林思雨,周海濤

(北京師范大學 教育學部, 北京 100875)

一、引 言

人工智能(Artificial Intelligence,AI)的發(fā)展大致經(jīng)歷了三次高潮:20世紀50年代基于人腦機制初步認識的簡單學習模型,20世紀80年代初以推理作為機器智能機制的日本第五代計算機,21世紀初基于深度學習、大數(shù)據(jù)和云計算等技術(shù)的人工智能開發(fā)[1]。隨著以ChatGPT為代表的生成式人工智能的出現(xiàn),多模態(tài)大模型逐漸將大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為一種“智能能源”,ChatGPT也引發(fā)了各界的熱切關(guān)注。一方面,學界認為以ChatGPT為代表的人工智能將會驅(qū)動教育的“革命性重塑”[2],開啟“賦能”“加速”“融合”[3-5]新范式;另一方面,學者們也產(chǎn)生了“教育異化”“技術(shù)陷阱”“倫理困境”[6-8]等擔憂。學界由此展開了關(guān)于人工智能“是朋友還是敵人”“是潘多拉魔盒還是文明利器”“是禁止還是變革”[9-11]等討論。已有相關(guān)文獻重點探討了人工智能對未來教育乃至高等教育宏觀層面的影響,有關(guān)人工智能如何融入教育實踐尤其是在高校管理上應用的研究主要散見于高校人力資源管理、學生事務管理、后勤管理、財務管理等層面,對教學科研管理層面的深入研究尚存在不足?；诖?文章試從系統(tǒng)性視角探討人工智能融入高校教學科研管理的前景與風險,并提出應對策略,以求教于方家。

二、 人工智能賦能高校教學科研管理的前景

海德格爾(Martin Heidegger)認為,技術(shù)所到之處,無不構(gòu)造著人與自然、人與人的某種新的關(guān)系[12]。人工智能作為一種革新性技術(shù),具有數(shù)字化、智能化、個性化、融合化等特征,其通過技術(shù)手段將人類的智慧和能力附加于非人類實體,從而實現(xiàn)對人類機體的模仿、增強和延伸[13],帶領(lǐng)人類進入新的發(fā)展階段,因而具有廣闊的應用前景。在高等教育管理領(lǐng)域,人工智能技術(shù)有望為高校帶來新的教學科研管理要素和方式,優(yōu)化高校內(nèi)部教學科研管理服務,改進高校教學科研管理生態(tài),進而提升高校的管理效能,促進高校高質(zhì)量發(fā)展。人工智能賦能高校教學科研管理的前景詳見圖1。

圖1 人工智能賦能高校教學科研管理的前景

(一) 創(chuàng)新教學科研管理要素

人工智能的應用會促使高校中涌現(xiàn)新的教學科研管理要素。一是虛擬化的主體要素。虛擬教師、虛擬學伴、虛擬助理、虛擬機器人等虛擬主體可以參與高校教學科研管理工作。這些虛擬主體無需面對面,而是通過代碼、符號和指令即可促進教學科研活動的組織和協(xié)調(diào),開展教學質(zhì)量與科研成果評估。如ChatGPT可以幫助高校教師制訂教學計劃、設計教學大綱、準備教學材料、起草測驗評估與教學質(zhì)量報告、提供決策建議、開展智能教學監(jiān)督等,還可以幫助科研人員開展貫穿科研全周期的數(shù)據(jù)采集、挖掘、分析、預測、反思和決策工作。二是數(shù)字化的對象要素。在數(shù)據(jù)主義知識觀下,知識由創(chuàng)建和掌控數(shù)據(jù)的人和機器所創(chuàng)造[14],知識的本質(zhì)成為人機共創(chuàng)交互而成的信息或意義性建構(gòu)[15]。在互聯(lián)網(wǎng)平臺和智能算法的支持下,大規(guī)模、開放性的知識將爆炸式生成,這在一定程度上有助于提升知識的生產(chǎn)力和傳播力。同時,在人工智能、互聯(lián)網(wǎng)、移動終端、大數(shù)據(jù)的支持下,高校通過搭建數(shù)字化、智能化的智慧教學科研資源平臺,可以生成大量高清視頻、全息影像、三維虛擬模型、仿真實訓軟件等教學科研資源[16]。此外,師生通過與ChatGPT互動對話,可以生成大量更具綜合性、多樣性的教學科研內(nèi)容,這有助于促進教學科研資源的涌流,從而提升教學科研質(zhì)量。三是智慧化的環(huán)境要素。隨著高校的智慧教室、智慧實驗室、教學云平臺、智慧教學科研管理系統(tǒng)等逐漸推廣,教師可以根據(jù)具體的教學科研目標與內(nèi)容、學生特點、管理需求,靈活地選擇教學科研資源、工具和情境,將實體空間與虛擬空間相結(jié)合,形成跨時空、跨模態(tài)的教學科研場景,拓展教學科研管理空間,打造智慧“云”校園。

