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大學在人工智能方面做好準備的十個維度

數字教育理事會指出，大學在人工智能（AI）方面準備度的十個維度包括：

1.戰略對齊：AI相關舉措與機構的整體戰略目標和使命之間的整合程度及其支持力度。2.機構治理：治理結構在推動AI采納和監管方面的健全性與有效性，特別強調AI治理責任的歸屬問題。3.利益相關方參與：教職員工、學生和管理人員在AI項目中參與和協作的程度。4.運營準備度：機構在實施AI舉措方面的能力，包括基礎設施、培訓和利益相關者的參與情況。5.AI素養與倫理使用：AI素養及倫理考量在政策、項目和實踐中融入的程度。6.可及性與包容性：AI舉措在技術獲取方面的普及程度，包括負擔能力、基礎設施建設以及對殘障學生需求的響應。7.教師與管理人員專業發展：機構在提升教師與管理者融合AI所需技能與知識方面所采取的行動。8.教學、學習與評估策略：機構在教學法、課程和評估中合理整合AI，補充人類專業能力的能力。9.課程開發與就業對接：機構在課程中整合AI，培養學生未來職場所需技能，并與新興行業需求相對接的能力。10.科研與創新引領能力：機構采用AI驅動的方法、工具及倫理實踐的能力。（來源：https：//www.ecampusnews.com/ai-in-education/2025/06/24/10-dimensions-of-ai-readiness/）

AI與勞動力：重塑技能， 適應新的用工需求

盡管 68% 的雇主承認掌握AI知識對員工職業發展至關重要，但自2022年以來，企業在員工技能再培訓和提升方面的投資卻大幅下降。要真正釋放AI的潛能，企業必須從基礎做起，確保員工不僅理解AI技術，還能從中看到自身的價值。一旦員工與管理層在AI應用方面達成共識，將有助于激發員工更廣泛的創新與生產力，從而推動整個行業的變革。在技術快速發展的今天，許多員工對職業發展感到迷茫，認為自己對未來的掌控力正在減弱。這一現象說明，AI的推廣必須與員工技能更新同步進行。令人欣慰的是，已經應用AI的員工在自主性、適應力和應變能力方面普遍有所提升，他們的職業信心和組織績效也在增強。不同部門對AI技能的需求各不相同，傳統的統一培訓方式已難以滿足實際需求。有效的AI培訓需要根據崗位量身定制，企業應采取個性化、以技能為導向的培訓模式，幫助員工將AI技術有效應用于本職工作。（來源：https：//www.ecampusnews.com/ai-in-education/2025/07/01/ai-and-the-workforce-reskill-to-meet-the-moment/）

數字創新和人與人之間的聯系正重塑高教發展格局

高等教育中的數字學習正在迅速轉型，從單一的內容傳遞工具發展為促進連接、洞察和持續學習支持的綜合系統。由TytonPartners發布的 ??2025 課堂時刻》（TimeforClass2025）報告顯示，當前高校仍處于“重新規范化\"（renorming）的初期階段，正逐步重塑與學習者的連接方式，采用更多元化的工具和方法為師生提供支持。數字工具的興起拓展了教學的技術邊界，同時也暴露了諸多持續存在的挑戰。一方面，教師依然面臨學生出勤率低、學術誠信受AI影響等問題，在ChatGPT等生成式AI廣泛應用之后尤其突出。缺乏學生人口統計數據，阻礙了學生個性化學習的實施與歸屬感的建立。另一方面，學生愈發渴望獲得技術輔助下更具人文關懷的個性化支持。而高校管理者則面臨實施一套系統化方案的挑戰，既要滿足這些多重需求，又需確保AI的負責任使用，提升學生參與度和出勤率。報告強調，學校急需超越內容傳遞功能的數字平臺，具備識別風險學生、評估學習情緒并提供可操作洞察的能力。報告還揭示了其他一些趨勢變化： 64% 的教師更傾向于線下授課，高于2023年的 55% ；學生對混合式和面對面教學的興趣也在上升，表明對課堂人際連接的需求日益增長。（來源：https：//www.ecampusnews.com/digital-innovation/2025/06/30/digital-innovation-and-human-connection-are-reshaping-higher-ed/） ⑧ 編譯/賴鵬飛一