高校人工智能教育應用指南(2025版)

（2025版）人工智能是指用機器模擬、實現和延伸人類的感知、思考、行動等智力與行為能力的科學與技術[1]，包括自然語言處理、語音識別、圖像識別和處理、情緒檢測、人工創作等[2]。生成式人工智能是人工智能技術分支，是指具有文本、圖片、音頻、視頻等內容生成能力的模型及相關技術[3]。一、高校人工智能教育應用領域高校人工智能教育應用主要圍繞學、教、研、管四個領域（一）學習領域人工智能在學生學習領域主要涵蓋學習資源提供、學習支應用場景利用人工智能生成多模態教學資源，根據學生的歷史學通過對話、問答和辯論等形式，為學生提供真實準確的根據學生的即時認知狀態定制交互模式，提供精準反饋利用人工智能技術將學習成果轉化為可視化形式，促進（二）教學領域人工智能在教師教學領域主要涵蓋教學內容生產、教學活動設計、課后作業定制、教學質量評價4個應用場景，詳表2教學領域典型場景應用場景利用人工智能輔助教師為不同學生制定差異化的教學內容，輔助教師深入理解學生的學習特點和需求，制定適應性的教學計劃，輔助教師生產如課件、試題和多媒體利用人工智能設計多樣的教育游戲、師生交互和生生交互的學習活動等，提高課堂教學的互動性和生成性，促利用人工智能結合學生學習數據、電子教材、課件和課堂講授內容，生成針對性強的作業任務，確保作業滿足利用人工智能對教師的教學提供反饋與建議，促進教師研究領域人工智能在科學研究領域主要涵蓋文獻審查分析、數據挖掘整合、研究模型優化、研究成果展現、文本語句潤色、引用信息生成、論文質量檢測7個應用場景，詳見表3。表3研究領域典型場景應用場景利用人工智能快速獲取文獻關鍵信息，有效節省時間和利用人工智能整合并分析數據，可以在復雜的信息中發促進科研模式從傳統的試錯轉變為預測和迭代，人工智能可以為學者優選若干候選方案，科研人員可通過實驗利用人工智能技術將復雜的數據和統計結果轉化為直觀利用人工智能提高文本可讀性、內容邏輯性等，以供研利用人工智能檢查引用的文獻是否符合學術論文的引文利用人工智能內容檢測工具對論文的質量進行檢測，指人工智能在管理領域主要涵蓋招生優化、課程設計、資源分配、就業預測4個應用場景，詳見表4。表4管理領域典型場景應用場景通過分析歷史招生數據、考生特征和錄取結果，利用人工智能幫助學校更有效地預測未來的申請趨勢，優化錄利用人工智能進行專業和課程設計，滿足就業市場的需求、學生的興趣和未來的職業發展，助力高校設計更符合行業趨勢、學生興趣和未來職業發展需求的專業和課利用人工智能促進高校按照績效導向合理地分配資源和預算，精準把握學校的優勢特色專業和學科，結合學校發展的重點、特色和問題，合理分配資源和資金，保障基礎學科、發展優勢學科，提高學校的人才培養質量和利用人工智能綜合分析學生的課程選擇、成績、參與活動和能力測試結果等數據，形成每位學生的能力發展檔案，結合社會需求預測學生的畢業和就業形勢，規劃適二、高校人工智能教育應用的潛在風險人工智能技術在教育領域的廣泛應用，也帶來了一系列風險挑戰，在數據采集和應用、算法設計和訓練、學習和教學應用過程中，因算法偏見、素養不足、過度依賴、規范缺失，可能導致教育偏見與歧視、數字應用鴻溝加劇、學生全面發展受損、教育信任危機等潛在風險。（一）教育偏見與歧視決策及資源配置公正性。人工智能算法設計與模型構建時，就業、資源分配等方面出現偏見與歧視。此外，個性化推薦功能受偏見影響會加劇教育不公平；教師與學生受偏見影響且未及時采取措施，也會進一步加劇教育中的“馬太（二）數字應用鴻溝加劇人工智能在高等教育中廣泛應用，可能加劇數字應用鴻溝。數字素養高的學生能迅速適應新技術，有效處理信息，提高學習和科研效率；而數字素養低的學生難以利用數字工具，影響學習和科研效果。（三）學生全面發展受限人工智能能解決學生問題、提高學習效率，但過度依賴可能導致思維惰性、限制智能發展。長期看，這可能損害學生的元認知、創新和批判性思維，以及獨立解決問題的能力，違背教育目標。教師過分依賴人工智能也可能忽視學生個體需求和情感聯系，影響學生思維和身心發展。使用人工智能處理和存儲數據時，若缺乏技術和管理規范，可能導致數據和隱私泄露。在學習和教學過程中，學生和教師與人工智能互動可能涉及敏感信息。由于技術漏洞、安全意識不足或黑客攻擊，數據安全難以保證，可能被未授權訪問、篡改或濫用，這不僅影響學業，還可能導致學術成果泄露、學校聲譽受損，引發信任危機。三、高校人工智能教育應用的基本原則在高校人工智能教育應用過程中具備諸多應用優勢，但也存在數據泄露、算法歧視偏見、教師主體地位消解、學生學習異化、評價失衡與學術不端等倫理安全風險。為推動人工智能在教育中的健康發展，應重新思考教育目標理念、優化應用場景設計、制定倫理規范、提升智能素養與倫理意識、明確使用限度并轉變評價方式，從而在利用其機遇的同時，有效規避倫理風險。