(二) 更新教學科研管理方式

人工智能有助于更新高校教學科研管理方式。一是人工智能輔助的管理方式。這種方式主要由人主導,發(fā)揮人工智能技術(shù)的工具性價值,為高校教學科研管理活動提供支持和輔助。如在教學管理領(lǐng)域,高校可以利用人工智能實時開展動態(tài)學情分析,了解學生的性格特征和差異需求;在人工智能的幫助下收集學生反饋意見,評估教學效果,獲得教學改進建議;利用人工智能為學生推薦課程,并通過開展全過程自動化的教學信息采集為管理人員提供動態(tài)透明的教學質(zhì)量評價依據(jù)。在科研管理領(lǐng)域,科研人員可以利用大數(shù)據(jù)智能分析學術(shù)寫作輔助系統(tǒng)進行智能綜述、選題門診、智能投稿等;利用大數(shù)據(jù)分析和深度學習技術(shù)挖掘科研數(shù)據(jù)中的有效信息,獲得新的項目管理思路和方向,并為上級部門調(diào)配資源提供決策參考。二是人工智能驅(qū)動的管理方式。這種方式是以人工智能為主要驅(qū)動力,有助于提高高校教學科研管理的自動化和智能化程度。高?；谌斯ぶ悄芟到y(tǒng)進行決策、規(guī)劃、執(zhí)行和評估有助于實現(xiàn)高效、精準管理。如在教學管理領(lǐng)域,人工智能可以根據(jù)高校教師的教學記錄和反饋結(jié)果為其推薦契合的教學方法和教學資源,并提供相應的教學培訓,驅(qū)動教師不斷提升自身的教學水平。在科研管理領(lǐng)域,人工智能科研管理系統(tǒng)可以自動評價科研成果的社會影響力和貢獻度,全過程跟蹤科研資金的使用情況,促進資源的最大化利用;人工智能驅(qū)動的“大平臺”“有組織”科研模式有助于打破學科壁壘,促進不同學科的研究人員進行合作,打造“問題-實驗-數(shù)據(jù)”高效閉環(huán),從而提高科研成果質(zhì)量和創(chuàng)新水平。三是人機協(xié)同的管理方式。在這種方式中,人工智能和人類在高校教學科研管理中共同發(fā)揮作用,形成互補和協(xié)作關(guān)系。這種方式既可以充分發(fā)揮人工智能的自動化和智能化優(yōu)勢,又可以保留人的情感、創(chuàng)造力和判斷力,能夠為管理者提供高效優(yōu)質(zhì)的教學科研管理體驗。在這種方式下,多主體均可參與教學科研管理與決策過程,發(fā)揮各自的主觀能動性,促進權(quán)力結(jié)構(gòu)的扁平化、去中心化和民主化。此外,這種方式還有助于將高校科研人員從基礎、枯燥、煩瑣的數(shù)據(jù)收集與處理中解放出來,促使其將更多精力聚焦于興趣驅(qū)動、問題驅(qū)動、價值驅(qū)動的研究中,從而推動核心技術(shù)和原創(chuàng)性研究的突破。

(三) 優(yōu)化教學科研管理服務

人工智能的應用可以不斷優(yōu)化高校內(nèi)部教學科研管理服務。一方面,人工智能可以提供個性化咨詢服務。高?？梢岳萌瞬排囵B(yǎng)數(shù)據(jù)、科學研究數(shù)據(jù)等對ChatGPT、文心一言等大語言模型進行強化學習訓練。根據(jù)學生的背景、興趣愛好、學習成績、職業(yè)規(guī)劃等信息,人工智能可以為其提供一對一的招生咨詢、課程咨詢、生涯規(guī)劃咨詢、心理咨詢等服務。根據(jù)教師的個人風格、研究方向、能力水平等信息,人工智能可以為其提供一對一的教學咨詢、科研項目申報咨詢、教師發(fā)展咨詢等服務。根據(jù)高校的教學質(zhì)量、科研成果水平等信息,人工智能可以為其提供即時性的政策調(diào)整依據(jù)、戰(zhàn)略規(guī)劃咨詢等服務。另一方面,人工智能可以提供個性化監(jiān)測服務。人工智能可以幫助高校管理教學檔案、科研成果數(shù)據(jù)、學生行為記錄、教學科研設備情況等信息,促進教學科研材料的數(shù)據(jù)化、網(wǎng)絡化,使得這些數(shù)據(jù)能夠在不同院系、不同部門、不同單位之間實時傳輸與共享。此外,人臉識別技術(shù)、大數(shù)據(jù)采集技術(shù)應用于課堂考勤、教學過程記錄、學生信息管理,可以對學生的課堂表現(xiàn)、學業(yè)進展、成長發(fā)展實施精準監(jiān)測并提供相應的幫扶。例如北美和歐洲的大學共同開發(fā)了一個名為UniTime的綜合人工智能賦能教育調(diào)度系統(tǒng),為學生提供個人課程表,幫助高校自動排課及管理教室等[17]。又如我國一些高校自主研發(fā)的“智慧資助大數(shù)據(jù)平臺”利用人工智能技術(shù)和層次分析法采集學生的個人家庭收入、生活消費支出、獎助記錄、在校表現(xiàn)、就業(yè)升學等數(shù)據(jù),綜合評估、精準識別需要資助的學生群體,從而制定針對性的幫扶方案,促進學生成長成才。

