生成式人工智能教育应用治理:案例与反思

生成式人工智能作为一种颠覆性技术,引发了威胁学术诚信、侵犯数据隐私、挑战知识产权等高风险问题。教育领域迫切需要反应敏捷、决策果断,采用创新的治理思路与实践路径,以发挥其正面效应,有效控制潜在风险。本研究采用案例分析方法,基于创新治理模式和教育层级覆盖考量英国政府、澳大利亚高等教育质量与标准局、美国麻省理工学院三个案例,构建生成式人工智能教育治理框架,诠释治理新思路、新方法和新路径。研究发现,各层面的生成式人工智能治理策略具有创新性融合特征:政策层面通过柔性政策释放创新空间,广纳多方利益相关者参与,共同推进治理进程;行业监管层面通过权威标准维护教育质量和公平,引领教育评估的变革;教育机构层面通过学习科学理论与教学实践的协同进化,激发教育创新活力。本研究建议落实区域协同创新,推动生成式人工智能应用与治理双轮驱动,积极探索借助生成式人工智能优化和创新教育治理的新可能。