生成AI在高等教育中的應用：當前的做法和前進的道路 202501

當前的做法和前進的道路實踐和前進的道路教務長和教學助理副總裁高等教育中的生成AI：當前的實踐和前進的道路 高等教育中的生成AI：當前的實踐和前進的道路這份報告探索了轉型領域：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域的逐步應用，高等教育所面臨的轉變。作為這一領域的守護者，大學在應對這種變化時仍然反應遲緩，而鑒于人工智能發(fā)展的速度，它們本應迅速并前瞻性地作出響應。然而，在新的現實面前導航是復雜的，要大學面臨著一項新興技術，該技術在發(fā)展、標準化、監(jiān)管和易用性方面仍存在許多不確定性。斯坦福大學2024年人工智能指數報告的主要發(fā)現包括：1明確展示這一點：AI在某些領域已經超越了人類的表現，但在許多更復雜的任務上仍然落后主導著前沿AI研究，領先于學術界和產學研合作；在這方面，美國在頂級AI模型的來源中處于領先地位，超過了中國、歐盟和英國。前沿AI模型的訓練成本越來越高，而生成式AI的融資已激增至每年252億美元。由于負責AI基準缺乏標準化，比較頂級AI，并因此獲得了2024年諾貝爾化學獎。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，并對此表示擔憂。許多研究探討了人工智能為社會帶來的益處和潛在風險。3. 適當用途的一些共識5與不適當的使用6.主要的和訪問；以及減輕行政工作負擔。與人工智能使用相關的風險主要集知識產權、數字鴻溝擴大、虛假信息和誤導信息）、隱私與安全、人工智能素養(yǎng)缺乏，以及人工智 5如：個性化學生支持；使用AI工具作為教學、研究和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作為生成內容的資源；進行侵入性的數據收集或監(jiān)控；依賴AI工具替代人類的思想和創(chuàng)造力；給予工具未經授權訪問敏感數據或知識產權高等教育中的生成AI：當前的實踐和前進的道路在機構層面，人工智能的采用使大學面臨一系列根本性的問題，這些問題關乎其身份認同：隨著人工智能的應用，教育角色和學位的價值主張是否會發(fā)生變化？大學是否能夠繼續(xù)控制所提供的教育？如何確保不同學院、項目和課程中都能公平和平等地獲得人工智能？如何緩解大學自身的復雜性我們希望這份白皮書能對關于人工智能在未來大學中的地位、前景和潛力的持續(xù)辯論作出重要貢獻。我們相信這份白皮書將影響政策制定，并支持決策過程，從而促進我們在21世紀第二個讓我借此機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La高等教育中的生成AI：當前的實踐和前進的道路生成性人工智能的廣泛應用標志著高等教育的一個關鍵轉折點，遠遠超越了僅僅接納另一種技術創(chuàng)新的層面。它從根本上挑戰(zhàn)了我們關于教學、學習、研究以及大學本質目的的假設。本白皮書源自環(huán)太平洋大學之間的合作，不僅提供了一套行動框架，還呼吁我們在如何為學生、自身和機構準備當前的方法通常是零碎和反應性的，主要關注如學術誠信等即時問題，而不是以負責任和有效的方式系統(tǒng)地整合AI到教育實踐中。與此同時，學生們疑——無論機構是否做好準備，都欣然接受了AI工具。我們的行業(yè)必須迅速從除了區(qū)域性和機構性的差異在生成式AI接受度和采用率上的影響世界中的角色這一根本性問題。規(guī)則必須從限制轉變?yōu)榇龠M，有效的治理框架應提供清晰的指導方針，同時鼓勵實驗和創(chuàng)新。評估實踐特別需要進行根本性的重新設計，以確保在AI驅動的世界中保必須確保不僅在工具方面，還在基礎設施、支持和所需的機會方面實現公平訪問，以有效利用AI。