教育数字化国际比较研究｜钟文俊 苏福根 罗江华：人工智能助力高等教育教学：宏观趋势、技术实践及未来设想
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钟文俊 苏福根 罗江华.人工智能助力高等教育教学：宏观趋势、技术实践及未来设想——《2023 EDUCAUSE地平线报告（教与学版）》要点解读[J].中国教育信息化,2023,29(6):035-045.DOI:10.3969/j.issn.1673-8454.2023.06.005
教育数字化国际比较研究
人工智能助力高等教育教学：宏观趋势、技术实践及未来设想
——《2023 EDUCAUSE地平线报告（教与学版）》要点解读
钟文俊 苏福根 罗江华
摘 要： 为全面了解当前人工智能运用于高等教育的现状和发展趋势，进而为教学改革提供参考和启示，美国高等教育信息技术机构EDUCAUSE于2023年5月发布《2023年地平线报告（教与学版）》。该报告基于改进版德尔菲法总结专家小组成员的讨论意见，旨在为高等教育未来走向提供有利视角。报告聚焦高等院校机构、教职工和学生3个层面，概述5个高等教育发展宏观趋势——社会、技术、经济、环境和政治，6个将对未来高等教育产生重大影响的关键技术与实践组合——预测性和个性化人工智能驱动的应用、生成式人工智能、学习模式界限模糊化、混合弹性、微认证，以及支持学生归属感和连接感。报告进一步根据趋势和技术实践描绘4个高等教育未来10年的可能情境——增长、约束、崩溃和转型。基于报告的经验和启示提出中国高等教育教学未来发展的创新规划：优化人工智能服务生态，助力尖端人才培养；重构高等教育价值取向，加强教师能力提升；推动混合学习模式变革，实现创新融合发展；促进终身学习理念发展，构建个性教学体系。
关键词： 地平线报告；人工智能；高等教育；高等教育教学中图分类号： G434文献标志码： A文章编号： 1673-8454（2023）06-0035-11作者简介： 钟文俊，西南大学宜宾研究院/西南民族教育与心理研究中心博士研究生（四川宜宾 644005）；苏福根，教育部教育管理信息中心研究处副研究员、副主编，博士（北京 100816）；罗江华，通讯作者，西南大学宜宾研究院/西南民族教育与心理研究中心教授、博士生导师，博士（重庆 400715）基金项目： 教育部教育管理信息中心教育管理与决策研究服务专项 2022 年度委托课题 “数字化支撑国家教育治理体系和治理能力现代化研究及其数据库建设”（编号：MOE-CIEM-2022021）；2022年度宜宾市双城协议保障科研经费科技项目“数字新基建赋能宜宾教育高质量发展的机制研究”（编号：XNDX2022020024）
人工智能正在以飞速的发展态势和强大的新工具席卷全球，为高等教育的内容创新、交流和学习开创新的机会，与此同时也引发技术滥用的担忧。[1]人工智能虽然助力高等教育的发展，但如何在其中保持人文关怀尤为重要。美国高等教育信息技术机构EDUCAUSE在2023年5月发布的《2023年EDUCAUSE地平线报告(教与学版)》(2023 EDUCAUSE Horizon Report Teaching and Learning Edition，以下简称《2023地平线报告》)召集机构的62名专家组成员对此问题进行讨论和反思，总结高等教育发展的宏观趋势、关键技术应用与实践，并且预测高等教育未来十年的发展场景。本文通过梳理报告要点，归纳当前宏观趋势与关键技术应用对高等教育未来发展的重要影响，旨在为我国未来高等教育发展的规划提供有利视角，以及为人工智能应用于高等教育提供经验参考。一、相关背景
随着新冠疫情的基本结束，高等教育发展的目标从“如何加快数字化转型应对疫情带来的挑战”[2]转向“数字技术如何更好更适切地助力高等教育未来发展”[1]。随着人工智能技术奇点的突破，尤其是生成式人工智能ChatGPT的问世，给高等教育的未来发展与变革带来促进作用：打破教学活动空间和时间的界限；实现教育资源的共享和公平；改变知识的传授载体；提升教学评价的客观性。[3]
