高校科技领袖聚焦AI与数据安全，谨慎应对技术投资

快速阅读: Educause会议聚焦高等教育技术投资谨慎态度，公布2026年十大关注点，涵盖网络安全、人工智能人文优势及数据分析，强调成本效益与数据安全。

在纳什维尔举行的年度教育技术会议Educause上，面对7000名参会者，人工智能的潜力成为本周讨论的焦点。然而，在产品演示、企业赠品和新功能发布的背后，高等教育的技术和数据领导者们对于投资新技术持谨慎态度。他们表示，预算限制、经济不确定性以及技术团队人手不足，迫使他们在购买新工具时寻求明确的投资回报，而不是快速解决问题的购买。展望未来一年，他们认为数据、网络安全和人工智能的人文方面将成为工作重点。

Educause的研究人员在会议上公布了2026年Educause十大关注点，这份清单是基于对领导者的访谈、专家小组的建议以及对450所院校技术领导者的调查编制而成。研究结果凸显了联邦资金的不确定性、经济不稳定性和政治动荡使得领导者难以制定计划。

2026年Educause十大关注点包括：

1. 协同网络安全

2. 人工智能的人文优势

3. 用于运营和财务洞察的数据分析

4. 在整个机构建立以数据为中心的文化

5. 为更安全的人工智能进行知识管理

6. 对新技术的审慎方法

7. 未来劳动力的技术素养

8. 从反应型到预测型

9. 由人工智能驱动的效率与增长

10. 决策者的数据技能和素养

例如，清单上的第6项“对新技术的审慎方法”指出，领导者希望通过明确的成本、投资回报率和旧系统评估来做出更好的技术投资决策（或选择不投资）。Educause研究与洞察高级总监马克·麦考马克在音乐城会议中心的一个宽敞宴会厅介绍了这十大关注点，他表示，领导者感受到压力，需要做出明智的投资并跟上技术的快速发展。“技术市场正在迅速变化，机构感到需要跟上这种变化，但这可能导致在技术和实施方面的次优方法，”他说。

他补充道：“我们的其他Educause研究表明，快速修复和反应性的购买往往导致技术债务、较差的互操作性和对我们技术团队的额外压力。这在预算紧张和能力有限的情况下是不可持续的，因此我们需要基于对成本和价值的清晰理解来做决定。”

关于“用于运营和财务洞察的数据分析”，技术领导者将通过改进数据分析应对日益加剧的财政压力。“削减联邦资金、招生趋势、公众对学位价值的怀疑——许多人都感受到了这些压力，而在这个环境中，我们的机构正在转向数据作为指导，帮助他们做出一些复杂的决策，”麦考马克说。数据还可以帮助大学确定投资的重点领域，如招生目标、合规要求或项目增长区域。“但我们也需要能够区分高影响力优先事项和可能不再与机构方向一致的领域，”他指出。

诺特丹大学AI赋能主任布兰登·里奇评论十大关注点时表示，他的机构正在利用AI应对预算挑战。“鉴于我们面临的预算挑战，我们认为AI是一个可能的前进方向，可以创造效率，”他在主舞台小组讨论中说道。

在接受《高等教育内部》采访时，甲骨文学生系统产品战略副总裁妮可·恩格尔伯特表示，学院正在更加批判地审查他们的技术生态系统。“机构正在寻求简化、整合，就像清理自己的衣柜一样，因为任何花在多余技术上的钱都不会被用来支持研究、学生援助、招生、课程、教师——所有这些让一个机构健康和充满活力的事情，”她说。她预计当前的政治和经济气候将阻止机构承担昂贵的转型项目。“在薪资、总账、学生注册等方面进行重大变革需要从大量人群中汲取巨大的心理能量，而目前这个群体非常疲惫，他们已经因过去的一年而精疲力尽。”

恩格尔伯特表示，高等教育财务不确定性的银线可能是向更加战术性的前瞻规划转变。“我希望进入一个新时期，我们能更加战略性地、批判性地看待转型项目或技术项目。”她说。

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其他优先事项与往年类似：改进网络安全、更好的数据和数据治理以及利用人工智能的力量是过去五年来一直出现在名单上的问题。然而，Educause的研究人员表示，今年的研究显示领导者的关注点从基础设施和平台转向了使用这些系统的人员。他们将清单分为两个主题：集体意志——跨部门连接资源和知识以“形成共享的全校视角”——和个人能力，即培训和授权个人实现校园技术与数据的“净效益”。

“我们看到非常不同的一点是……即使技术飞速发展，改变我们所做的一切，作为高等教育的我们仍需记住人性并以此为先，因为这正是让我们坚韧的原因。”Educause副总裁克里斯塔·科普说。

位列首位的是“协作网络安全”，反映了机构迫切需要保护其不断扩大的数字边界。

“生态系统正变得更加分散于设备和地点。那些使用设备登录系统的人，无论是在咖啡店还是其他地方，都变得越来越重要，需要接受教育并具备安全操作的知识。”麦考马克告诉《高等教育内部》。

“另一个提到的是，随着我们的工具变得越来越复杂……那些威胁者也变得越来越复杂。”

根据名单，2026年技术领导者的优先事项还将包括机构数据及其管理。“用于运营和财务洞察的数据分析”排在第三位，“建立全校的数据中心文化”排在第四位，“决策者数据技能和素养”排在第十位。

科普表示，这些问题表明机构将从不同角度应对数据。“这是一个三角关系：‘天哪，我们有这么多信息。我们没有妥善组织。不知道如何正确解读。也不知道如何使用它。’我发现……我们看到了同一事物的三个侧面。”

与人工智能相关的问题也在名单上出现了三次：“人工智能的人性面”排在第二位，“安全人工智能的知识管理”排在第五位，“人工智能驱动的效率和增长”排在第九位。各机构内提高人工智能水平的关注度增加，也反映了高等教育劳动力需求的变化。

“我认为无论是否在高等教育领域，每个人都面临着劳动力变化。其中一部分是我们想要成为什么样的人？我们需要定义这一点，”她说道。“排名第二的……是人工智能的人性面，这是‘虽然我们希望你使用人工智能，但我们希望你首先作为一个个体出现，因为这就是教育的全部意义所在。’”

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(以上内容均由Ai生成)