熟悉性需要在所有相關方中系統(tǒng)性地發(fā)展。這不僅包括基本的數字素養(yǎng)，還需要對AI能力、局限性和倫理影響進行深入理解，這要求在開發(fā)和學生支持方面持續(xù)投資。信任是所論是學生與教育者之間、機構與供應商之間、大學與其社區(qū)之間，還是其他信個體機構的響應不足以應對所需的變化規(guī)模。我們建議采取兩項關鍵優(yōu)先事項以推動整個行業(yè)的立即行動。首先，形成協作集群，在關鍵領域如聯合開發(fā)生成式AI應用和教學方法、共享評估重設計框架、協調倡導公平訪問、聯合師資發(fā)展項目以及尊重當地背景的統(tǒng)一治理框架等方面，大高等教育中的生成AI：當前的實踐和前進的道路生成式AI的出現可能是我們重新構想21世紀高等教育的最佳機會。成功需要我們超應，轉向根本性的變革，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)立即采取協調一致的行動。我們必須制定全面的機構級AI戰(zhàn)略，涵蓋文化、規(guī)則、準入、熟悉度和信任等方面，共同努力應對共同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。現在就是行動的高等教育中的生成AI：當前的實踐和前進的道路響反應不一。對于高等教育而言，最初因學術誠信問題而引發(fā)了道德恐慌。此后，人們逐漸意識到的挑戰(zhàn)和局限性。畢竟，高等教育服務的主要群體是學生，他們需要為一個充斥著AI的世界做好準接性、軟件和硬件）已經基本到位，可以加速采用，但與其他通用目的技術一樣，其全面影響的顯現需要時間，通常是因為工人和組織需要學習這項技術，并調整組織流程和結構。7.。 部門挑戰(zhàn)這些無疑加劇了高等教育機構在其教育、研究和運營功能中系統(tǒng)性參與生成式AI的不足。許多機構入和中等收入國家尤為重要。11.此外,感發(fā)現自己的職能或角色的部分內容可能被人工智能取代或減少，在不知道如何從傳統(tǒng)方法轉型的情 高等教育中的生成AI：當前的實踐和前進的道路 這些挑戰(zhàn)導致了亞太研究大學協會（APRU）成員機構內的大學在采用生成式AI時采取謹慎且較為分散的方法。與行業(yè)領域類似，個人實驗而非戰(zhàn)略性組織參與成為了主要的應對方式。14,況與大學利益相關方（如領導者、教育者和學生）所需的有效將生成性AI整合到特定的教學、研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構在生成式人工智能應用方面了APRU成員及來自技術和出版公司代表的輸入。這些研討會旨在發(fā)現和分享當前實踐，并著眼定了差距與機遇。16主要獲得的見解包括：（i）在AI采用中透明度、信任和；（；（；（；（要為AI驅動的世界準備學習者，并從注重知識轉向價值觀和技能；以及（vi）人與人之間的 一個轉折點：從員工實驗到組織轉型 高等教育中的生成AI：當前的實踐和前進的道路遠見未來展望工作坊（2024年6月）探索了新興趨勢，并考慮了這些了模型以構想大學的未來。該工作坊突顯了該領域前所未有的顛覆性變化的速度和范圍，包括圍；（合作為學生創(chuàng)造個性化的學習體驗，這些學生將跨多個大學修讀多門課程。這些原型允許通過生成式AI帶來的顛覆性力量來審查現有政策和實踐。這包括課程流程的靈活性、鼓勵學生自主、促進跨學科學習、整合AI倫理學習、改變教職員采取行動的緊迫性研討會提供了分享當前實踐并展望具有10年以上時間框架的潛在未來的寶貴機會，揭示了機構現在就需要應對的關鍵考慮因素，以準備未來。這份白皮書將共享的實踐、想象的未來以及正在浮現的在評估中表現良好17無監(jiān)督評估已不再能確保達到學習成果。