(四) 改進教學科研管理生態(tài)

人工智能的發(fā)展和應用有助于改進高校的教學科研管理生態(tài)。一是多元化的人才培養(yǎng)生態(tài)。一些高校已開始設立人工智能學院、開設人工智能專業(yè),利用人工智能技術(shù)匹配學生的興趣和能力,幫助學生實現(xiàn)自我成長和發(fā)展,滿足社會對各類人才的多樣化需求。人工智能技術(shù)的進步有助于促進人才培養(yǎng)理念的轉(zhuǎn)變——從尋求答案走向提出問題,從注重人本身的成長走向人機協(xié)作共生,從強調(diào)階段學習走向注重終身學習,從培養(yǎng)單能、多能人才走向培養(yǎng)超能、異能、全能人才。二是跨學科的交叉研究生態(tài)。人工智能建立在哲學、數(shù)學、經(jīng)濟學、神經(jīng)科學、心理學、計算機工程、控制論、語言學等多門學科的基礎之上,與大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈、云計算、機器人、虛擬現(xiàn)實、增強現(xiàn)實等技術(shù)深度融匯,可以促進高校學科之間的交叉研究,推動學科融合,幫助不同學科的研究人員共同探索新領(lǐng)域和新問題。三是共生型的產(chǎn)教融合生態(tài)。人工智能技術(shù)可以與醫(yī)療、金融、交通、教育、工業(yè)等多領(lǐng)域多行業(yè)深度交融、互聯(lián)共生,從而構(gòu)建智慧醫(yī)療、智慧城市、智慧社會、智慧教育等,滿足人們在不同領(lǐng)域的多元化需求。這有助于促進高校與各類產(chǎn)業(yè)開展全方位合作,共同參與技術(shù)研發(fā),促進科研成果的轉(zhuǎn)化應用。

三、 人工智能融入高校教學科研管理的潛在風險

從本質(zhì)上看,技術(shù)不僅是實現(xiàn)目的的手段,也是被捕獲并加以利用的現(xiàn)象的集合,表現(xiàn)為有目的、有計劃、有組織的交互和作用過程[18]。技術(shù)本身沒有好壞之分,其影響主要取決于人如何利用技術(shù),如何與技術(shù)建立關(guān)系?？v觀人類社會發(fā)展史,在人為因素的影響下,技術(shù)的進步在帶來生產(chǎn)力升級的同時,也會帶來一些挑戰(zhàn)。人工智能技術(shù)也是一把雙刃劍,在帶來巨大機遇和美好前景的同時,也會給高校的教學科研管理帶來數(shù)字倫理失范、數(shù)字鴻溝加劇、個體理性失序、人機關(guān)系異化等風險(見圖2)。

圖2 人工智能融入高校教學科研管理的潛在風險

(一) 數(shù)字倫理失范風險

倫理是指導行為的觀念和規(guī)范準則,包含對人與人、人與社會之間各種關(guān)系的哲學思考。數(shù)字倫理便是數(shù)字開發(fā)、管理和使用中應遵循的規(guī)范準則和要求。隨著數(shù)字化逐漸成為現(xiàn)代人的一種生存方式和生活狀態(tài),高校教學科研管理中的數(shù)字倫理問題日益凸顯,在數(shù)據(jù)隱私、道德倫理、學術(shù)倫理等方面存在風險。

1. 安全漏洞容易引發(fā)數(shù)據(jù)隱私泄露問題。由于安全漏洞的存在,人工智能在高校教學科研管理中的應用可能引發(fā)數(shù)據(jù)隱私泄露的問題。當人工智能訪問、采集和處理師生大量的個人信息時,高校管理者必須保持警惕。因為這些信息包括師生的檔案資料、考試成績、工資流水、銀行賬戶、科研成果等敏感數(shù)據(jù)。一旦人工智能系統(tǒng)的安全漏洞被觸發(fā),數(shù)據(jù)庫就容易遭受不法分子入侵,這將會帶來數(shù)據(jù)泄露或濫用的風險。此外,人工智能對師生全過程、全方位的數(shù)據(jù)采集和監(jiān)管會將人置于透明化、公開化的數(shù)字環(huán)境中,這也容易產(chǎn)生隱私保護不當?shù)娘L險。

