人工智能時代高等教育“何為”

李運福 王斐

[摘? ?要] 人工智能時代高等教育何為，是深化高等教育數字化改革、建設高等教育強國正面臨的時代命題。文章通過對美國高等教育信息技術協會2022年發布的聚焦人工智能的特別報告進行全面分析，對人工智能時代我國高等教育改革和發展提出了四點建議：（1）高校應在人工智能基礎理論研究和創新、數字人才的高質量供給、有組織地推進科學素養全面普及三個方面強化責任擔當；（2）通過構建數據治理框架、革新智能素養培育體系、加強全鏈條監管等方式推進“人工智能+高等教育”的深度、效度和持久度；（3）充分借鑒企業經驗，合理定位和發揮多樣數據領導者的重要作用；（4）以融合教育理念為指導，在無障礙校園環境建設、學習支持服務體系完善兩方面加強高等特殊教育領域智能化建設，全面助力高質量高等教育體系建設。

[關鍵詞] 人工智能； 高等教育； 數據治理； 包容性發展； 高質量教育體系

[中圖分類號] G434? ? ? ? ? ? [文獻標志碼] A

[作者簡介] 李運福（1987—），男，山東聊城人。副研究員，博士，主要從事高等教育評估、教育數字化改革研究。E-mail：liyunfu@xjtu.edu.cn。

一、引? ?言

習近平總書記在中共中央政治局第五次集體學習時強調，高等教育是建設教育強國的龍頭，同時還強調教育數字化是我國開辟教育發展新賽道、塑造教育發展新優勢的重要突破口[1]。近年來，以生成式人工智能為代表的新一代人工智能技術的出現，引發了鏈式反應般的科學突破，其廣泛、深度應用給經濟社會各領域帶來了巨大沖擊，引發了新一輪科技革命和產業結構變革，加速了新型產業體系的培育。人工智能已成為強國競爭的關鍵賽道。面對人工智能引發的社會變革，在強國建設中高等教育應何為，才能充分發揮“龍頭”牽引作用，推動教育大國向教育強國的系統性躍升，顯然已成為亟待回答的時代課題。

二、EDUCAUSE特別報告概述

美國高等教育信息技術協會（EDUCAUSE）是最具國際影響力的高等教育信息化專業組織之一，擁有以北美為主、遍布世界各地的成員單位，他們以高等學校為主，同時涵蓋信息技術產業界。EDUCAUSE評論是該協會面向高等教育IT社區的旗艦出版物。它廣泛關注信息技術發展的當前狀況和未來趨勢，以及對高等教育機構可能會產生的影響，并為高等教育中信息資源的管理和使用提供實用的建議和指導。

面對人工智能的發展及其在高等教育領域的深度應用，EDUCAUSE于2022年6月發布了題為《人工智能：我們現在在哪里》（“Artificial Intelligence： Where Are We Now”）[2]的特別報告。該報告詳細整理了EDUCAUSE評論中具有代表性的人工智能相關成果或觀點，為高等教育管理者和高級IT領導全面了解人工智能在高等教育領域的應用現狀、前景、風險和倫理影響，以及它在確保學生成功方面的重要作用提供了有價值的參考。全面分析和深度理解該報告，對反思我國當下人工智能在高等教育領域的應用和發展同樣有著非常重要的啟示和借鑒價值。

三、EDUCAUSE特別報告主要內容分析

（一）人工智能時代呼吁高等教育機構發揮數字領導作用

牛津大學人工智能治理中心人類未來研究所開展的一項關于美國人對人工智能的態度和趨勢的調查顯示，大學研究人員是公眾最信任的群體之一[3]。這充分反映了社會對高等教育機構數字領導作用的發揮充滿了期待。數字領導力描述了在數字世界中領導組織所需的一類新興角色、責任和能力。數字化領導者能夠理解數字化的復雜性，同時也理解數字化可能造成的不和諧和不信任，并有能力領導數字世界，能夠幫助他人從混亂的世界中創造意義?；谌斯ぶ悄軙r代社會公眾對高等教育機構的信任，在高等教育領域需要更多的數字化領導者，并將數字化領導視為一種參與戰略，參與人工智能的發展，致力于在人工智能世界中建立信任，將高等教育機構通過基礎研究、實驗、教學、學術創新等方式形成的對人工智能的理解、資源和經驗帶向世界，迎接最緊迫的挑戰，不僅要為自己的學校，而且要為社會公眾創造更大價值。

