高校管理生成式人工智能發展機制研究

摘 要：深入研究高校生成式人工智能的進展，分析了生成式人工智能在高校教學、科研和行政管理方面的應用，探討了生成式人工智能對高校的教學模式轉變、學術誠信、信息安全等方面的問題及挑戰，并構建了高校生成式人工智能的管理機制。高校應積極應對生成式人工智能帶來的機遇與挑戰，制定有效管理策略，實現生成式人工智能與高校管理的有機融合，推動高等教育現代化發展。

關鍵詞：高校管理；生成式人工智能；管理機制；學術誠信；信息安全

生成式人工智能應用于高校管理的進展

1.教學管理方面

第一，教學模式創新。傳統的教學模式以教師講授為主，難以根據每位學生特點進行因材施教，而生成式人工智能的引入改進了傳統教學模式，使得以學生為主體的個性化教學成為可能。教師可以利用人工智能工具，根據學生的學習進度和能力制定個性化的教學計劃，提供針對性的學習資源。

第二，教學資源共享。傳統的教學資源主要包括紙質版教材及各類教輔資料，形式單一且不便共享，而生成式人工智能能夠生成豐富的教學素材，如案例、練習題、模擬實驗等。教師可以利用這些資源豐富教學內容，提高教學的趣味性和實用性。同時，人工智能還可以對教學資源進行優化和整合，提高資源的利用效率。

第三，教學評價變革。傳統的教學評價主要依賴考試成績，而生成式人工智能可以收集和分析學生學習過程中的學習時長、作業完成情況和參與討論的活躍度等信息，能夠提供更全面、客觀的教學評價。此外，人工智能還可以輔助教師進行考試命題和試卷分析，提高教學評價的科學性。

2.科研管理方面

第一，研究思路拓展。生成式人工智能可以為科研人員提供新的研究思路和方向。通過對大量文獻的分析和挖掘，發現潛在的研究問題和研究熱點，幫助科研人員開拓視野。

第二，數據處理與分析。生成式人工智能可以快速處理大量數據，提取有價值的信息，建立模型進行預測和分析，不僅提升了科研效率，而且還能夠發現傳統數據分析方法難以發現的規律和關系。

第三，科研合作促進。生成式人工智能可以促進高校之間以及高校與企業、科研機構之間的科研合作。通過共享人工智能平臺和數據資源，不同單位的科研人員可以共同開展研究項目，實現優勢互補，提高科研成果的質量和影響力。

3.行政管理方面

第一，決策支持。高校行政管理涉及眾多決策，如資源分配、招生計劃、師資隊伍建設等。生成式人工智能可以通過對學校內部數據的分析，如學生成績、師資情況、財務狀況等，為管理者提供決策支持。例如：在招生決策中，人工智能技術可以根據歷年招生數據和考生信息，預測招生情況并優化招生計劃。

第二，流程優化。行政管理流程繁瑣，生成式人工智能可以實現流程自動化，提高工作效率。例如：在學生事務管理中，人工智能技術可以自動處理學生的請假、選課、成績查詢等事務，減少人工干預，降低錯誤率。

第三，校園服務提升。生成式人工智能可以為師生提供更加便捷的校園服務，如智能校園導航、在線咨詢服務、智能圖書館系統等，提高師生的滿意度和校園生活質量。

生成式人工智能對高校管理的影響

生成式人工智能給高校管理帶來了許多挑戰，在教學模式轉變過程中，教師難以理解生成式人工智能的產出、批判思維弱、缺少創新動力，需要提升教師素養；學術誠信方面，難以實現過程監督，存在學術不端行為；信息安全方面，學生數據可能被濫用開發，導致隱私泄露、學習評價不準及學術誠信危機。

第一，教學模式轉變挑戰。生成式人工智能的輸出內容復雜多樣，教師需要花費時間和精力去理解其生成的原理和過程，以便更好地評估其準確性和適用性。此外，教師需要具備批判性思維能力，對人工智能的產出進行分析和評價，判斷其是否符合教學目標和學術規范。教學模式的轉變要求教師不斷創新教學方法和手段，提升教學素養，更好地適應新的教學環境。當前，教師缺乏創新動力和能力，需要學校提供支持和激勵，以及相關培訓，增強對于生成式人工智能的認知。

第二，學術誠信挑戰。生成式人工智能在高校科研中的廣泛應用易導致學術不端問題。人工智能生成的文本和數據通常缺乏深度、準確性和原創性，導致學術成果的質量下降。學生利用人工智能生成論文、數據甚至實驗結果，以逃避原創性要求。這種行為不僅損害了學術誠信，而且還誤導了同行和讀者，對科研的可靠性和進步構成威脅。

第三，信息安全挑戰。生成式人工智能在高校中的廣泛應用，使得學生數據的安全性面臨巨大挑戰，學生數據存在被用于開發新產品的可能性。生成式人工智能需要大量的數據進行訓練和優化，而高校中豐富的學生數據是潛在的數據資源。學生的學習行為數據、學術成果數據等信息都可能被企業或研究機構收集，用于開發新的教育產品或人工智能工具，學生的隱私可能會受到侵犯。如果學生的數據未經授權被使用，個人信息、學習習慣和學術成果等可能會被泄露，給學生帶來不必要的困擾和風險。

