从管控迈向赋能：高校人工智能治理的破局之道

近期，多所高校相继发布生成式AI使用管理规范，引发了学界和社会各界对AI在教育领域应用边界的热烈讨论。在这场技术变革中，大学生对AI工具的使用恰如古罗马双面神雅努斯（Janus）的形象。他的两副面孔，一副面向过去，一副面向未来。这种双重视角，恰如其分地诠释了AI教育应用的困境：AI工具一方面凭借其强大的信息检索、内容生成和知识整合能力，为大学生开启了便捷的学习辅助与知识获取的大门；另一方面，也埋下了潜在的退化风险，部分大学生过度依赖AI工具代写作业和论文，使既有的课程评价体系面临失效的危机。

面对AI应用带来的学术伦理挑战，国内高校纷纷祭出“AI禁令”以规范学术行为。然而，这种以管控为导向的政策存在难以落地与抑制创新的问题。一方面，当前AI检测手段尚不够成熟，难以精准识别AI生成的内容，容易出现误判和监管死角。另一方面，过于强调惩戒性措施而忽视建设性引导，容易挫伤大学生主动探索的意愿，不利于其数字素养的提升。如何兼顾学术规范与AI工具应用，成为高校教育治理亟须破解的现实难题。为此，本文通过分析全球范围内典型高校AI教育治理经验，为我国高校提供可行的应对策略。

全球高校AI教育治理实践图景

随着生成式AI技术的迭代演进与场景渗透，全球高校在AI教育治理方面的探索经历了一个渐进的发展过程。在AI技术刚开始进入教育领域时，由于对技术边界认知有限，加之对学术诚信和教育质量的审慎考量，大多高校采取了相对保守的管控策略。随着实践的深入，高校对AI技术的教育赋能价值有了更深入的认识，逐渐突破了早期简单化的限制性政策，转而积极探索新的应用路径。全球高校的多元实践共同勾勒出“替代—增强—转型”的发展图景：替代层面聚焦AI对传统教学活动的替代效应及其衍生影响；增强层面着眼于AI对学习者的赋能潜力；转型层面则致力于探索AI驱动下高等教育的转型性发展。

教育替代通常出现在技术应用的初始阶段，其核心特征是行为主体的转移。高校需要厘清AI介入的边界，识别哪些教育环节适合引入AI替代功能，哪些环节需要严格保持人的主导作用。对于论文写作、问题求解此类需要深度思考的学习任务，高校担心AI替代可能削弱大学生独立分析和推理能力，故而采取较为严格的管控措施。东京大学将学生报告写作明确列入管控范围，强调报告须由学生独立完成。耶鲁大学虽允许学生在作业中插入AI生成的内容，但要求其必须明确标注出处，未标注者将被视作违反学术诚信。虽然各校对AI应用边界的划定尚未形成共识，但此类管控举措折射出高校在技术应用与能力培养之间的谨慎平衡。

教育增强则将AI工具视为能力放大器，关注如何利用AI工具提升教育主体能力。这一层面不再纠结于“谁来做”的问题，而是探索“如何更好地做”。高校积极挖掘AI技术在教育教学中的创新应用场景，激发师生创造性运用AI的潜能。英属哥伦比亚大学构建了AI教育应用的指导框架，通过典型案例引导学生在创意构思、主题规划等环节发挥AI的协同效应，学校建立了规范的过程记录机制，确保学习轨迹可追溯、可评估。新加坡国立大学则聚焦日常教学场景，鼓励学生探索AI辅助教学创新，并通过明确的使用规范和声明机制，推动创新实践有序开展。此类增强性举措不仅拓展了AI教育应用的实践维度，也培养了大学生驾驭AI工具的创新能力，为其在数智时代的职业发展确立关键优势。

