向自驾大学迈进：代理 AI 能否让大学自行驶向未来？
计算机与社会
2026-02-24 v1
摘要
代理 AI 与大语言模型的快速演进为高等教育机构带来了变革性机遇。本章提出“自驾大学”概念，设想 AI 启用系统逐步自动化行政、学术与质量保障流程，借鉴自驾系统的分阶段自主模型。我们检视传统大学的当前挑战，包括官僚负担、信息系统碎片化以及教师在文书任务上的过度投入，这些都挤占了及时反馈、课程改进、学生导师关系和科研生产力的宝贵时间。虽然现有 AI 教育研究主要聚焦学习支持、辅导与数据分析，但缺乏面向机构级质量保障和资格认证工作流程的代理 AI 自动化系统框架。我们填补这一空白，提出渐进式自动化框架，详述代理 AI 如何变革课程设计、评估对齐、资格文档及机构报告。通过试点部署案例，展示 AI 辅助工作流程可显著缩短任务完成时间，实现此前被视为不可行的能力。本章的创新性在于引入基于代理 AI 架构而非基于提示的 LLM 辅助的自主性等级框架。最后，我们讨论高校向更高水平学术自主性过渡的关键基础设施需求、伦理考量与战略路线图。
引用
@article{arxiv.2602.18461,
title = {Toward Self-Driving Universities: Can Universities Drive Themselves with Agentic AI?},
author = {Anis Koubaa},
journal= {arXiv preprint arXiv:2602.18461},
year = {2026}
}