Nature专题聚焦！港科大（广州）如何参与重塑AI时代的教育？
编者按
12月11日，全球顶级学术期刊《自然（Nature）》杂志第648卷刊发了科普记者、澳大利亚“最佳科学记者”杰克逊·瑞安（Jackson Ryan）撰写的深度专题报道。从虚拟教师、个性化学习到“人工智能优先型”大学，文章将“人工智能如何塑造高等教育”这一命题具象化，敏锐捕捉到技术浪潮对全球高等教育的冲击和重构潜力。
文章特别将香港科技大学（广州）在“AI+教育”领域的前沿探索置于国际视野中心，重点介绍了港科大（广州）计算媒体与艺术学域讲座教授许彬团队使用“数字虚拟形象教师”的创新实践，并认为这一探索为人工智能时代下的未来教育形态提供了宝贵经验。
许彬教授团队的工作，远非简单地引入技术工具，而是“以学习者为中心”，根据个体学习节奏差异，为学生提供个性化、适应性教学，让中国自古以来“因材施教”的教育理念，在AI时代获得了全新的技术实现路径。这一创新实践标志着中国在教育创新领域，正从跟跑者、参与者向引领者、思想贡献者转变。
以下是报道全文：
以下是全文译文：
颠覆性变革：从虚拟授课到学位认证，人工智能正席卷高等教育
作者：杰克逊·瑞安
许彬（Pan Hui）已被人工智能“取代”——而且是由他亲手完成的。2023年，他的一位学生提到，每节课都面对着同一位教授难免有些乏味，如果能看到不同的面孔，或许会更有趣。这一反馈让许彬萌生了一个想法：何不借助生成式人工智能和虚拟形象来给学生上课？
“我想看看学生们能否接受虚拟形象教师来授课，以及他们对这项技术有何反应。”他说。与许多研究人员和教育工作者一样，许彬——这位任职于香港科技大学（广州）的计算机科学家，将人工智能视为一种能对教育产生深刻变革的工具。于是，在2024年初的十周时间里，他尝试运用多位数字虚拟形象来讲授一门研究生课程。学生可以向虚拟化身提问，底层的大语言模型提供实时回应，并同时驱动面部动画与回答匹配。随后，许彬及其研究团队通过问卷调查和访谈收集了学生的学习体验数据。他班上的学生反馈称，某些拟人化的虚拟化身（例如外形酷似阿尔伯特·爱因斯坦的形象）比卡通化的虚拟形象更值得信赖1。
许彬的实验为“人工智能优先”的高等教育模式在课堂上的实践提供了初步线索。随着现有大学竞相将一系列人工智能工具和大语言模型融入行政管理、课程设计、教学和评估的环节中，人工智能已对传统高等教育体系产生了巨大影响，同时，各高等院校也在尽力应对学生广泛使用大语言模型的问题。时至今日，人工智能工具被快速部署到了尚未做好应对准备的高等教育系统之中，导致高等院校在伦理和教学方面面临着双重困境。
但是，如果新建的大学从创立之初便将人工智能作为核心工具，情况又会如何？从利用人工智能体引导潜在学生选择特定课程的招生工作，到基于个体学习需求和进度的个性化辅导及课程计划，这些或许能够重塑大学作为教育机构的运作体系。美国弗吉尼亚州诺福克市的欧道明大学数字学习创新研究所执行主任海伦·克朗普顿（Helen Crompton）表示，这类奉行“人工智能优先”的大学在技术整合上可能更具优势，因为它们会将人工智能系统深植于所有工作的基础架构之中。
在高等教育界，许多人将这一趋势视为机遇，但也心存忧虑。例如，南非约翰内斯堡大学的社会学家安东尼·卡齐博尼（Anthony Kaziboni）指出，若由人工智能背后的公司主导教育重塑进程，其商业逐利本质可能带来风险，因为驱动它们的“并非教育理念，而是利润”。
人工智能的个性化体验
那些率先将人工智能置于学校教育核心的先行者，或许为“人工智能优先”型大学的形态构建提供了蓝图。位于美国德克萨斯州奥斯汀市的阿尔法学校，其遍布全美的私立校区网络正在不断扩大。该校称，个性化人工智能系统会根据学生的“优势、劣势和兴趣”来量身定制课程，而学生每天只需借助该系统学习两个小时。而其余的时间则用于“生活技能、兴趣项目和课外活动”，由“智能向导”而非教师进行适当的人工督导。
学费虽各有差异，但据《纽约时报》报道，奥斯汀校区每年的学费为4万美元，而NBC湾区新闻网站报道称旧金山校区每年的学费则高达7.5万美元。该模式为“人工智能优先”型大学提供了一个可参考的范本，即在学生选定课程之前，便开始专注于个性化教育体验，同时由真人指导并辅助学生学习。
