時

，AI監(jiān)管顯著增加。AI可能提高工作效率并加速科學(xué)發(fā)現(xiàn)——一個典型的例子是DemisHassabis和

JohnJumper開發(fā)的突破性AI模型AlphaFold，它能夠預(yù)測研究人員已識別的近2億種蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)，并因此獲得了2024年諾貝爾化學(xué)獎。

2

同時，越來越多的世界人口意識到人工智能對其生活的影響日益增大，并對此表示擔(dān)憂。許多研究探討了人工智能為社會帶來的益處和潛在風(fēng)險。3

.大學(xué)尚未就如何平衡AI采用中的機(jī)遇與風(fēng)險達(dá)成共識。2024年EducauseAI景觀研究

4

看到關(guān)于適當(dāng)用途的一些共識

5

與不適當(dāng)?shù)氖褂?/p>

6

.主要的機(jī)遇在于提高教學(xué)、學(xué)

習(xí)和學(xué)生成功；數(shù)據(jù)分析

和訪問；以及減輕行政工作負(fù)擔(dān)。與人工智能使用相關(guān)的風(fēng)險主要集中在倫理問題（例如，剽竊、知識產(chǎn)權(quán)、數(shù)字鴻溝擴(kuò)大、虛假信息和誤導(dǎo)信息）、隱私與安全、人工智能素養(yǎng)缺乏，以及人工智能對創(chuàng)造力、批判性思維和學(xué)習(xí)中的人類參與可能構(gòu)成的威脅。1斯坦福大學(xué)

(2024)AI

指數(shù)報告。

https://aiindex.stanford.

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report

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2

https://www.

nobelprize.org/

uploads/2024/

10/advanced-chemistryprize2024.

pdf3歐洲議會(2020)

https://www.europarl.europa.eu/topics/

en/

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20200918STO87404

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羅伯特(2024)2024

EDUCAUSEAI景觀研究，

https://library.educause.edu/

resources/2024/2/2024

-

educause

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ai

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.

5

如：個性化學(xué)生支持；使用AI工具作為教學(xué)、研究和行政助手；學(xué)習(xí)分析；數(shù)字素養(yǎng)教育。6

例如：信任生成式AI的輸出或在缺乏人類監(jiān)督的情況下做出重大決策（如學(xué)生錄?。?；模擬人類判斷（評分、同伴評審、撰寫推薦信）；將AI生成的作品冒充為自己的作品而不引用AI作為生成內(nèi)容的資源；進(jìn)行侵入性的數(shù)據(jù)收集或監(jiān)控；依賴AI工具替代人類的思想和創(chuàng)造力；給予工具未經(jīng)授權(quán)訪問敏感數(shù)據(jù)或知識產(chǎn)權(quán)的訪問權(quán)限。高等教育中的生成AI

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當(dāng)前的實踐和前進(jìn)的道路

4在機(jī)構(gòu)層面，人工智能的采用使大學(xué)面臨一系列根本性的問題，這些問題關(guān)乎其身份認(rèn)同：隨著人工智能的應(yīng)用，教育角色和學(xué)位的價值主張是否會發(fā)生變化？大學(xué)是否能夠繼續(xù)控制所提供的教育

？如何確保不同學(xué)院、項目和課程中都能公平和平等地獲得人工智能？如何緩解大學(xué)自身的復(fù)雜性

和惰性，以應(yīng)對日益快速的技術(shù)變革？我們甚至?xí)娮C向新型大學(xué)的轉(zhuǎn)變嗎？本白皮書旨在探索這一領(lǐng)域。它是亞太大學(xué)協(xié)會（APRU）與微軟公司慷慨支持下進(jìn)行的“高等教育中的生成型AI”項目的主要成果之一。在對展示當(dāng)前APRU成員大學(xué)使用AI案例的研究基礎(chǔ)上，Tandemic于2024年組織了三場研討會，包括香港科技大學(xué)于2024年6月舉辦的面對面研討會，將AI專家

聚集在一起評估這些案例，并開發(fā)出2035年AI增強(qiáng)型大學(xué)可能呈現(xiàn)的場景和模式。我們希望這份白皮書能對關(guān)于人工智能在未來大學(xué)中的地位、前景和潛力的持續(xù)辯論作出重要貢獻(xiàn)。我們相信這份白皮書將影響政策制定，并支持決策過程，從而促進(jìn)我們在21世紀(jì)第二個十年初對大學(xué)的更廣泛重塑。讓我借此機(jī)會向微軟表示最誠摯的感謝，他們慷慨的贊助使得這個項目成為可能。我們特別感謝LarryNelson（亞洲區(qū)域教育業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人及總經(jīng)理）、MadelineShepherd（亞洲數(shù)字安全負(fù)責(zé)人）和Lee

Hickin（亞洲AI技術(shù)和政策負(fù)責(zé)人）。我還要感謝DannyLiu和SimonBates兩位作者在白皮書撰寫方面的專業(yè)知識和支持，以及SimonBates在項目中作為學(xué)術(shù)項目負(fù)責(zé)人所進(jìn)行的監(jiān)督。同時，我也感謝來自APRU的同事ChristinaSch?nleber和BenjaminZhou領(lǐng)導(dǎo)了該項目的開發(fā)及其實施工作，還要感謝Tandemic的KalJoffres在項

目工作坊的開發(fā)與組織方面所做的貢獻(xiàn)。高等教育中的生成AI

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當(dāng)前的實踐和前進(jìn)的道路

5ThomasSchneider，APRU

首席執(zhí)行官太平洋?c

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大學(xué)協(xié)會太平洋?c

Rim

大學(xué)協(xié)會執(zhí)行摘要生成性人工智能的廣泛應(yīng)用標(biāo)志著高等教育的一個關(guān)鍵轉(zhuǎn)折點，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超越了僅僅接納另一種技術(shù)創(chuàng)新的層面。它從根本上挑戰(zhàn)了我們關(guān)于教學(xué)、學(xué)習(xí)、研究以及大學(xué)本質(zhì)目的的假設(shè)。本白皮書源自

環(huán)太平洋大學(xué)之間的合作，不僅提供了一套行動框架，還呼吁我們在如何為學(xué)生、自身和機(jī)構(gòu)準(zhǔn)備

一個以人工智能為基礎(chǔ)的未來方面進(jìn)行根本性的變革。目前，大學(xué)面臨著前所未有的壓力，需要應(yīng)對生成式AI的同時，保持高等教育的完整性和價值。