教育转型直面“未来教育应该是什么样”这一根本问题，不局限于工具更新和方法改进等微观层面，而是致力于重新设计和定位整个教育体系。高校着力构建AI应用的治理框架和实施路径，推动教育教学模式的范式转换，营造适合大学生主动学习的数智新生态。本特利大学设立了“教育、研究和业务运营人工智能工作组”，制定全校性的AI应用框架和政策指南，在教学应用、研究规范等维度构建系统化的工作机制。美国高等教育信息化协会（EDUCAUSE）作为高等教育信息化领域的权威机构，为高校提供了技术评估标准、伦理决策指南和实践案例库，帮助高校制定可落地的行动方案。该组织通过发布研究报告、组织培训和促进校际交流，持续推动高校探索匹配数智时代的教学模式。此类教育转型举措将生成式AI视为驱动教育转型的创新要素，致力于打造更具包容性、适应性和创新性的高等教育体系。

基于以上分析可知，全球高校的AI治理实践呈现出兼具教育替代、增强和转型的复合形态。教育替代层面关注生成式AI对传统教学活动的替代作用，通过边界管控确保AI工具得以在合理范围内应用。教育增强层面注重生成式AI对学习过程的强化作用，探索如何将AI工具融入教学实践，从而在应用过程中扩展师生的认知和能力。教育转型层面则聚焦于AI驱动下高等教育生态的系统性变革。这三个层面相互支撑，共同构建起兼顾风险防范和发展机遇的适应性治理框架。

我国高校AI教育的赋能路径

在我国高等教育加速迈向高质量发展的进程中，生成式AI成为推动教育变革的重要力量。正如习近平总书记所强调，“教育数字化是我国开辟教育发展新赛道和塑造教育发展新优势的重要突破口”。随着AI在教学、科研、管理等领域的应用场景不断丰富，AI引发的学术诚信风险和考核评价挑战也随之增加。面对这一趋势，全球高校不再将AI视为需要严格管控的对象，而是将其视为教育创新的赋能工具。基于全球同行的实践经验，我国高校的AI教育治理需要突破传统的管控思维，转向以赋能为导向的开放治理模式。

首先，高校需要转变治理理念，从传统的防控思维转向开放赋能。传统的教育管理将可能影响学术规范的新技术视为潜在威胁，不自觉地陷入“严防死守”的思维定式。然而，这种将师生置于对立面的管理模式，抑制了教育创新的活力，致使其难以适应数智时代发展要求。高校AI治理需要从防范作弊转向引导应用，将AI视为增强学习效能的助学工具，让其真正成为推动教育变革的内生动力。

其次，高校需要革新人才评价标准，构建适应数智时代的多元评价体系。传统教育以“从零构建”为原创性标准，将个人独立完成作为衡量学术水平的关键指标，这种单一的评价体系与数智时代人机协同的创新理念不相适应。为此，高校需要重新定义原创性的内涵，将关注点从“完全独立”转向“智慧整合”，着重考查问题意识的独特性、思维路径的创新性以及运用AI工具再创造的能力，进而以评价引导教育教学，着力提升大学生辨识和评估AI输出质量的能力、问题界定能力，以及将批判性思维与AI辅助创新相结合等综合素养。

最后，高校需要建立分层递进的AI教育治理体系，实现“替代—增强—转型”的系统化发展。在替代层面，高校需要系统梳理本校AI教育应用场景，明确界定AI工具在教育场景中可替代与不可替代的任务边界，建立规范的使用标准和伦理准则。在增强层面，高校需要打造融合“智能助教—数字导师—学习伙伴”的立体化支持体系，实现从工具赋能到能力赋能的跨越。在转型层面，高校可着眼于AI驱动下的教育模式创新，通过人机协同重塑教学场景，构建开放共享的发展生态。唯有坚持开放包容的治理理念，持续探索“AI+教育”的创新实践，才能真正实现从管控走向赋能，让AI成为推动高等教育高质量发展的新动能。

【本文系江苏省2024年度教师发展研究课题“数智赋能区域教师专业发展一体化研究”（课题编号：2024jsfz-b59）阶段性研究成果】