执行摘要
在新冠疫情结束后，高等教育面临着诸多挑战，包括公众对其价值的质疑、入学率下降、数据和分析能力的发展带来的机遇与风险，以及生成式人工智能对教学和学习的潜在影响。本报告总结了专家小组对当前和未来高等教育挑战的讨论，并提出应对策略。
趋势
报告分析了五个关键趋势类别对高等教育教学的影响：
- 社会趋势：公众对高等教育的价值认知下降，学生人口结构变化，学生对随时随地学习的需求增加。
- 技术趋势：网络安全和隐私担忧加剧，学习分析技术的使用持续上升，数字鸿沟依然存在。
- 经济趋势：对劳动力技能的需求和关注增长，留住员工的挑战加大，学生债务影响入学决定。
- 环境趋势：高等教育机构对可持续发展的承诺加强，对大数据工具的环境影响担忧增加，劳动力对绿色技能的需求上升。
- 政治趋势：美国的政治两极分化继续影响高等教育，政府政策日益影响教育，对新兴技术政策的需求增长。
- 荣誉趋势：人工智能：人工智能在改变沟通方式、重塑教育学和学生体验、影响经济和劳动力、解决气候变化和可持续性问题，以及政治应用方面的潜力越来越大。
关键技术和实践
报告确定了六项将对高等教育教学产生重大影响的关键技术和实践：
- 寻找AI启用技术的适当用途：确定人工智能技术在高等教育中的合适应用场景。
- 支持人工智能的流畅性：提高学生、教师和员工对人工智能的理解和有效使用能力。
- 支持公平和包容性的学习：确保所有学生都能获得资源、支持和整体学习经验，并促进包容和归属感。
- 保护数据的隐私和安全：在整个机构中培养数据隐私和安全文化，限制收集和存储的数据，并保护学生、员工和教师的隐私。
- 导航错误信息：教学生如何识别和应对错误信息，支持他们的批判性思维技能和信息素养的发展。
- 支持心理健康：为学生创建一个分层的护理网络，包括教学生自我护理，提供社区护理，并在适当的时候提供专业护理。
场景
报告描绘了四种可能的未来场景：
- 增长：人工智能技术不受限制的增长导致全球大多数行业的劳动力发生广泛变化，高等教育机构需要重新技能学生，并关注快速发展的劳动力技能。
- 崩溃：全球政治分裂和冲突给高等教育机构带来压力，机构面临选择与地方政治意识形态保持一致或失去政府资金。
- 限制：网络犯罪的激增导致对数据和设备保护的担忧加剧，高等教育机构需要加强技术基础设施和安全，并减少数据收集和使用。
- 转型：公众对高等教育的认知下降和学生债务危机加剧入学挑战，机构需要通过高度个性化的教学和承诺获得更大的利益来提高对学习者的价值。
方法学
报告采用了改进的德尔菲方法和未来研究所的预测框架，通过专家小组的讨论和投票来确定最重要的趋势、技术和实践。
专家小组名单
报告列出了参与研究的专家小组名单，涵盖了高等教育、教学和技术领域的各种角色和机构类型。
学习技术和实践
报告提供了更多关于支持人工智能流畅性、支持公平和包容性学习、保护数据隐私和安全、导航错误信息和支持心理健康的学习技术和实践示例。