克朗普顿指出，过去十年来，受入学率下降影响，许多发达国家的高校专业规模已经出现缩减甚至消失的态势。2012年至2022年间，美国18至24岁青年接受高等教育的比例从41%降至39%。人工智能或许能成为高等院校的一种生存策略，毕竟它可以近乎实时地推荐符合学生兴趣的课程，从而帮助简化招生流程。通过与人工智能体对话，考生可以在数秒内获得关于学位课程的选择建议。克朗普顿说：“在这样的新模式下，用户能立刻感受到自己的需求被重视，而这在旧体系中是难以想象的。”
当前，已有一些机构开始提供此类系统。例如，位于奥斯汀、获得认证的“人工智能优先”机构马埃斯特罗（Maestro，前身为珀洛东学院），就自称是“排名第一的、提供免费世界级教育的人工智能原生大学”。该校提供网页开发、网络安全和人工智能软件工程等领域的资格认证。用户访问其官网时，会由聊天机器人引导进入完全由“人工智能导师”授课的课程项目。马埃斯特罗于9月招收了首批学生，目前仅开设少数技能型应用科学的副学士课程，但其官网信息显示，未来计划推出理学学士、文学学士和工商管理硕士学位课程。
有证据表明，人工智能驱动的个性化课程也能有效提升学习效率。例如，位于美国剑桥市的麻省理工学院媒体实验室对272名参与者进行的一项研究表明，个性化教学能显著增强学习动机（尽管对学生成绩的直接影响尚不显著）2。另一项研究3则发现，人工智能实时生成的文章摘要有助于作者进行自我审阅和修改，多数使用该工具的作者会采纳人工智能反馈的建议。此类人工智能可以提供教师或导师难以实现的即时、个性化辅助，从而帮助学生优化论文或学术稿件。
在一些课程中，师生们已开始利用生成式人工智能工具完成特定教学任务，例如模拟商业场景中的角色扮演，或与历史人物、文学角色对话，以深入剖析抽象概念和思想。克朗普顿指出，人们甚至可以“与人工智能展开辩论”，比如利用基于小说家艾米莉·勃朗特（Emily Brontë）设定的人工智能聊天机器人，探讨19世纪中叶社会对女性的固有观念。
“让我感到不安的是，驱动人工智能工具发展的主导力量并非教育专家，而是擅长编程的大型科技公司。”
德国海德堡理论研究所的天体物理学博士生比阿特丽斯·博尔达瓜（Beatriz Bordadágua）肯定了人工智能与个性化在高等教育中的价值。她认为人工智能可以加快学习节奏，并指出传统大学的教学方法未必能够随着信息技术的发展而与时俱进。“如今海量信息唾手可得，还能以碎片化的方式按需呈现。可许多大学至今仍沿用数百人听两小时讲座的传统模式。这些方法固然有用，但这真的是最高效的教学方式吗？”她质疑道。
许彬教授指出，教师同样能从这种个性化模式中获益。“我们知道每个学生的学习节奏都不一样。”他说，“仅靠我一个人，很难掌握适合所有人的教学进度。”通过数字化身的实验，他发现学生们不仅渴望真实的互动，也希望教师能呼应他们的个性化需求。这让教师逐渐转变为资源整合者的角色，负责统筹运用包括人工智能体和大语言模型在内的一套个性化工具，辅助完成教案设计、学生辅导和学业评估等工作。“人类仍然扮演着非常重要的角色。”他强调。
个性化的代价
然而，借助人工智能实现高等教育个性化也可能伴随着不容忽视的代价。克朗普顿指出，在“人工智能优先”大学接受培训、高度依赖人工智能工具完成学业的学生，如果将这种习惯延续至博士阶段或更深入的学术研究中，可能引发新的问题。“如果他们依赖人工智能来引导研究方向，甚至决定学术界该关注什么，结果会怎样？”她追问道。克朗普顿将这种现象称为“认知引导”，并引用了由华盛顿大学（西雅图）和斯坦福大学的研究人员于7月发表的一项研究4。该研究显示，带有政治倾向性的人工智能模型可以在大约10分钟内显著改变用户原有的政治观点，即便这些观点起初与人工智能中设定的立场相反。同样，她表示学生可能会面临“教学债务”的风险：在高等教育中过度依赖人工智能，可能导致他们未能真正掌握必要的思维与技能，以致在未来尚未深度融合AI的社会领域或现实场景中，失去独立解决问题与决策的能力。
博尔达瓜同样指出了这给学生带来的隐忧。她认为，大学不仅传授学科知识，更承担着培养学生批判性思维等核心能力的责任。“在我看来，教会人类如何思考的，显然应该是人，而非机器。”她强调，“比如，我们应该让学生理解：犯错是人之常情，但学会为自己的错误承担责任，这恰恰需要人与人的引导。”
个性化教育还面临另一项重大挑战：为实现真正的高效定制，系统必须收集海量的师生数据，而这往往伴随着监控的强化。许彬坦言，如何在个性化与隐私保护之间取得平衡，并非易事；克朗普顿则指出，未来的出路在于系统性地培养学生的数字素养，并同步提升教育工作者的数字胜任力。