（二）人工智能時代的倫理道德需要多方協同守護

人工智能已在高等教育機構廣泛應用，通過自動化處理改變了通常由人類處理的業務流程，但與人工智能相關的各種風險也不斷擴大。人工智能技術在高校部署之后發生的變更所導致的風險不在IT部門的控制范圍之內，確定誰負責人工智能道德比確定創建程序的人要復雜得多。人工智能道德責任的守護可能涉及多個責任方，包括程序員、銷售商和業務實踐者等。為人工智能負責意味著無論是設計、營銷、銷售還是部署人工智能解決方案，每個環節都必須有條不紊地運用倫理思維。若要使人工智能的開發和應用符合倫理道德，必須確保人工智能的道德責任由多方不同的利益相關者共同承擔，從程序員、產品經理到營銷和銷售程序的公司，甚至包括部署人工智能產品和服務的高等教育機構。

（三）人工智能對高等教育的革命性影響似乎只是一種“炒作”

人工智能在金融、醫療等領域的成功應用經驗和模式在教育領域不見得同樣可行，把人工智能視為解決教育問題的靈丹妙藥實屬炒作行為[4]。

1. 監控學生及其學習活動是人工智能應用的主要體現

對學生及其學習活動的監控中，最突出的應用是維護學術誠信，尤其是新冠疫情期間在線學習規模的擴大，加速了人工智能技術在監考中的應用。但是，這種應用都因侵犯學生隱私受到審查，監考軟件的應用還和焦慮、技術故障、社會經濟和種族偏見等一系列與考試成績有關的問題緊密相連。雖然人工智能是一個強大的工具，可以改善在線監考和整體測試體驗，但它并不總是完美的，不應該單獨使用。人工智能與人工監督相結合能夠為學生創造更少侵入性的體驗，讓人工智能更智能，簡化導師評審，以及啟用非傳統的考試活動和形式[5]。

2. 機構任務是人工智能應用最薄弱領域

被調查者表示，他們完全沒有興趣將人工智能用于機構任務，如規劃課程、制定或協助財政援助決策、發展和籌資，以及制定或協助招生決策。人工智能使用最多的任務是督促被錄取的申請人支付定金、規劃學術支持資源以及宣傳和招聘等。人工智能對高等教育的重要性可能被夸大了，導致人工智能在高等教育領域應用不及預期的挑戰主要有：領導支持不足是基礎性挑戰，支持采用和維護人工智能的制度缺陷是主要挑戰，數據治理無效、技術專長不足是中等程度的挑戰。此外，還包括財務問題以及對人工智能使用相關倫理和算法偏差的擔憂等。

3. 學生成功是人工智能應用的潛在增長領域

新冠疫情加速了聊天機器人在高等教育領域的應用。在未來發展中，聊天機器人要達到高等教育機構所要求的聲譽標準，它應該更“聰明”，具體表現為：可定制、多通道、多語言和抵抗內隱偏見、安全且可伸縮，以及自學能力和越來越強的直覺等[6]。人工智能強大的分析功能，能增強學校對學生的全面了解，在學業有風險的學生識別、學業預警、即時經濟援助等學習支持服務方面得到普遍應用，展現了強勁的變革潛力。

（四）首席信息官在高等教育精準決策中發揮著重要作用

美國高校由于入學人數持續10年下降，領導層面臨越來越大的壓力。高等教育管理者長期以來依靠他們的專業知識作出的經驗性決策難以應對高等教育面臨的復雜挑戰，基于數據的精準決策就顯得尤為必要和緊迫。當下，高?；窘ㄔO了覆蓋學生、教師、財務等的各類信息系統，且伴隨學生的培養，高校數據密集型特征越來越明顯。但是，單一數據本身并無太大價值，只有與其他數據集成和連接，才能更科學地支持學校領導決策。因此，利用人工智能技術更積極主動地提出應對各種挑戰的方案就成為高校CIO（Chief information Officer）面臨的重大現實問題。針對這種問題，中流砥柱（Mainstay）公司的首席技術官托比·杰克遜（Toby Jackson）認為，高校CIO應重點做好以下三點：借鑒其他企業和行業人工智能應用經驗，幫助招生部門找到可能有興趣申請和入學的潛在學生；詢問所在機構正在努力實現什么目標及存在的挑戰，明確問題，并嘗試探索基于人工智能的解決方案；除了利用人工智能來應對當下的挑戰外，還可預測未來可能出現的問題，并提出解決方法[7]。