當(dāng)前的方法通常是零碎和反應(yīng)性的，主要關(guān)注如學(xué)術(shù)誠信等即時問題，而不是以負(fù)責(zé)任和有效的方式系統(tǒng)地整合AI到教育實踐中。與此同時，學(xué)生們——他們本已對傳統(tǒng)高等教育的價值產(chǎn)生質(zhì)疑——無論機(jī)構(gòu)是否做好準(zhǔn)備，都欣然接受了AI工具。我們的行業(yè)必須迅速從監(jiān)管轉(zhuǎn)向可能性，從恐慌轉(zhuǎn)向目標(biāo)。我們的工作識別出五個相互依存的核心要素，這些要素對于成功的生成式AI整合至關(guān)重要，形成了“CRAFT”框架——文化、規(guī)則、訪問權(quán)限、熟悉度和信任。文化既是最大的挑戰(zhàn)也是最大的機(jī)遇。除了區(qū)域性和機(jī)構(gòu)性的差異在生成式AI接受度和采用率上的影響外，我們還必須解決大學(xué)在AI驅(qū)動世界中的角色這一根本性問題。規(guī)則必須從限制轉(zhuǎn)變?yōu)榇龠M(jìn)，有效的治理框架應(yīng)提供清晰的指導(dǎo)方針，同時鼓勵實驗和創(chuàng)新。評估實踐特別需要進(jìn)行根本性的重新設(shè)計，以確保在AI驅(qū)動的世界中保

持有效性和相關(guān)性。訪問權(quán)仍然是一個關(guān)鍵的公平問題——如果沒有刻意干預(yù)，AI可能會加劇現(xiàn)有的數(shù)字鴻溝。各機(jī)構(gòu)必須確保不僅在工具方面，還在基礎(chǔ)設(shè)施、支持和所需的機(jī)會方面實現(xiàn)公平訪問，以有效利用AI。熟悉性需要在所有相關(guān)方中系統(tǒng)性地發(fā)展。這不僅包括基本的數(shù)字素養(yǎng)，還需要對AI能力、局限性

和倫理影響進(jìn)行深入理解，這要求在開發(fā)和學(xué)生支持方面持續(xù)投資。信任是所有進(jìn)展的基礎(chǔ)——無論是學(xué)生與教育者之間、機(jī)構(gòu)與供應(yīng)商之間、大學(xué)與其社區(qū)之間，還是其他信任關(guān)系中——信任必須通過透明度、合作和體現(xiàn)的價值來積極構(gòu)建和維護(hù)。個體機(jī)構(gòu)的響應(yīng)不足以應(yīng)對所需的變化規(guī)模。我們建議采取兩項關(guān)鍵優(yōu)先事項以推動整個行業(yè)的

立即行動。首先，形成協(xié)作集群，在關(guān)鍵領(lǐng)域如聯(lián)合開發(fā)生成式AI應(yīng)用和教學(xué)方法、共享評估重設(shè)計框架、協(xié)調(diào)倡導(dǎo)公平訪問、聯(lián)合師資發(fā)展項目以及尊重當(dāng)?shù)乇尘暗慕y(tǒng)一治理框架等方面，大學(xué)應(yīng)超越競爭轉(zhuǎn)向合作。其次，提升學(xué)生作為合作伙伴的地位。高等教育中的生成AI

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當(dāng)前的實踐和前進(jìn)的道路

6通過同伴支持網(wǎng)絡(luò)、學(xué)生AI大使項目、共同設(shè)計學(xué)習(xí)體驗、直接參與評估redesign、以及協(xié)作資

源開發(fā)。生成式AI的出現(xiàn)可能是我們重新構(gòu)想21世紀(jì)高等教育的最佳機(jī)會。成功需要我們超越漸進(jìn)式的適應(yīng)，轉(zhuǎn)向根本性的變革，同時保持核心教育價值觀。本白皮書提供了一些建議性的發(fā)展路徑，但

實施要求整個行業(yè)立即采取協(xié)調(diào)一致的行動。我們必須制定全面的機(jī)構(gòu)級AI戰(zhàn)略，涵蓋文化、規(guī)

則、準(zhǔn)入、熟悉度和信任等方面，共同努力應(yīng)對共同挑戰(zhàn)并利用共同機(jī)遇。我們面臨的抉擇不是是否要與人工智能合作，而是如何塑造其整合方式以增強(qiáng)而非削弱高等教育的

價值和變革力量。本白皮書中的框架和建議為采取行動奠定了基礎(chǔ)?，F(xiàn)在就是行動的時候了。高等教育中的生成AI

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當(dāng)前的實踐和前進(jìn)的道路

7太平洋?c

Rim

大學(xué)協(xié)會然而，高等教育領(lǐng)域的適應(yīng)和采用通常并未形成系統(tǒng)性。人工智能可以被視為最新的“通用目的技

術(shù)”，類似于蒸汽機(jī)或電力等技術(shù)，對社會和經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生廣泛影響。盡管所需的底層基礎(chǔ)設(shè)施（如連

接性、軟件和硬件）已經(jīng)基本到位，可以加速采用，但與其他通用目的技術(shù)一樣，其全面影響的

顯現(xiàn)需要時間，通常是因為工人和組織需要學(xué)習(xí)這項技術(shù)，并調(diào)整組織流程和結(jié)構(gòu)。

7

.不同于以往的一般-purpose技術(shù)，這些能力正在迅速提升，使得適應(yīng)快速變化的目標(biāo)變得更加具有挑戰(zhàn)性。部門挑戰(zhàn)這些無疑加劇了高等教育機(jī)構(gòu)在其教育、研究和運營功能中系統(tǒng)性參與生成式AI的不足。許多機(jī)構(gòu)

缺乏必要的專家人員來有效實施和管理AI。

8

有關(guān)數(shù)據(jù)保護(hù)、知識產(chǎn)權(quán)的使用與濫用、算法偏見、學(xué)術(shù)誠信以及學(xué)生和教育者在使用AI時的倫理與負(fù)責(zé)任使用方面存在合理的擔(dān)憂。

9

。監(jiān)管環(huán)境的區(qū)域差異導(dǎo)致對AI

工具和應(yīng)用程序的訪問不均衡

10

不公平的訪問以及擴(kuò)大數(shù)字鴻溝的風(fēng)險在低收入和中等收入國家尤為重要。

11

.此外,

感覺到存在的威脅由更高教育研究者和教育工作者可能會

發(fā)現(xiàn)自己的職能或角色的部分內(nèi)容可能被人工智能取代或減少，在不知道如何從傳統(tǒng)方法轉(zhuǎn)型的情太平洋?c

Rim

大學(xué)協(xié)會Introduction動機(jī)自2022年11月ChatGPT發(fā)布以來，高等教育領(lǐng)域、行業(yè)以及更廣泛的社會對生成式AI對未來的影響反應(yīng)不一。對于高等教育而言，最初因?qū)W術(shù)誠信問題而引發(fā)了道德恐慌。此后，人們逐漸意識到生成式AI“會長期存在”，必須適應(yīng)其存在及其不斷增長的能力和帶來的機(jī)遇，同時也要認(rèn)識到面臨

的挑戰(zhàn)和局限性。畢竟，高等教育服務(wù)的主要群體是學(xué)生，他們需要為一個充斥著AI的世界做好準(zhǔn)

備。7

工藝品(2021)

人工智能作為一種通用技術(shù)：歷史視角。

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unesdoc.

