到底是什么人工智能它在高等教育領(lǐng)域有什么業(yè)務(wù)？簡單地說，人工智能是一種通過將廣泛的規(guī)則編程到計(jì)算機(jī)中來模仿人類知識(shí)的嘗試。通過機(jī)器學(xué)習(xí)和專家系統(tǒng)，機(jī)器可以在大量數(shù)據(jù)流中產(chǎn)生模式，并找出人類不可能立即直觀發(fā)現(xiàn)的相關(guān)性。

(AI軟件市場收入)

人工智能的開發(fā)能力和精確度最終取決于數(shù)據(jù)的收集——大數(shù)據(jù)。除了在高度活躍、引人入勝的學(xué)生群體中尋找源源不斷的信息，還有什么地方比這里更好呢？這樣說，人工智能在高等教育中的應(yīng)用揭示了兩者之間的互利關(guān)系。

人工智能的未來將從這種互動(dòng)中受益，獲得大量數(shù)據(jù)，并在此基礎(chǔ)上做出推論，確定相關(guān)性并建立基礎(chǔ)預(yù)測分析策略。一脈相承，人工智能；建立在機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)上，已被發(fā)現(xiàn)可以促進(jìn)學(xué)生的成功，為職業(yè)發(fā)展提供機(jī)會(huì)，并創(chuàng)建個(gè)性化的學(xué)習(xí)途徑。

乍一看，這似乎是兩個(gè)領(lǐng)域的建設(shè)性進(jìn)展。正如生活中的大多數(shù)事情一樣，我們應(yīng)該始終考慮我們有意識(shí)的集體決策所產(chǎn)生的負(fù)面外部性。對學(xué)生數(shù)字足跡的人為利用也不例外。毫不奇怪，人工智能在高等教育中的應(yīng)用并非沒有風(fēng)險(xiǎn)。但是，這樣做的長遠(yuǎn)利益有可能超過任何不必要的影響嗎？

人工智能在高等教育中的應(yīng)用

“大學(xué)挖掘申請人的數(shù)據(jù)”，說華爾街日報(bào)在一篇關(guān)于一些大學(xué)如何使用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)來確定潛在學(xué)生對其機(jī)構(gòu)的興趣水平的文章中。個(gè)人“表現(xiàn)出的興趣”是根據(jù)他們與大學(xué)網(wǎng)站、社交媒體帖子和電子郵件的互動(dòng)推斷出來的。每個(gè)學(xué)生的數(shù)千個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)被用來評(píng)估入學(xué)申請。

的應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)上面的例子是其機(jī)構(gòu)應(yīng)用的一個(gè)經(jīng)典例子。其他用途擴(kuò)展到學(xué)生支持，例如，根據(jù)具有類似數(shù)據(jù)檔案的學(xué)生過去的表現(xiàn)，對課程和職業(yè)道路提出建議。傳統(tǒng)上，這是職業(yè)服務(wù)官員或指導(dǎo)顧問的角色，基于數(shù)據(jù)的推薦服務(wù)可以說為學(xué)生提供了更好的解決方案。

預(yù)測分析的使用及其識(shí)別有失敗或輟學(xué)風(fēng)險(xiǎn)的學(xué)生的潛力進(jìn)一步提高了學(xué)生支持。傳統(tǒng)上，學(xué)校會(huì)依靠出勤率或GPA下降的跡象來評(píng)估學(xué)生是否有風(fēng)險(xiǎn)。人工智能系統(tǒng)允許對學(xué)生的數(shù)據(jù)檔案進(jìn)行更精細(xì)的模式分析。實(shí)時(shí)監(jiān)控學(xué)生的風(fēng)險(xiǎn)允許及時(shí)和有效的行動(dòng)。

人工智能有能力幫助個(gè)別學(xué)生的步伐和進(jìn)步。一些教育軟件系統(tǒng)分析學(xué)生的數(shù)據(jù)，以評(píng)估他們的進(jìn)步，并根據(jù)他們的技能提出建議。旨在培訓(xùn)商業(yè)領(lǐng)袖和數(shù)字世界的未來人才，大學(xué)20.35介紹第一個(gè)使用人工智能通過跟蹤數(shù)字技能檔案來創(chuàng)建個(gè)人教育軌跡的大學(xué)模型。

在斯塔福德郡大學(xué)，他們有一個(gè)名為Beacon的聊天機(jī)器人——很樂意隨時(shí)幫助學(xué)生解答任何疑問。

收集學(xué)生教育和專業(yè)背景的大數(shù)據(jù)，結(jié)合他/她的數(shù)字足跡，使智能機(jī)器能夠建議最佳的發(fā)展路徑。每個(gè)學(xué)生在任何時(shí)候都可以根據(jù)考慮到他們的數(shù)字足跡、其他學(xué)生的數(shù)字足跡以及他們可以獲得的教育內(nèi)容的建議，對他們的下一步教育步驟做出決定。