（五）數據和法律是規避人工智能在高等教育領域應用風險的主要領域

人工智能在賦能高等教育變革的同時，也會帶來一定風險。為避免不良后果的產生，應重點關注數據和法律兩個領域。

1. 值得關注的問題

在數據層面：一是數據的精準性和全面性。首先，人工智能工具所應用的數據可能是舊的或過時的，與目標群體特征難以匹配；其次，所用數據是否包括各種學生信息。二是基于數據創建的模型，往往是基于數據的相關性，難以準確反映因果關系，其中算法偏差是一個真正值得關注的問題。三是在數據應用中，為了負責任地使用人工智能系統，教師不僅必須了解它們的好處，而且必須了解它們的局限性，當算法評估與教師的專業判斷不一致時，學校需要制定非常明確的協議，指導教師作出正確的決策。

在法律層面，主要涉及不同的隱私和數據保護的法律體系。在美國，聯邦學生隱私立法的重點是確保機構在披露個人身份信息時獲得同意，讓學生能夠訪問他們的信息，并對他們認為不正確的內容提出質疑。隨著人工智能在教育決策中的作用越來越重要，以及學生對人工智能認知水平的不斷提高，高等教育機構將被迫向學生展示相關教育信息，學生開始想知道算法和人工智能決策是如何影響自己的學習和生活的。

2. 主要的改進建議

為確保人工智能在高等教育領域的應用更加安全、公平，應重點考慮以下因素：一是采購（Procurement）。就提供學生數據而言，密切關注最適用于學校特定學生群體的技術和公司，以確保在出現問題時，學校已與一家能夠對問題作出及時反應的公司簽訂了合約。二是培訓（Training）。為高等教育機構中那些將要使用人工智能的相關人員作好準備，并就相關工具的優點和缺點開展培訓。三是監督（Oversight）。建立一個持續檢查的工序，以監督人工智能工具的應用對特定學生群體是否有效，以及它們是否可以提供更好的數據。四是政策和原則（Policies and Principles）。圍繞人工智能工具的實施創建相關制度和政策，并將其轉化為可操作的步驟和行動原則。五是參與（Participation）。高校應關注師生對人工智能工具的擔憂以及他們的期望，并將其作為高等教育機構相關決策的重要參考。

（六）人工智能可以更好地支撐高等教育的包容性發展

根據美國教育科學研究院（Institute of Education Sciences）發布的2019年教育數據簡報（Digest of Education Statistics）顯示，在2015—2016年美國近20%的本科生報告有殘疾，且輟學率明顯高于非殘疾學生，畢業率明顯低于非殘疾學生[8]。新冠疫情暴發后，高等教育機構紛紛轉向在線教學，使這一群體的脆弱性得到了明顯緩解[9]。人工智能技術的發展有助于改進和創建學習工具，為殘疾學生創設更便利的學習環境。

1. 可訪問性測試

基于機器學習模型的高級語音合成技術是人工智能對依賴輔助技術的學生最具前景的應用之一。合成語音的質量越來越自然，并在迅速提高。例如，美國教育考試服務中心（ETS）利用亞馬遜的技術，將一些人工錄制的音頻替換為補充測試內容的合成語音。ETS通過減少制作替代格式材料的周轉時間，為殘疾學生提供更自然、清晰的語音材料，改善了殘疾學生的用戶體驗。

2. 內容描述

在為盲人或視力低下的學生制作文本描述或復雜的測試問題時，周轉時間（Turnaround）是非常重要的。人工智能技術可以用來自動描述圖像；基于人工智能的系統也可以用于描述內容的“第一遍”。之后，主題專家根據人工智能系統的測試反饋可以細化內容，或者根據描述的質量確定內容是否應該重新編寫。

3. 網頁交互

基于人工智能的工具還可以用于幫助盲人進行交互。蘋果Siri、亞馬遜Echo等工具提供了通過語音對話的模式與內容互動的方式。但是，人工智能功能的擴展方式有很多種，例如，學生可以要求虛擬助手大聲讀出頁面上的標題，讓他們了解頁面的結構，找出頁面上的位置，或跳過不相關的內容。將這種可訪問性構建到每個人都使用的系統中，可以隨同每個智能設備一起使用，節約購買成本。