2. 算法黑箱容易引發(fā)道德倫理問題。由于人工智能算法的復雜性和算法黑箱的存在以及歷史數(shù)據(jù)存在的偏見和歧視,人工智能的應用可能會引發(fā)道德倫理失范問題。如ChatGPT是經(jīng)過強化訓練的生成式人工智能,基于歷史數(shù)據(jù)產(chǎn)生,其算法具有非透明化和不可解釋性,背后蘊藏著技術(shù)開發(fā)者的價值導向。普通人較難打開ChatGPT神經(jīng)網(wǎng)絡的黑箱[19],理解其內(nèi)在的工作原理,故無法準確了解人工智能的決策過程和推理依據(jù),也無法確保算法的公正性和透明度。同時,ChatGPT容易在人的試探和誘導下產(chǎn)生“陰影自我”,在對話中生成一些錯誤導向的信息。高校將其應用于教學科研管理可能會出現(xiàn)決策失誤,無法正確引導學生價值觀的風險。

3. 規(guī)章不全容易引發(fā)學術(shù)倫理問題。由于人工智能使用指南及配套法律規(guī)章制度尚不健全,人工智能的應用可能會引發(fā)學術(shù)倫理問題。高校師生在學術(shù)研究中多大程度使用人工智能技術(shù)屬于合理范圍也存在一定爭議。如ChatGPT能夠直接基于已有語料快速生成文本,高校一些師生已經(jīng)開始利用它來寫作業(yè)、寫論文。然而,ChatGPT缺乏對已有知識的求證和溯源,這可能會引發(fā)人工智能考試作弊、學術(shù)剽竊、知識產(chǎn)權(quán)爭議等學術(shù)倫理方面的風險[20]。

(二) 數(shù)字鴻溝加劇風險

1. 設施不足將加劇接入鴻溝。不同高校在互聯(lián)網(wǎng)、人工智能、云計算、區(qū)塊鏈、數(shù)據(jù)中心等新型信息基礎設施建設的接入層面存在差距。人工智能系統(tǒng)的訓練和優(yōu)化需要大量的數(shù)據(jù)支撐,不同高校在數(shù)據(jù)收集和處理方面存在差異,一些高校還面臨技術(shù)基礎設施不足、缺乏足夠的計算資源和數(shù)據(jù)存儲能力等問題,這會進一步擴大技術(shù)接入鴻溝。

2. 投入缺乏將加劇使用鴻溝。不同高校的辦學經(jīng)費和數(shù)字教育資源存在差異,人工智能技術(shù)的研發(fā)投入水平也不均衡,其在使用技能、使用動機等方面存在差距。一些高校較早參與人工智能技術(shù)的研發(fā)和應用,擁有強大的技術(shù)團隊和資源,能夠較快實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,將最前沿、最先進的人工智能技術(shù)融入高校教學科研管理過程。也有一些高校主要將辦學經(jīng)費用于維持傳統(tǒng)的辦學模式,人工智能技術(shù)的應用還相對缺乏。高校之間的教育資源差距較大,這會產(chǎn)生更大的使用鴻溝。

3. 技術(shù)門檻將加劇知識鴻溝。人工智能技術(shù)的應用具有一定的技術(shù)門檻,這對高校教學科研管理者和師生的數(shù)字素養(yǎng)提出了較高的要求。由于人工智能技術(shù)接入和使用差異擴大了數(shù)字鴻溝,不同群體便會產(chǎn)生信息差和知識區(qū)隔。未來能夠認識、理解并及時學習和掌握人工智能技術(shù)、具備批判性思維的高校師生將與固守傳統(tǒng)的師生拉開距離,這將導致技術(shù)為一些數(shù)字先行者擁有,而不懂利用人工智能為教學科研管理賦能的群體則較為被動。

(三) 個體理性失序風險

個體理性是指個人在決策和行動中基于自身的目標、價值觀和信息,通過合理的思考和判斷,追求個體利益最大化或達到預期目標的傾向。人工智能時代,高校教學科研管理的復雜性和不確定性日益增加,受到認知偏差、信息窄化、監(jiān)管不力等因素的制約,存在競爭合作失衡、信息過濾失范、技術(shù)應用失控等風險,從而導致個體理性失序的局面。

