来源：陈博观察AI工作站（NotebookLM）制作
一、AI 素养：培养师生必备技能
当前现状：2025 年初，GenAI 已实现普及化与能力升级，不仅涌现出 Claude、Gemini 等独立工具，还深度融入 Office、Grammarly 等常用软件，从 “主动寻找” 变为 “难以回避”。HEPI/Kortext 2025 年调查显示，92% 本科生使用 GenAI 辅助学习，42% 学生认为教师的 AI 支持能力较 2024 年（18%）显著提升，但学生仍需更多指导。
六大指导原则：南安普顿大学以罗素集团 AI 应用原则为基础，提出 AI 素养培养框架：① 知识（理解 LLMs 工作原理与局限）；② 协作（师生共创培训内容）；③ 沟通（明确 AI 在学习成果中的角色）；④ 透明度（示范负责任的 AI 使用）；⑤ 伦理（嵌入社会影响讨论）；⑥ 持续学习（快速适应技术变化）。
未来展望：AI 将重塑教育交付与评估方式，不同学科需针对性制定 AI 应用方案，高校需在保持教育质量与公平的前提下，主动拥抱变革。
二、AI 革命当下：高校劳动力的机遇与挑战
现状差异：学生对 AI 的接受速度快于教师，2024 年春季调查显示 59% 美国学生使用 GenAI，而教师仅 36%，且 36% 教师从未使用过 AI 工具；学生使用 AI 的核心目的是加速学习而非作弊。
AI 熟练度提升路径：提出 “三管齐下” 方案：① 能力评估（明确不同岗位的 AI 技能需求）；② 持续技能发展（将 AI 纳入职业发展体系，参考欧洲教育者数字能力框架的六级标准）；③ 培养 AI 教学领袖（识别并赋能创新者，推动跨岗位指导）。
文化变革需求：高校需打破保守的质量保障文化，鼓励 “有计划的风险承担”，将失败视为学习机会，同时监管机构应采用风险导向型监管，认可 “不行动的风险”。
三、人工智能与战略的未来
AI 对战略的变革：战略制定层面，AI 可快速分析外部环境、行业竞争态势，通过实时处理结构化与非结构化数据，优化情景规划与预测建模，解决全球高校绩效基准难以量化的问题；战略实施层面，AI 能实时监控关键绩效指标（KPIs），优化资源分配，自动化项目调度、进度跟踪等重复性任务，参考 Netflix 通过 AI 动态调整内容与营销战略的案例。
核心挑战：① 技术选择与成本（高级 LLM 存在显著价格差异，如 OpenAI o1-pro 每百万输出令牌成本达 $600）；② 数据成熟度（多数高校数据架构不足以支撑 AI 整合）；③ 信号筛选（需从海量 AI 生成数据中提取有效信息）；④ 技能缺口（需培养 AI 提问设计、结果解读等新技能）。
四、高校专业服务需拥抱生成式 AI
GenAI 的核心价值：擅长处理文字类任务，如总结文档、起草报告、解读法规等，能为高校解锁 “丢失的机构记忆”，显著提升生产力。麦肯锡预测，到 2030 年 30% 的工作时间可通过 AI 自动化，STEM、教育领域的专业岗位将实现最大效率提升。
变革的必然与阵痛：高校财务压力下，AI 自动化将导致部分岗位减少，但也会催生聚焦创意与复杂工作的新角色；变革的主要障碍是文化层面对 “人文互动” 的固有认知，而非技术。
行动建议：主动利用 AI 实现 “更优质、更低成本” 的服务，通过行业协作争取合理技术采购方案，为受影响员工提供再培训，推动人性化转型。
五、大型语言模型、教育与数字对话的演变
LLMs 的双重特性：既具备生成连贯有效内容的卓越能力，也存在 “幻觉” 风险（如建议 “食用小石子补充矿物质”），类似早期互联网在教育中的争议。
教育应用新思路：将 LLMs 视为 “苏格拉底式学习工具”，要求学生结合线上线下资源验证 AI 输出的真实性，通过引用、参考来源等方式确保信息准确。
技术潜力：自然语言接口可成为 LLM 间的灵活交互方式，接近 1988 年提出的 “知识机器人（knowbot）” 概念，未来可能通过 LLM 与浏览器、服务器的协同，实现自动化研究任务。
六、人工智能与人类智能
AI 发展的 “完美风暴”：海量数据、先进机器学习算法与超强算力的融合，彻底改变了 AI 的应用边界，挑战了传统智能定义。
人类智能的独特价值：人类在元认知（自我思维调控）、批判性思维、情绪智力、创造力等方面具备 AI 无法替代的优势，教育的核心应是提升这些能力，而非被 AI 替代。
关键挑战与政策建议：数据层面存在质量不足、系统孤立、伦理合规、数据素养欠缺等问题（“管道与诗歌” 隐喻：数据基础设施为 “管道”，教育变革为 “诗歌”）；提出两项政策建议：① 制定覆盖数据 interoperability 与核心能力追踪的数据战略；② 重构评估框架，聚焦元认知、自我调节学习等复杂能力，采用 AI 辅助形成性评估、作品集评估等方式。
七、人工智能变革高等教育专业服务
专业服务的现状与压力：专业服务人员占英国高校劳动力的一半，支撑学生全流程体验，但受学费冻结、学生数量增长、数字化需求提升等影响，面临效率与服务质量挑战。
AI 应用案例：格拉斯哥大学用机器人流程自动化（RPA）处理重复行政任务，减少错误并释放人力；斯塔福德郡大学推出 24 小时数字助手，处理时间表查询、心理健康支持等需求；诺丁汉特伦特大学通过预测分析识别辍学风险学生，实现早期干预。
实施建议：① 聚焦高影响场景（重复流程、高频学生咨询）；② 师生共创 AI 工具，确保契合实际工作流；③ 投资数字技能培训；④ 建立伦理保障（合规 GDPR、防范偏见）；⑤ 分享成功案例，培育协作文化。
八、人工智能与大学研究的未来
AI 对研究全生命周期的影响：①发现阶段（NLP 工具如 Elicit 加速文献检索与合成）；②数据处理（快速清理、整合多源数据）；③分析建模（机器学习实现传统统计无法达成的模式识别）；④写作传播（LLM 辅助论文起草、翻译、同行评审）。
优势与风险：优势包括提升研究生产力、加速成果转化、促进跨学科协作、缩小资源差距；风险涉及模型偏见、研究诚信（作者身份界定）、合规问题（GDPR）、能力鸿沟。
战略建议：① 投资 AI 兼容的研究基础设施（高性能计算、云平台）；② 设立 AI 研究支持单元；③ 制定负责任的 AI 治理政策；④ 将 AI 素养纳入研究培训；⑤ 培育跨学科 AI 研究集群；⑥加强与行业、政策制定者的合作。
十、核心共识与呼吁
报告一致认为，AI 并非高等教育的威胁，而是重塑教育目的与实践的重大机遇。高校需以 “提升人类独特能力” 为核心，通过构建 AI 素养体系、重构评估框架、优化战略与专业服务、完善数据与伦理治理，实现 AI 与高等教育的深度融合。最终目标是让 AI 成为 “智力延伸工具”，推动高校在知识追求与人才培养上实现更高层次的发展，而非单纯适应技术变革。
