蝉鸣报告（原爱报告知识星球）
太平洋 Rim 大学协会（APRU）近日发布了《高等教育中的生成 AI：当前的实践和前进的道路》报告，这份报告深入探讨了生成式人工智能在高等教育中的应用现状和未来发展路径。报告指出，生成式AI的应用不仅标志着技术层面的转折点，更是对教学、学习和研究方式的根本性挑战，它要求大学重新审视其教育服务的价值主张和运作的基本假设。报告中提出了“CRAFT”框架，即文化、规则、访问权限、熟悉度和信任，作为成功整合生成式AI的核心要素，并强调了跨机构合作的重要性和学生在AI应用中的关键角色。这份报告为高等教育机构提供了宝贵的指导和建议，以应对生成式AI带来的机遇与挑战。
高等教育中的生成AI：挑战与机遇并存
随着人工智能技术的飞速发展，高等教育领域正面临前所未有的挑战和机遇。生成型AI技术，能够生成文本、图像和音乐等内容，正在逐步渗透到教育的各个环节。这项技术不仅改变了教学和学习的方式，也对学术诚信、教育公平等问题提出了新的挑战。
生成型AI的应用在教育领域具有巨大潜力。它可以帮助教师设计个性化的教学方案，为学生提供定制化的学习资源，甚至辅助研究工作。然而，技术的快速发展也带来了一系列问题。学术诚信是首当其冲的问题。生成型AI能够生成高质量的学术文本，这可能导致学生依赖技术完成作业，从而削弱了学术诚信的根基。据2024年Educause AI景观研究显示，高等教育中关于AI适当用途的共识与不当使用的担忧并存，其中伦理问题、隐私与安全、人工智能素养缺乏等问题尤为突出。
为了应对这些挑战，高等教育机构需要制定明确的规则和政策。这些规则不仅要规范生成型AI的使用，还要鼓励创新和实验。澳大利亚高等教育质量与标准局（TEQSA）提出了两个关键原则：评估和学习经验应使学生能够在AI无处不在的社会中以道德和积极的方式参与；形成关于学生成长的可信判断需要采用多种、包容性和情境化的评估方法。这些原则强调了在AI时代，教育评估的多样化和情境化的重要性。
除了规则，公平获取生成型AI技术也是一个关键问题。不公平的访问可能会加剧数字鸿沟，特别是在低收入和中等收入国家。因此，高等教育机构、政府和AI供应商需要共同努力，确保学生、教育工作者和研究人员能够免费获得基本的AI功能。这可能涉及与供应商签订机构或政府协议，或部署和使用开源AI模型。
熟悉度是另一个关键因素。学生、教职工和工作人员需要对生成型AI有足够的了解，知道何时以及如何使用它。这种熟悉度不仅包括技术操作，还包括对AI伦理、隐私和安全问题的认识。例如，新加坡南洋理工大学正在开发一项大学战略，旨在促进负责任的人工智能使用、提升人工智能素养，并通过本地沙盒环境促进实验。
信任是采用生成型AI技术的关键。用户对技术的信任受到认知、情感和行为维度的影响。在学生与教育者之间、教育者与领导者之间、大学与供应商之间，信任的建立至关重要。例如，如果教育工作者使用AI来批改学生作业，可能会因为感到自相矛盾、不准确和不公平而破坏信任关系。
文化是CRAFT框架中最复杂的部分，涉及对技术反应的区域、地理和社会差异，以及对创新、协作和风险的机构或部门文化。例如，新加坡政府发布的国家人工智能战略2.0旨在汇聚公民、企业、研究人员和政府，围绕人工智能构建基础设施。这些文化因素对生成型AI的接受和应用有着深远的影响。
总之，生成型AI在高等教育中的应用是一个复杂的问题，涉及到规则、访问、熟悉度、信任和文化等多个方面。高等教育机构需要在这些领域采取行动，以确保生成型AI技术能够安全、负责任地整合到教育实践中，同时充分发挥其潜力，提高教学质量和学习效果。
这篇文章的灵感来自于《高等教育中的生成AI：当前的实践和前进的道路》这份报告。除了这份报告，还有一些同类型的报告也非常有价值，推荐阅读，这些报告我们都收录在同名星球，可以自行获取。
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