美國高校AI應用調(diào)查報告發(fā)布

2025年8月20日，美國西部州際高等教育委員會（WICHE）教育技術合作社（WCET）發(fā)布《AI助力治理、運營與教學：2025年高等教育機構實踐與政策調(diào)查》（Supporting Governance, Operations, and Instruction and Learning Through Artificial Intelligence: A Survey of Institutional Practices and Policies 2025）報告。

該報告收集了來自全美224所不同類型高等教育機構的調(diào)查數(shù)據(jù)，并通過對處于AI實踐和政策實施不同階段的不同機構的高等教育專業(yè)人士進行了七次訪談，進一步豐富了調(diào)查數(shù)據(jù)。這是該機構繼2023年開展的首次調(diào)查以來的第二次調(diào)查。

該項調(diào)查覆蓋4個維度：AI應用現(xiàn)狀、激勵與培訓措施、政策制定進展、挑戰(zhàn)與機遇，主要發(fā)現(xiàn)如下。

一、AI在高等教育機構的應用現(xiàn)狀

1.當前教育機構在AI應用方面普遍處于“初步成熟”（Slightly Mature）階段，教學與學習領域是最主要的應用場景，但AI技術正逐步拓展至行政管理和校務治理領域。

2.管理人員、教職員工（特別是教師群體）對AI認知不足，是部分院校尚未引入AI技術的主要原因。78%的受訪者表示，教師缺乏相關知識是導致教學和學習中未使用AI的原因。調(diào)查還顯示，數(shù)據(jù)安全與倫理偏見問題、機構成本壓力以及認為AI技術尚不成熟的觀念，是阻礙受訪者所在院校將AI應用于治理、行政運營及教學領域的其他常見原因。

3.與2023年相比，AI應用普及率顯著提升，制定AI戰(zhàn)略的院校數(shù)量明顯增加，這從報告“無AI戰(zhàn)略”的院校數(shù)量（2023年52%VS2025年7%）減少可見一斑。

三份書面反饋揭示了高校在制定AI戰(zhàn)略時面臨的挑戰(zhàn)和不同觀點。

其中一份指出，高等教育界對AI的應對更多是被動反應而非戰(zhàn)略規(guī)劃：

“就像當今高等教育環(huán)境中許多其他事物一樣，AI的爆發(fā)式出現(xiàn)迫使高校陷入危機應對模式，而非基于戰(zhàn)略目標和深思熟慮的倫理原則進行有計劃地采納。”

另一份則對AI在教育實踐中的適用性提出質(zhì)疑：“哪些教學實踐應該/不應該借助AI來完成？”

還有一份反饋表達了強烈的倫理反對立場：“我的策略就是盡一切可能抵制它。使用AI完全違背了我的職業(yè)倫理準則。”

與此同時，也有教育機構正全力推進AI應用，從學生學習路徑與課程到網(wǎng)站和資源庫，再到專業(yè)發(fā)展，以及成立AI戰(zhàn)略委員會進行統(tǒng)籌協(xié)調(diào)。

例如，中佛羅里達大學分布式學習中心的一位受訪者表示，該校采取多管齊下的戰(zhàn)略方針，不僅服務于本校師生員工，更致力于推動高等教育領域的整體發(fā)展。具體舉措包括建設專門AI網(wǎng)站、舉辦AI與教學研討會，以及面向全球開放的AI課程資源庫TRAIIL。

4.近兩年是AI部署的高峰期，多數(shù)院校的AI應用啟動時間不超過24個月，展現(xiàn)出巨大的發(fā)展?jié)摿Γ瑫r也凸顯出對專業(yè)指導的迫切需求。

5.現(xiàn)階段AI主要應用于提升學術工作效率，典型應用場景包括內(nèi)容生成（66%）、課程開發(fā)與設計（52）、文本潤色（50%）和虛擬助手（47%）等。

最不常見的應用場景包括設施管理、日程安排、機構職位申請審核、身份安全驗證以及績效評估起草，這表明AI在運營活動中的使用頻率較低。

然而，AI在運營領域的重大應用案例正在涌現(xiàn)。丹佛都會州立大學一位受訪者在訪談中提到，其行政團隊已部署AI來支持協(xié)作：

“AI的應用呈現(xiàn)爆發(fā)式增長——但個人使用場景反而較少，這很有趣。我們觀察到大量團隊應用案例，比如市場營銷與傳播團隊使用共享賬戶，教學設計團隊也使用共享賬戶。我們剛為在線學習部門開通了一個賬戶。人們正逐漸將其視為協(xié)作工具，這非常令人振奮。”

6.高等院校支持采用和實施AI的策略集中于三項：教師技能培訓（74%）、AI倫理使用規(guī)范（72%）以及通用政策制定（69%）。這一現(xiàn)象可能反映出當前AI應用主要聚焦于教學領域，同時也凸顯出提升教師技術應用能力的迫切需求。