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pf000038669310

例如

，OpenAI

支持的國家和地區(qū)：

https://

platform.openai.com/docs/supported-

countries11

聯(lián)合國(2024)

注意AI

鴻溝。

https://www.

un.org

/techenvoy/sites/www.

un.org.techenvoy/

?

les/

MindtheAIDivid.

pdf高等教育中的生成AI

：

當(dāng)前的實踐和前進(jìn)的道路

8況下，可能會感到不確定。這個行業(yè)現(xiàn)在在哪里

，

它在哪里

？作為本白皮書所開發(fā)項目的組成部分，APRU

首先匯總了其成員機(jī)構(gòu)在生成式人工智能應(yīng)用方面的案例研究。在社會創(chuàng)新機(jī)構(gòu)Tandemic

的支持下，APRU在2024年組織了一系列研討會，得到了APRU成員及來自技術(shù)和出版公司代表的輸入。這些研討會旨在發(fā)現(xiàn)和分享當(dāng)前實踐，并著眼

于未來高等教育中生成式人工智能的發(fā)展。Sensemmaking一個意義構(gòu)建工作坊（2024年3月）通過大學(xué)中人工智能應(yīng)用的案例研究識別了模式和趨勢，并認(rèn)定了差距與機(jī)遇。

16

主要獲得的見解包括：（i）在AI采用中透明度、信任和文化的重要性；（ii）

需要迅速適應(yīng)變化；（iii）確保生成式AI的公平訪問；（iv）教育學(xué)需驅(qū)動技術(shù)采納；（v）大學(xué)需

要為AI驅(qū)動的世界準(zhǔn)備學(xué)習(xí)者，并從注重知識轉(zhuǎn)向價值觀和技能；以及（vi）人與人之間的互動和關(guān)系在高等教育中的核心地位。已經(jīng)承受著顯著的?

無法承受的工作量壓力

12

然而，早期的學(xué)生反饋表明，盡管學(xué)生愿意接受來自AI的幫助，他們?nèi)匀恢匾晭熒P(guān)系中的人性化元素。

13

.這些挑戰(zhàn)導(dǎo)致了亞太研究大學(xué)協(xié)會（APRU）成員機(jī)構(gòu)內(nèi)的大學(xué)在采用生成式AI時采取謹(jǐn)慎且較為分散的方法。與行業(yè)領(lǐng)域類似，個人實驗而非戰(zhàn)略性組織參與成為了主要的應(yīng)對方式。

14

,高等教育現(xiàn)在正處于需要轉(zhuǎn)向全面、支持性和漸進(jìn)式的方法來采用生成性AI的階段。

高等教育領(lǐng)域迅速行動，聚集各方力量以確立并采納以人為本、倫理道德、誠信等高級原則。15

，但現(xiàn)有狀況與大學(xué)利益相關(guān)方（如領(lǐng)導(dǎo)者、教育者和學(xué)生）所需的有效將生成性AI整合到特定的教學(xué)、研

究和運營流程中之間仍存在差距。12

Lee

等人

(2024)生成人工智能對高等教育學(xué)習(xí)和教學(xué)的影響

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13

Chan

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Relyea等人(2024)GenAI

的下一個流點。

https://w/capabilities/people-and-組織績效/我們的見解/GEN-AI的下

一個轉(zhuǎn)折點：從員工實驗到組織轉(zhuǎn)型

15

澳大利亞政府(2024)研究

Buddy

或

In?

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高等教育中生成人工智能的未來。https://www.apru.

org/our-work/

university-

leadership/

generative

-

ai

-

in

-

education/高等教育中的生成AI

：

當(dāng)前的實踐和前進(jìn)的道路

9太平洋?c

Rim

大學(xué)協(xié)會遠(yuǎn)見未來展望工作坊（2024年6月）探索了新興趨勢，并考慮了這些趨勢對高等教育的影響，最終形成了模型以構(gòu)想大學(xué)的未來。該工作坊突顯了該領(lǐng)域前所未有的顛覆性變化的速度和范圍，包括

圍繞高等教育價值和雇主情緒的觀念轉(zhuǎn)變

.提出了四種模式作為對未來的一種挑戰(zhàn)和激發(fā)：（i）“研

究合作實驗室”，學(xué)生通過學(xué)徒制模式學(xué)習(xí)，并且機(jī)構(gòu)應(yīng)對全球重大挑戰(zhàn)；（ii）“數(shù)字化大學(xué)聯(lián)盟”

，學(xué)生通過多機(jī)構(gòu)的經(jīng)驗網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)，獲得可市場化的技能；（iii）“社區(qū)學(xué)習(xí)大學(xué)”，專注于通過以

人為本、小規(guī)模的方法促進(jìn)社區(qū)發(fā)展和社會影響，減少人工智能的作用；（iv）“固守型大學(xué)”，僅從現(xiàn)有模式進(jìn)行逐步改變，并且緩慢響應(yīng)社會和雇主的期望。原型一個創(chuàng)意沙盒工作坊（2024年8月）將模型轉(zhuǎn)化為具體可測試的形式，旨在識別潛在的問題和機(jī)遇

。開發(fā)了五個原型來測試第二個工作坊中開發(fā)的不同大學(xué)模式，例如“多元機(jī)構(gòu)聯(lián)盟”，多個機(jī)構(gòu)將

合作為學(xué)生創(chuàng)造個性化的學(xué)習(xí)體驗，這些學(xué)生將跨多個大學(xué)修讀多門課程。這些原型允許通過生

成式AI帶來的顛覆性力量來審查現(xiàn)有政策和實踐。這包括課程流程的靈活性、鼓勵學(xué)生自主、促

進(jìn)跨學(xué)科學(xué)習(xí)、整合AI倫理學(xué)習(xí)、改變教職員工的角色以及重新思考機(jī)構(gòu)治理結(jié)構(gòu)。采取行動的緊迫性研討會提供了分享當(dāng)前實踐并展望具有10年以上時間框架的潛在未來的寶貴機(jī)會，揭示了機(jī)構(gòu)現(xiàn)在

就需要應(yīng)對的關(guān)鍵考慮因素，以準(zhǔn)備未來。這份白皮書將共享的實踐、想象的未來以及正在浮現(xiàn)的考慮與當(dāng)前的太平洋區(qū)域背景和機(jī)構(gòu)應(yīng)采取的短期至中期行動聯(lián)系起來。高等教育中的生成AI

：

當(dāng)前的實踐和前進(jìn)的道路

10太平洋?c

Rim

大學(xué)協(xié)會如何使用本白皮書通知行動這份白皮書旨在通過提供一系列實用要素來支持機(jī)構(gòu)在生成式AI的幫助下邁向短期和中期的未來。

這些要素使大學(xué)在考慮并付諸實踐時能夠應(yīng)對這一挑戰(zhàn)。作為時間節(jié)點的總結(jié)和方向設(shè)定工具，本

白皮書中的建議很可能會隨著高等教育與生成式AI能力的發(fā)展而需要進(jìn)行更新。本白皮書的一個基本理念是

將生成AI

的方法從“警務(wù)”重新構(gòu)建為“可能性”。

隨著現(xiàn)有平臺中生成式AI功能的日益普及以及生成式AI的可用性增加，17例如，Scarfe等（2024）對人工智能滲透大學(xué)考試系統(tǒng)進(jìn)行的實際測試：一個“圖靈測試”案例研究。https://doi.org/

