在2020年通过的《美国国家人工智能法案》（U.S. National Artificial Intelligence Act）中，对人工智能的定义被明确为基于机器的系统，这些系统能够针对一系列由人类设定的目标，做出对真实或虚拟环境产生影响的预测、建议或决策。尽管近来生成式人工智能在高等教育领域引起了广泛关注，但广泛的通用人工智能工具在研究和教学中的应用已有相当长的历史。近期，美国高等教育信息化协会《2024年人工智能图景研究》（AI Landscape Study）重点关注自生成式人工智能工具主流化以来人工智能对高等教育的影响。
在该调查中，发现绝大多数高等教育机构正积极探索与人工智能相关的战略规划，仅有11%的受访者表示他们的机构未在此方面做出努力。这一趋势反映出教育界普遍的一种担忧：随着学生在课程中越来越多地运用人工智能技术，以及使用不当所带来的风险，高校担心自己可能会落后于时代。因此，73%的受访者认为学生使用人工智能的增加是推动战略规划的主要动因，而68%的受访者担心人工智能使用不当的风险。
教育机构在制定人工智能相关战略规划时，其主要目标集中在支持学生上，包括为学生未来的职场生涯做准备、探索新的教学方法，以及通过提升高等教育质量实现更大的社会利益，这些目标分别获得了64%、63%和41%的受访者支持。此外，76%的受访者表示，人工智能战略在很大程度上旨在提升教育体验和学生服务。
为了实现这些目标，高等教育机构主要采取为教职员工和学生提供相关培训的措施，分别有56%、49%和39%的受访者选择了这种方式。这表明，随着人工智能技术在教育领域的深入应用，相关的战略规划和准备工作正在成为教育机构关注的重点。
利益相关者认为人工智能在高等教育中有多个适当的应用场景，包括提供个性化学生支持、作为教学和研究助理、进行学习分析以及支持数字素养培训。然而，调查也指出了人工智能使用中的一些不当做法，例如在缺乏人工监督的情况下使用AI产出、未能披露或引用人工智能作为资源，以及未能妥善保护数据安全和个人隐私。
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编译自：美国高等教育信息化协会官网，2024-02-12
编译者：上海师范大学国际与比较教育研究院 王卉卉