人工智能（AI）对高等教育的影响是一个引发不同讨论的话题。大学，特别是与教育结构相关的治理角色在评估这些讨论的广度和范围。讨论尚未达到潜在的深度，考虑到AI在塑造新兴专业人士职业道路方面的重要作用。
从更广泛的意义上讲，努力正在进行中，以了解生成式人工智能（Gen AI）如何改变学习生态系统。作为回应，联合国教科文组织发布了一份指导文件，指导如何应用Gen AI在教育和研究领域。该指导文件谨慎指出，尽管教育中的Gen AI具有影响力，但它并非全球教育系统面临挑战的应对一切解决方案。在解决基础社会障碍时，包括在大学指导领域内，人类能力和集体行动的价值超越技术。
调整教育项目内容以满足AI提出的新挑战是至关重要的。许多西班牙大学，特别是公立大学，在调整其课程上面临困难。然而，由AI推动的演变意味着大学如何接近传统教育内容的重大变化。
尽管有这种演变，特别是社会科学领域（如人类学、法律、社会学、地理、历史、政治科学和传播学）在实施重要变化方面落后。这延迟了学生熟悉颠覆性技术的时间，从而影响了他们在数字化劳动力市场准备方面的学术和专业就绪。
“大学中的人工智能：挑战与机遇”报告提到，西班牙大学有必要在本科和研究生学习中引入AI专业课程，促进跨学科知识的整合。确实，实现这种整合目前更多是一种理想，而非现实，需要一个支持性环境，并配以：
1）学术部门、院长和大学委员会致力于更新课程的专门承诺，
2）教育工作者在各自领域中确定并整合必要的学科内容，
3）认证机构促进迅速的课程更新和修改，
4）适当的教师培训，以传授课程适应性，
5）创建监督和改进委员会，监督和改进全面的学习计划，涵盖一个多方面的过程，尤其是对学位修改而言。
由于这些复杂性和不断增长的需求，一些大学正在设立新的研究生项目，从跨学科的角度来看待AI问题。虽然这些项目是朝着正确方向迈出的一步，但它们取决于本科阶段获得的基础知识，不是所有学生都会进一步深造。因此，实际的挑战在于更新本科课程。
主要挑战和争议
– 课程改革： AI技术快速发展与高等教育传统课程变化缓慢的结合构成了一项重大挑战。整合AI需要更新教学大纲、开发新课程和重新培训教师，这可能耗时且昂贵。
– 跨学科平衡： 在跨学科中找到AI知识的正确平衡是具有挑战性的，因为每个领域对于AI的需求和适用性都不同。另外，过多关注AI可能会削弱某些领域的基础元素。
– 教师培训： 拥有足够训练有素的教师，能够有效地将AI融入课程，是至关重要的。这需要大量资源进行教师职业培训和继续学习机会。
– 可及性与公平性： 将AI整合到高等教育课程中可能会扩大那些有资源进行调整的机构与那些没有资源的机构之间的差距。这可能导致来自不同背景学生之间的教育机会不平等。
优势
– 就业能力： 精通AI的毕业生可能在就业市场上更具竞争力，鉴于AI在各个领域的日益普及。
– 创新： 将AI引入高等教育可以促进创新思维和研究，导致不同领域的进步。
– 效率： AI可以提高教学过程的效率，从评分到为学生定制学习路径，优化教学和学习体验。
劣势
– 资源限制： 并非所有机构都有足够的财务和人力资源来整合和维持AI课程，这可能导致教育质量的不平等。
– 伦理考量： AI整合引发了诸多伦理问题，涉及数据隐私、AI算法中的偏见以及随着任务自动化程度提高对就业的影响。
– 过时风险： AI发展的迅速步伐意味着课程可能迅速过时，需要不断更新和修订。
相关链接：
联合国教科文组织
为解决一些挑战，潜在解决方案可能包括发展公私伙伴关系，支持课程中的AI整合，创建跨机构委员会以分享最佳实践，并倡导促进更灵活认证流程的政策变革。此外，将AI伦理融入高等教育各个方面可以帮助减轻一些可能对社会造成的负面影响。
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