（七）AI與HI協同應用是實現學生成功的必然趨勢

學生成功不僅要考查學生通過教育教學獲得的知識、能力和素養，更應注重對學生學習經歷的考察[10]。為強化對學生成功的支持和引導，高等教育機構已使用人工智能來輔助處理和分析海量數據，以監測和發現潛在風險，并主動響應學生行為，促進學生的成功。根據米切爾·科爾弗（Mitchell Colver）提出的可持續分析的生命周期模型可知，數據的生命周期包括形式分析和滿足人類需求兩個環節，前者包括數據采集、數據建模、數據可視化三個環節，后者包括社會化、賦能、創新三個環節[11]。以此模型為依據，任何數據只有經過社會化才能產生價值。但是，由于人工智能依賴于從數據中學習，無法跳出思維定式，盡管人工智能擅長于通過大量數據來尋找模式并作出預測，但將所有數據進行社會化并引導學生成功時，仍然需要人類智能（Human Intelligence，HI）。所以說，人工智能的應用并不能取代人類智能，而是人類智能的擴展。將智能機器與人類洞察力相結合，創建學生成功模型，在最大化結果的同時，也最小化風險。人工智能與人類智能協同應用對支持學生成功具有重要價值，強化二者之間的協同關系將更具有革命性意義。

四、對我國高等教育未來發展的啟示

經上述分析，對我國新時期高等教育改革與發展的啟示主要有以下幾點：

（一）強化人工智能時代高校的責任擔當

進入新時代以來，教育對經濟社會發展的基礎性、戰略性支撐作用得到了前所未有的重視。在人工智能加速社會各領域深度變革的初期，圍繞高校主要職能強化高校引領者的角色定位，是建設重要人才中心和創新高地的應有之義。

1. 加強人工智能基礎理論研究和創新

一直以來，大學在原始創新和重要思想產出過程中發揮著獨特的、不可替代的作用[12]。自人工智能的概念于1956年被提出以來，經過60余年的發展取得了顯著成就，但是人們對人工智能的本質和機理的認識還不夠深刻、全面，尚未形成完善的理論體系?；A理論的匱乏制約了技術和產業的創新。高校應將加強人工智能基礎理論研究和創新作為建設人才高地和創新高地的必要任務，為人工智能技術的創新應用提供動力。

2. 加大數字人才的高質量供給

數字人才是推動數字經濟發展的原生動力，是支撐數字中國戰略的基本保障。面對數字經濟的高質量發展，數字人才需求迫切，但是高校在學科專業布局、師資隊伍建設、校企合作等方面與產業數字化對接稍顯滯后，數字人才供給速度和規模明顯落后于技術與社會變革的整體速度[13]。數字職業在《中華人民共和國職業分類大典》中的首次標注，為高校數字人才培養提供了基本遵循。高校應以推進落實普通高等教育學科專業設置的調整優化改革為契機，加強學科專業調整及專業群建設，加大數字人才供給，更好地服務數字經濟發展和數字中國建設。

3. 有組織地推進科學素養全面提升

從世界高等教育發展史來看，一流大學很大程度上就根植于履行其社會服務職能。在人工智能時代，科學素養是公民素質提升的核心內容，是推進我國新時代強國建設的必然要求，也應納入高校全面開展社會服務的必要內容中。中共中央、國務院印發的《關于新時代進一步加強科學技術普及工作的意見》明確要求，高等學校應設立科技相關通識課程，滿足不同專業、不同學習階段學生的需求，鼓勵和支持學生開展創新實踐活動和科普志愿服務[14]。在終身教育、全民教育的理念下，高校還應立足學校優勢特色，明確社會服務對象、輻射區域范圍等，通過加強視頻公開課、精品資源共享課以及短期微學位課程等多類別在線資源建設，支撐全民科學素養常態化提升。

（二）加快“人工智能+高等教育”的高質量發展

當下人工智能在高等教育應用中普遍存在理論探討多、實踐案例少，基礎應用多、核心應用少的問題，人工智能助推高質量高等教育體系建設的新動能、新優勢尚未得到充分發揮。為增強人工智能在高等教育領域應用的深度、效度和持久度，高校應著重推進以下工作：