1. 認知偏差或?qū)е赂偁幒献魇Ш?。在缺乏共同價值觀和集體意識的情況下,人工智能在高校教學科研管理中的應用容易產(chǎn)生競爭合作失衡的風險。人工智能技術(shù)使得高校能夠更加精準地了解和滿足個體的需求和偏好,然而這種個性化服務可能導致高校師生出現(xiàn)認知偏差,即更加依賴個性化的學習和工作方式,缺乏信息共享與合作意識,忽視與其他個體的合作與協(xié)調(diào),從而加劇競爭態(tài)勢,最終導致信息不對稱、資源浪費、合作缺失等問題,影響高校整體的管理效能。

2. 信息窄化或?qū)е滦畔⑦^濾失范。人工智能基于個人偏好、歷史行為、情感和反饋等參數(shù)形成針對性建議,可能存在信息過濾失范的風險。個性化算法會根據(jù)用戶的興趣和偏好篩選推薦相應的信息和內(nèi)容,這可能會形成信息過濾效應,導致學生接觸到的信息日益窄化,即只接收符合自身偏好的信息。學生倘若被過度定制的信息包圍,結(jié)成信息繭房,則不利于其接觸多樣化的信息資源,這會逐漸形成信息孤島,導致信息的偏差和片面性,生成碎片化、模糊化的知識,影響高校的教學科研管理效能。

3. 監(jiān)管不力或?qū)е录夹g(shù)應用失控。倘若缺乏有力的約束和監(jiān)督機制,人工智能在高校教學科研管理中的應用可能存在技術(shù)失控的風險。人工智能在訓練過程中可以針對不同的數(shù)據(jù)源和用戶需求生成特定的模型和反饋。若監(jiān)管責任和細則模糊不清,人工智能對高校師生個性化需求的過度滿足可能會超出法律道德規(guī)定的范圍,使得技術(shù)失去法律的控制。此外,高校師生如果過度依賴人工智能技術(shù),不能及時提升駕馭人工智能的能力,則會增加被替代的風險,影響人工智能賦能高校教學科研管理效能。

(四) 人機關(guān)系異化風險

隨著工業(yè)革命的到來,人機關(guān)系成為人與技術(shù)關(guān)系的核心。在人工智能時代,這種關(guān)系主要表現(xiàn)為人與人工智能的關(guān)系。隨著人工智能對高校教學科研管理的影響漸深,人機關(guān)系也在不斷調(diào)適和重構(gòu),在互動交流的過程中存在主體異化、思維異化、情感異化等風險。

1. 技術(shù)依附容易帶來主體異化的風險。技術(shù)的進步解放了人類,也會導致人的某些身體機能退化,如腦力、體力的衰弱,還會導致人對虛擬世界的依附性增強。高校師生過度依賴人工智能技術(shù)開展教學、科研和學習,高校教學科研管理人員過度依靠人工智能技術(shù)進行決策,這種情況會帶來人的自主性、能動性和創(chuàng)造性退化的風險,甚至讓人淪為人工智能的“奴隸”,陷入技術(shù)迷失的困境。

2. 智識替代容易帶來思維異化的風險。當人工智能可以幫助人類完成一些智識性工作、代替人類進行思考時,可能會帶來人的思維鈍化、固化風險。如一些文書寫作、教學設計、方案選擇等任務可以交由ChatGPT代勞,但如果高校管理者和師生不加以批判性反思和審視,沉浸于人工智能營造的思維舒適區(qū),易形成思維惰性。根據(jù)“用進廢退”的進化論原理可知,經(jīng)常不使用的器官會逐漸退化。高校師生和管理者如果過度依賴人工智能而不再進行自主的思考和分析,這將不利于他們的思維成長和智力發(fā)展。

3. 虛幻陷阱容易帶來情感異化的風險。ChatGPT等聊天機器人具有類人化特征,可以模擬人的語氣開展對話。這樣的人工智能是沒有情感的,但高校師生具有情感,其在與人工智能互動對話的過程中容易陷入虛幻陷阱,產(chǎn)生情感聯(lián)結(jié)和依賴。在人工智能可以提供24小時情感陪伴和溝通咨詢的情境下,師生容易淡化現(xiàn)實世界的人際交往,沉浸于虛擬世界的交流中,這會沖擊高校教學科研管理中的人際生態(tài)。

四、 人工智能時代高校教學科研管理的應對策略

一直以來,樂觀主義和悲觀主義思潮交織影響著人們對人工智能的未來判斷。賦能論者對人工智能的發(fā)展持積極態(tài)度,認為人工智能將為高校教育教學賦能增能,發(fā)揮技術(shù)支撐作用;威脅論者認為人工智能總有一天會超越和奴役人類,引發(fā)技術(shù)危機。事實上,無論持何種心態(tài),人類已經(jīng)無法阻止技術(shù)變革的浪潮。隨著時代的發(fā)展,高校教學科研管理也在逐漸走向現(xiàn)代化。高校作為引領(lǐng)社會創(chuàng)新的動力源,應積極開展行動,引領(lǐng)人工智能時代的變革。