學校引入和應用人工智能技術和產品時，應遵循以下（一）以人為本的價值導向需遵循正確價值觀，符合教育規律和學生的成長規律，提高師生規范使用技術的倫理意識，確保在使用數字技術促進個人發展時遵循倫理規范，促進學生全面而有個性的發展。（二）公平全納的教育宗旨學校應要求供應商提供真實、準確、無偏見且具有代表性的訓練數據樣本。同時，教師需理解人機協作，進行綜合評判和客觀評價，以施行人性化教育。技術使用應適度，過度或不當使用會降低學習體驗，甚至產生負面影響。因此，學校需要明確技術的優勢和限制，做出明智的決策。（三）安全可靠的準入條件應遵循法律，保護隱私，確保數據安全。同時，需防范技術漏洞引發的安全問題，控制生成內容的潛在危害，確保技術與決策受控。學校應推廣可持續的技術應用觀，激發師生主動使用技術，深刻理解其對學、教、研、評、管的變革作用，并投入更多時間于創造性活動。（五）公開透明的監督體系學校應記錄技術融入教學的全過程，確保決策透明、可解釋，提升技術可靠性和信任度，促進人機合作。同時，建立公開透明的監督評估體系，使用戶全面了解技術，增強信任，熟練運用技術優化教學。四、高校人工智能教育應用規范為充分發揮人工智能在教育中的積極作用，有效規避應用風險，需嚴格遵守應用規范。（一）學習領域在學習過程中，學生應在教師的指導下掌握人工智能的合理使用方法，避免對其過度依賴，同時要注重個人敏感數據的保護，詳見表5。應用場景應用規范部分學生獲取學習資源有困難，教師應關注其學習需求并提供幫助，保證學習機會平等。學生要用學科知識與批判性思維分析人工智能生成的學習資源，評估內容合理性與適用性，識別潛在偏見或誤導，避免不假思索學生要始終保持自主學習能力，把人工智能當作輔助工具而非替代品，確保學習過程的主動性和獨立性。使用它完成作業時，需注意學術誠信，避免直接將生學生使用人工智能時，要適度控制互動頻率以培養獨立思考與自主學習能力，避免對其產生情感依賴，而忽視建立人際關系的重要性。教師則應引導學生合理在展示學習成果前，學生要仔細核查人工智能生成的內容并對成果負責，避免未經驗證或有誤導性的內容。同時，學生應合理結合多種媒介拓寬信息收集來源，形成多元化展示方式，提高學習成果的呈現效果（二）教學領域在教學過程中，教師需首先聲明課程中人工智能的使用表6教學領域的應用規范應用場景教學內容人工智能生成的教學內容可能有虛構或錯誤信息，教師使用時應嚴格審查其準確性與可靠性，深入考量對學生學習目標達成、關鍵技能培養的有效性。教師還需考慮教學內容呈現方式，依據不同學科專業和課程類教學活動教師設計教學活動時，要評估人工智能工具對學生的可用性與可及性，結合學科特點制定各課程使用方法。合理利用該工具優化教學活動，提升課堂互動性，激發學生興趣，優化學習效果。同時，教師應明確學生學習任務與目標，強調關注探索問題過程，助課后作業教師應設計多樣、有創造性與靈活性的作業形式，激發學生學習興趣與創新思維，并評估人工智能在作業應用中能否有效激勵學生完成任務，以及在評估學習效果時能否提供必要學習激勵支持。教師應為學生在教學質量教師運用人工智能進行自我評估，以增強教學成效和專業成長，使用中須遵守數據隱私保護規則，保障敏感數據的安全。同時，鼓勵學生自主管理學習，使用（三）研究領域表7研究領域的應用規范研究人員須閱讀并驗證人工智能所提供建議及參考文獻的真實性。人工智能輸出內容可能含不準確、誤導性或捏造信息，研究者應對生成內容嚴格審查，尤其在學術研究人員利用人工智能技術輔助論文寫作時，要嚴格審查論文數據，確保其真實可靠，避免使用不合法及來源不明的數據。人工智能生成的內容應作為補充材料提交、存檔。同時，研究人員需重視數據安全與隱私保護，確保數據安全保密，防止數據泄露或被濫用，嚴禁研究人員不能完全依賴人工智能優選出的候選方案，需甄別其提供預測方案的合理性，通過實驗或進一步理論分析確認科學性與適用性，確保假設可驗證，最終判斷改。所以，研究者利用它創建插圖或圖表圖像時，必須在標題或文檔中注明。研究者應僅用其輔助表達研究成人工智能生成內容可能含受版權保護信息，使用者應了解并遵守第三方平臺使用條款與條件，遵守相關版權法律法規。不應借此產生研究假設、直接撰寫整篇論文或解釋數據、得出科學結論等。科學或智力貢獻任務應由研究人員完成，尤其論文重要部分撰寫。使用者要注意，手稿（全部或部分）輸入通用大模型時，可能成為在撰寫總結性或形成性工作時，研究者不應將人工智能搜索結果作為陳述與論斷的依據或參考，除非涉及此類系統本身，如撰寫關于人工智能的文章。所有采納的信息源都要嚴格遵守高校規定的引用標準及防剽竊準則，鑒于當前人工智能內容檢測工具存在誤差，需謹慎合理使用。高校和研究者可將其檢測結果作為畢業論文和學術論文質量檢測參考依據，但不宜絕對化。可結合多種在教育管理領域中，人工智能可以為高校提供數智化決策參考，但也需要注意一系列規范，確保決策的合理性和公表8