這并不意味著每項評估都必須進保障性評估的混合。of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生成式AI，我們將無法幫助學生以積極和負責任的方式與AI互義地整合到課程中，以服務于學科知識、技能和態(tài)度的學習，至關重要。通過這種方式，我們情進一步加劇了這一問題，累積的壓力因素導致學生產生了對高等教育目的的質疑，甚至在C這再次引發(fā)了對我們在高等教育中要求學生做什么的疑問。前瞻性工作坊使這一問題更加突出，通過認識到當前的大學模式正受到內部和外部力量的顛覆影響。21. 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構在生成式A這些要素使大學在考慮并付諸實踐時能夠應對這一挑戰(zhàn)。作為時間節(jié)點的總結和方向設定工具，本平臺中生成式AI功能的日益普及以及生成式A我們也意識到在學科和其他背景下必須謹慎對待為了幫助大學直接應對這一挑戰(zhàn)，這份白皮書識別了發(fā)展過程中的關鍵階段，并提出了領導者、教育者、研究人員和學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準的形式呈現，描述了每個利益相關者群體從初步形成、確立、成熟到擴展的不同成熟度層次。與所有評分標準一樣，個人、團隊或機構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，這些評分標準提供了一個建議的起點，用于確定當前的操作位置，并指明域領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：高等教育中的生成AI：當前的實踐和前進的道路），澳大利亞莫納什大學莫納什教育學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應用采用了以下方式：?筆記本LM協助進行來源總結和搜索。?克勞德協助提出并評審CRAFT高等教育中的生成AI：當前的實踐和前進的道路直接的關鍵活動領域大學在推動將生成式AI有成效且負責任地整合到教育、研究和運營功能中這一目標的過程中，應要這些方面的適當平衡以促進適當的采用。如果缺少其中任何一個方面，或者這些方面的平衡不這三個領域的基礎層的基礎是(4)信任在學生、教育者、領導者、供應商（包括行業(yè)、政府和社區(qū)化包括社會個體及群體、學術界（大學及其這些組成部分共同構成了用于高等教育中生成式AI采用的CRAFT框架（如圖1所示）。我們分別圖1.解決高等教育中生成人工智能所需的?ve核心活動領域之間的互動。高等教育中的生成AI：當前的實踐和前進的道路規(guī)則迫的理由之一在于學術誠信和高等教育獎勵的真實性。也就高質量的學生水平的作品，25,評迫的理由之一在于學術誠信和高等教育獎勵的真實性。也就高質量的學生水平的作品，25,評估應該如何適當地確保學習已不安的誤報水平，大多數菲律賓高等教育機構通過可接受使用政策迅速制定了關于教師和學生使用生成性AI的相關規(guī)定。菲律賓大學發(fā)布了基于原則的準則平衡積極影響與負面影響，重點關大化、人類自主性、公平性、安全性、環(huán)境可持續(xù)性等方面。澳大利亞高等教育質量與標準局，澳大利亞大學的聯邦監(jiān)管 2.在人工智能時代形成關于學生成長的可信判斷需要采用這些原則鼓勵機構同時將生成式AI整合到評估和學習中，并確保通過可信的評估來確認學習的發(fā)生，這些評估定位弱性，高等教育中的生成AI：當前的實踐和前進的道路在不同高等教育機構之間，這將根據學術背景有所不同，但項目級別將是分發(fā)能夠確保學生達到學習成果的評估的自然位置，同時定義生成性AI在支持學習時的應用方式、時機和條件括公平、誠實、尊重和使用生成人工括公平、誠實、尊重和使用生成人工獎項。