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2026决胜点：高等教育AI布局的7个战略选择

2026-02-27 中国教育网络

　　能够主动执行任务的AI正从实验走向实用，改变着学业辅导、招生管理、学习支持及校园管理的方式。2026年的重点不在于零星应用AI，而在于构建能够支撑整个高校能力发展的AI基础设施。

　　过去一年里，AI从工具逐步转化为基础设施的趋势日益明显。学生已将AI融入日常学习流程，厂商正积极推动企业级应用，联邦政府与认证机构的要求不断提高，劳动力市场的变化也促使高校重新思考如何将学习与就业更好地连接起来。

　　与此同时，能够主动执行任务的AI正从实验走向实用，改变着学业辅导、招生管理、学习支持及校园管理的方式。到2026年，这些趋势将汇聚成一股合力：成功实现AI化运营的高校将在质量与效率上显著提升，而未能跟上步伐的高校则会遭遇难以觉察却实际存在的运行障碍。

　　如今，核心问题早已不是“要不要采用AI”，而是如何在AI原生的环境中，构建教学、评估、学生支持与职业发展的全新运行模式。

　　AI成为高校基础设施

　　OpenAI与加州州立大学宣布启动迄今规模最大的ChatGPT全机构部署计划：通过ChatGPT Edu平台，为全校46万余名学生及6.3万余名教职工提供使用权限。与此同时，美国东北大学加入了Anthropic推出的“高等教育版Claude”计划，全校师生均可使用Claude高级版本，其中包含专为促进深度思考、而非寻求捷径设计的“学习模式”。

　　这标志着高校AI基础设施战略正在发生转变。一批领先高校已开始围绕AI运行环境（云端、本地或混合部署）、访问权限、数据范围及治理机制等核心架构展开布局。

　　欧道明大学与伦斯勒理工学院的实践提供了具体范例：欧道明大学采用云优先策略，重点建设集中式AI枢纽MonarchSphere，旨在将局部试点转化为全校可用的成熟服务；而伦斯勒理工学院则依托校园高性能计算AiMOS，为师生的实践性实验提供低延迟访问支持。

　　进入2026年，核心问题已经明确：如何为校园提供安全、可控的访问途径，使其能够获取真正助力教育使命的计算资源和AI模型？

　　使用AI只是起点，AI素养才是未来毕业生的必备能力

　　如今，学生的竞争优势已不再取决于是否使用AI—因为他们早已大量使用。真正的差距，在于高校能否教会学生以批判性思维、验证习惯、专业判断和学科标准来有效运用AI。

　　调查显示，约九成大学生在校期间使用过AI，且使用比例在不同年龄和专业中持续上升。AI的应用日益深入具体学习任务：学生借助它进行头脑风暴、构建框架、起草草稿及梳理复杂概念。这已不再是零星尝试，而是逐渐融入了主流的学术流程之中。

　　高校的使命正变得更加清晰：从关注学术诚信监管，转向重视AI能力的系统培养。微软《2025年AI教育报告》也印证了这一趋势正在常态化。数据显示，学生使用AI完成作业相关任务已相当普遍：37%用于头脑风暴，33%用于信息归纳，32%用于获取反馈。

　　面向2026年，规划的重点在于设立明确的AI素养毕业要求 — 界定每位毕业生应具备的AI应用知识、实践技能与阐释能力，同时建立透明的使用规范，包括工具选用理由、操作方法及使用目的。这要求教师构建相应的支持体系：提供融入AI的作业模板、重视思维过程的评分，以及提出清晰的成果归属与过程记录要求。

　　这一转变也倒逼评估体系的重构。毕竟，那些建立在“禁止使用AI”前提下的作业设计，正越来越脱离学生真实的学习方式。

　　AI治理走向可考核并获资金支持

　　AI治理已不再是停留在纸面的要求，而是必须落实、可供核查的具体工作。如今，AI已深度融入校园日常运作—从咨询助手到课程内容生成—但许多高校仍缺少正式的治理框架。这一空白正带来切实风险：隐私泄露、算法歧视、无障碍支持不足以及由此引发的信任危机。

　　未来的工作，将更取决于个人能力的发展路径，而非仅凭一纸文凭。

　　到2026年，情况将发生关键转变：治理不仅成为刚性需求，更将具备可审查、可获资金支持的特性。美国联邦指引已明确，高校可将拨款用于教学、学生支持及人才培养中的AI项目，但前提是必须符合民权与隐私保护法规，且高风险决策最终须由人负责。同时，认证机构也对透明度、问责机制及偏见防范提出了明确要求。这意味着，缺乏成文治理规范的AI应用将直接面临认证与资金上的风险。