(一) 提升高校師生駕馭人工智能的數(shù)字素養(yǎng)

數(shù)字素養(yǎng)作為一個綜合性概念,不僅包括知識能力層面的數(shù)字技能素養(yǎng),還包括態(tài)度價值觀層面的數(shù)字倫理素養(yǎng)[21]。面對人工智能時代高校教學科研管理中存在的潛在風險與挑戰(zhàn),提升師生的數(shù)字素養(yǎng)是高校的根本應對之策。

1. 提高師生駕馭人工智能的數(shù)字技能。從1997年IBM的超級計算機“深藍”到2016年谷歌的人工智能機器人“AlphaGo”,再到2022年OpenAI推出的ChatGPT和2023年升級的GPT-4,人工智能技術(shù)迭代更新的速度越來越快。在此背景下,首先,高校要注重培養(yǎng)師生理解人工智能技術(shù)的意識。高校師生應熟悉人工智能技術(shù)的基本原理和方法論,樹立人引領(lǐng)人工智能各得其所的理念。其次,高校要著力提高師生的數(shù)字技能。高校師生應掌握利用人工智能獲取、處理、甄別和整合數(shù)字信息的基本方法,增強數(shù)據(jù)感知能力、加強數(shù)據(jù)使用規(guī)范意識、爭取和保護數(shù)據(jù)權(quán)利,批判性地開展人機交互。最后,高校要注重培養(yǎng)師生的獨特優(yōu)勢。盡管人工智能在許多領(lǐng)域都擁有強大的能力,但它無法替代人類的獨特優(yōu)勢,如好奇心、情感和想象力等。這些優(yōu)勢是人類進化和發(fā)展的產(chǎn)物,也是人類智慧的體現(xiàn)。高?？赏ㄟ^轉(zhuǎn)變教學模式和創(chuàng)新實踐活動增強師生的自主性和創(chuàng)造性,培養(yǎng)師生“智慧思考”“智慧學習”“智慧批判”的能力,促使師生在人工智能技術(shù)洪流之中保持清醒的自我意識和創(chuàng)新優(yōu)勢。

2. 增強師生駕馭人工智能的數(shù)字倫理素養(yǎng)。為了實現(xiàn)這一目標,高校需要采取一系列措施來強化師生的數(shù)字倫理責任意識,從而保障人工智能技術(shù)的應用符合法律道德規(guī)范。首先,高校應注重個人隱私保護和數(shù)據(jù)安全。高校相關(guān)部門應加強數(shù)據(jù)監(jiān)管,明確人工智能技術(shù)的應用范圍、責任主體、安全保障等方面的具體要求,落實高校教學科研數(shù)據(jù)的監(jiān)管單位和責任單位,明晰院系各部門職責分工,規(guī)范大數(shù)據(jù)的采集和傳輸行為,加強人工智能系統(tǒng)安全保障體系建設,采取必要的措施保護數(shù)據(jù)以防未經(jīng)授權(quán)的訪問、泄露和濫用。其次,高?？芍贫ㄈ斯ぶ悄軅惱砜蚣芎筒僮髦改?。高校宜針對師生利用人工智能技術(shù)開展教學科研活動的范疇、限度和注意事項等列出明確清晰的細則和規(guī)定,并推動政府相關(guān)部門制定和出臺人工智能背景下學術(shù)誠信、知識產(chǎn)權(quán)保護等法律法規(guī)文件。最后,高校還需健全倫理審查組織,開展倫理評估和審查。這些組織應對涉及算法的歧視偏見、隱私權(quán)的侵犯、社會公平性的削弱等倫理風險進行全面評估,加強審查和防護力度,及時調(diào)整和規(guī)范不端行為。

(二) 強化基于人工智能的教學科研管理“新基建”

高?；谌斯ぶ悄艿墓芾怼靶禄ā笔抢萌斯ぶ悄芗夹g(shù)改造和升級新型基礎設施建設,包括網(wǎng)絡基礎設施、算力基礎設施、物聯(lián)感知基礎設施等,貫通基礎層、技術(shù)層、應用層,將數(shù)據(jù)、算力、算法進行整合建設,從而為高校教學科研管理提供更好的支持。