該結論與前述調(diào)研數(shù)據(jù)高度吻合——78%的受訪者將“教師知識儲備不足”列為教學中未采用AI的主要原因，這表明在計劃推廣AI應用的場景下，針對性培訓存在明確需求。此外，調(diào)查結果也揭示了機構層面對AI發(fā)展政策框架建設的高度重視。

二、AI支持、激勵與培訓現(xiàn)狀

1.在推動AI有效落地過程中，教師領軍人物（54%）發(fā)揮著關鍵作用——即使部分教師對AI效能持懷疑態(tài)度。但專門AI工作組和委員會（52%）的重要性幾乎與這些教師旗鼓相當。

然而，這項工作目前分散于校園內(nèi)的多個崗位，這反映出AI應用正日益滲透到院校的各個層面。但相較而言，學生領軍人物的參與度明顯滯后，各院校亟需制定更具針對性的策略，將這些重要群體納入AI推廣體系。

2.盡管提供激勵措施的院校比例較2023年調(diào)查（75%）有所上升，但仍有超過半數(shù)的院校（51%）未建立AI應用的激勵機制，并且有10%的受訪者表示其所在機構根本不鼓勵使用AI（盡管比2023年的22%下降不少）。

另外，實施激勵的院校多為四年制大學或萬人規(guī)模以上的大型院校，這反映出其更完善的基礎設施和資源儲備。公開表彰（17%）、能力認證/徽章體系（16%）以及專項津貼（13%）是最常見的激勵形式。

夏威夷大學系統(tǒng)的一位受訪者指出，該校通過將AI融入課程計劃為教師提供津貼支持。但她提醒道：

若僅以在課堂中加入AI元素作為激勵標準，可能導致不同課程或項目間的教學內(nèi)容出現(xiàn)斷層。為此，她建議將AI與機構層面、項目層面以及課程層面的成果相結合或加以整合。

該受訪者進一步闡釋：單純依賴教師自發(fā)嘗試，可能引發(fā)制度慣性，這種變革往往需要數(shù)年時間。建議采用“雙軌并行”策略：既激勵教師立即行動，同時同步推進各專業(yè)學習目標的系統(tǒng)重構——首先要明確本專業(yè)畢業(yè)生應掌握哪些AI應用能力，進而細化到每門課程需要培養(yǎng)的具體技能。

3.當前教師培訓的覆蓋率遠高于其他校園群體，這可能折射出院校對AI教學應用的重點關注。教師培訓最常見的形式是工作坊，其次是網(wǎng)絡研討會。

夏威夷大學系統(tǒng)推出的AI2X計劃就是這類工作坊的典型代表。據(jù)介紹稱，今年暑期，該校在線創(chuàng)新中心將開展為期一周的教師集中培訓，參與教師需制定個人行動計劃，明確如何將AI技術融入課程教學。在接下來的整個學年中，他們將與教學設計師合作實施這些計劃。該計劃同樣面向教職工開放，旨在幫助其將AI應用于專業(yè)工作領域。

4.部分院校已開展面向?qū)W生的AI應用培訓，主流模式是將AI技能融入非AI專業(yè)課程，其次是證書和微認證項目。但值得注意的是，近三分之一受訪院校尚未提供學生培訓項目。

一位受訪者提到，其所在院校開設了AI副學士學位項目，另一位表示將推出谷歌認證課程，還有受訪者介紹該校在新生入學教育中就已融入AI內(nèi)容。

有受訪者強調(diào)：

“人工智能將徹底改變教學管理模式。高等教育機構培養(yǎng)的畢業(yè)生若對AI的基本原理、應用場景及潛在風險缺乏認知，就不應踏入職場。”

三、AI政策與指南制定現(xiàn)狀

1.調(diào)查顯示，絕大多數(shù)受訪院校已制定（31%）或正在制定（39%）AI相關政策，17%計劃在1-2年內(nèi)制定。與2023年調(diào)查數(shù)據(jù)（2023已制定的占比8%）相比，已確立AI政策的機構數(shù)量呈現(xiàn)顯著增長。

調(diào)查還顯示，規(guī)模較大的院校更可能已制定相關政策，四年制公立及私立非營利高校同樣如此。這表明，擁有更多資源、更龐大師生群體以及成熟治理體系的機構，在制定和實施此類政策方面可能更具優(yōu)勢。

2.部分機構選擇采用更具彈性的指導框架替代剛性政策，以保持適應性。

例如，北弗吉尼亞社區(qū)學院的一位受訪者表示：

“從文化層面看，我們學院尚未做好正式出臺政策的準備。我們不會把事情用白紙黑字寫下來。AI只是當下的流行詞，幾年后就會像互聯(lián)網(wǎng)或萬維網(wǎng)一樣成為日常用語。因此制定的政策很快就會就會過時。