10.1371/

j

ournal.pone.0305354并且伊布拉欣等人（2023）探討了32所大學(xué)課程中對話型人工智能的感知、性能和可檢測性。https://doi.org/

10.1038/s41598

-

023

-

38964

-

318IDC(2024)人工智能的商機(jī)報告。

https:/

/clouddamcdnprodeps.azureedge.

net/gdc/gdccfXNT6/

original19McMurtie(2022)

學(xué)生斷開的“驚人”水平。https://

www.chronicle.

com/

article

/

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-

stating

-

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-

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-

student

-

disconnection20

麥克默蒂(2024)作弊已經(jīng)變得正常。https://www.chronicle.com/article/cheating-

has

-

become

-

normal21

Joffres和

Rey

-Saturay(2024)處于十字路口的大學(xué)-在顛覆時代重新構(gòu)想高等教育。https://www.apru.org/

resources_report/generative

-

ai

-

in

-

higher

-

education

-

foresight

-

workshop

/?

高等教育面臨的一個關(guān)鍵直接挑戰(zhàn)是

授予資格?

陽離子的完整性

。隨著生成AI越來越能夠在評估中表現(xiàn)良好

17

無監(jiān)督評估已不再能確保達(dá)到學(xué)習(xí)成果。這并不意味著每項評估都必須進(jìn)

行監(jiān)督；相反，這意味著需要重新設(shè)計評估，以便包含一種具有教學(xué)益處的“保障性”評估與非保障性評估的混合。

of學(xué)習(xí)和“開放”評估forlearning.?另一個中期挑戰(zhàn)是重申?

rming大學(xué)的作用學(xué)生參與度一直是個日益嚴(yán)重的問題，新冠疫

情進(jìn)一步加劇了這一問題，累積的壓力因素導(dǎo)致學(xué)生產(chǎn)生了對高等教育目的的質(zhì)疑，甚至在ChatGPT發(fā)布之前。

19

。從那時起

，生成AI

已成為學(xué)生可能認(rèn)為忙碌的活動的誘人答案

20

，

這再次引發(fā)了對我們在高等教育中要求學(xué)生做什么的疑問。前瞻性工作坊使這一問題更加突出，通過認(rèn)識到當(dāng)前的大學(xué)模式正受到內(nèi)部和外部力量的顛覆影響。

21

.?更中期的挑戰(zhàn)是

學(xué)生為勞動力做好充分準(zhǔn)備的必要性

組織采用生成式AI的速度正在加快，但缺乏具備必要能力的員工以最大化生成式AI的影響。

18

如果我們將所有評估都鎖定起來并排除

生成式AI，我們將無法幫助學(xué)生以積極和負(fù)責(zé)任的方式與AI互動。在這里，將生成式AI教育意

義地整合到課程中，以服務(wù)于學(xué)科知識、技能和態(tài)度的學(xué)習(xí)，至關(guān)重要。通過這種方式，我們有機(jī)會培養(yǎng)學(xué)生的AI積極和負(fù)責(zé)任的使用能力。高等教育中的生成AI

：

當(dāng)前的實踐和前進(jìn)的道路

11太平洋?c

Rim

大學(xué)協(xié)會?c

工具和應(yīng)用程序

22

它并不現(xiàn)實也不desirable

限制、限制或禁止生成式AI，也不應(yīng)過分擔(dān)心“留

給人類的是什么”。相反，我們的方法是考慮“現(xiàn)在可能做到什么”，因為生成式AI已經(jīng)存在。然而，

我們也意識到在學(xué)科和其他背景下必須謹(jǐn)慎對待AI，而不能無批判地接受AI。為了幫助大學(xué)直接應(yīng)對這一挑戰(zhàn)，這份白皮書識別了發(fā)展過程中的關(guān)鍵階段，并提出了領(lǐng)導(dǎo)者、教

育者、研究人員和學(xué)生可以在其特定背景下采取的行動。這些行動在白皮書中以評分標(biāo)準(zhǔn)的形式呈現(xiàn)，描述了每個利益相關(guān)者群體從初步形成、確立、成熟到擴(kuò)展的不同成熟度層次。與所有評分標(biāo)準(zhǔn)一樣，個人、團(tuán)隊或機(jī)構(gòu)可能不會完全符合這四個層次中的任何一個。發(fā)展也可能并非在所有情況下都是線性的。相反，這些評分標(biāo)準(zhǔn)提供了一個建議的起點，用于確定當(dāng)前的操作位置，并指明可以考慮作為下一步行動的措施。Acknowledgements白皮書已由虛擬和親自研討會提供信息

23

本白皮書中的見解和進(jìn)一步資源得到了來

自高等教育領(lǐng)

域領(lǐng)先的思想者和實踐者的諸多寶貴反饋和支持，這些見解和資源是在該項目框架內(nèi)通過與作者的合作以及他們在各自角色中的交流而獲得的：?

Alexandros

Papaspyridis

迪拜

Nefos咨詢公司總經(jīng)理?Cecilia

K.Y.Chan香港大學(xué)

教與學(xué)創(chuàng)新中心教授/教育學(xué)院

FunSiongLim

，新加坡南洋理工大學(xué)應(yīng)用教學(xué)與學(xué)習(xí)

分析中心負(fù)責(zé)人22

我們采用

Microsoft

的GenerativeAITechStack

中給出的de?定義，如澳大利亞在新

AI

經(jīng)濟(jì)中的機(jī)遇

報告：“基礎(chǔ)模型”是指“

基于龐大數(shù)據(jù)集訓(xùn)練的大規(guī)模生成型AI模型”；“工具”指的是生成AI應(yīng)用所涉及的框架和工具，而“應(yīng)用”則是最終用戶（如學(xué)生和教育工作者）使用的軟件解決方案。23APRU(2023)

高等教育中生成人工智能的未來。https://www.apru.

org/

our-work/

university-

leadership/generative

-

ai

-

in

-education/高等教育中的生成AI

：

當(dāng)前的實踐和前進(jìn)的道路

12太平洋?c

Rim

大學(xué)協(xié)會?