1. 結合學校辦學定位構建數據治理框架

數據是人工智能發展和應用的基礎，數據治理是保障人工智能在高等教育應用深度的重要基礎。當下，關于數據治理內涵的討論主要集中在衛生、金融和電信等領域，且尚未形成共識。但是，從權威組織和國內外學者的討論中可以看出，對數據治理的理解基本形成以下幾點共識：數據是組織發展的核心資產，數據治理是充分挖掘和實現數據資產價值的重要手段，其目標要與組織戰略目標保持一致；數據治理強調標準、規范和流程的設定，但它不是一套規則條例，而是一個過程，在這個過程中不僅關注技術應用，還關注組織中與數據相關事務的決策權及相關職責的分配；數據治理的推進和落實不是以權力支配為基礎，而是以多主體相互協商形成的共同規則為基礎。為充分發揮數據賦能，助推教育強國建設，高校應結合學校辦學定位和發展使命，制定數據治理框架，明確數據治理規范、數據質量標準、數據治理場域、數據治理主體角色及職責等，充分挖掘數據資產價值，支撐和引領教育教學質量創新發展。

2. 加大全員智能教育素養培訓體系革新

提升全員智能教育素養是保證人工智能技術在高等教育應用效度的基本條件。在現有研究中，國內外學者對智能教育素養的內涵開展了廣泛深入的討論，形成了豐富的智能素養框架，為實踐培養提供了有效的理論指導。但是，高校的現有培訓體系存在組織協同性不夠、培訓內容學科本位化、能力標準體系尚不健全、培訓效果評估導向性不強等弊端，難以支撐高校管理者、教師、學生智能教育素養的常態化提升。在未來發展中，學校應重點從以下幾方面深化變革，建設高質量培訓體系，助力全員智能教育素養的發展：一是要重視學校信息化部門對全員培訓活動的內容供給。強化信息化部門與教師發展、學生管理、教學院系等部門間的協同，轉變信息化部門提供技術服務的固有思維，強化信息化部門在協同培訓中的內容服務功能。這對增強信息化部門深層次認識學校教育教學活動，提升服務內涵有著重要積極作用，同時也能“倒逼”信息化部門的職能完善和專業能力提升。二是要針對學校管理者、教師、學生等不同利益相關實踐需求和未來發展，構建適合本校的人工智能素養框架，既能為全員人工智能素養自我評價提供理論支撐，同時也能夠以此為依據加強微課程體系與實踐活動體系建設。三是延伸培訓效果評估鏈條，健全培訓評估體系，凸顯培訓對人工智能素養提升的貢獻度。以柯氏評估模型（Kirkpatrick Model）為參照，學校應在單獨關注培訓者滿意度評估基礎上，延伸評估鏈條，關注培訓者知識技能獲得評估、知識技能實踐運用評估以及習得的人工智能素養對學校教育教學改革的貢獻度評估，從而建立健全培訓評估體系。

3. 加強人工智能高等教育應用全鏈條監管

人工智能技術的廣泛應用對各領域發展起到正向推動作用的同時，也帶來了各種潛在風險。加強人工智能監管已引起國內外高度重視和認同。例如，歐洲議會正式批準了旨在對人工智能進行全面監管的《人工智能法案》，我國也發布了《生成式人工智能服務管理暫行辦法》等。但是，在高等教育領域，人工智能應用的監管尚處于空白。在未來發展中，高校應通過制定明確的人工智能應用監管框架、人工智能監管技術標準，以及人工智能應用自我評估制度等方式，加強對人工智能技術引入、算法模型開發與構建、規范與適切性應用、風險預測及效果評估等全鏈條監測，確保人工智能科學、合理、可持續賦能高校教育教學改革。

（三）合理定位和發揮高校多樣數據領導者的作用

1. 合理定位數據領導者角色

CIO是統籌學校教育信息化規劃與發展并參與學校相關決策的重要領導，是學校信息化的設計者、引領者、推動者和執行者。我國在《教育信息化“十三五”規劃》中就明確提出，要在各級各類學校逐步建立CIO制度，推動了我國教育信息化建設開始由基礎設施建設向管理制度建設延伸[15]。經歷新冠疫情的沖擊，國內外高校普遍認為CIO的角色越來越重要。近年來，隨著人工智能、大數據等新興信息技術推動產業的深刻變革，企業領域出現了多種多樣的數據領導者角色（C-Suite），如首席數據官（CDO）、首席分析官（CAO）、首席技術官（CTO），以及美國國防部提出的“首席數字和人工智能官”（CDAO）等，這為高校進一步豐富完善數據領導者決策提供了廣泛借鑒。