高校管理生成式人工智能展望

為了應對生成式人工智能對高校管理帶來的影響，亟待構建應對機制，完善政策法規，制定可行方案，并注重評價反饋，守護教育生態。

1.完善政策法規

第一，高校必須針對生成式人工智能技術的應用學科和不同領域，制定專門的管理條例，明確學生在使用生成式人工智能時的權利義務和應承擔的法律責任。此外，為了確保高校規定能夠與生成式人工智能技術的發展相契合，須對現有規定進行適當修訂，防止出現法律漏洞或沖突。同時，應當明確各方主體在人工智能技術應用中的具體責任，包括開發者、使用者和監管者等。各方的職責和義務應當被清晰界定，并建立健全責任追究機制。這些措施能夠有效確保高校生成式人工智能技術在合規框架下健康發展，避免潛在的法律風險和不當使用。

第二，高校應成立專業性職能機構，負責監管人工智能技術的日常工作，對違反管理條例的不當使用行為進行通報，維護生成式人工智能的健康使用環境。高校要定期組織學生進行交流，互相學習討論如何健康使用生成式人工智能，促進學生內部之間的合作和監督，及時發現潛在的使用風險。鼓勵師生參與技術監督，師生有責任和義務向監督部門反映可能存在的使用風險，舉報任何人過度依賴生成式人工智能的使用行為，以此促進監管工作的開展，助力高校生成式人工智能健康發展。

2.制定可行方案

在高校使用生成式人工智能技術的過程中，研究全流程管理機制，制定可行管理方案是實現生成式人工智能技術健康應用的關鍵，包括事前備案機制、事中全過程監管機制、突發事件應急處理機制等。

第一，高校在引入生成式人工智能應用前，應進行全面的評估和備案，包括對應用的目的、范圍、可能帶來的影響等進行詳細分析，并制定相應的風險應對計劃。對于教學中使用的生成式人工智能工具，應評估其對教學質量、學術誠信等方面的潛在影響，明確其適用的課程和教學環節。同時，應向相關部門備案，確保應用的合法性和合規性。

第二，高校在應用生成式人工智能時，應建立全過程監管機制。對教學過程進行監管，確保教師正確使用生成式人工智能工具，引導學生合理利用工具進行學習，防止學術不端行為的發生。同時，對科研過程進行監管，防止數據泄露和不恰當的使用生成式人工智能工具，建立科研數據管理系統，對數據的采集、存儲、使用進行全程監控，確保數據的安全性和合法性。

第三，高校應制定突發事件應急處理預案，以應對生成式人工智能應用過程中可能出現的突發情況。當出現數據泄露、系統故障等突發事件時，應立即啟動應急預案，采取有效措施進行處理，降低損失。同時，開展輔導員突發事件應急處置培訓，提高輔導員的應急處理能力和事后恢復能力，做好學生教育服務工作。

3.注重評價反饋

人工智能技術快速發展的同時，合理把握其帶來的機遇與挑戰至關重要，生成式人工智能與高校教育融合的評價反饋機制還需要逐步完善。評價反饋是確保生成式人工智能方案科學性、可行性和持續改進的重要環節。一個完善的評價反饋機制不僅能夠及時發現和解決問題，而且還能促進各方參與，提升生成式人工智能技術的應用效果，提高教學效率。

在評價反饋體系中需要建立合理的多元化評價方法，應當從只關注學術不端行為轉變到應用人工智能的學習過程。基于數據分析，保證學生與生成式人工智能之間的互動可追溯，并有效展現學生批判性思維與高階思維學習過程，綜合考慮其對不同學生群體的影響，從而確保評價的公平性和有效性。高校應建立多渠道的反饋體系，不僅要關注學術成果，而且還要幫助學生發展道德責任感和批判性思維，采用多樣化、包容性和情境化的評估方法形成對學生學習的可信判斷與反饋。同時，學校通過線上和線下相結合的方式，確保各方能夠便捷地提供意見和建議，定期組織用戶座談會、研討會等，面對面聽取教師與學生對人工智能協同工作學習的建議。

高校應構造健康可持續的高校與人工智能協同發展的良性循環，依據科學理論的指導，不僅鼓勵教師探索與學生學習規律相符的人工智能賦能教學的新策略，而且還應不斷檢驗人工智能在教學和科研中的應用效果，深入理解學習的本質，擴展現有教學理論。這種理論和實踐相互促進的動態反饋機制不僅能夠推動教師及時調整教學方法，而且還能確保在實際應用中充分發揮生成式人工智能的潛力。在評價與反饋中不斷完善該體系自身的運轉能力，也能為教育領域結合人工智能的持續創新提供理論支撐。

結論

生成式人工智能在高校管理中的應用是大勢所趨，對高校的教學、科研和行政管理產生深遠的影響。高校應積極面對這一技術變革，充分發揮其在教學、科研和行政管理方面的優勢，應對其帶來的教學模式轉變、學術誠信挑戰和信息安全挑戰。通過完善政策法規、制定全流程監管方案和評價反饋體系，利用生成式人工智能提升教育質量、推動科研創新、優化行政管理，確保生成式人工智能在高校管理中的健康、可持續發展。

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[責任編輯：苑聰雯]