人工智能与公共高等教育成本降低：新兴证据的范围综述
计算机与社会
2026-04-07 v1 人工智能
摘要
公共高等教育系统面临来自学生人数扩大、运营成本上升以及对平等获取需求的持续挑战。人工智能（AI），包括聊天类大模型（如 ChatGPT）、学习分析、智能导师系统和预测模型，被提出作为提高效率并降低成本的手段。本研究基于在 Scopus 和 IEEE Xplore 上的系统检索，对 AI 在公共高等教育中的应用文献进行范围综述，检索出 241 条记录，其中 21 项符合预定义资格标准的实证研究进行主题分析。研究结果表明，AI 通过自动化行政任务、优化资源分配、支持大规模个性化学习，以及应用预测分析来提高学生留存率和机构规划，从而实现成本节约。同时也出现了实施成本、机构之间获取不平等以及可能扩大数字鸿沟风险。总体而言，主题分析揭示了 AI 驱动的高等教育成本降低的前景与局限，为政策制定者、大学行政人员和教育者提供了关于 AI 采用经济影响的见解，同时也指出了值得进一步实证研究的空白处。
引用
@article{arxiv.2604.04741,
title = {Artificial Intelligence and Cost Reduction in Public Higher Education: A Scoping Review of Emerging Evidence},
author = {Diamanto Tzanoulinou and Loukas Triantafyllopoulos and George Vorvilas and Evgenia Paxinou and Nikolaos Karousos and Thomas Dasaklis and Athanassios Mihiotis and Manolis Koutouzis and Dimitris Kalles and Vassilios S. Verykios},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.04741},
year = {2026}
}
备注
19 pages, 2 tables, 4 figures, ICBE-HOU 2025