教育部推动AI教育创新，强调治理与合规

快速阅读: 美国最高法院裁定种族因素招生政策违宪，终结高等教育平权行动。教育部将AI列为优先支持领域，强调负责任使用AI的重要性，包括透明度、人类责任和偏见保护，以应对认证和联邦资金审查。

北卡罗来纳州查珀尔希尔 — 2023年6月29日：人们在北卡罗来纳大学查珀尔希尔分校校园内行走。美国最高法院裁定，哈佛大学和北卡罗来纳大学所采用的考虑种族因素的招生政策违宪，终结了高等教育中的平权行动。（图片由Eros Hoagland/Getty Images提供）

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11月12日，教育部指明了高等教育未来的发展方向：2025财年FIPSE特别项目竞赛（截止日期为12月3日）将人工智能列为国家优先支持的创新领域。联邦资金现在正积极促进人工智能在课堂、咨询和校园运营中的广泛应用。问题不再是人工智能是否会使用——它已经在使用——而是机构能否证明其使用是负责任的，具有监督、偏见防范和数据保护措施，能够经受住认证审核和联邦拨款监测。从这个角度看，进入2026年的真正分歧不是支持AI与反对AI之间的对立，而是有治理的采用与无管理的采用之间的区别。

2025年10月，地区认证委员会理事会发布了关于学习评估和学分认可中使用人工智能的领域级声明。C-RAC代表七个区域机构认证者，负责约3000所美国学院和大学。C-RAC允许在学习评估中使用人工智能，前提是高校能证明三点：透明度、人类责任和偏见保护。没有这些证明，使用人工智能就成为认证风险。

2025年7月，美国教育部发布了一封致同事信，表示如果高校遵守民权法和隐私法，可以使用现有的联邦拨款资金用于教学、学生支持和劳动力培训项目中的AI技术。信中还明确了期望：人类必须对高风险决策负责，必须检查AI是否存在歧视，必须保护学生数据，并且必须持续监控结果。

综合这些声明，形成了新的运营现实。现在，人工智能不仅可获得资助，而且可接受审查。那些没有治理而扩大采用规模的机构不再仅仅是承担声誉风险；它们正在构建可能在认证审查或联邦拨款监测中暴露的漏洞。

你不必想象当AI采用速度超过治理时会发生什么。2025年11月，参加政府资助的编码学徒计划的学生报告称，斯塔福德郡大学的课程很大程度上依赖于AI生成的幻灯片和合成语音，人类指导有限。学习者表示，内容不一致，他们感觉自己支付的费用受到了误导。该大学回应时提到了其伦理AI框架，但这一事件揭示了新的合规现实：一个框架只有在实际学习体验、监督和透明度与政策承诺相匹配时才是可辩护的。

相比之下，将治理视为基础设施的机构表现不同。2025年，东北大学与Anthropic合作，在其全球大学系统中试点Claude for Education，为学生、教师和员工提供安全访问该工具的机会。大学将推广与内部AI工作组相结合，并明确表示使用Claude是为了支持学习而非替代学习。这种组合——企业部署加上正式监督和学习价值目标——使试点在教育部和认证机构时代具有可信度。

另一个有启发性的案例是匹兹堡大学。2024年，匹兹堡大学召集了一个为期一学期的、由教师领导的跨学科治理过程，以制定全校范围内关于在研究和教育中负责任地使用生成式AI的建议。这项工作通过定期的工作组会议、三次焦点小组讨论和一项调查，收集了学术和行政领域的观点，最终形成了一套“考虑要点”，用于AI采用。通过将AI政策视为一个共享治理的设计问题，而不是一次性通知，匹兹堡大学创建了一种记录在案、迭代的监督机制，认证机构认为这是合法的质量保证。

那么，在认证和教育部期望下，“真正的治理”是什么样的呢？2025年2月发布的《CHEA关于认证和认可的人工智能指导原则》提供了明确答案。虽然CHEA不直接认证机构，但由于它认可认证机构，其原则塑造了同行评审员越来越关注的内容。指导原则集中在人类责任、透明度、可靠性、公平性、隐私/安全性和使命一致性上。实际上，这转化为一条证据链，显示谁负责AI决策，哪些用途被允许或禁止，如何评估风险，如何培训人员，如何监控影响，以及政策如何随时间演变。

WCET修订的2025年AI教育政策与实践生态系统框架从实施角度阐述了相同的观点。该框架更新的目的在于推动高等教育向优先级路线图转变：首先确立治理所有权和风险管理，随后进行政策整合、培训、监控，最后才是广泛的推广。WCET明确指出，此框架并非适用于所有情况，但在顺序上非常明确。如果基础保障措施薄弱，那么大规模推广将天生脆弱。

最简单的理解方式是：认证机构和联邦资助者并不是要求高校减缓AI的采用，而是要求其证明采用过程。领导者无需制定完美且面向未来的政策来开始行动，他们需要的是一个操作系统，能够在任何时候展示AI在人类监督下使用、保护公平性、确保数据安全并持续评估。无法按需提供这些证据的机构，无论其公开言论多么乐观，都不具备治理准备度。

这形成了一项紧迫的日程。校长、教务长、首席信息官和董事会应将接下来的90天视为治理建设窗口期。那些正式确立权限、建立风险分级、将AI融入现有政策体系、要求基于角色的培训、监控工具以防止偏见和偏离、维持活的证据记录的校园，将能够自信地采用AI，并在没有担忧的情况下利用联邦资金。而那些拖延的校园要么会在不确定性中停滞不前，要么会仓促采用AI并希望日后不会有人要求提供文件证明。

AI不再是高等教育中的边缘实验，它正在成为机构质量保证和合规框架的一部分。AI政策讨论的时代即将结束，AI治理证据的时代已经到来。

(以上内容均由Ai生成)