生成式人工智能为高等教育带来重大机遇，使高校能够重新校准教学活动，从而培养出具备解决未来问题能力的毕业生。为把握这一机遇，各高校需完成必要的基础工作，以创建与生成式AI恰当高效互动的最佳环境。
2025年11月21日，英国高等教育质量保证署（The Quality Assurance Agency for Higher Education，简称QAA）发布了一套循证工具包，旨在借助生成式人工智能助力未来毕业生发展。该工具包是QAA资助的“协同增效项目”（Collaborative Enhancement Project）的重要成果，该项目汇集了十余所高水平高校的专家学者，重点探索人工智能为高等教育及未来毕业生带来的机遇。
工具包以九项基本原则为基石，针对七大核心挑战提出解决方案，建议高校采取具体行动以充分发挥生成式AI潜力，使其既能支撑学生的学习过程，又能夯实学生高阶能力的培养。
一、基本原则
工具包提出的九条基本原则包括：第一，高等教育必须秉持以人为本的原则（包括同情心与同理心），以批判和符合伦理的态度审慎运用生成式AI；第二，高校须确保师生能够使用一系列经授权的AI工具与技术；第三，高校须对所有学科课程进行调整，以适应生成式AI的发展，并配备相应资源；第四，AI素养是毕业生必备的通用能力，必须将其有效融入大学课程并予以支持；第五，生成式AI对高等教育学术授予诚信构成了重大挑战；第六，高等教育的评估政策与策略须随生成式AI的发展而调整；第七，高校的教学实践必须进行相应改进，以支持评估策略的变革；第八，大学必须全力支持教职员工根据生成式AI的发展，持续完善学科课程与教学评估策略；第九有效应对生成式AI需高校跨部门协同运作，并与学生形成伙伴关系。
二、七大支柱
为应对AI对高等教育目标、高校学位授予诚信、认知卸载、信任危机、多样性与包容性、伦理性与可持续性、拥抱“大型科技”七个方面带来的挑战，该工具包规划了七大关键行动支柱，用于指导院校应对生成式AI挑战并把握其机遇。
支柱一：制定并传达与高校核心战略、政策、价值观及规章相统一的生成式AI战略方针
当前，众多高校在将生成式AI融入学术、行政与专业职能的过程中采取零散措施，未能统筹应对项目概述的七大挑战。因此，为充分发挥生成式AI优势，同时确保高等教育使命不受损害，高校应制定覆盖现有学术、教学及机构政策与计划的生成式AI战略方针。
支柱二：组建跨部门的生成式AI“特别兴趣小组”或“实践社区”，涵盖所有行政、专业及教学职能领域代表
为制定在高等教育生成式AI战略，需综合考量涵盖机构财务与数字基础设施、学术与教学因素、人员配备与资源配置的多方视角。此外，还应关注生成式AI相关的宏观议题，包括社会公平正义、可持续发展及其伦理应用等。生成式AI“特别兴趣小组”或“实践社区”能够为AI战略方向提供信息输入，助力关键利益相关方群体的能力建设，促进学术单位与行政部门内部及彼此间的实践共享。
支柱三：促进生成式AI工具的公平获取
为培养能应对未来挑战的人才，高校亟需统一采购具备数据隐私保障的AI工具，这既是推动教学改革的关键举措，也是能有效缓解学生因经济条件导致的数字资源不平等问题的解决措施。当前AI技术正经历快速迭代，包括功能持续升级、访问模式动态变化、服务条款差异显著等。面对这种复杂局面，建议高校采取多元化的策略，通过引入不同供应商的AI工具以实现多元化布局，以及与教育定制化技术方开展试点合作，以应对技术不确定性并保障教学需求。
支柱四：在生成式AI背景下审视评估政策，并依据新政策原则对所有评估任务进行系统性审查
生成式AI对高校评估体系带来了威胁评估有效性、挑战学术诚信、暴露传统评估模式缺陷的三重冲击。为此，需采取系统性的应对策略：首先，更新政策定义，将AI滥用明确定义为学术不端；其次，重构评估体系，采用多元组合评估方式，强化过程性评价与真实场景应用；最后，审慎运用检测工具，同时明确其技术局限。根本在于要回归“以评促学”的本质，通过逆向设计等科学方法确保教、学、评的一致性。
支柱五：审查课程体系，确保在学科语境中融入AI应用
生成式AI正在推动高等教育课程变革。在课程层面上，需深度融入AI素养培养与学科语境化应用。在教学层面上，须从知识传授转向激活课堂，注重对话式教学与团队协作。在评估体系上，则需向真实任务转型，通过真实项目与跨学科实践促进学生能力的全面发展。这一系列变革的核心目标在于构建AI时代“教学内容-教学方法-评估体系”三位一体的协同创新机制。
支柱六：支持教师理解并有效运用生成式AI工具
构建师生对生成式AI的理性认知，关键在于突破教师群体的认知鸿沟。针对教育者存在的态度分化，需通过制度化研讨与持续化培训，建立教师对AI技术能力的准确认知。在推进全员能力建设时，必须立足高校根本使命，构建以伦理准则为底线的系统性支持框架，最终形成既激发技术潜能又守护教育核心价值的协同发展路径。
支柱七：支持全体学生理解并有效使用AI工具
生成式AI已成为学生学业与生活的常态化工具，在提升学习效能的同时，其应用已渗透至文书创作、图像处理、编程求解等多元场景。然而调研却显示出三大关键问题，即学生对AI技术认知呈现两极分化，创意类与STEM学科应用侧重存在显著差异，高校政策指引缺失与教师认知落差共同加剧了学生的使用焦虑。这种现状凸显了建立系统化AI教育指引与师资培训体系的紧迫性。
图 七大活动支柱
该工具包通过规划这七个关键行动领域，为高校在保持学术授予合法性的同时，最大化地利用这项革命性技术提供了实施路径。随工具包同步发布的还有26个实践案例集，这些案例均由项目参与院校的一线教育工作者撰写，展示了合作院校为落实这些行动支柱的具体做法。
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编译自：英国高等教育质量保证署，2025-11-21
编译者：上海师范大学国际与比较教育研究院 刘青佩