1. 統(tǒng)籌布局基于人工智能的新型基礎設施架構(gòu)。高校教學科研管理效能的提升需要人工智能“新基建”的有力支撐,不斷優(yōu)化布局,加速技術(shù)驅(qū)動。首先,高校應優(yōu)化網(wǎng)絡基礎設施。具體而言,高校可推動無線網(wǎng)升級改造工程,促進5G網(wǎng)絡的全面覆蓋,加快6G網(wǎng)絡的研發(fā)應用,提供高速寬帶接入,提供穩(wěn)定、快速、優(yōu)質(zhì)的網(wǎng)絡供給。其次,高校應優(yōu)化算力基礎設施。高校應努力爭取政府的政策優(yōu)惠和資金投入,建立人工智能平臺和實驗室,合理布局人工智能計算中心,為教學科研管理提供高性能計算、數(shù)據(jù)存儲和分析等技術(shù)支持,提升云計算、邊緣計算等算力基礎設施效能。最后,高校應加強新技術(shù)基礎設施建設?？蒲腥藛T可以自主研發(fā)適用于高校教學科研管理的人工智能應用程序和算法,探索人工智能在高校教學科研管理方面的創(chuàng)新可能性。高校要進一步建立智慧教學科研管理平臺、優(yōu)化智慧教育教學手段,建設智慧校園和數(shù)字化院系管理組織,打造智能化教室和實驗室、開發(fā)大數(shù)據(jù)分析和決策支持系統(tǒng)、加強虛擬現(xiàn)實與增強現(xiàn)實技術(shù)應用、搭建元宇宙虛擬現(xiàn)實系統(tǒng)等。

2. 打造互聯(lián)互通的管理“新基建”開放格局。推動數(shù)據(jù)資源共享和流通有助于縮小數(shù)字鴻溝,從而充分發(fā)揮高校在人才培養(yǎng)、科研創(chuàng)新和社會服務等方面的基本職能。首先,高校要打造學科院系開放性格局。高?？梢源罱ㄖ腔蹟?shù)字資源平臺,利用人工智能技術(shù)對教學科研數(shù)據(jù)進行采集、存儲、處理和分析,基于數(shù)據(jù)開展決策,制定更加科學有效的教學科研管理策略,提升學科院系服務力。其次,高校要進一步推進校企合作、產(chǎn)教融合。為促進人工智能基礎設施的共建共享,降低研發(fā)成本、提升服務效能,高校和企業(yè)可以共同研究和開發(fā)人工智能產(chǎn)品,推動科學研究與實際應用的深度交融。最后,高校還要積極開展國際交流與合作。高校應與掌握前沿技術(shù)的一流大學和研究機構(gòu)建立合作伙伴關(guān)系,分享和學習先進的人工智能技術(shù)和經(jīng)驗,尋求“新基建”的技術(shù)支持,拓展人工智能的應用前景和視野。

(三) 深化人工智能賦能的教學科研管理制度創(chuàng)新

人工智能時代,高校應利用人工智能技術(shù)對傳統(tǒng)的教學科研組織及其運行和管理制度進行改革和創(chuàng)新,從而更好地適應人工智能時代的發(fā)展趨勢和需求,提升高校的管理效率、人才培養(yǎng)質(zhì)量和服務水平。

1. 加快人工智能賦能高校教學科研組織運行制度改革。人工智能技術(shù)的變革將帶來高校各個層面教學科研組織運行制度的改變,人員、機構(gòu)以及相關(guān)配套的運行制度也會隨之變化。首先,高校可以推動人工智能與現(xiàn)有教學科研管理制度融合。高校既要繼承傳統(tǒng)制度的優(yōu)點,又要借鑒新技術(shù)的優(yōu)勢,在人工智能技術(shù)的支持下將現(xiàn)有教學科研管理制度的效能充分發(fā)揮出來。其次,高校應深化基于人工智能的教學科研組織運行制度創(chuàng)新。高校管理部門應構(gòu)建人工智能賦能高校教學科研管理的戰(zhàn)略規(guī)劃框架,推動“AI+”教學質(zhì)量保障制度改革、完善“AI+”科研項目管理制度、建立動態(tài)學科監(jiān)測數(shù)據(jù)庫,提升高校學科競爭力。最后,高校還應加強人工智能賦能高校教學科研管理團隊建設的制度保障。高?？赏ㄟ^設計具有人工智能技術(shù)應用能力的人才標準、招聘流程等規(guī)則和程序以及相應的培訓制度和方案,按照人工智能賦能的最新需求加強管理團隊建設,在保障個性化服務的同時,有效化解個體理性與集體理性的沖突,規(guī)避個體理性失序的風險。

2. 深化人工智能賦能高校教學科研評價監(jiān)督制度創(chuàng)新?？茖W合理公正的評價監(jiān)督制度有助于維護高校運行秩序。首先,高校應促進評價手段智能化。高?？梢圆捎米赃m應評價、教育數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)手段實現(xiàn)個性化評價,使得評價結(jié)果更加準確、可靠。其次,高校應加強評價的民主參與和結(jié)果的反饋利用。高校可通過建立教學科研評價的民主化信息平臺,鼓勵教師和學生參與到教學質(zhì)量和科研成果評價指標體系的構(gòu)建和評價過程中來,發(fā)揮主觀能動性和創(chuàng)造力,及時發(fā)現(xiàn)問題,實時動態(tài)追蹤和改進,實現(xiàn)評價制度的不斷完善。最后,高校還應健全監(jiān)督保障制度。高?？梢越⒔虒W科研信息共享平臺和公開制度,減少信息不對稱和信息過濾失范等問題,對人工智能系統(tǒng)的開發(fā)和應用進行監(jiān)督和規(guī)范,對個體理性行為和決策過程進行評估,及時發(fā)現(xiàn)和糾正失序行為,確保過程合法、公平和透明。