TEQSA策劃了清晰的機構規(guī)則圍繞財產和安全展開。在缺乏明確指導原則或不足的情況下，有時會導致私人或機密信 在機構層面，這種認知可以因此催在2024年中，202所澳大利亞高等教育機構響應了TEQS在機構層面，這種認知可以因此催并且通過實踐。在工具包中，TEQSA強調了評估評估過程、評估有效性以及項目層面的評估等方面的關30關于生成式AI的應用。這一點之所以被突出菜單類比強調了選擇和適用性，而非交通燈或評估尺度對適當使用規(guī)則的認識。這些規(guī)則將包括這些應用的安全使用方法，例如可以提供哪些數據、哪28TEQSA(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頁或文檔保留原有格式和其他符號，請?zhí)峁┰擁撁婊蛭臋n的具體內容文本。這樣我可以幫助你將其翻譯成中文，并保持專業(yè)和嚴謹的風格。以直接翻譯的文本。如果你有該頁面的具體內容或文本片段，請?zhí)峁┙o我，我會幫助你進行翻譯。例如： 高等教育中的生成AI：當前的實踐和前進的道路并且涉及它們使用的情境和配置（例如，哪些數據會反饋給AI供應商以優(yōu)化或調整，未發(fā)表的研究發(fā)現可能被認為過于敏感而無法與某些AI應用基于云的平臺可能存在未經授權訪問的風險，將數據暴露給這些服務可能會損害研究數據的安全性建立規(guī)則，在考慮生成式AI的發(fā)展速度以及其，因為AI能力的發(fā)展速度可能會快于教育者重新設計評估任務的速度。由于生成式AI對不的影響各不相同，因此規(guī)則也需要考慮到學科間的差異性和解釋上的靈活性。34在許多方面，大學群體廣泛使用生成式AI驅動的應用程序意味著規(guī)則在許多機構中已經落后，這使得充分利用優(yōu)勢和減輕風險變得更加困難。35作為當前AI最狂雜的或負責任的)用戶36,學生應該是圍同創(chuàng)造者，參與定義和應用方法提供了機會：作為一個群體，他們積極參與，渴望指導，并且普遍認識到在大學期間及畢業(yè)后，掌握生成式AI的重要性。有關學生作為合作伙伴的方法在課程設計和評估方面的大量文獻提供了實用指導，以應對這一挑戰(zhàn)。37. 展望未來，重要的是要設計規(guī)則以適應一個AI能力日益增強并廣泛集成到許多數字工具以及新的、尚未可知的可能性中的狀態(tài)。規(guī)則設計還需要幫助推動和引導向負責任的人工智轉變。為此，可以使用以下框架（表1）來幫助定位機構和個人的 你提供的鏈接似乎指向一個網頁而不是直接的英文文本內容。請復制該頁面或相關部分的英文文本到這里，我將幫助你將其翻譯成中 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。訪問權限全校范圍內學生、教育者和領導者公平獲取生成式AI應用至關重要。這可能包括特定部門內的學個系統(tǒng)中根深蒂固的劣勢”38.這一 會創(chuàng)造一種新的數字不平等形式，在這種形式中，先進AI能力的訪問權限取決于財務資源。例如供更可靠的前沿模型訪問、改進的功能如數據分析以及提升的輸出質量。重要的是，機構、政府和AI供應商應共同努力，提供AI應用程序和工具，確保學生、教育工作者和研究人員能夠免費獲考慮公平訪問的問題還涉及潛在的供應商考慮公平訪問的問題還涉及潛在的供應商41助使用自然殘疾學生參與數據庫的人們會收到 另一個方面涉及公平性，特別是在訓練數據集中主要以西方視角為主，這可能導致偏見的延續(xù)，并限制了人工智能應用的相關性，尤其是對于來自不同背景的學習者，甚至可能限制人工智能模38新南威爾士州議會(2024)高等教育中的生成AI：當前的實踐和前進的道路特定語言。