不過，學院高層正積極推進AI技術融合以保持競爭力。我們的行動是積極的，但表述保持中立。與其對新興事物采取強硬立場，我們更傾向于明確行為準則：這些是值得鼓勵的創(chuàng)新行為，那些是需要規(guī)避的消極做法。通過這種方式，我們正在培育創(chuàng)新文化。”

3.學術誠信/反剽竊類政策是目前最常見的AI管理規(guī)范（85%）。該類政策自2023年（21%）以來呈現(xiàn)爆發(fā)式增長，反映出教育界對此議題的高度重視。

例如，一位受訪者表示：

“我們的學術誠信政策在修訂時特別考慮了AI因素，使其適用范圍更廣——不僅針對冒用他人成果的行為，還包括來自AI等其他來源的學術不端（雖未直接點名AI）。”

4.調(diào)查反饋揭示潛在矛盾：教師期望保持課堂教學政策的自主權，而管理層則傾向于推行全校統(tǒng)一的綜合性政策框架。

例如，一位受訪者表示：

“我們目前的‘政策’就是遵從任課教師認為合適的做法。雖然我感覺到教師們希望獲得更具體的政策，而不是僅僅告訴學生去咨詢自己的老師，但現(xiàn)階段我們只有這個權宜之計。”

四、AI應用的挑戰(zhàn)與機遇

1.當前各院校仍面臨教職員工普遍缺乏AI基礎知識（71%），以及對AI技術存在廣泛的不信任與質(zhì)疑（66%）等難題。調(diào)研數(shù)據(jù)顯示，關鍵在于提升教師的AI技能儲備，使其能夠有效指導學生適應智能化時代。

夏威夷大學系統(tǒng)的一位是受訪者指出：

“過去我們試圖兼顧所有教師的立場——從要求全面禁止AI的群體到全力支持使用的群體。但現(xiàn)在，我們不能再縱容那些刻意忽視技術發(fā)展的行為了。必須采取漸進但堅決的方式推動全體教師適應變革，不能再以‘個人選擇’為由允許回避態(tài)度。我的建議是：我們不能再姑息后進者，必須堅定立場，用溫和但持續(xù)的方式引領所有人共同進步。”

2.學術誠信與剽竊問題持續(xù)引發(fā)高度關注（53%），亟需建立長效應對機制。

其他的擔憂包括：機構成本（47%）、誤判剽竊（45%）、專業(yè)發(fā)展/培訓缺失（44%）、生成錯誤信息（43%）、保障公平獲取（36%）等。

但這些擔憂并非全部，例如一位受訪者表達了對畢業(yè)生面臨的就業(yè)市場的擔憂：

“美國本土企業(yè)正以超出預期的速度轉向人工智能以削減成本。這意味著初級崗位甚至不再對外招聘，這些機會正在消失。我讀到過一個很貼切的比喻：職業(yè)階梯最底層的橫檔已經(jīng)消失了，畢業(yè)生必須直接從第二或第三級臺階開始攀登......我們必須讓學生為此做好準備。”

此外，關于評估策略的疑問也浮出水面。例如，有受訪者提出：

“在AI普及的當下，教育機構如何應對評估挑戰(zhàn)？我們需要制定新的評估標準嗎？探索新型評估方式？還是轉向更注重實際應用的評估體系？”

這折射出教育領域正在發(fā)生的深刻變革。當AI能夠生成內(nèi)容、輔助解題甚至影響學術誠信時，傳統(tǒng)評估方法可能已不再適用。因此，教育機構亟需重新審視并可能重構評估體系。

另外一位受訪者則對AI引發(fā)的評估變革持樂觀態(tài)度：

“書面作業(yè)的評估時代已經(jīng)終結。僅憑最終成品來評判學生毫無意義。令我振奮的是，如果要求學生提供從‘幫我頭腦風暴’到最終成品的完整ChatGPT對話記錄，通過分析他們的提問邏輯和后續(xù)反饋，我能比傳統(tǒng)問答更深入把握學生的學習軌跡。”

3.AI的生態(tài)環(huán)境影響正成為高等教育領域的新議題。

一位受訪者直言：

“華盛頓州在AI耗水問題上是全球最嚴重的地區(qū)。”另一位則寫道：“在推進學生AI素養(yǎng)教育時，我們似乎忽視了非常現(xiàn)實的倫理問題（特別是偏見問題和環(huán)境問題）。如何讓這些擔憂持續(xù)成為討論焦點？雖然學生確實需要獲得專業(yè)所需的AI素養(yǎng)和實踐經(jīng)驗，但這一優(yōu)先事項掩蓋了技術帶來的某些真實負面影響——這些正是教師抵制的根源。”