然而，人工智能是一把“双刃剑”，给予高等教育教学便利和积极性的同时也带来挑战：教师身份权威受到威胁；部分教学场域遭到颠覆；创造力遭受信任危机。[4]有学者就如何应对其挑战提出观点：高等教育机构作为立德树人的导向器，需要把握人本主义和人文关怀的核心价值观，[5]以学生的需求为本，利用人工智能技术提供个性化教学、制造平等的教育机会，无障碍的学习环境，以及普及人工智能合理应用的培训。让人工智能更适切地应用于高等教育教学是全球在后疫情时期所关注的未来高等教育发展的主要目标，也是今年地平线报告讨论的宗旨。
《2023 地平线报告》提出“共享人性”(Shared Humanity)的概念，强调将人工智能技术与人文关怀结合，建立满足个性化需求的教学生态环境，弥补人工智能带来的潜在负面影响。报告延续往年《地平线报告(教与学版)》的整体脉络和结构，遵循改进版德尔菲法、预测方法、“STEEP趋势框架”和“4种场景还原工具”，呈现15个影响高等教育教学未来发展的重要趋势、6种关键技术与实践，以及4种未来场景和7个专家观点，如图1所示。
图1 《2023地平线报告》框架
二、塑造高等教育教学的宏观趋势
为了更好地探索全球正在发生的转变带给高等教育的影响，该报告遵循“STEEP框架”，即社会(Society)、技术(Technology)、经济(Economics)、环境(Environment)和政治(Politics)五个维度阐述最重要的15个趋势。从表1可以看出《2022年地平线报告》中多数趋势是基于新冠疫情带来重大现实影响提出的。而在2023 年后疫情时期，宏观趋势更多地体现“以人为本”的核心理念。表1 塑造高等教育教学发展的宏观趋势
(一)社会趋势：灵活便捷的学习方式、公平包容的教学理念和微证书项目需求增加
学生在经历三年新冠疫情带来的影响之后更倾向于选择在线课程，而非面对面课程。其对课程开始时间、时长和形式灵活性的要求也有所提高。根据这一变化，高等教育机构需要做到3点：其一是加大对校内可持续发展学习空间的投资；其二是为学生设计不同形式、高质量的学习方式；其三是为教师提供跨模式教学培训与支持，以便满足更加灵活、便捷的学习体验。 多样性、公平性以及包容性已经成为许多高等教育机构的核心价值，并正被纳入其使命的关键要素，旨在使所有人都能进行数字化学习。基于对人类学习方式的科学见解，许多高等教育机构正在实施“通用学习设计”为所有人提供改进和优化教学的框架。除了按框架开展教与学外，高等教育机构还需要关注数字鸿沟，并保障残障学生和社会经济地位较低的学生获得高质量、公平、无障碍的学习渠道。 越来越多的人认为传统学位正在贬值，各高等教育机构正在考虑实施微证书和可堆叠证书，以确保毕业生灵活获取进入劳动力市场所需的知识和技能。目前，由于缺乏如何创建、实施和管理微证书的有效指导，其质量参差不齐。高等教育机构需要明确统一微证书培训内容、实践标准和管理框架。 (二)技术趋势：人工智能、打破二元对立和低/无代码技术成为主流 人工智能有助于解决更复杂的任务：帮助提升高等教育机构的入学率、保留率和财政援助分配水平；虽有潜力改变教与学经验，但也引发关于学术诚信、准确性和公平性的争议。高等教育机构需要计划如何利用人工智能提高效率，同时促进学习和创新，确保公平公正。 随着各高校教师和学生在新冠疫情期间逐渐适应在线课程的开展，他们意识到对课程模式的灵活性需求正在扩大。混合学习模式将数字工具和在线体验融入传统面对面课程，打破在线与面对面的二分法。这种界限的模糊使教师必须掌握与最佳教学实践相关的信息、知识、培训和技能，以便开展跨模式教学，同时确保所有学生都能获得高质量的学习体验。 生成式人工智能的发展浪潮下，低/无代码技术可以使更多不具备信息技术知识的人创建更多的内容，为教职员工和学生发挥创造性并具备产生巨大变化的潜力提供无限可能。各机构院校需要重新考虑设计提升数字能力和编程技能的培训和课程。 (三)经济趋势：提升学位投资回报率、拓宽公共资金渠道和促进终身职场学习变革 近十年来，高等教育入学率连年下降，主要原因在于学生和家长愈发质疑大学学位的价值、高等教育的成本以及毕业后工作的不确定性，认为高等教育并不能提供足够的投资回报。各高等教育机构需要考虑开展非学位技能培训，同时在学费、工作机会以及可获得报酬方面做到透明化，从而提升学位投资回报率。 