面向生成式人工智能的大学政策调整：高等教育中的机遇、挑战与政策解决方案
人机交互
2025-06-30 v1 人工智能
计算机与社会
摘要
生成式人工智能（AI）工具—尤其是大型语言模型（LLM）如ChatGPT的快速普及，已引领高等教育的变革时代。发达地区的大学日益将这些技术整合到研究、教学和评估中。一方面，LLM可通过简化文献综述、促进思想生成、辅助编码和数据分析，甚至支持撰写项目申请书等方式提升生产力。另一方面，其使用也引发关于学术诚信、伦理边界以及公平获取的重大关切。最新实证研究表明，近47%的学生在课程中使用LLM——其中39%用于考试题目，7%用于完成整个作业——而检测工具目前实现约88%的准确率，仍留有12%的误差率。本文批判性地审视了生成式AI所提供的机遇，探讨其所提出的多层次挑战，并概述了健全的政策解决方案。文中强调需重新设计评估方式以抵御AI干扰，加强师生培训，实施多层次的执行机制，并明确可接受的使用规范。通过综合近期研究数据与案例研究，本文论证，积极调整政策以充分发挥AI潜力，同时维护学术诚信与平等核心价值，是必不可缺的。
引用
@article{arxiv.2506.22231,
title = {Adapting University Policies for Generative AI: Opportunities, Challenges, and Policy Solutions in Higher Education},
author = {Russell Beale},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.22231},
year = {2025}
}