米歇爾·

巴納萬亞洲管理學(xué)院（AIM），菲律賓數(shù)據(jù)科學(xué)與商業(yè)管理學(xué)士學(xué)位項目學(xué)術(shù)項目

經(jīng)理

PingYeinLee

，

馬來西亞馬來亞大學(xué)

UMeHealth

Unit兼職教授?肖恩

·麥克明恩香港

科技大學(xué)教育創(chuàng)新中心主任

塞爾吉奧·塞利斯智利大學(xué)工程與科學(xué)學(xué)院副教授

斯蒂芬·

阿吉

拉爾

，美國南加州大學(xué)教育學(xué)副教授、南加州大學(xué)生成式AI與社會中心副主任蒂姆·福恩斯

，

澳大利亞莫納什大學(xué)莫納什教育學(xué)院副教授為了完全透明，在本白皮書的開發(fā)過程中，生成式AI應(yīng)用采用了以下方式：?筆記本LM協(xié)助進(jìn)行來源總結(jié)和搜索。?克勞德協(xié)助提出并評審CRAFT評估標(biāo)準(zhǔn)的描述詞，總結(jié)和分析來源，并起草執(zhí)行摘要。?封面和裝飾性圖像通過使用Flux（開發(fā)中）模型的openart

.ai生成。高等教育中的生成AI

：

當(dāng)前的實踐和前進(jìn)的道路

13太平洋?c

Rim

大學(xué)協(xié)會太平洋?c

Rim

大學(xué)協(xié)會五個行動領(lǐng)域直接的關(guān)鍵活動領(lǐng)域大學(xué)在推動將生成式AI有成效且負(fù)責(zé)任地整合到教育、研究和運營功能中這一目標(biāo)的過程中，應(yīng)重點關(guān)注三個核心領(lǐng)域。這些領(lǐng)域的結(jié)合與平衡包括（1）

規(guī)則

,(2)

訪問

,and(3)熟悉度

需

要這些方面的適當(dāng)平衡以促進(jìn)適當(dāng)?shù)牟捎谩Ｈ绻鄙倨渲腥魏我粋€方面，或者這些方面的平衡不

當(dāng)，可能會導(dǎo)致倫理、隱私、安全、學(xué)術(shù)誠信或其他方面的問題。這三個領(lǐng)域的基礎(chǔ)層的基礎(chǔ)是(4)

信任

在學(xué)生、教育者、領(lǐng)導(dǎo)者、供應(yīng)商（包括行業(yè)、政府和社區(qū)）以及AI本身之間，規(guī)則、訪問權(quán)限、熟悉度和信任則存在于機(jī)構(gòu)的本地、區(qū)域乃至全球范圍內(nèi)。

文化

包括社會個體及群體、學(xué)術(shù)界（大學(xué)及其下屬單位）和政府的態(tài)度、哲學(xué)觀念和視角。這些組成部分共同構(gòu)成了用于高等教育中生成式AI采用的CRAFT框架（如圖1所示）。我們分別解析每個組成部分，并探討不同利益相關(guān)者群體在生成式AI旅程中可能產(chǎn)生的影響。高等教育中的生成AI

：

當(dāng)前的實踐和前進(jìn)的道路

14圖

1.解決高等教育中生成人工智能所需的

?ve核心活動領(lǐng)域之間的互動。案例研究菲律賓大多數(shù)菲律賓高等教育機(jī)構(gòu)通過可接受使用政策迅速制定了

關(guān)于教師和學(xué)生使用生成性AI的相關(guān)規(guī)定。菲律賓大學(xué)發(fā)布

了基于原則的準(zhǔn)則

平衡積極影響與負(fù)面影響，重點關(guān)注利益最

大化、人類自主性、公平性、安全性、環(huán)境可持續(xù)性等方面。澳大利亞澳大利亞高等教育質(zhì)量與標(biāo)準(zhǔn)局，澳大利亞大學(xué)的聯(lián)邦監(jiān)管機(jī)構(gòu)，producedadocument，人工智能時代的評估改革

24

，

其中概述了兩個關(guān)鍵原則

：1.評估和學(xué)習(xí)經(jīng)驗使學(xué)生能夠在一個人工智能無處不在的

社會中以道德和積極的方式參與其中。2.在人工智能時代形成關(guān)于學(xué)生成長的可信判斷需要采用多種、包容性和情境化的評估方法。這些原則鼓勵機(jī)構(gòu)同時將生成式AI整合到評估和學(xué)習(xí)中，并確保通過可信的評估來確認(rèn)學(xué)習(xí)的發(fā)生，這些評估定位在學(xué)生旅程中的關(guān)鍵點上。太平洋?c

Rim

大學(xué)協(xié)會規(guī)則建立有意義的規(guī)則對于推動負(fù)責(zé)任使用生成式AI至關(guān)重要，并有助于建立信任。這些規(guī)則包括原則

、政策、護(hù)欄和指南，規(guī)范機(jī)構(gòu)內(nèi)人員與生成式AI的互動方式，以及機(jī)構(gòu)對這項技術(shù)的處理方式。

總體而言，制定原則和立場聲明是許多APRU機(jī)構(gòu)最初應(yīng)對這項技術(shù)及其影響的一種方法，確立了

與生成式AI互動的基本規(guī)則。24洛奇等人(2023)

人工智能時代的評估改革。

.au/guides-資源/resources/corporate-publications/評估改革

年齡與人工智能25例如，Scarfe等人（2024）進(jìn)行的一項關(guān)于人工智能滲透大學(xué)考試系統(tǒng)的真實世界測試：“圖靈測試”案例研究。

https://doi.org

/

10.1371/

journal.pone.0305354，和Borges等人。(2024)ChatGPT

能獲得工程學(xué)學(xué)位嗎？評估高等教育對人工智能助手的脆

弱性

，https://doi.org/

10.1073/

pnas.2414955121.26

道森等人。(2024)有效性比作弊更重要。https://www.tandfonline.com/doi/full/

10.1080/02602938.2024.2386662關(guān)于生成式AI的一套明確且緊迫的理由之一在于學(xué)術(shù)誠信和高等教育獎勵的真實性。也就

是說，由于生成式AI能夠產(chǎn)出高質(zhì)量的學(xué)生水平的作品，

25

,

評估應(yīng)該如何適當(dāng)?shù)卮_保學(xué)習(xí)已經(jīng)發(fā)生

？換句話說

，

評估的

重點應(yīng)該圍繞有效性

；

也就是說

，我們是否在衡量學(xué)生

的實際能力

26

這

necessitates重新考慮評估體系，因為等待

或perhaps希望開發(fā)出足夠準(zhǔn)

確可靠以檢測生成AI模型撰寫的寫作工具并不是解決問題的

方法。AI檢測工具導(dǎo)致了令人不安的誤報水平，高等教育中的生成AI

：

當(dāng)前的實踐和前進(jìn)的道路

15案例研究在2024年中，202所澳大利亞高等教育機(jī)構(gòu)響應(yīng)了TEQSA的信息請求，分享了他們針對生成性AI對信息真實性構(gòu)成的風(fēng)險所采取的機(jī)構(gòu)應(yīng)對措施。28并且通過實踐。在工具包中，TEQSA強(qiáng)調(diào)了評估安全、評估過程、評估有效性以及項目層面的評估等方面的關(guān)鍵做法。TEQSA在降低評估風(fēng)險方面是“兩個-圍29繞，數(shù)私“車、道知1識”估于重新設(shè)計的車道方法of

學(xué)習(xí)