隨著對技術資源消耗（尤其是水和能源）認知的不斷提升，高等教育機構對AI環(huán)境影響的擔憂可能正在加劇。當院校引入AI技術時，不得不直面其環(huán)境足跡帶來的倫理困境，包括可能加劇現(xiàn)有生態(tài)危機的風險。這種日益增長的關切折射出社會整體向可持續(xù)發(fā)展和責任擔當?shù)霓D型趨勢，促使大學在評估AI的教育與運營效益時，必須同步考量其環(huán)境成本。

4.相較于2023年將“培養(yǎng)數(shù)字批判思維”（65%）視為使用AI的首要優(yōu)勢，當前更強調(diào)“提升效率”（74%）這一實用價值，2025年調(diào)查中“培養(yǎng)數(shù)字批判思維”（52%）為AI使用的第三優(yōu)勢，第二為“分析數(shù)據(jù)”（58%）。這表明AI應用重點已從教育潛能探索轉向?qū)嶋H場景落地，各院校正加速推進AI與日常運營的深度融合。

但同時，也有受訪者表達了AI使用的未來隱憂：

“我擔憂的是，整個一代學生可能對AI形成過度依賴，導致越來越少的人能夠進行批判性思考、解決問題并提出創(chuàng)新性見解。此外，人文學科的學習本質(zhì)——它依賴于解釋、分析和培養(yǎng)獨立思考——可能會徹底喪失。倘若這種趨勢持續(xù)下去，我們或?qū)⒚媾R這樣的未來：獨立思考和創(chuàng)造性思維成為稀缺能力，而悠久的人文探索傳統(tǒng)也將日漸式微。”

五、高等院校AI應用的建議

報告最后基于調(diào)研結果以及對高等教育從業(yè)者的訪談，總結了十項關于AI在治理、運營及教學領域應用的最佳實踐建議。

1.制定并實施全面的AI政策體系：優(yōu)先建立涵蓋學術、倫理與負責任使用的AI管理規(guī)范。具體形式（政策/指南/框架）需結合實際情況，但必須確保師生等利益相關方共同參與制定過程，保持流程透明，并與院校整體發(fā)展目標相協(xié)調(diào)。

2.開展教職工AI素養(yǎng)培訓：為教職員工和管理人員提供普及性培訓，內(nèi)容涵蓋AI技術原理、倫理議題以及在管理、教學中的實際應用。重點提升教師群體能力，使其能引導學生正確認識AI優(yōu)勢，合理規(guī)避潛在風險。

3.構建AI支持網(wǎng)絡：成立專項工作組，吸納師生代表共同推進AI技術在校內(nèi)各領域的落地應用。

4.設立AI應用激勵措施：通過公開表彰、資格認證、專項基金等方式，鼓勵教職工探索AI與工作的創(chuàng)新結合。

5.推動AI與課程體系融合：將AI能力培養(yǎng)納入院校、專業(yè)及具體課程的教學目標設計中。

6.前瞻性應對AI挑戰(zhàn)：針對技術認知不足、信任缺失、倫理爭議及學術誠信等問題，建立常態(tài)化研討機制并制定明確指引。持續(xù)關注新興問題（如環(huán)境影響），根據(jù)各領域特點實施差異化解決方案。

7.保障AI應用的倫理公平性：在實施過程中嚴格遵循數(shù)據(jù)安全、機會均等等原則，主動消除算法偏見，評估生態(tài)影響。AI倫理指引導技術研發(fā)與應用的核心準則，旨在防止技術濫用與社會不公。

8.提供培養(yǎng)學生AI素養(yǎng)的多元路徑：將AI教育融入現(xiàn)有課程體系，開設學分課程、工作坊、微專業(yè)等培養(yǎng)項目，提升學生面向AI時代的競爭力。

9.運用AI提升校務管理效能：借助智能工具優(yōu)化數(shù)據(jù)分析、流程管理及虛擬服務，提高資源利用效率。

10.創(chuàng)建AI技術試驗環(huán)境：為全校成員提供安全的探索空間，鼓勵師生員工在可控范圍內(nèi)測試各類AI平臺工具。

資料來源：

Sebesta, J. (August 2025). Supporting Governance, Operations, and Instruction and Learning through Artificial Intelligence: A Survey of Institutional Practices and Policies 2025. WICHE Cooperative for Educational Technologies. https://wcet.wiche.edu/wp-content/uploads/sites/11/2025/08/WCET-Supporting-Governance-Operations-and-Instruction-and-Learning-Through-AI-2025.pdf

[本文為中國教育科學研究院國際教育研究中心承擔的教育部高校國別和區(qū)域研究2024年課題研究成果]

本文由中國教育科學研究院“教育國際前沿”課題組整理，課題組負責人張永軍，編輯劉強。點擊左下角閱讀原文可下載該文獻。