2. 理性借鑒企業成功經驗

企業領域新興事物的出現一定程度上會引起教育領域的關注，并對推動教育行業變革具有一定的引領作用。但是，教育行業與企業的價值追求不同。不同類型高校數據治理現狀及價值追求也存在一定差異。高校應立足實際，理性選擇與借鑒企業相關經驗。盡管企業中的數據領導者角色多樣，若要實現作用的充分發揮，都具有以下共同特點[16]：注重創建數據文化，專注于能通過數據驅動而實現的組織愿景；專注于數據和分析戰略，不斷探尋新的發展機遇，必要時推動組織重構，以增強組織靈活性，提高組織生產力和影響力；與其他高級管理人員、CEO和董事會密切合作；有強大的團隊支撐，并且有能力突破各個業務部門的障礙，創建一種開放共享文化，實現數據匯聚和融合。以此為鑒，高校應進一步加強數據文化塑造，推動數據領導者由兼職轉向專職，角色定位由技術主管向學校戰略決策者拓展，逐漸演變為高等教育的思想領袖之一，提升數據領導者在學校戰略決策及校內各部門數字化改革中的重要作用，協同推動教育理念、治理模式、教學手段與思維方式在數字化時代的變革。

（四）加強人工智能技術在高等特殊教育領域的應用

特殊教育是我國高質量教育體系建設的重要組成部分。發揮人工智能技術優勢，推動人工智能與特殊教育的深度融合，賦能公平而有質量的特殊教育發展，是破解特殊教育現存發展難題的重要手段，更是推進教育公平的重要體現。但是，《中國特殊教育市場現狀深度研究與投資前景分析報告（2023—2030年）》顯示，我國特殊教育智能化上各地區間發展不平衡，技術尚未充分賦能，特殊教育整體個性化、智能化教育教學改革仍需努力[17]。

1. 完善智能化、無障礙校園環境

無障礙環境建設是保障殘疾人平等、充分、便捷地參與和融入社會生活，共享發展成果的一項重要工作。中國殘聯、住房和城鄉建設部等13部門聯合印發的《無障礙環境建設“十四五”實施方案》中明確指出：“大數據、人工智能、物聯網等深度應用于殘疾人出行、居家生活、就業創業，方便殘疾人獲取信息和服務，充分參與社會生活?！盵18]反觀我國學校教育新基建的部署和推進，則對教育包容性的關照相對缺失，一定程度上制約了教育新基建對構建具有強大“包容性”高質量教育體系、發展公平有質量教育的支撐。隨著經濟社會發展，教育公平持續全面推進，融合教育理念也越來越深入人心。高校應以融合教育理念為指導，發揮人工智能技術優勢，持續加強學校無障礙設施設備建設，推動學校教育從隔離走向融合，保障更多有特殊需求的學生能夠順利在普通學校學習，接受高質量的教育。

2. 建立完善的學習支持服務體系

人工智能在特殊教育中最重要的體現就是解決了信息轉換的障礙，既是人體延伸也是人體的有益補償。人工智能的應用，在方式上可以拓寬信息傳遞的渠道，在內容上傳遞相同的信息給特殊學生。人工智能與特殊教育的融合有助于將缺陷補償的價值發揮到最大，彌補特殊教育學生身體或智力的不足。完善的學習支持服務體系的建設離不開政策法案的保障。從美國的經驗來看，基于媒體延伸的殘疾人的個別化輔導、學習支持服務等都是在《美國殘疾人法案》保障下，對各類人群，尤其是有特殊需要人群在學習內容和資源公平獲取權利方面的支持，幾乎每所美國高校都設有多元和全納辦公室，處理學生對學習資源和服務的多元需求[19]。黨的十八大以來，我國殘疾人高等教育事業快速發展，有關殘疾人更全面接受高等教育的政策、法律、法規等不斷出臺，這為發揮人工智能技術優勢，建立完善的特殊教育學習支持服務體系提供了堅實保障。高校應在現有工作的基礎上，加強學生學習體驗調查與評估，明確學生學習支持服務建設的需求導向和問題導向，明確人工智能賦能目標、領域和路徑，加快建設高質量學習支持服務體系。

五、結? ?語

高等教育是教育強國建設的龍頭。在強國戰略下，思考人工智能時代高等教育應何為，是高等教育高質量發展正面臨的時代命題。文章基于對美國高等教育信息技術協會發布的人工智能特別報告的全面分析，對人工智能時代高等教育改革和發展提出了幾點建議，對這一時代話命題進行了嘗試性回答，以期為高質量高等教育體系建設提供參考。

[參考文獻]

[1] 中華人民共和國中央人民政府.習近平主持中央政治局第五次集體學習并發表重要講話[EB/OL].（2023-05-29）[2023-06-12].https：//www.gov.cn/yaowen/liebiao/202305/content_6883632.htm？device=app&wd=&eqid=a1560fae003024a7000000026477e886&wd=&eqid=be6e1d4a0000bdab00000005648f2872.