，“第2道”開放評估被用作評估for學(xué)習(xí)。

AI

的使用是腳手架和支持的30

關(guān)于生成式AI的應(yīng)用。這一點之所以被突出，是因為

菜單類比強(qiáng)調(diào)了選擇和適用性，而非交通燈或評估尺度控制AI的使用（實際上無法做到），或者AI使用存在線性

梯度（實際上并不存在）。廣泛地說

，學(xué)術(shù)誠信的價值觀(包括公平、誠實、尊重和使用生成人工智能高等教育質(zhì)量和標(biāo)準(zhǔn)責(zé)任)很高機(jī)構(gòu)(TEQSA)，澳大利亞兼容合法學(xué)習(xí)。擁有該國高等教育監(jiān)管機(jī)構(gòu)的正確規(guī)則

，在機(jī)構(gòu)層面，這種認(rèn)知可以因此催化一種積極的轉(zhuǎn)變，即看待AI只是“作弊”的觀念。目前圍繞生成性AI使用存在的一種普遍擔(dān)憂。

31

.這有助于降低學(xué)術(shù)誠信

，

強(qiáng)調(diào)學(xué)術(shù)誠信的重要性建立關(guān)鍵“轉(zhuǎn)型實踐”的另一個原因由清晰的機(jī)構(gòu)規(guī)則圍繞財產(chǎn)和安全展開。在缺乏明確指導(dǎo)原則或不足的情況下，有時會導(dǎo)致私人或機(jī)密信

I

商，這些信息可能用于訓(xùn)練未來的AI模型。信息已經(jīng)在第2車道中

，應(yīng)用了類型的“菜單”方法，表明可以限制或不受保護(hù)的對話。這27例如，Elkhatat等（2023）評估了AI內(nèi)容檢測工具在區(qū)分人類生成的文字和AI生成的文字方面的有效性。https://edintegrity.bio

medcentral.com/articles/

10.1007/s40979-023-00140

-

5，以及Weber

-

Wulff

等人。

(2023)

人工智能生成文本的檢測工具

測試，

https://doi.org/

10.1007/s40979

-

023

-

00146

-z

28

TEQSA(2024)澳大利亞高等教育的GenAI

戰(zhàn)略：新興實踐。

你提供的鏈接似乎指向一個網(wǎng)頁或文檔。為了準(zhǔn)確地進(jìn)行翻譯并

保留原有格式和其他符號，請?zhí)峁┰擁撁婊蛭臋n的具體內(nèi)容文本。這樣我可以幫助你將其翻譯成中文，并保持專業(yè)和嚴(yán)謹(jǐn)?shù)娘L(fēng)格。29

Liu&Bridgeman(2024)在人工智能時代，經(jīng)常被問到關(guān)于雙車道評估方法的問題。https://educational-in.au/教學(xué)@悉尼/關(guān)于AI時代兩種評估方法論的常見問題解答/30

Liu(2024)菜單，而不是traf?c燈：

一種不同的思考人工智能和評估的方式。你提供的鏈接似乎是一個網(wǎng)頁地址，而不是可以直接翻譯的文本。如果你有該頁面的具體內(nèi)容或文本片段，請?zhí)峁┙o我，我會幫助你進(jìn)行翻譯。

例如：

虛假陽性結(jié)果和虛假陰性結(jié)果，并且也容易通過創(chuàng)造性提示或?qū)ｉT設(shè)計的人工智能“人性化”工具被擊敗。

27

.

在不同高等教育機(jī)構(gòu)之間，這將根據(jù)學(xué)術(shù)背景有所不同，但項目級別將是分發(fā)能夠確保學(xué)生達(dá)到學(xué)習(xí)成果的評估的自然位置，同時定義生成性AI在支持學(xué)習(xí)時的應(yīng)用方式、時機(jī)和條件。對適當(dāng)使用規(guī)則的認(rèn)識。這些規(guī)則將包括這些應(yīng)用的安全使用方法，例如可以提供哪些數(shù)據(jù)、哪

些應(yīng)用是安全可使用的。31

學(xué)生對高等教育中人工智能的看法。https://aiinhe.org

/wp-content/

uploads/2024/

10/

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surveyinsights.

pdf高等教育中的生成AI

：

當(dāng)前的實踐和前進(jìn)的道路

16I工，具包，

專注于過程，

人

，超越狹隘的視角獎項。TEQSA策劃了太平洋?c

Rim

大學(xué)協(xié)會33

Justus&Janos(2024)你的人工智能政策已經(jīng)過時。https://www.

insidehigherered.com/opinion/views/2024/

10/

22/

your

-

ai

-

policy

-

already

-

過時

-

opinion34約弗斯和雷-薩塔耶（2024）《人工智能驅(qū)動的高等教育創(chuàng)意沙箱報告：面向AI未來的高等教育原型概念》https://www.apru.

org/

resources_report/generative-ai-

in

-

higher-

education-

creative-

sandbox/35澳大利亞政府

(2024)研究

Buddy

或

In?

uencer。你提供的鏈接似乎指向一個網(wǎng)頁而不是直接的英文文本內(nèi)容。請復(fù)制該頁面或相關(guān)部分的英文文本到這里，我將幫助你將其翻譯成中文。36數(shù)字教育委員會(2024)全球AI學(xué)生調(diào)查。

https://www.digitaleducationcouncil.com/

post/digital-education

-

council

-

global-ai-

student

-

survey

-

2024

37

Healey等人(2016)“學(xué)生作為合作伙伴

：對概念模型的反思”。https://doi.org/

10.20343/teachlearninqu.4.2.3在許多方面，大學(xué)群體廣泛使用生成式AI驅(qū)動的應(yīng)用程序意味著規(guī)則在許多機(jī)構(gòu)中已經(jīng)落后，這

使得充分利用優(yōu)勢和減輕風(fēng)險變得更加困難。

35

作為當(dāng)前AI最狂熱的(盡管不一定是高效的、復(fù)雜的或負(fù)責(zé)任的)用戶

36

,

學(xué)生應(yīng)該是圍繞規(guī)則的任何討論的中心

這為將學(xué)生視為合作伙伴和共

同創(chuàng)造者，參與定義和應(yīng)用方法提供了機(jī)會：作為一個群體，他們積極參與，渴望指導(dǎo)，并且普

遍認(rèn)識到在大學(xué)期間及畢業(yè)后，掌握生成式AI的重要性。有關(guān)學(xué)生作為合作伙伴的方法在課程設(shè)

計和評估方面的大量文獻(xiàn)提供了實用指導(dǎo)，以應(yīng)對這一挑戰(zhàn)。

37

.建立規(guī)則，在考慮生成式AI的發(fā)展速度以及其普遍性和易獲取性的同時，帶來了某些挑戰(zhàn)。

重要的是，規(guī)則要盡可能具有前瞻性，

并隨著技術(shù)的變化而定期重新審視

32

，變得更加廣泛并

集成到現(xiàn)有平臺中

33

，隨著生成式AI文化適應(yīng)變化。例如，實施“防AI”評估規(guī)則并不具有前瞻性，因為AI能力的發(fā)展速度可能會快于教育者重新設(shè)計評估任務(wù)的速度。由于生成式AI對不同學(xué)科的影響各不相同，因此規(guī)則也需要考慮到學(xué)科間的差異性和解釋上的靈活性。