随着公共高等教育资金的减少，各高等教育机构正在裁员，并取消特定的学术项目或学生服务。对潜在经济衰退的担忧和对大学学位贬值的看法加剧资金获得的难度。各高等教育机构需要重新审视财务模式，并寻找其他资金来源。 目前，各行各业对终身职场学习的需求越来越大，为了使终身学习能够可持续发展，需要进行更灵活和数字化的培训。工人需要不断学习新知识和新技能以提高工作效率，免遭淘汰。为了匹配公司有关人际交往技能和先进技术经验方面的招聘需求，高等教育机构应当把情商分析和人工智能等领域有意义的培训经验纳入其学位与非学位课程中，从而提高竞争力。 (四)环境趋势：正视气候变化、环境问题和技术落后于时代减排的挑战 气候变化正日益影响我们的日常生活，包括心理健康和睡眠、身体健康、住房成本、食物的供应和成本，以及自然空间的丧失。高等教育机构已经通过改造校园基础设施、升级回收计划、减少排放、投资更多的可持续产品，以及设立负责可持续发展倡议的领导角色来应对气候变化。高等教育机构还需要不断评估和调整战略计划，做好长期应对气候变化的准备。 高等教育机构已将减排纳入核心价值观、学术项目和机构运作中。然而，许多高等教育机构并未将环境教育纳入其必修课程，教师也缺乏相关领域的知识培训。高等教育机构需要更多地关注相关行动，包括适应减排的运作流程、培养环保意识以及如何做好应变准备。 许多高等教育机构的数字足迹远超校园范围，但数字排放的增加并未引起重视，这加剧日益严重的电子废物及其处理问题。高等教育机构需要对数字足迹问题提高重视，并尽可能采用绿色技术。 (五)政治趋势：摆脱虚假信息宣传、民族主义和政党冲突的影响 随着2016年美国总统大选的两极化和2020年新冠疫情的开始，虚假信息大量涌入。对社会、政治和环境事件不准确或误导性的报道日益增加，极大地削弱公共话语权。许多高等教育机构已经意识到培养学生信息素养的重要性，但无法提供充足的信息素养课程。高等教育机构需要将信息素养作为本科课程的重要组成部分，同时为学生和教师提供所需的工具和支持。 重大政治事件、移民和边境问题、新冠疫情，以及最近由社交媒体推动的“清醒”和“反清醒”文化战争都加剧当前紧张的政治局势，这些影响对高等教育机构的学术自由、言论自由、投资以及治理都产生威胁。各高等教育机构需要集体应对，利用利益相关者形成国内和国际联盟，帮助政策制定者和民众了解学术自由和核心价值观的重要性。国会控制权的分歧使教育政策的制定陷入僵局，高等教育机构的学术结构、学术自由、家长权利以及学术平等机会等受到前所未有的影响。各高等教育机构需要做好联邦高等教育政策制定陷入停滞状态的准备，在资金、学习成本及债务问题上进行调整，并找到替代性解决方案。
三、影响高等教育教学的关键技术
技术的发展为高等教育创造新的机遇，同时教学实践又是高等教育变革的最大驱动力。技术与实践的结合形成组合效应，两者相辅相成。鉴于此，《2023地平线报告》提出影响高等教育教学的6种新兴技术与教学实践，分析总结其利弊并提出各高等教育机构该如何适当地运用技术与实践。表2呈现的是当前六大技术在实践中的应用。
表2 六大技术与实践范例总结
(一)预测性和个性化的人工智能驱动应用
预测性人工智能的发展不断推动个性化学习工具设计的变革，促使其从“通用型”技术向“可扩展”的个性化学习体验过渡。人工智能工具的应用可有效减轻教学任务参与者的负担，如撰写修改报告、评估，以及提供学习反馈。教师从简单重复性的任务中解脱出来，从而有更多时间直接与学生进行互动交流，并应对更具挑战性的教学任务。人工智能应用也可满足高等教育机构对数据知情实践的需求，使教师更倾向于使用人工智能工具进行教学。聊天机器人、导师和私人教练可以为学生提供实时、一对一的帮助；评估和反馈工具可以帮助教师完成过程性评估。 预测性和个性化的人工智能驱动应用从教学、学习管理和学生服务3个方面对高等教育产生重大影响。高等教育机构需要改变为教师提供培训和支持的方式，使其有更多时间用在高层次的思考和合作上。同时，人工智能支持的学习管理系统平台可能会成为新的标准，并且在为学生遇到困难时提供更高效简便的解决方案，从而提升服务效率。 (二)生成式人工智能 生成式人工智能被许多高等教育专家视为这个时代最具颠覆性的技术之一，低代码和无代码技术使人们可以在几乎没有编码/编程知识的情况下创建音频、图像、文本、模拟、视频等数字内容。