(四) 優(yōu)化人工智能技術(shù)支撐的教學科研管理生態(tài)

在生態(tài)學視域下,高?？梢员豢醋魇且粋€復雜的生態(tài)系統(tǒng)。高校教學科研管理生態(tài)是指高校內(nèi)部和外部環(huán)境相互作用形成的一種動態(tài)平衡狀態(tài),既包括高校內(nèi)部各子系統(tǒng)之間的關(guān)系,又包括與外部利益相關(guān)方的關(guān)系。在人工智能技術(shù)的支持下,各子系統(tǒng)之間應建立更加密切的聯(lián)結(jié)關(guān)系,相互依存、相互制約,并隨著外部社會環(huán)境的變化不斷調(diào)整,最終達成平衡與協(xié)調(diào)的發(fā)展狀態(tài)。

1. 營造激發(fā)活力的創(chuàng)新氛圍。人工智能將極大地解放人類的社會生產(chǎn)力,使得個體擁有更多的自由和閑暇時間,從而促進人的精神解放。首先,高校應回歸教育初心。在人工智能的幫助下,高校教師和科研人員應進一步探索人類大腦活動的深層機理,尊重教育規(guī)律和人才成長規(guī)律,呵護人之為人的珍貴特性,深化人與人之間真實共情溫暖的交流互動。其次,高校應注重激發(fā)學生個體的生命活力。高校應利用人工智能的教學輔助功能為學生制定個性化的培養(yǎng)方案,尊重和保護學生的好奇心、想象力和生命熱情,引導學生進行自我探索,實現(xiàn)自由而全面的發(fā)展。最后,高校應呵護研究者的創(chuàng)造熱情。高?？山柚斯ぶ悄艿牧α?開拓科研管理新思路,讓科研人員把時間和精力放在真正有價值、有挑戰(zhàn)、有創(chuàng)新的問題領(lǐng)域,激發(fā)其主動性和創(chuàng)造性,讓高校學術(shù)生態(tài)煥發(fā)生機與活力。

2. 構(gòu)建動態(tài)共生平衡的生態(tài)關(guān)系。人工智能技術(shù)的應用可以優(yōu)化高校的資源配置,促進高校內(nèi)部各子系統(tǒng)的協(xié)調(diào)互動以及高校與外部系統(tǒng)的和諧共生。首先,高校可以打造智慧校園生態(tài)網(wǎng)絡,促進內(nèi)部各子系統(tǒng)的數(shù)據(jù)信息共建共享;以問題為中心建立聯(lián)動互通的網(wǎng)絡管理平臺,加強跨部門、跨系統(tǒng)、跨學科的協(xié)同服務。其次,高校可以與外部系統(tǒng)建立發(fā)展共同體,利用大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)動態(tài)監(jiān)測外部社會、經(jīng)濟、政策環(huán)境的變化,及時做出反饋和應對。最后,高校還可以構(gòu)建人機共生的教學科研管理文化,締結(jié)人機共生組織新形態(tài),評估風險、共擔責任、開放協(xié)作,實現(xiàn)人機價值共創(chuàng)、互利共贏,邁向高等教育治理體系和治理能力現(xiàn)代化的新境界。

五、 結(jié) 語

隨著高等教育大眾化、普及化程度的加深以及新公共管理主義思潮的影響,高校面臨來自政府、市場、社會以及高校內(nèi)部多元主體的問責,辦學質(zhì)量也需要接受評估和監(jiān)督。在此背景下,在一定程度上,“速度”“效率”“質(zhì)量”已經(jīng)成為高校教學科研管理的重要目標和核心追求。一直以來,科技和教育之間存在一場持續(xù)不懈的競賽[22]。科技發(fā)展日新月異,作為推動社會發(fā)展引擎的高校應主動識變、積極應變,跟上時代發(fā)展的浪潮。因此,人工智能融入高校教學科研管理是大勢所趨。高校既要對人工智能積極的應用前景和發(fā)展?jié)摿嵊衅诖?又要對其潛在風險持審慎態(tài)度,保持客觀理性,回歸教育本真,主動應對挑戰(zhàn),揚長避短,從“人治”到“智治”,從“以人為本”到“人機共生”,從“單向”影響到“雙向”融合,推進教育、科技、人才的一體化發(fā)展,贏得人類的未來。