AI 有可能破坏高等教育的核心

快速阅读: 据《泰晤士高等教育》称，伦敦玛丽女王大学讲师扎希德·纳兹指出，人工智能在高等教育中的应用虽能提升学习效率，但可能损害学术严谨性和加剧不平等。他强调，应谨慎引入AI，注重批判性思维培养，并缩小数字技能鸿沟，以维护教育公平与质量。

围绕高等教育中人工智能的争论往往集中于抄袭和更高效学习的潜力等问题，然而，它往往忽视了对学术严谨性侵蚀和不平等加剧等更深层次问题的关注。谨慎地将人工智能引入教育至关重要，因为有两个关键问题需要关注。

在过去的一年里，我参加了多个关于教学中人工智能的研讨会，重点是其帮助学生总结文本和改写的功能——这些功能通常在学术准则中被视为可接受。但尽管大型语言模型因其简化研究任务和阐明复杂概念的能力而受到称赞，它们却忽略了一个关键点：当人工智能生成摘要时，学生跳过了主动分析学术工作所需的认知投入。正是这种投入——努力理解、综合和关联想法的过程——促进学习。学生越依赖人工智能完成这些任务，他们就越少参与支持有意义学术发展的智力挑战。这种被动消费信息的趋势可能将学习简化为一种“分类”的行为，而不是批判性地与复杂思想互动。结果，它不仅影响阅读和写作，更重要的是影响思考，助长了智力懒惰。

学习过程远不止于阅读文本；它要求学生应对复杂的概念，比较和对比观点，并导航学术文献中呈现的微妙论点。这培养了批判性思维，激发原创思维，并奠定了智力独立的基础。尽管人工智能工具效率很高，但它们无法替代这种主动认知投入的过程，可能导致学生放弃反思学习和识别需要进一步关注领域的批判性（尽管常常漫长且具有挑战性）过程。缺乏积极与内容互动可能导致记忆形成困难，并阻碍知识向长期记忆的巩固，最终影响学生对所学知识的记忆和运用。这并不令人意外，近期一项针对494名大学生的研究表明，频繁使用像ChatGPT这样的AI工具与学术表现下降和记忆力减弱相关。

简而言之，如果放任人工智能的使用，最终可能破坏高等教育的学术严谨性。我们还需要解决的另一个亟需问题是如何应对与人工智能互动所需的数字素养和技术专长分布极不均衡的问题。这是因为获取这些技能所需的教育和培训机会同样分布不均。富裕的个人、家庭和组织更有能力利用人工智能技术。这一数字鸿沟可能进一步扩大现有社会和教育差距。尽管熟悉智能手机和电脑等数字工具，但年轻人的熟练度大多局限于基础或社交用途。如编程、数据分析以及理解人工智能技术等高级技能，在资金匮乏或低收入学校中往往难以获得且教授不一。

大学中的一个特别担忧是AI辅助评估：那些能够负担得起高级付费版AI的人在这些评估中表现更佳，这显然不公平。为确保高等教育仍是培养批判性思维和提供包容性机会的地方，需要采取针对性干预措施，以确保弱势学生不会因高昂成本、低数字素养、网络接入不良及资源匮乏等因素而受影响。

我们必须在利用人工智能优势的同时，平衡好保护学术严谨性和解决系统性不平等问题。若缺乏这种平衡，我们可能严重威胁到高等教育作为智力成长和包容性空间的作用。

**扎希德·纳兹**担任伦敦玛丽女王大学学术与专业教育高级讲师。

(以上内容均由Ai生成)