教职工可以利用生成式人工智能工具撰写报告和讲座内容，并将其成果广泛传播给受众。该技术能帮助人们减少琐碎的任务并且更好地处理复杂问题。但是，生成式人工智能的兴起也伴随着担忧和争议。生成式人工智能工具惊人的创造性可能会导致学习者创造性表达和个人思维发展受到阻碍。这将迫使教育者重新构想教学评价模式，从评估学生的记忆和重组信息的能力转向评估学生高阶思维能力。此外，教师有义务和责任为学生提供关于人工智能道德伦理的知识培训，尽力避免生成式人工智能带来的负面影响。 (三)学习模式界限模糊化 随着不同教学模式之间的区别越来越模糊，在线教学与面对面教学的传统二分法被打破，这使教师和学生可以在同一门课程中获得多种形式教与学的体验。如今，教学者可以跨越不同的教学模式，设计出多种吸引学生的学习环境，满足不同学生群体的需求，消除学习者和专家之间的地域障碍并达到教学目标。多种教学模式的挑战表现在两方面：一是改变教学模式涉及多方利益相关者，让所有人达成共识不是一件容易的事；二是如果没有基础设施的同步改善，只会扩大当前面临的数字鸿沟。教学模式界限的模糊化需要高等教育机构达成清晰一致的学习模式定义，以此帮助教师在教学技术和教学设计遇到问题时能找到合适的服务。同时，新的教学模式也需要诸如虚拟现实这样新技术的支持。 (四)混合弹性模式 混合弹性(Hybrid Flexible，简称HyFlex)是指一种课程模式，允许学生在同一课程中灵活地选择现场和在线教学，并且支持学生在课程中灵活切换模式。许多教育工作者认为，混合弹性模式有望显著增加人们接受高等教育的机会，不仅适用于“传统”学生，也适用于那些需要提升职业发展技能、职业转换技能再培训，或者只是为了个人成长而寻求新知识和技能的终身学习者。虽然混合弹性教学模式为高等教育教学的灵活性带来质的飞跃，但这种模式还处在探索期，基于该模式设计和教授相关课程还是一个难题。 (五)微认证 微认证是唯一一项连续三年报告都提及的关键技术，且与混合/远程教学紧密相关。这反映出，受新冠疫情的持续影响，越来越多的高校在开展混合/远程教学过程中面临新的问题。微认证为建立个性化、灵活的学习途径提供一个有吸引力的选择。并减少学生审视高等教育投资回报率的担忧。微认证使学习者能够以适合他们生活的方式实现个人目标。但是，由于认证机构的运作在支持所需的政策、最佳实践和其他资源方面相对滞后，大多数雇主仍然寻求拥有传统学位和证书的求职者。目前，微型证书制定以及规范仍然受到挑战并且不被高等教育机构和企业招聘完全接受。 (六)支持学生的归属感和连接感 归属感对学生的社会发展、学习能力提升和成功至关重要，学生希望在需要时能够连接到他们想要的人、服务和应用程序，这种始终保持连接感有利于建立关系，帮助学生获得价值提升和安全感。在学校有归属感和连接感的大学生更容易信任同龄人、教师和工作人员，在学校的安全感可以带来更好的教育效果。支持学生的归属感必须在他们第一天上课之前就开始，在高等教育环境中，教职工可以帮助学生识别个人优势、确认目标、适应生活和学习挑战，重视导师制、辅导和社团将有助于学生融入学校环境。通过这种方式，可以帮助学生重建身份，扮演好在高等教育中的角色。四、描绘高等教育的未来发展场景
报告结合所观察到的趋势和关键技术与实践，描绘十年后可能出现的高等教育情境。专家成员使用未来研究所(Institute for the Future，简称IFTF)的预测框架，设想四种可能的情境——增长、约束、崩溃和转型，多种场景的设想为规划增添扩张性和灵活性，使我们为预测未来以及调整做法措施做好充分准备。 (一)增长：技术蓬勃发展，但问题尚未解决 高等教育界已经接受基于混合学习模式的灵活课程的快速增长，并在此基础上开发新课程模式和微认证。混合和在线学习模式为学生提供在任何地方、任何时间学习的机会。微认证也能够使学生根据自己需求和兴趣创造个性化的学习体验。现在，学生可以真正成为终身学习者，有能力将劳动力、专业知识和个人发展融为一体。 然而，快速增长的代价逐渐显现。许多学生仍然缺乏基本的互联网资源。虽然人们越来越关注教育的公平性，但政府、社区和高等教育机构仍未解决基础建设不平等问题，多数机构把提高财务稳定性和利润放在首位，忽视帮助学生在公平的环境中发展，这导致数字鸿沟逐渐增大。 (二)约束：应对气候恶化，问题愈演愈烈 全球气候恶化极大地制约高等教育机构的正常运作。随着基本生活负担的不断加重，高等教育机构的领导人不得不采取混合和远程学习、微认证等灵活的方式，以满足每个学生的生存需求，并提供个性化、跨机构的学习途径。当今社会中，学生没有时间去追求全日制的广义科目学习，因为他们需要更多的时间来应对气候变化带来的挑战。为了争夺政权，政客变本加厉地宣传虚假信息，导致人们无法获得有效信息，只能通过高等教育的气候变化课程来了解真相。高等教育机构在讲授气候变化课程的同时，也在科研领域取得进展。此外，高等教育机构通过与社区和政府合作，来减少碳排放并实现整合。然而，在整合的过程中，他们取消校内相应的工作，将碳排放任务放在远程学习和居家办公的人身上。这引发人们对机构是否为应对气候变化作出实质性贡献的思考。 (三)崩溃：技术僭越社会主体，高等教育面临危机 随着人工智能驱动的元宇宙时代的到来，人们对正规高等教育的需求几乎消除。因此，高等教育机构也面临关闭。为了减少资源短缺和资金削减带来的负面影响，教职工开始用人工智能和虚拟现实建立学生的归属感。然而，为每个学生量身定制的虚拟世界会使学生的注意力不再投向高等教育，他们会完全沉浸在虚拟活动带来的满足感中。同时，元宇宙的出现扩大数字鸿沟，加剧社会的不公平现象。越是有特权的社区，就越能接受到更多的人工智能技术的资源。如何合乎伦理地适应新兴技术将会成为迫切需要解决的问题。 (四)转型：适切的技术应用，加速高等教育转型 高等教育机构利用人工智能工具简化日常运作，使利益相关者现在可以自由地将其能力和智慧集中在教育上。教职工能够使用新的人工智能工具来创建、编辑和传播内容。低代码和无代码技术使高等教育中的所有人都能很好地利用这些工具。任何教员可以通过简单的点击鼠标就能创建定制的课程内容。在人工智能工具减少教职工琐碎工作的同时，他们可以更好地与学生进行一对一的直接接触，培养学生的归属感和连接感。五、中国高等教育教学未来发展新路径
报告为中国高等教育教学未来发展的新路径提供参考和启示：优化人工智能服务生态，助力尖端人才培养；重构高等教育价值取向，加强教师能力提升；推动混合学习模式变革，实现创新融合发展；促进终身学习理念发展，构建个性教学体系。 (一)优化人工智能服务生态，助力尖端人才培养 预测性、生成式等人工智能技术和应用为高校学生带来智能化学习的服务，精准识别各学生的个性化教育需求，为其提供个性化学习模式和适切工具的支持。[7]然而，报告提出在使用人工智能过程中仍然存在制度与文化、公平性与道德、教与学的问题和挑战。 要提升尖端人才培养的质量，就要瞄准人工智能在高等教育中的定位。在优化其服务生态上要做到建构“以人为本”的伦理共识和核心理念，也是人工智能参与教学的基本准则。[8]高等院校机构各部门需要研制人工智能技术规范，树立人机协同共生的文化理念，构建最优化的人工智能服务生态。[9]在维护公平性和道德方面，院校机构要建立严格的审查机制，制定智能教育伦理标准和管理规定，完善智能应用的问责体制，健全智能教育算法审查及数据监管机制。[10]同时，各教育部门要回归人本主义教育理念，并将实现公平确立为人工智能应用于教育的首要目标，以此避免数字鸿沟的继续扩大。另外，在教与学的关系中，为了避免人工智能僭越教育主体，就需要实现人工智能与人脑智能的制衡与协作，建立起双向平等的关系，形成“教师—人工智能—学生”人机协作共同体，[11]保证学生主体地位不动摇。 (二)重构高等教育价值取向，加强教师能力提升 有学者通过问卷调查发现在2020年疫情期间，超过50%的教师感受到信息技术带来的工作压力和困扰，打破了传统教学平衡，其说明教师的信息化、数字化能力还有待加强。[12]在后疫情时期，以ChatGPT为代表的生成式突破性技术为教师带来新的教学体验和挑战。教师的角色从传授界限清晰学科知识的“传授者”[13]转变到培养学生创新能力的“引导者”[14]。报告也提到，在高等教育飞速转型的时期，教师需要从被动适应时代变化的“受害者”转变为主动选择、主动提升的“创造者”。因此，高等教育价值取向需要重构，从而建立教师与技术共生发展的机制。