高等教育專家必須為與AI的全面協作做好準備，否則很可能錯失機會、與學生群體脫節。

根據Tyton Partners最新發布的調查結果，學生在使用生成式AI產品方面的速度遠比老師更快。從具體數據來說，教職工群體中的AI頻繁使用比例僅為22%，而學生的這一比例則高達49%。

人工智能在高等教育中的三種創新應用

但從教育機構層面看，AI技術的推廣速度也絕不算慢。2023年Intelligent公布的調查顯示，82%的教育機構已經在年內把AI納入招生工作流程當中，接納態勢已經相當明確。只是在AI產品的實驗、采用和接納度等方面，教育機構的表現還明顯落后于企業組織。

高等教育生態之所以對AI技術的部署猶豫不決，部分原因可能在于還沒相好要如何、在何處以及何時使用AI。此外，不少學院、大學和研究生項目的負責人可能還對AI技術抱有偏見。沒錯，生成式AI確實將抄襲和洗文的門檻大大降低，但絕不應少量濫用行為就對這項改天換地的技術因噎廢食。

相反，愿意廣泛了解AI潛力的高等教育機構將獲得多種優勢。包括利用有限的資源處理更多事務，為學生提供更加個性化的體驗，以及充分利用AI預測能力來吸引更合適、更具多元代表性的學位申請人。

下面，我們就從三個方面展望AI在高等教育機構及相關項目中的創新應用。

1、AI可幫助管理人員分擔更多手動任務

世界各地的機構已經發現一個重要事實：重復性任務長期占用員工的大量時間。UiPath在2021年的一項調查中發現，員工每周浪費在那些本該自動化、缺乏創造性價值的工作上平均浪費掉4.5個小時。不管從哪個角度看，這都是在平白浪費運營預算，也提醒各部門應認真審視AI技術的應用潛力。

AI工具、軟件和插件已經所在多有，它們能夠輕松、順暢地接管這類簡單重復的工作。而在高等教育機構的行政與“后臺”層面，具體工作可能涵蓋發出錄取通知后的文書處理工作、及時發現可能面臨退學風險的學生，并充分發揮人類員工的獨特價值。在實際課堂與學習環境中，AI則可提供輔助功能以減輕教師的手動操作負擔，例如整理教學報告和將成績單轉錄為電子表格。

利用AI作為自動化解決方案的關鍵，在于準確找出仍存在大量重復浪費的工作環節。以此為基礎，應先在受控環境內開展AI技術試點，而后通過小組逐步推行，確定相關方案在哪些部門和人群內最具現實價值。

2、AI有助于塑造更公平的整體招生態勢

時至今日，招生仍是高等教育中最受關注的領域之一。隨著最高法院做出廢除大學招生平權行動的裁定時，整個高校圈為之震動。人們擔心未來的申請流程再無公平公正可言，而AI的介入有望在根本上扭轉當前的頹勢。

那么未來一攬子招生流程將如何運作？國際聯絡組織Othot分部主席Andy Hannah解釋稱，學校應首先將一攬子招生方法與自身使命保持統一。以此為基礎，“機構和項目可以識別與其目標最為接近的人口統計與行為變量，借此確定申請人的品質與經歷。雖然毅力、同理心等因素難以量化，但現在可以通過將機構和規劃任務與特定變量相映射來設定框架，從而利用機器優化不同學生群體的構成。”

Hannah聲稱，通過利用AI技術根據多種獨特標準開展申請人評估，招生人員有望超越傳統意義上的標準考試成績、平均績點或其他數字性排名，消除不利于學生群體多元化的偏見。這類“非線性”模型將引導學校以更加細致負責的態度推進招生工作，幫助招生團隊把握學生身上的更多亮點。

3、AI能夠為學生提供定制化水平更高的課程安排。

在消費級市場上，個性化與定制化早已成為決定業務成敗的關鍵。Insider Intelligence在報道中指出，73%的消費者期望品牌提供個性化服務。同樣的趨勢自然也將在學生和高等教育機構的交互中有所體現。

AI技術能夠以之前無法想象的方式大規模提供個性化服務。以常青藤科技社區學院為例，他們開發出一種獨特的算法，能夠輕松發現在統計學意義上難以通過課程或順利畢業的學生。根據Google Cloud上的一篇報道文章，“此算法能夠在每學期第二周以60%到70%的準確率預測學生們的最終課業成績。”結果就是，學院內多達3000名學生提前獲得了有針對性的課程輔導與教學干預。

當然，這還只是AI在高等教育領域增強個性化水平的單一案例與小小縮影。其他潛在應用還包括使用AI提供糾正性與指導性的寫作反饋，制定個性化學習計劃并幫助大一學生充實度過走進校園后的第一周。

學習是高等教育中的永遠核心。如今，機構應當提高對AI技術的理解，運用這項新興成果為自身乃至全體學生提供支持。