[2] EDUCAUSE. Artificial intelligence： where are we now？[EB/OL].（2022-06-01）[2022-10-07].https：//er.educause.edu/toc/educause-review-special-report-artificial-intelligence-where-are-we-now.

[3] ZHANG B B， ALLAN D. Artificial intelligence： american attitudes and trends[R]. Oxford： Center for the Governance of AI， Future of Humanity Institute，2019.

[4] 奧拉夫·扎瓦克奇，維多利亞·艾琳·馬林，梅麗莎·邦德，等.高等教育人工智能應用研究綜述：教育工作者的角色何在？[J].中國遠程教育，2020（6）：1-21，76.

[5] JORDAN A. Combining AI with human oversight： 3 benefits for online proctoring[EB/OL].（2022-06-03）[2022-10-07].https：//er.educause.edu/articles/sponsored/2022/6/combining-ai-with-human-oversight-3-benefits-for-online-proctoring.

[6] MARY F C. For higher Ed， chatbots need to be smart[EB/OL].（2022-06-03）[2022-10-07].https：//er.educause.edu/articles/sponsored/2022/6/for-higher-ed-chatbots-need-to-be-smart.

[7] TOBY J. How higher Ed CIOs can leverage AI[EB/OL].（2022-06-03）[2022-12-10].https：//er.educause.edu/articles/sponsored/2022/6/how-higher-ed-cios-can-leverage-ai.

[8] Digest of education statistics [R]. Washington：Institute of Education Sciences，2021.

[9] JUDY B， CARLY G， MARK H. The impact of AI on accessibility[EB/OL].（2020-11-04）[2022-10-09].https：//er.educause.edu/podcasts/educause-exchange/the-impact-of-ai-on-accessibility.

[10] KATHE P. Student success： 3 big questions[EB/OL].（2019-10-14）[2022-10-09]. https：//er.educause.edu/articles/2019/10/student-success--3-big-questions.

[11] MITCHELL C. The lifecycle of sustainable analytics： from data collection to change management[EB/OL].[2022-10-09]. https：//digitalcommons.usu.edu/cgi/viewcontent.cgi？article=1642&context=itls_facpub.

[12] 新華網.做人工智能領域的引領者[EB/OL].（2018-07-05）[2023-09-03].https：//baijiahao.baidu.com/s？id=1605107623023920698&wfr=spider&for=pc.

[13] 邱玥.開啟數字人才剛需時代[EB/OL].（2022-08-04）[2023-09-03]. https：//m.gmw.cn/baijia/2022-08/04/35931302.html.

[14]中共中央辦公廳.關于新時代進一步加強科學技術普及工作的意見[EB/OL].（2022-09-04）[2023-08-11]. https：//www.gov.cn/zhengce/2022-09/04/content_5708260.htm.

[15] 中華人民共和國教育部.教育部關于印發《教育信息化“十三五”規劃》的通知[EB/OL]. （2016-06-07）[2023-08-10]. http：//www.gov.cn/gongbao/2016-11/20/content_5133005.htm.

[16] CARL A. Creating a data-driven organization[M]. Sebastopol： O'Reilly Media，2015.

[17] 觀研報告網.我國特殊教育發展條件及現狀分析個性化、智能化教學方面仍需努力[EB/OL].（2023-06-12）[2023-08-08].http：//www.360doc.com/content/23/0612/17/57467168_1084471470.shtml.

[18] 中國殘疾人聯合會，住房和城鄉建設部，中央網信辦，等.關于印發無障礙環境建設“十四五”實施方案的通知[EB/OL].（2021-11-01）[2023-08-10].https：//www.cdpf.org.cn//zwgk/zcwj/wjfb/9d33d24ae2f040d88911785587d279ee.htm.

[19] 錢玲，徐輝富.美國在線教育發展動態與走向[J].開放教育研究，2020（4）：24-36.