[9] 在后疫情时期，教师的数据智慧，包括数据意识、数据能力和数据伦理道德三个层面的提升至关重要。[14]在意识层面上，充分利用人工智能应用帮助教师提升专业知识以及相关信息知识，不断强化教师混合教育模式的理念，以此提升教师的数据敏锐度。在能力层面上，高等教育机构要纳入多种人工智能技术多方位赋能教师教学：转变教师培训目标、策略和模式，培养核心能力；为其提供理论和工具支持，深化专业知识能力；提升信息化教学能力；加强智能技术工具的教育内涵。[15]在伦理道德层面上，教师要注重学生的隐私保护，加强自我规范和伦理约束，以防隐私数据泄漏对学生造成伤害。 (三)推动混合学习模式变革，实现创新融合发展 随着技术的推动和社会的发展，线上线下融合教学模式的重要性日益凸显。混合学习打通数字空间的连接，形成适应学生个性化追求的教学场景闭环，打造跨时空、随时获得教学资源的无缝学习体验，推动智慧学习的深化发展。[16]完善混合学习模式的应用是实现高等教育教学创新融合发展的必要推动力。 为推动混合学习模式主流化，实现创新融合发展，高等教育机构需要创建一体化混合学习空间，全力打造线上线下融合的教学生态环境。利用人工智能、大数据、云计算等智能技术，形成网络化、智能化、互动式的智慧教学环境，实现教与学行为的数据化，为混合式教学提供智能化、数据化的支撑。在混合教学模式的背景下，教学理念要从“以教师为中心”转变到“以学生为中心”，侧重于对学生创新思维能力的培养，建构兴趣驱使的学习设计，实现多场景融合、个性化定制的教育。[17]教学课堂应该从“教的模式”转变到“学的模式”，混合式、合作式和交互式学习逐渐取代传统课堂教学，全面调动学生参与的积极性；教学评价转向“以数据说话”，通过线上线下、课前课中课后教学数据的全面检测，掌握学生学习情况，形成更科学、更立体、更精准的教学评价体系。 (四)促进终身学习理念发展，构建个性教学体系 我国近年来加速数字化转型的步伐，由技术推动的在线学习模式不断加强，其覆盖范围逐渐从学龄群体快速扩展到社会各阶层、各年龄的群体。[18]微认证项目和非学位项目的大范围开展满足各阶层和各年龄学习者的需求。然而，报告提出高等教育机构需要从项目内容、管理以及评价体系三方面，对此类项目制定标准并规范化操作准则。 高校机构需要做到围绕“立德树人”的目标，牢固坚持“服务经济社会、发扬学科特色、依法依规办学”三大原则，紧密联合办学方、管理方、竞争方、监督方和需求方多元主体发展非学历教育。[19]在创建终身学习技术平台时，需要实现明晰内容分布、数据采集与分析管理的应用目标；解决终身学习体系的成员异质、跨域协作融合的难题；建设高算力平台支持系统。[20] 此外，为了保证终身学习的内容和体系的适配性，终身学习平台必须依托数字技术，建立全过程、全方位的评价机制，通过持续学习跟踪、数字模型建构、学习轨迹分析与可视化反馈对学习者的学习评价进行整体而客观的精准判断，[18]以此建立满足个性化内容、多方协作管理、数据驱动评价的终身学习和非学历教育体系。参考文献：
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（1.Yibin Acadamy, Southwest University, Yibin 644005, Sichuan;
2.Research Division, Center for Education Management Information of the Ministry of Education, P.R.China, Beijing 100816;
3.Center for Studies of Education and Psychology of Ethnic Minorities, Southwest University, Chongqing 400715）