　　到2026年，高校的核心竞争力将取决于是否能够建立一套动态、可追溯的治理体系—明确AI决策的责任权属、允许使用的场景、风险评估流程、人员培训机制、工具偏差与偏见监测方案，以及政策随时间迭代完善的机制。可以说，治理体系就是校园AI的“操作系统”。

　　算法重塑择业观：从固定项目走向个性路径

　　AI重塑劳动力市场的速度，已远远快于高校更新课程体系的速度。过去，一纸学历是衡量职场竞争力的可靠标准；如今，它却越来越难以跟上技术的快速迭代、岗位的加速演变，以及人们进入AI领域的实际入行方式。未来的工作，将更取决于个人能力的发展路径，而非一纸文凭。

　　正因如此，我们必须实时追踪劳动力市场的真实动态。乔治城大学CEST开发的PATHWISE等工具，就能清晰展示各城市对AI与网络安全岗位的实际需求，精准识别机会所在与人才缺口。Lightcast基于上亿份从业者档案的分析也印证了同一趋势：在AI领域，正规教育已不再是主流入场途径。大多数人通过跨领域转型、自主学习以及在实践中积累技能，成功完成了职业切换。

　　资金环境的变化正进一步推动这一趋势加速落地。2026年7月起，联邦劳动力佩尔计划的资助范围将扩大至短期培训项目，但前提是这些项目必须证明自身的经济价值，并与就业市场紧密对接。这意味着，高校如果无法提供可靠且证据充分的“学习 - 就业”贯通方案，将面临失去联邦资金支持的风险。

　　应对这一挑战，高校必须从根本上重塑人才培养路径。具体而言，需重点推进以下几方面举措：面向所有学生普及跨专业的AI素养教育；通过实习、校企合作，确保学生在真实工作场景中积累AI应用经验；将职业服务重心从传统就业指导，转向以技能发展为核心的深度辅导；构建与就业结果挂钩，可积累、可验证的资质认证体系；建设基于AI 的学生支持系统，提升学生留存率，保障机会获取的公平性。

　　从工具到代理：执行型AI成为核心竞争力

　　2026年的变革不仅在于生成式AI的广泛应用，更在于整个体系从“生成”转向“代理”。目前，多数高校已在写作、头脑风暴等环节尝试过智能助手，但真正的突破来自深度融入工作流的智能系统—它们能在设定范围内自主分流任务、安排日程、提供建议并执行操作。

　　一些先行者已验证了这类系统的价值：佐治亚州立大学的Pounce系统降低了学生服务成本并提升了留校率；密歇根罗斯商学院开发了能引导学生逻辑推理的虚拟助教；宾州州立大学的MyResource平台则为学生提供全天候咨询与资源导航。这些并非噱头式的尝试，而是切实的证据—在受控条件下，智能代理能有效缓解咨询、招生、学习支持及运营协调中存在的瓶颈问题。

　　面对2026年，行动方向已经清晰：高校不应只停留在制定AI战略层面，而应落地部署少量受控智能体，精准应对实际痛点，并取得可衡量的成效。

　　2026年关键问题：每所高校必须做出的七项决策

　　AI不仅是工具革新，更带来了高校整体运营模式的深度转型。进入2026年第一季度，各高校的校长、教务长、CIO及院长需思考并回答以下七个关键问题：

　　①我们应建立什么样的AI基础设施与所有权架构？

　　②能向资助方、认证机构及利益相关方展示哪些具体的治理证据？

　　③学生在毕业时应具备哪些AI素养目标？相应的教学路径如何设计？

　　④在AI普遍参与的学习环境中，哪些评估方式仍然可靠有效？

　　⑤我校的职业生涯支持体系是否具备实时响应能力？是否以技能为核心并灵活适应就业市场的变化？

　　⑥AI代理将在哪些场景中应用？其行动边界与权限如何界定？

　　⑦如何防止因AI使用不均而产生的机会差距，确保所有学生都获得高质量的AI支持？

　　90天冲刺计划：领导者的优先行动清单

　　行动最快的高校虽然无法在2026年解决所有问题，却可通过聚焦关键任务积累发展动能。

　　立即建立治理机制并盘点现有资源。明确决策权责、划分风险等级、制定合理使用规范，同时建立校园AI部署动态日志。

　　同步推进AI素养标准建设与评估体系更新。设定明确的毕业能力要求，通过提供模板与评分标准培训教师，并在每所高校开展2-3项评估方式改革试点。

　　在痛点突出的环节部署首批受控智能体。可选择学业咨询、招生推广、学习辅导或资助匹配等场景—并配备审计日志、更新规则及人工监督机制。

　　这正是高等教育将AI从零星尝试转化为持续能力的关键路径。2026年的重点不在于零星应用AI，而在于构建能够支撑高校能力发展的AI基础设施。

　　来源：《中国教育网络》2026年1月刊

　　来源：Forbes

　　翻译：陈茜

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