2025年制度实践和政策调查：通过人工智能支持治理、运营、教学和学习

本报告调查了2025年高等教育机构在人工智能（AI）方面的实践和政策，重点关注AI在治理、运营和教学与学习方面的应用。调查发现，大多数机构仍处于AI应用的早期到中期阶段，但AI在教学与学习方面的应用最为普遍，并逐渐扩展到运营和治理领域。

核心观点与关键数据：

• AI应用现状： 机构在AI使用方面普遍处于“略微成熟”阶段，教学与学习是应用最广泛的领域。近一半的机构在过去两年内开始部署AI，主要应用于内容创建、编辑、课程开发、虚拟助手、数据分析和检测AI生成内容/剽窃等方面。
• 支持与培训： 教师榜样在支持AI应用方面发挥着关键作用，但专门的AI任务小组和委员会也同样重要。虽然大多数机构没有提供鼓励AI使用的激励措施，但提供培训的情况较为普遍，尤其是针对教师。部分机构也开始为学生提供AI培训，但仍有近三分之一的学生未接受过相关培训。
• 政策与指南： 大多数机构要么已有AI政策，要么正在制定AI政策。与2023年相比，已有政策的机构数量显著增加。学术诚信/剽窃是最常见的AI政策类型，其数量在近两年内大幅增长。
• 挑战与收益： 机构面临的主要挑战包括：教师和管理人员缺乏AI专业知识、对AI技术的信任和怀疑、伦理问题、学术诚信/剽窃问题以及环境问题。AI的主要收益包括：提高效率、数据分析、教学数字技能、增强及时干预以及改善学生成果。

研究结论：

• 高等教育机构正从AI的初步探索阶段转向更成熟的实施阶段，教学与学习领域率先发展。
• AI的广泛应用需要机构加强培训，制定明确的政策，并培养实验文化。
• 机构需要从被动应对转向主动策略，为学生准备AI驱动的未来并确保对AI技术的公平获取。
• AI的整合将增强而非破坏高等教育的核心使命，人类将在其中发挥核心作用。

建议：

1. 制定和实施全面的AI政策、指南和/或框架。
2. 投资教师和员工的AI素养培训。
3. 建立AI支持结构。
4. 提供激励措施鼓励AI应用。
5. 协调课程中的AI应用。
6. 积极应对AI相关的挑战。
7. 促进道德和公平的AI使用。
8. 提供多样化的培训支持学生AI素养。
9. 利用AI提高运营效率和数据分析。
10. 鼓励探索和实验。