Abstract: The American Association for Higher Education Informatization (EDUCAUSE) recently published the 2023 EDUCAUSE Horizon Report (Teaching and Learning Edition) for the comprehensive understanding of the current status and future development of Artificial Intelligence in higher education, and provides the reference and implications for teaching reform. The report summarized opinions brought out by the panel experts based on Delphi method, aiming to provide a favourable perspective for the future development of higher education. The report focused on institution, faculty members and students, outlining 5 macro trends of development of higher education: Society, Technology, Economics, Environment and Politics. Meanwhile, 6 key technologies and practices which have significant impact on higher education system were determined: AI-Enabled Applications for Predictive, Personal Learning, Generative AI, Blurring of Boundaries between Learning Modalities, HyFlex, Microcredentials and Supporting Students’ Sense of Belonging and Connectedness. Furthermore, the report depicted 4 possible scenarios for higher education in next 10 years based on the macro trends and key technologies and practices: Growth, Constraints, Collapse and Transformation. This article draws on the experience and implications from the report to propose the innovative plan for the future of development of higher education teaching in China, including optimizing the AI ecosystem to assist the cultivation of the cutting-edge talents; Reconstructing the value of higher education to promote teachers’ abilities; Promoting the transformation of blended-learning mode to achieve integrative and innovative development; Facilitating the lifelong learning and develop individualized learning structure.Keywords: Horizon report; Artificial intelligence; Higher education; Higher education teaching
编辑：王天鹏 校对：王晓明
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