驾驭中等后教育中的人工智能：未来之路的能力建设_39页_2mb

总结：Navigating Artificial Intelligence in Postsecondary Education: Building Capacity for the Road Ahead

核心内容

本文件是美国教育部发布的指导性文件，旨在帮助高等教育机构在人工智能（AI）日益普及的背景下，建立负责任、透明和公平的AI应用能力。文件基于2023年发布的《人工智能与教学和学习的未来》报告，并与总统拜登关于AI安全、可靠和可信发展的行政命令相一致。其目标是支持教育领导者在多个领域实施AI技术，同时确保AI的使用符合伦理标准、促进教育公平，并提升学生的学习成果与职业准备。

主要观点

• AI的广泛影响：AI正在改变高等教育的多个方面，包括招生、注册、学术指导、学习环境等，其应用潜力巨大，但同时也伴随着风险。
• 透明与责任：教育机构应制定透明的AI政策，确保数据使用和决策过程的公平性与可问责性，避免偏见和歧视。
• 基础设施建设：需要加强数字与人力资源基础设施，以支持AI在教学、学生支持和评估中的创新应用。
• 持续测试与评估：AI工具在部署前应经过严格的测试与研究，确保其有效性、安全性与教育目标的一致性。
• 跨机构合作：鼓励与行业、非营利组织及其他高等教育机构合作，共同设计和测试AI模型，以促进AI的广泛应用和公平性。
• 职业路径调整：高等教育机构应调整课程设置，以应对AI对就业市场的影响，培养学生的AI相关技能。

关键信息

五项主要推荐

1. 制定透明AI政策

   • 政策应涵盖招生、注册、资源分配等核心领域。
   • 强调透明度、准确性、隐私保护和伦理考量。
   • 推荐参考NIST的AI风险管理框架（AI RMF）和《AI权利法案蓝图》。

2. 创建或扩展AI基础设施

   • 需要数字基础设施（如云服务）和人力资源基础设施（如AI培训）。
   • 推荐使用EDUCARE AI就绪评估工具来衡量机构的准备情况。
   • 强调AI素养教育的重要性，特别是对非传统学生。

3. 严格测试与评估AI工具

   • 在部署前进行严谨的研究和评估。
   • 使用持续改进方法确保AI工具的有效性与安全性。
   • 需要关注AI对学生学习成果、福祉和未来机会的影响。

4. 寻求合作与迭代测试

   • 与行业、非营利组织和同行机构合作，共同开发和测试AI模型。
   • 通过多方参与确保AI的适用性和公平性。

5. 调整课程以适应AI时代

   • 定期评估现有课程，并根据AI对职业路径的影响开发新课程。
   • 为学生和职场人士提供必要的AI技能训练，以增强其竞争力。

其他重要信息

• AI的潜在风险：如“隐形评估”和“持续监控”可能带来的隐私问题和信任危机。
• 支持资源：
  • 《AI权利法案蓝图》
  • EDSAFE AI联盟的框架与指南
  • 为原住民社区设计的CARE原则
  • 《包容性智能：AI对所有学习者的影响》报告
  • 完成大学的AI应用手册
• 文件性质：
  • 不构成法律约束力
  • 不提供法律建议或合同批准
  • 旨在为教育领导者提供非法规性的指导和资源

机构责任与行动建议

• 领导层与跨部门团队：应积极参与AI政策制定与实施，确保AI应用符合机构的教育愿景。
• 师生参与：应鼓励师生在AI工具的设计与使用中提供反馈，确保AI的使用符合教育目标与伦理标准。
• 关注数字公平：确保所有学生和员工都能公平地获得AI技术所需的基础设施与资源。
• 伦理与安全考量：AI应用需符合联邦政府的指导原则，保护学生权利与隐私，避免对弱势群体造成负面影响。

结构与内容概述

• 执行摘要：概述AI在高等教育中的应用及其对教育公平与学生成功的潜在影响。
• 关键建议：列出五项核心建议，涵盖政策制定、基础设施建设、测试评估、合作设计与课程调整。
• 引言：强调AI对教育系统的深远影响，并指出教育机构在推动AI应用中的双重角色。
• 证据综述：提供基于文献的AI应用影响分析，涵盖学习环境、职业准备、招生、学生支持等多个领域。
• 关键问题：为教育领导者提供思考方向，如如何制定透明AI政策、如何促进跨部门合作等。
• 资源与参考：列出多个外部资源，帮助教育领导者深入理解AI的应用与伦理问题。

总体目标

通过建立负责任的AI使用能力，高等教育机构可以更好地应对技术变革，提升学生的学习体验与职业准备，同时确保所有学生，特别是来自历史弱势群体的学生，能够公平受益于AI技术。