34

同時也考慮和

鼓勵跨學(xué)科性。并且涉及它們使用的情境和配置（例如，哪些數(shù)據(jù)會反饋給AI供應(yīng)商以優(yōu)化或調(diào)整AI模型）。例如，未發(fā)表的研究發(fā)現(xiàn)可能被認(rèn)為過于敏感而無法與某些AI應(yīng)用共享，包括一些托管在云上的應(yīng)用。

基于云的平臺可能存在未經(jīng)授權(quán)訪問的風(fēng)險，將數(shù)據(jù)暴露給這些服務(wù)可能會損害研究數(shù)據(jù)的安全性

和所有權(quán)。從教育角度來看，教育者是否有權(quán)未經(jīng)知情同意就上傳學(xué)生作品到AI工具以生成反饋？展望未來，重要的是要設(shè)計規(guī)則以適應(yīng)一個AI能力日益增強(qiáng)并廣泛集成到許多數(shù)字工具以及新的

、尚未可知的可能性中的狀態(tài)。規(guī)則設(shè)計還需要幫助推動和引導(dǎo)向負(fù)責(zé)任的人工智能合作模式的

轉(zhuǎn)變。為此，可以使用以下框架（表1）來幫助定位機(jī)構(gòu)和個人的進(jìn)步，并考慮關(guān)鍵的發(fā)展領(lǐng)域。32

Joffres和

Rey

-Saturay(2024)

高等教育中的生成人工智能傳感器制作研討會論文集。https://www.apru.org/

resources

report/generative

-

ai

-

in

-

higher-

education

-

sensemaking

-

workshop

/

高等教育中的生成AI

：

當(dāng)前的實踐和前進(jìn)的道路

17太平洋?c

Rim

大學(xué)協(xié)會新興Established進(jìn)化延伸領(lǐng)導(dǎo)者渴望/初始領(lǐng)導(dǎo)討論到的草稿全機(jī)構(gòu)原則和政策

，如隱私

，安全，道德

，以及完整性。形成一些治理結(jié)構(gòu)。委員會和工作團(tuán)體成立

，領(lǐng)導(dǎo)原則和政策圍繞隱私

，安全，道德

，合規(guī)，質(zhì)量保證

，以及學(xué)術(shù)誠信作為與生成AI有關(guān)。AI治理結(jié)構(gòu)明確的問責(zé)制。明確的指導(dǎo)和提供的資源和傳達(dá)給教育工作者

，研究人員

，

和學(xué)生。影響多樣性、公平性和考慮包容性。內(nèi)部協(xié)作和外部(其他大學(xué)，

工業(yè)，認(rèn)證機(jī)構(gòu))關(guān)于標(biāo)準(zhǔn)和資源。定期驗證和規(guī)則的審查。全面的AI戰(zhàn)略、監(jiān)控和質(zhì)量保證鉸接機(jī)制并集成到機(jī)構(gòu)計劃。多樣性、公平性和包容性是核心體制方法to

AI.跨部門伙伴關(guān)系(與工業(yè),認(rèn)證機(jī)構(gòu),政府,社區(qū))

到定義責(zé)任AI使用。影響更廣泛的政策

，如

作為工業(yè)實踐和行為準(zhǔn)則。教育者關(guān)于不確定性允許的角色對于人工智能在教學(xué)中

學(xué)習(xí)

，以及評估。廣告由設(shè)置的hoc

規(guī)則個人教育工作者。一些確認(rèn)AI

的使用(或不使用)

課程文件?？赡軙笰I完全在評估。機(jī)構(gòu)規(guī)則關(guān)于人工智能在教學(xué)、學(xué)習(xí)、

的

估，是清楚地理解

，一貫級聯(lián)和適當(dāng)?shù)膽?yīng)用于不同學(xué)科背景。回應(yīng)需要確保學(xué)習(xí)結(jié)果和準(zhǔn)備學(xué)生的未來。提供反饋政策有效性持續(xù)增強(qiáng)。對齊特定課程制度的細(xì)微差別紀(jì)律規(guī)則需要。安全學(xué)習(xí)的保證關(guān)鍵點的結(jié)果學(xué)生的旅程?？紤]和將AI集成到課程審查進(jìn)程。有助于教育家主導(dǎo)的AI工作組影響政策方向和更廣泛的實踐。研究人員臨時使用與limited機(jī)構(gòu)指導(dǎo)?？赡苁菙?shù)據(jù)不清楚安全requirement.發(fā)展學(xué)科-具體的指導(dǎo)方針和負(fù)責(zé)任的方法AI用于研究。安全在研究中使用人工智能

，

維護(hù)數(shù)據(jù)安全。涉及研究倫理委員會生成AI

決策。積極的貢獻(xiàn)完善制度規(guī)則在人工智能上進(jìn)行研究。為AI做出貢獻(xiàn)研究標(biāo)準(zhǔn)和制定最佳實踐對于特定的域。協(xié)作啟用AI研究方法論。有助于全球AI研究標(biāo)準(zhǔn)。學(xué)生基本意識規(guī)則和政策圍繞AI使用

，但是

some逮捕關(guān)于應(yīng)用程序在不同的學(xué)習(xí)背景。清晰的理解允許使用AI學(xué)習(xí)和評估和堅持不同的指導(dǎo)方針跨課程和programs.積極參與圍繞AI

的話語。AI

中的學(xué)生伙伴關(guān)系治理。學(xué)生主導(dǎo)設(shè)想的倡議

，精煉和飼料回到AI

政策。規(guī)則:

自我定位規(guī)則表

1.

建立與生成

AI

互動規(guī)則的規(guī)則。高等教育中的生成AI

：

當(dāng)前的實踐和前進(jìn)的道路

18太平洋?c

Rim

大學(xué)協(xié)會太平洋?c

Rim

大學(xué)協(xié)會訪問權(quán)限全校范圍內(nèi)學(xué)生、教育者和領(lǐng)導(dǎo)者公平獲取生成式AI應(yīng)用至關(guān)重要。這可能包括特定部門內(nèi)的學(xué)

科專用應(yīng)用許可、整個機(jī)構(gòu)范圍內(nèi)的通用AI平臺，以及確保支持基礎(chǔ)設(shè)施的存在。不公平地獲得像生成AI這樣的關(guān)鍵技術(shù)

加劇現(xiàn)有數(shù)字鴻溝的風(fēng)險，打開新的裂痕，

并“在整個系統(tǒng)中根深蒂固的劣勢”38

.這一點的基礎(chǔ)在于能夠獲取支持性基礎(chǔ)設(shè)施，如互聯(lián)網(wǎng)連接和計算設(shè)備

，這對于邊緣化以及低收入和中等收入的社區(qū)和甚至國家而言仍然尤為具有挑戰(zhàn)性。

39

.訪問AI平臺和訂閱的費用對許多個人、機(jī)構(gòu)和整個司法管轄區(qū)來說可能是prohibitive

的，這可能會創(chuàng)造一種新的數(shù)字不平等形式，在這種形式中，先進(jìn)AI能力的訪問權(quán)限取決于財務(wù)資源。例如

，“最新版本”的生成型AI應(yīng)用程序的付費訂閱通常每月每平臺花費20至30美元；付費訪問通常能提

供更可靠的前沿模型訪問、改進(jìn)的功能如數(shù)據(jù)分析以及提升的輸出質(zhì)量。重要的是，機(jī)構(gòu)、政府和AI供應(yīng)商應(yīng)共同努力，提供AI應(yīng)用程序和工具，確保學(xué)生、教育工作者和研究人員能夠免費獲得基本的AI功能。

