人工智能在高等教育中的三种创新应用

高等教育专家必须为与AI的全面协作做好准备,否则很可能错失机会、与学生群体脱节。

根据Tyton Partners最新发布的调查结果显示,学生在使用生成式AI产品方面的速度远超过老师。具体数据表明,教职工群体中只有22%的人经常使用AI,而学生中高达49%的人频繁使用AI。

人工智能在高等教育中的三种创新应用人工智能在高等教育中的三种创新应用

但是从教育机构的角度来看,AI技术的普及速度也不算慢。根据2023年Intelligent的调查结果显示,已经有82%的教育机构在今年将AI纳入了他们的招生工作流程中,这表明他们已经明确地接受了AI的存在和应用。然而,在AI产品的实验、采用和接受程度等方面,教育机构的表现仍然明显落后于企业组织。

高等教育生态对于AI技术的部署犹豫不决,部分原因可能是因为尚未明确如何、在何处以及何时使用AI。此外,一些学院、大学和研究生项目的负责人可能对AI技术持有偏见。的确,生成式AI技术的出现降低了抄袭和洗文的门槛,但我们不应该因为少数滥用行为而对这项具有革命性的技术一概否定。

相反,高等教育机构如果愿意深入了解AI潜力,将会获得多种优势。它们可以利用有限的资源处理更多事务,为学生提供更加个性化的体验,并且可以充分利用AI的预测能力来吸引更合适、更具多元代表性的学位申请人。

下面,我们就从三个方面展望AI在高等教育机构及相关项目中的创新应用。

1、AI可帮助管理人员分担更多手动任务

世界各地的机构已经发现一个重要事实:重复性任务长期占用员工的大量时间。根据UiPath在2021年的一项调查,员工每周平均浪费4.5个小时在那些本应自动化且缺乏创造性价值的工作上。无论从哪个角度来看,这都是对运营预算的不必要浪费,也提醒各部门应认真考虑AI技术的应用潜力。

AI工具、软件和插件在许多领域已经得到广泛应用,它们能够简化和加速一些简单重复的工作。在高等教育机构的行政和后勤工作中,这些工具可以帮助处理一些文书工作,例如发出录取通知后的文件处理工作,以及及时发现可能面临退学风险的学生。同时,这些工具也可以充分发挥人类员工的独特价值和判断力。在实际的教学和学习环境中,AI可以提供辅助功能,以减轻教师的手动操作负担。例如,它可以帮助整理教学报告和将成绩单转录为电子表格,从而节省教师的时间和精力。这样,教师可以更专注于教学和与学生的互动,提供更好的教育体验。

利用AI作为自动化解决方案的关键,在于准确找出仍存在大量重复浪费的工作环节。以此为基础,应先在受控环境内开展AI技术试点,而后通过小组逐步推行,确定相关方案在哪些部门和人群内最具现实价值。

2、AI有助于塑造更公平的整体招生态势

时至今日,招生仍是高等教育中最受关注的领域之一。随着最高法院做出废除大学招生平权行动的裁定时,整个高校圈为之震动。人们担心未来的申请流程再无公平公正可言,而AI的介入有望在根本上扭转当前的颓势。

那么未来一揽子招生流程将如何运作?国际联络组织Othot分部主席Andy Hannah解释称,学校应首先将一揽子招生方法与自身使命保持统一。以此为基础,“机构和项目可以识别与其目标最为接近的人口统计与行为变量,借此确定申请人的品质与经历。虽然毅力、同理心等因素难以量化,但现在可以通过将机构和规划任务与特定变量相映射来设定框架,从而利用机器优化不同学生群体的构成。”

Hannah声称,通过利用AI技术根据多种独特标准开展申请人评估,招生人员有望超越传统意义上的标准考试成绩、平均绩点或其他数字性排名,消除不利于学生群体多元化的偏见。这类“非线性”模型将引导学校以更加细致负责的态度推进招生工作,帮助招生团队把握学生身上的更多亮点。

3、AI能够为学生提供定制化水平更高的课程安排。

在消费级市场上,个性化与定制化早已成为决定业务成败的关键。Insider Intelligence在报道中指出,73%的消费者期望品牌提供个性化服务。同样的趋势自然也将在学生和高等教育机构的交互中有所体现。

AI技术能够以之前无法想象的方式大规模提供个性化服务。以常青藤科技社区学院为例,他们开发出一种独特的算法,能够轻松发现在统计学意义上难以通过课程或顺利毕业的学生。根据Google Cloud上的一篇报道文章,“此算法能够在每学期第二周以60%到70%的准确率预测学生们的最终课业成绩。”结果就是,学院内多达3000名学生提前获得了有针对性的课程辅导与教学干预。

当然,这还只是AI在高等教育领域增强个性化水平的单一案例与小小缩影。其他潜在应用还包括使用AI提供纠正性与指导性的写作反馈,制定个性化学习计划并帮助大一学生充实度过走进校园后的第一周。

学习是高等教育中的永远核心。如今,机构应当提高对AI技术的理解,运用这项新兴成果为自身乃至全体学生提供支持。