当“人工智能优先”型大学逐渐弱化人际互动的学习模式时，师生还可能失去什么？卡齐博尼引用了微软5的一项研究并指出，过度信赖生成式人工智能的答案，可能会削弱人的批判性思维能力。他似乎也质疑这类院校能否培养出未来的领导者，或真正理解社会运行逻辑的人。“学位不仅仅是一纸文凭。”他强调，“它代表着你在何处、以何种方式被塑造。”这种差异可能导致传统大学与“人工智能优先”型大学的学位之间逐渐产生分野。卡齐博尼直言：“我认为，高度依赖人工智能的院校所颁发的学位，未来很可能会受到质疑。”
科技巨头主导的大学模式
部分研究者警示，将人工智能置于高等教育前沿可能会危及学术自由——教育机构或将知识共享的主导权逐步让渡给大型科技公司。此外，这也可能进一步固化生成式人工智能和大语言模型中已有的偏见，而这些偏见往往复制并加剧了现实世界中的结构性不平等和歧视。
尽管如此，全球多所主要高校仍在与以OpenAI为代表的生成式人工智能服务商签署合作协议，致力于向师生和行政人员提供大语言模型工具。今年2月，OpenAI宣布与加州州立大学萨克拉门托分校达成合作，为该校超过50万名学生和教职员工提供ChatGPT Edu的使用权限——该版本是ChatGPT针对教育机构推出的专用变体。同年9月，澳大利亚悉尼的新南威尔士大学也通过企业协议，为教职员工采购了10,000个软件使用授权。卡齐博尼评论道：“当前驱动人工智能工具的是大型科技公司，这些公司的长处在于编程而非教育——这正是让我感到不安的地方。”
尽管在各类学习场景中强行引入人工智能的弊端日益显现，但让学生掌握适应未来社会的关键技能依然至关重要。澳大利亚皇家墨尔本理工大学的计算机科学家卡琳·沃斯波尔（Karin Verspoor）表示：“当前，人工智能已在众多行业成为焦点，相关工具也已融入许多职业的日常工作。在此背景下，大学急需帮助毕业生为迈入由人工智能驱动的职场做好准备。”
在卡齐博尼看来，试图建立一所以人工智能为主导的高等学府，实则是本末倒置。他说：“我们需要的不是一所‘人工智能优先’的大学，而是一场以教育为本、真正聚焦人工智能的深度对话。”
卡齐博尼指出，南非各高校在推广人工智能的方式上存在显著差异，这已经导致毕业生技能结构失衡。在他看来，当前教育正被缺乏教育学根基的实体仓促重塑，工具的引入过于急躁。他说，就教育方法而言，“我们还没有建立起一所真正经过深思熟虑的人工智能大学——那种能够清晰阐明自身教育理念、教学方法、伦理立场，并系统规划人工智能如何融入整体愿景的学府。相反，眼下只见一片匆忙。所有人都在争先恐后地搭上人工智能这班车，生怕自己被落下。”
（笃学路1号编辑部编译自《自然（Nature）》）
References
1. Pang, C. C. et al. Preprint at arXiv https://doi. org/10.48550/arXiv.2410.03525 (2024).
2. Leong, J. et al. in Proc. 2024 CHI Conf. Hum. Factor. Comput. Syst.
https://doi.org/10.1145/3613904.3642393 (2024).
3. Dang, H., Benharrak, K., Lehmann, F. & Buschek, D. Preprint at arXiv
https://doi.org/10.48550/ arXiv.2208.09323 (2022).
4. Fisher, J. et al. in Proc. 63rd Annu. Meet. Assoc. Comput. Linguist. Vol. 1, 6559–6607 (ACL, 2025).
5. Lee, H.-P. et al. in Proc. 2025 CHI Conf. Hum. Factor. Comput. Syst.
https://doi.org/10.1145/3706598.3713778 (2025).
PDF链接：
Degree of change：From lectures by avatars to entire qualifications, AI is coming for higher education.
https://media.nature.com/original/magazine-assets/d41586-025-03950-4/d41586-025-03950-4.pdf
官网链接：
What would an AI university look like and how might it change education?