40

這可能涉及與供應(yīng)商簽訂機(jī)構(gòu)或政府協(xié)議，或部署和使用開源AI模型。案例研究公民，特別是那些對某些學(xué)生來說，

如

。它必須是大學(xué)、學(xué)院、地方政府和技術(shù)材。助。神經(jīng)發(fā)散的學(xué)生39

澳大利亞政府(2024)研究

Buddy

或

In?

uencer。https://ww.au/議會事務(wù)/委員會/下議院/就業(yè)教育與培訓(xùn)/人工智能教育/報告40

例如

，Microsoft啟用訪問

OpenAI在香港的教育前沿模型。41

戴維斯(2024)制定機(jī)構(gòu)層面的人工智能政策和實踐：

一個框架。https://wcet.wiche.edu/

Frontiers/2023/

12/07/

developing

-

institutional

-

level

-

ai

-

policies

-

and

-

practices

-

a

-

framework

/考慮公平訪問的問題還涉及潛在的供應(yīng)商責(zé)任，即確保AI界面設(shè)計時考慮到無障礙性，并且提供他們在有效使用AI時所需的支持和accommodation。

41也被認(rèn)識到

生成AI

可能是一個強(qiáng)大的輔

助使用自然殘疾學(xué)生參與數(shù)據(jù)庫的人們會收到另一個方面涉及公平性，特別是在訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中主要以西方視角為主，這可能導(dǎo)致偏見的延續(xù)，

并限制了人工智能應(yīng)用的相關(guān)性，尤其是對于來自不同背景的學(xué)習(xí)者，甚至可能限制人工智能模

型的能力?？萍加?/p>

與國立大學(xué)和比科爾大學(xué)合作提供一個幫助語言查詢的AI應(yīng)用，旨在促進(jìn)公眾采用這一AI技術(shù)。政府認(rèn)為這將是使信息更加易于獲

取的一種方式。38

新南威爾士州議會(2024)新南威爾士州的人工智能(AI)。https://www.

parliament.

nsw.gov.

au/committees/

inquirements/

Pages/

inquiry-details.

aspx?

pk

=

2968高等教育中的生成AI

：

當(dāng)前的實踐和前進(jìn)的道路

19殘疾，文化和語言。

AI

菲律賓政府的部門案例研究大學(xué)通過為高等教育場景量身構(gòu)建的平臺來利用微軟的AzureOpenAI服務(wù)。這些機(jī)構(gòu)通過訪問底層的AI工具

實現(xiàn)了這一目標(biāo)。倡議提供了公平獲得國家適當(dāng)回應(yīng)的機(jī)會，例如為所有利益相關(guān)者提供先進(jìn)的AI模型

，

以確保數(shù)據(jù)保護(hù)到位

，熟悉程度由機(jī)構(gòu)提供。蒙特雷技術(shù)公司蒙特雷技術(shù)公司開發(fā)了TECgpt

基于微軟AzureOpen

AI服務(wù)的生成式AI生態(tài)系統(tǒng)。TECgpt向社區(qū)提供了多種不同的組件，包括類似于ChatGPT的功能，并結(jié)合機(jī)構(gòu)自身知識庫。學(xué)生可以向TECbot導(dǎo)師尋求幫助。功能和語言處理能力工具和應(yīng)用程序領(lǐng)導(dǎo)者可以學(xué)習(xí)如何使用方法來提供行政建議

，

以及

人工智能高效負(fù)責(zé)。教師可以用它來創(chuàng)建教材。悉尼大學(xué)悉尼大學(xué)開發(fā)了Cogniti平臺它們自己的AI“代理”，，

庫，并與他人共享這些代理。developments.Thefollowing

learning

managementsystem

規(guī)則(表2)

可以用于微軟的AzureOpenAI服務(wù)，他們的人工智能代理

，

了解學(xué)生如何互動和當(dāng)?shù)氐倪M(jìn)步和學(xué)生用戶。在這些情況下，訪問可

能是“自動”的，這意味著機(jī)構(gòu)將需

要調(diào)用CRAFT框架的其他元素，以

確保用戶了解生成式AI的機(jī)會和限制。展望未來，機(jī)構(gòu)必須尋求提供最先進(jìn)

的AI訪問權(quán)限，以確保其學(xué)生和教育者的利益。這可能需要與供應(yīng)商協(xié)商

更加靈活的許可安排，以便幫助機(jī)構(gòu)

確定關(guān)鍵的發(fā)展領(lǐng)域。.

also

builton教育工作者可以特定語言。針對特定語言（除英語外）構(gòu)建的模型可能在特定地理區(qū)域或目的上出現(xiàn)，以避免忽

視某些文化和語言。

42

.一些相關(guān)方也可能基于對生成式AI系統(tǒng)倫理性的深刻信念而選擇限制自己的訪問。例如，非AI用戶可能對AI推理的環(huán)境影響以及AI公司在準(zhǔn)備模型時的道德勞動實踐持有擔(dān)憂。

43

這些因素在機(jī)構(gòu)決定生成式AI應(yīng)用時應(yīng)當(dāng)予以考慮，可能會促使選擇更具道德性或可持續(xù)性的選項，或者賦予個人

有意識地反對的權(quán)利，并提供公平的替代方案。42

Biever(2024)。中國的

ChatGPT：

為什么中國正在建立自己的AI聊天機(jī)器人。

https://www.nature.com/articles/

d41586

-

0

24-

01495

-643

McDonald等人(2024)使徒

，不可知論者和無神論者

：澳大利亞大學(xué)教職員工與生成AI

的互動。https://eprints.qut.

edu.

au/

252079/另一個考慮因素涉及到生成AI

的日益普及現(xiàn)有平臺中的功能

.例如，一些出版商正在將生成式AI摘要添加到研究人員使用的現(xiàn)有學(xué)術(shù)

數(shù)據(jù)庫中。高等教育中的生成AI

：

當(dāng)前的實踐和前進(jìn)的道路

20太平洋?c

Rim

大學(xué)協(xié)會新興Established進(jìn)化延伸領(lǐng)導(dǎo)者識別需要不同的資源（

技術(shù)

，people)for投資。啟動討論有潛力AI供應(yīng)商和/或本地發(fā)展團(tuán)隊。確定的預(yù)算和分配給AI資源。對齊采購到既定規(guī)則。飛行員項目得到支持。小規(guī)模可用性關(guān)鍵的AI應(yīng)用。考慮可訪問性和包含問題可用的AI

平臺。對AI