澳高校如何應對人工智能挑戰

近年來，教育領域，特別是高等教育領域的人工智能趨勢日益明顯，并在世界范圍內形成一股熱潮。這其中，澳大利亞大學的數字化及人工智能教育一直以其卓越的研究能力、學習者滿意度和就業成果享譽全球，由此帶動了澳大利亞大學教學和科研的高質量發展。

特別是在2023年，澳大利亞教育部對外宣布，從2024年起，該國所有大學都將允許使用包括ChatGPT在內的人工智能工具進行教學與科研。這無疑會給傳統的高等教育模式帶來一定的沖擊，而澳大利亞高校應對沖擊的一些做法值得我們借鑒。

鮮明特色背后的共同追求

總體而言，在面對數字化及人工智能技術時，澳大利亞各大學采取的措施雖有所不同，但依然有共同點。

首先，在推進人工智能教育時，澳大利亞大學普遍注重對于“數據”的選擇。以墨爾本大學為例，該校針對數字化及人工智能技術在學科領域的應用，提出“小數據”（在特定情境下，較小且可以理解和處理的數據集合）的質量更高；悉尼大學則提倡應用數字化及人工智能技術時，需使用符合教學科研目的、來源可靠的高質量數據，同時還要符合道德倫理要求。

同時，澳大利亞大學正努力將新技術納入學科課程，比如在語言教育中將數字化及人工智能技術與第二語言習得的環境相結合，增強學生的學習體驗。

其次，在發展數字化及人工智能教育時，澳大利亞大學十分注重增強學生和教師的體驗。

這方面的一個典型高校便是墨爾本大學。該校通過開發語言教學應用智能輔導系統和人機聊天軟件，為學生提供了一整套個性化的學習體驗和即時反饋機制。比如，基于識字診斷結果分析學生在第二語言習得時的表現，可以有效評估學生的第二語言輸出能力，并為學生提供及時反饋的個性化學習模式。

同時，人工智能技術還可以鍛煉學生的創新性思維，幫助學生創建學習內容、豐富學習過程。澳大利亞高校普遍認為，人工智能在高等教育領域的目的不是取代教師，而是為師生提供良好的學習語境和個性化體驗，進而提升學生的批判性思維能力。

最后，澳大利亞大學普遍加強了對人工智能應用的監管和評估。

隨著人工智能在教育中的應用愈加普遍，越來越多的學生開始嘗試利用該技術完成學科作業。2023年，悉尼大學、新南威爾士大學就公布了學生應用人工智能完成作業的情況，其他澳洲大學也發現了類似情況。總體來看，學生的作弊現象呈上升趨勢。

對此，澳大利亞大學也采取了應對措施。比如，墨爾本大學便選擇用智能評估軟件“Turnitin”識別學生是否借助人工智能完成作業，類似軟件在很多澳大利亞高校也有應用。為確保教育公正性，澳大利亞大學監管機構（如高等教育質量標準署）也要求所有大學制訂教育質量評估行動計劃，以應對人工智能所帶來的道德問題。

盡管如此，我們仍不能否認人工智能為師生帶來了培養更多批判性思維的可能，比如在悉尼大學的研究生科研文獻能力培訓中，就將ChatGPT集成到學科課程中，讓學生通過對比人工智能與傳統科研資源的差異，提升其文獻綜述學習能力。悉尼科技大學也采取了類似策略，鼓勵師生共同探討人工智能工具的應用，希望以此培養學生的批判性思維。

“大數據”可轉向“小數據”

2024年，我國教育主管部門發布了推動人工智能賦能教育的四項行動，旨在用人工智能推動教與學融合應用，提高全民數字教育素養與技能。澳大利亞高校的相關工作無疑為我國以人工智能賦能教育提供了借鑒。

第一，我國高校，尤其是中西部高校需增設人工智能相關專業或選修課程，提升人工智能教育體系和優質教學資源結合的程度，拓展人工智能教育課程的師資團隊，將數字素養作為一項基本能力，并通過實施有針對性的課程培訓，吸引全球優秀學子。

具體而言，高校應鼓勵學生積極參與人工智能教育相關的前沿課程，再結合學生的背景與興趣，選擇未來的人工智能發展方向，如人工智能與行業合作伙伴、小型研究團隊或技能型公司。研究生則可在課程導師的指導下進行人工智能教育的小型研究，這不僅能學習到人工智能領域的前沿知識和技能，還有機會參與行業領先的研究項目，獲得寶貴的人工智能實踐經驗。

第二，高校發展人工智能教育須由“大數據”轉向“小數據”。大數據雖有數據量大、種類多、數據增長速度快等優勢，但數據管理較煩瑣，分析方法也很復雜。相比之下，小數據能在采集個體全局數據的同時，更充分發現學習個體的差異，使師生將時間和精力更多用在機器學習模型的調優中，而非單純的數據管理上，有利于提高人工智能教育的效率。

第三，高校人工智能教育理念的轉型亟待加快。聯合國教科文組織最新研究提出，當前各國教育和經濟的成功愈加依賴互聯網和人工智能的發展。我國高校發展人工智能教育的轉型速度與技術進步的變化速度需保持一致。

另外，針對高校人工智能教育使用的監管也需加強，如將人工智能的道德監管上升為法律條例等都是可以借鑒的措施。這些規定并沒有具體涉及高等教育，但在某些領域的應用也適用于高校。

第四，為適應新型就業市場，需開展人工智能教育新興技術項目。在這方面，澳大利亞大學開展了“下一代新興技術畢業生”項目，以培養新一代人工智能畢業生。該項目為澳大利亞培養了大批人工智能、機器人、自動化、區塊鏈等領域的新興技術人才。

我國高校也應該在本科畢業生和研究生層面開展新一代人工智能教育項目，將人工智能與新型就業市場結合起來，提升畢業生的就業競爭力，發展國際化人工智能教育，為國家的技術服務領域輸送人才。

第五，高校需推進生成式人工智能教育。生成式人工智能教育可創造新的原創型內容，促進人工智能技術發展。生成式人工智能教育的應用不僅是技術的落地，更多在于探索利用技術創造更好的學習體驗與創新成果，培養未來的創新人才。

在這方面，高校教師是發展生成式人工智能教育的關鍵，教師需要敏銳洞悉生成式人工智能教育的需求，解決教學難題，同時將教學技能與學習技能相結合，并植根于優質資源和信息平臺上。

毫無疑問，未來的生成式人工智能教育是用人工智能驅動教學科研創新，通過對學習者的積極影響驅動師生的知識創新，而非僅由技術的可用性來推動人工智能教育。