报告指出，生成式AI的发展给高等教育带来了机遇与挑战，大学需积极应对168股票配资线上站，以实现AI与教育的有效融合。
1. 生成AI在高等教育中的现状与挑战：生成式AI发展迅速，但在标准化、监管和易用性等方面存在不确定性。大学在应对AI时反应迟缓，尚未就平衡其应用中的机遇与风险达成共识。目前的应对方法多为零碎和反应性的，主要聚焦于学术诚信等问题，缺乏系统性整合。学生对传统高等教育价值产生质疑，但对AI工具接受度高。
2. 应对生成AI的行动框架——CRAFT框架
规则（Rules）：制定规则对推动AI的负责任使用至关重要，应围绕学术诚信、数据隐私和知识产权等方面进行评估体系的重新设计。规则要具有前瞻性，考虑学科差异，同时鼓励学生参与规则的制定。
访问权限（Access）：公平获取AI应用是关键，不公平的访问会加剧数字鸿沟。机构、政府和供应商应共同努力，提供免费的基本AI功能，确保AI界面设计的无障碍性，并考虑公平性和伦理问题。
熟悉度（Familiarity）：利益相关方需要对AI有基本的了解和使用的舒适度，包括AI的可能性、伦理、隐私和安全问题等。大学应提供相关的教育和培训，以“教学为中心”的方法帮助学生正确使用AI。
展开剩余85%信任（Trust）：信任是AI应用的关键，涉及学生与教育者、教育者与领导者、大学与供应商等多方面的信任关系。建立信任需要提高透明度、加强合作，让学生和教育者共同参与规则制定。
文化（Culture）：文化因素影响着AI在高等教育中的应用，包括区域、机构、学科对AI的不同反应，以及大学角色的重新思考。应培养前瞻性文化，促进跨机构合作与学生参与。
3. 推动行业行动的建议
形成协作集群：大学应在关键领域展开合作，如联合开发应用和教学方法、共享评估框架、倡导公平访问、开展师资发展项目和统一治理框架等。
提升学生作为合作伙伴的地位：通过学生帮助学生、学生AI大使等项目，让学生参与到生成式AI的应用和评估设计中，提高学生和教育者对AI的熟悉度，减少负面看法。
4. 未来展望：生成式AI为重塑高等教育提供了机会，大学需制定全面的AI战略，涵盖CRAFT框架的各个方面。通过跨机构合作和学生参与，共同应对挑战，利用机遇，确保高等教育在AI时代的完整性和价值。
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发布于：广东省