針對特定語言（除英語外）構建的模型可能在特定地理區(qū)域或目的上出現，以避免忽視某些文化和語言。42. 一些相關方也可能基于對生成式AI系統(tǒng)倫理性的深刻信念而可能對AI推理的環(huán)境影響以及AI公司在準備模型時的道決定生成式AI應用時應當予以考慮，可能會促使選擇更具道德性或可持續(xù)性的選項，或者賦予個人要調用CRAFT框架的其他元素，以要調用CRAFT框架的其他元素，以展望未來，機構必須尋求提供最先進者的利益。這可能需要與供應商協商更加靈活的許可安排，以便幫助機構大學通過為高等教育場景量身構建的平臺來利用微軟的倡議提供了公平獲得國家適當回應的機會，例如種不同的組件，包括類似于ChatGPT的功能，并結合高等教育中的生成AI：當前的實踐和前進的道路表2.提供對生成AI技術的公平訪問的規(guī)則。與熟悉這體現了學生、教職工和工作人員對如何在與機構相關的工作中利用生成式AI的方式有理解和舒適教育工作者、研究人員和生成式AI策略47。這是高等教育中的生成AI：當前的實踐和前進的道路然而，盡管這些舉措正在成為更廣泛采用的必要前提條件，教授們仍普遍缺乏相關背景建設的初步或零散措施。49. 式進行設計50例如，為學生提供有意設計的生成式AI應用程序可能更為有效，這些應用程序能夠意識到常見的誤解、促進問題解決并培養(yǎng)元認知技能52這可能會讓學生避免進行重要的認知勞動，并可能導致他們過度依賴，從而產生潛在的長期求和教育者的教學意圖得到優(yōu)先考慮，同時強調教學與學習的深厚關系性質。53.從學生角度來看，這些工具極具吸引力。它們可以使學一個故意夸張的例子，當ChatGPT的能力首次被從學生角度來看，這些工具極具吸引力。它們可以使學一個故意夸張的例子，當ChatGPT的能力首次被學生使用該工具撰寫整篇essay或作業(yè)。這會剝奪學生在完成作業(yè)過程中所需的認知努力，從而妨礙他們從作業(yè)中學習并建立對課程或項目研究計劃重要的技能和能力。寫作過程與思考密切相關，而我們不希望在香港科技大學，教育創(chuàng)新中心正在試驗將ChatGPT作為課程設計的輔助工具。人工智能用于幫助將課程學習成果與評估設計對齊，遵循過程映射到知識維度等流程，教育者則指導這一過程。這使教育者能夠更加反思和全面，從而增強人類高等教育中的生成AI：當前的實踐和前進的道路促進自主性、適應性和反思性學習，這也將幫助他們批判性地參與生成式AI。55. 對所有利益相關方而言，AI倫理也是熟悉度的一個關鍵組成部分。聯合國教科文組織（UNESCO本熟悉將有助于告知我們如何使用在英國大學進行的工作，我們用人工智能輸出做什么務，這些任務不需要高級推理能力本熟悉將有助于告知我們如何使用在英國大學進行的工作，我們用人工智能輸出做什么務，這些任務不需要高級推理能力探索和批判性評估人工智能的潛力和環(huán)境影響研究人員在支持性環(huán)境中選擇更簡單的職業(yè)發(fā)展。以發(fā)展為中心的原則，國的中學教育機構 通過利用跨學科合作，南加州大學創(chuàng)意技術研究所創(chuàng)建了如生成式AI學者項目等計劃，這些項目使學生開發(fā)了一種公共可用的、創(chuàng)造性的通用能力。教科文組織開發(fā)了一種公共可用的、創(chuàng)造性的通用能力。教科文組織高等教育中的生成AI：當前的實踐和前進的道路更廣泛的背景熟悉度對于了解大學合作伙伴如何與生成式AI進行互動也很重要。例如，行業(yè)與A互動方式將影響AI在高等教育研究和教學實踐中的融入方式。相反，作為學科專家，大學研究人員和教育者在引導和引領行業(yè)、政府及社區(qū)如何以積極和負責任的方式與生成式AI互動方面發(fā)揮著關鍵作用。此外，社區(qū)對生成式AI的反應，如倫理和安全性方面的問題，必須指導學生和研究人員如展望未來，有許多機會可以增強各類大學利益相關者對各種事務的熟悉度。