最終定制的學(xué)習(xí)材料為有效學(xué)習(xí)奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)，并節(jié)省了浪費(fèi)在無關(guān)材料上的時(shí)間。在制定建議的教育軌跡的同時(shí)，也在制定每一個(gè)教育軌跡學(xué)生的數(shù)字雙胞胎。換句話說，實(shí)物資產(chǎn)的數(shù)字復(fù)制品(學(xué)生的數(shù)據(jù)檔案)代表了學(xué)生的實(shí)時(shí)發(fā)展。個(gè)人數(shù)據(jù)的表示，基于他們的數(shù)字足跡，以及一些生物數(shù)據(jù)；有助于發(fā)現(xiàn)知識(shí)上的差距、遺忘和優(yōu)勢。

團(tuán)隊(duì)合作和小組項(xiàng)目是大學(xué)重要的評(píng)估策略，可以訓(xùn)練學(xué)生分享不同的觀點(diǎn)，并讓彼此承擔(dān)責(zé)任——這是工作場所非常需要的技能。人工智能在大學(xué)小組項(xiàng)目中的應(yīng)用被低估和利用不足。通過配置機(jī)器學(xué)習(xí)模型來考慮每個(gè)參與者的概況，可以提出建議來創(chuàng)建最有效的團(tuán)隊(duì)，從而產(chǎn)生最佳結(jié)果。

高等教育中依賴人工智能的危險(xiǎn)

如上所述，實(shí)時(shí)監(jiān)控學(xué)生的數(shù)據(jù)檔案以確定風(fēng)險(xiǎn)可能符合學(xué)生的最佳利益。但是一些數(shù)據(jù)集甚至包含了學(xué)生何時(shí)停止去自助餐廳吃午餐或跟蹤他們的健身活動(dòng)的信息。雖然這個(gè)系統(tǒng)有助于簡化成功，但它也提出了重要的倫理問題關(guān)于學(xué)生隱私和自主權(quán)。

在研究了人工智能使用過程中可能出現(xiàn)問題的一些方式后，應(yīng)該注意的是，如果沒有應(yīng)有的關(guān)注和專業(yè)統(tǒng)計(jì)人員，在高等教育系統(tǒng)，可能很快就會(huì)變得明顯。

模型基于相關(guān)性，是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中趨勢和模式的重要來源。然而，它們并不表示因果關(guān)系。簡而言之，他們沒有回答我們?yōu)槭裁磳W(xué)生的數(shù)字技能會(huì)以這種方式形成。在非常大的范圍內(nèi)，智能機(jī)器在幾乎每個(gè)方向上都產(chǎn)生了相關(guān)性。但是區(qū)分真正準(zhǔn)確的趨勢和模式，以及那些僅僅是機(jī)器噪音的趨勢和模式是困難的，仍然需要大量的人力投入。

我們?nèi)〕龇湃氲臇|西。因此，進(jìn)入智能機(jī)器的數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可靠性代表了它產(chǎn)生的結(jié)果的質(zhì)量和可靠性。質(zhì)量的變化或舊的和過時(shí)的數(shù)據(jù)可能會(huì)產(chǎn)生意想不到的結(jié)果，并破壞整個(gè)應(yīng)用程序。監(jiān)控每個(gè)學(xué)生數(shù)據(jù)質(zhì)量的空間也很小。

數(shù)據(jù)的一般化可能對其適用性有害。從人口或勞動(dòng)力的子集提取的數(shù)據(jù)可能與目標(biāo)學(xué)生不一致。此外，已經(jīng)在常春藤聯(lián)盟學(xué)校的學(xué)生身上使用的人工智能學(xué)習(xí)解決方案可能不會(huì)對其他地方的社區(qū)大學(xué)的學(xué)生產(chǎn)生相同的結(jié)果和相關(guān)性。同樣的空間限制也適用于時(shí)間的概念?；谇ъ淮鷮W(xué)生的人工智能系統(tǒng)可能無法推廣到z世代的數(shù)字學(xué)習(xí)者。

(美國各代人口)

前途無量還是危機(jī)重重？

底線是，人工智能對發(fā)展先進(jìn)的大學(xué)經(jīng)驗(yàn)非常有用。然而，這不是魔法。相反，由人類創(chuàng)造的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，在可預(yù)見的未來，需要人類的輸入。

應(yīng)堅(jiān)持幾個(gè)關(guān)鍵的預(yù)防措施，以促進(jìn)最佳實(shí)踐并最大限度地降低失敗風(fēng)險(xiǎn)。首先，對那些將在機(jī)構(gòu)內(nèi)實(shí)施任何人工智能策略的人進(jìn)行密集的專業(yè)培訓(xùn)，應(yīng)該讓他們做好準(zhǔn)備，至少意識(shí)到自己的缺點(diǎn)。

第二，機(jī)構(gòu)內(nèi)部應(yīng)該有一個(gè)有效的監(jiān)督計(jì)劃來衡量其有效性，并為人工智能模型的未來發(fā)展制定計(jì)劃。從長遠(yuǎn)來看，創(chuàng)造更好結(jié)果的另一個(gè)好方法是讓學(xué)生和教師參與進(jìn)來，深入了解他們對該技術(shù)的體驗(yàn)和關(guān)注。

謹(jǐn)慎行事，因?yàn)楸M管教育系統(tǒng)中存在與人工智能相關(guān)的潛在風(fēng)險(xiǎn)，但上面描繪的畫面是一幅美好的前景。