學生作為合作伙伴的倡議可以在規(guī)范化、分享和慶祝生成式AI的積極且負責任的應用方面發(fā)揮重要作用。這些可能包括這 果一個機構的成員對生成式AI有不同的但互補的認知水平，只要這些成員之間存在一致性和協作師了解AI在教學中的功能，教育技術專家了解不同AI應用的能力，他們生強大的效果。許多大學已經建立了內部實踐社區(qū)，讓教育者和研究人員可以交流想法、了解關使用以下評估標準（表3）來幫助定位您的機構和地方進展，并高等教育中的生成AI：當前的實踐和前進的道路表3.在整個機構中建立對生成AI的熟悉度的規(guī)則。與高等教育中的生成AI：當前的實踐和前進的道路和批判性評估高等教育中的生成AI：當前的實踐和前進的道路信任是幫助人們采用人工智能技術的關鍵要素。用戶對技術的信任可以被視為用戶與技術以及用戶與供應商之間的關系，受到認知、情感和行為維度的影響。62然而，CRAFT框架中的信任元素超出了人、AI和供應商之間的關系。還有許多其教育者之間、教育者與領導者之間、大學與供應商之間、研究人員與社區(qū)之間等。當關鍵信任對 表4.在上下文中，當信任在選定的信任對之間受到侵蝕時的一些潛在后果生成AI和大學。虛偽和不公平的感覺參與和訪問學生和教育者之間存在一個關鍵的信任配對。越來越多的學生開始認識到AI的普遍性，并即使在被告知不要使用的情況下也會繼續(xù)使用它。63。當教育工作者普遍支持他們的問題和學習效果的影響下，學生與教育者之間的信任差距迅速拉大，這是可以理解的。65.通過使用監(jiān)視和檢測技術進一步加劇了不信任66那表面上旨在確認學生是否完成了自己的作業(yè)，但實際上可能具有侵入性、 我在大學AI作弊危機中親身體驗到，首次感受到的成果高等教育中的生成AI：當前的實踐和前進的道路這是因為對其準確性和可靠性的不信任、對人類價值和創(chuàng)造力減弱的擔憂，以及對未知的恐懼所 。雖然其中一些可能是受訪者實踐回答的連貫性通過建立熟悉度和相關性以及語音來緩解這是因為對其準確性和可靠性的不信任、對人類價值和創(chuàng)造力減弱的擔憂，以及對未知的恐懼所 。雖然其中一些可能是受訪者實踐回答的連貫性通過建立熟悉度和相關性以及語音來緩解 在幫助學生和近期畢業(yè)生模擬面試經驗，和自主性被視為增強AI系統(tǒng)信任的關鍵要素。71然而，雖然使有助于建立教育者的信任，但這可能會侵蝕學生信任，并且需要以學生學習和關懷為中心進行框架設定。更廣泛地說，在總體人群中，普遍存在關于數據隱私與安全、安全性和透明度的擔憂。72. 人工智能的采用在不同機構之間也存在顯著差異。部分原因在于不同大學的風險成熟度和偏好，這與教育者/研究人員與領導層之間的信任關系密切相關。與像人工智能這樣的飛行員和失敗都是安全的。支持安全的實驗、同伴間的分享以及開放的對話是機構領導者在建立 高等教育中的生成AI：當前的實踐和前進的道路對于促進AI的負責任和倫理使用至關重要。鑒于AI公司對訓練數據的巨大需求，有關提供給生成式AI系統(tǒng)的數據的安全性和隱私性的擔憂是合理收集的機制（或更理想的是，賦予用戶選擇權），對于建立這種信任關系至關重要，例如微軟小е：（AI的理解和能力。應用于高等教育背景并在CRAFT框架內，這些法規(guī)對應于規(guī)則，實現好處需要訪問和熟悉，而解決關于風險的擔憂以及增加理解和能力則對應于熟悉。也就是說，通過制定確保負責任使用AI的規(guī)則，并確保學生、教師、研究人員和領導者能夠以生產性和倫理的方式利用和受益于AI來建立信任?？紤]以下評分標準（表5），以幫助定位您的機構和地區(qū)進展，并確定關鍵的 高等教育中的生成AI：當前的實踐和前進的道路表5.圍繞生成AI在關鍵參與者之間建立信任的規(guī)則。同行機構和與CRAFT的最后一部分，也是arguably最復雜的部分在于文化。這涉及多個方面，包括但不限于：（i）對技術與自動化反應的區(qū)域、地理和社會差異；（ii）圍繞創(chuàng)新、協作和風險的機構或部門；（在教育哲學中，教師權威的感知存在文化差異是一個開放性問題。例如，在西方教育體系中批判性和獨立思考和投資迅速擴張在教育哲學中，教師權威的感知存在文化差異是一個開放性問題。例如，在西方教育體系中批判性和獨立思考和投資迅速擴張77聚公民、企業(yè)、研究人員和政府，圍繞人工智能構建基礎設施。自2019年首個國家人工智能戰(zhàn)略以來，人工智能應用和促進活動（包括研究和初創(chuàng)企業(yè)）取得了顯著進展。新策略的重點在于通過合作伙伴關系推動人工智能的發(fā)展?！鄙墒紸I應用中教師更多地掌握控制權的領域，或許可以考慮讓AI扮演儒家教師的角其次,在不同的機構和部門之間，對風險、實驗和合作的意愿存在差異。作探索來發(fā)現如何在特定情境下有效且負責任地使用生成式AI。為了支持這種實驗文化，需要建立適當的規(guī)則、訪問權限（以及一定程度的基礎熟悉度），為員工和學生提供一個安全 高等教育中的生成AI：當前的實踐和前進的道路安全勘探的環(huán)境，不用擔心不公平的報復78險，因為潛在的風險擔憂在各機構之間大多相似。79.EDUCAUSE和其他組織已經建立了活躍的nces領導者、教育者和研究者可以在其中分享資源、活動和經驗。80. 大利亞大學學習與教學領導者定期舉行全國圓桌會議，分享關于生成性AI的做法。83. 具。更高教育領域的更多合作與伙伴關系，以及與社不同學科和行業(yè)文化對能力提升和技術限制的反應也會有所不同，各行業(yè)的具體情況可能會影響其應對方主性尊重，泰克正在與研究人員和組織合作，將人工智能應用于導航，并學科(例如對EF? 高等教育中的生成AI：當前的實踐和前進的道路理與商業(yè)則可能更多地涉及自動化和勞動力替代所帶來的問題。組織內部的職能之間也可能存在差異（如營銷vs銷售vs人力資源）。85. 在學術界，許多生成式AI輸出的文本性質可能被視為對人文學科的一種挑戰(zhàn)，這可能反映在不同學科目前使用AI的程度上（例如，工程和信息技術領域使用較。當我們努力在高等教育中有效和負責任地參與生成人工智能時，我們深入反思。87.人們對大學角色所持有的普遍文化觀念是，我們的機構是知識創(chuàng)造和傳然而，生成式AI進一步促進了知識、解釋和解讀的普及，而互聯網早已加速了這一過程。盡管生成域面臨的挑戰(zhàn)包括根深蒂固的關于人類專業(yè)知識價值以及AI輔助學習的非個人化性質的信念和擔憂，這些也是需要高度重視的文化因素。89.從根本上說,需要培養(yǎng)一種前瞻的未來可能與今天截然不同的局面。-在人工智能的作用、雇主對大學 在這些大學中，應該如何演變？文化知識的主流地位是否依然穩(wěn)固，還是說大學需要重新聚焦并 高等教育中的生成AI：當前的實踐和前進的道路隨著我們展望未來，尤其是在我們質疑大學的角色時，需要考慮文化的一個重要額外方面是：大學是大腦和機器之間的直接神經整合。我們是否有一種文化能夠展望未來的變化，以便為我們自己和學生準備一個從根本上被改造的環(huán)境？考慮以下評價標準（表6），以幫助定位您的機構和地方高等教育中的生成AI：當前的實踐和前進的道路表6.圍繞生成AI參與促進生產性和負責任文化的規(guī)則。對和周圍的恥辱高等教育中的生成AI：當前的實踐和前進的道路TheCRAFT框架由三個交叉的核心元素（規(guī)則、訪問、熟悉度）組成，并由信任和文化這兩個支?沒有規(guī)則的訪問和熟悉這可能導致AI的不安全使用（例，或秘密隱藏的AI使用，或由于評估實踐中未適當考慮有效性而導