Adapting University Policies for Generative AI: Opportunities, Challenges, and Policy Solutions in Higher Education

📄 arXiv: 2506.22231v1 📥 PDF

作者: Russell Beale

分类: cs.HC, cs.AI, cs.CY

发布日期: 2025-06-27

💡 一句话要点

提出大学政策适应生成性人工智能以解决教育公平与诚信问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 生成性人工智能 高等教育 学术诚信 政策适应 评估设计 教育公平 师生培训

📋 核心要点

  1. 现有的教育评估方法在面对生成性AI的使用时，面临学术诚信和公平性等重大挑战。
  2. 论文提出通过重新设计评估方式、加强培训和实施多层次政策来应对生成性AI带来的问题。
  3. 研究表明，近47%的学生使用LLMs，且现有检测工具的准确率为88%，显示出政策适应的紧迫性。

📝 摘要（中文）

生成性人工智能（AI）工具的快速普及，尤其是大型语言模型（LLMs）如ChatGPT，正在高等教育中引发变革。发达地区的大学越来越多地将这些技术融入研究、教学和评估中。LLMs可以通过简化文献综述、促进创意生成、协助编码和数据分析，甚至支持资助提案撰写来提高生产力。然而，其使用也引发了关于学术诚信、伦理界限和公平获取的重大担忧。最近的实证研究表明，近47%的学生在课程中使用LLMs，其中39%用于考试问题，7%用于整个作业，而检测工具的准确率约为88%，仍有12%的误差范围。本文批判性地审视了生成性AI带来的机遇，探讨了其多方面的挑战，并提出了稳健的政策解决方案，强调重新设计评估以适应AI、增强师生培训、实施多层次的执行机制以及定义可接受的使用方式。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决生成性AI在高等教育中应用所带来的学术诚信和公平性问题。现有的评估方法未能有效应对LLMs的使用，导致学术不端行为的增加。

核心思路：论文的核心思路是通过政策适应和评估方式的重新设计，来增强教育系统对生成性AI的抵御能力，确保学术诚信和公平性。

技术框架：整体架构包括四个主要模块：评估方式的重新设计、师生培训、政策执行机制的多层次实施，以及对可接受使用的明确界定。

关键创新：最重要的技术创新在于提出了一个综合的政策框架，强调了多层次的执行机制和评估方式的灵活性，这与传统的单一评估方法形成鲜明对比。

关键设计：关键设计包括对评估内容的动态调整、师生培训的系统化，以及对检测工具的持续优化，以适应生成性AI的快速发展。

📊 实验亮点

研究表明，近47%的学生在课程中使用LLMs，39%用于考试问题，7%用于整个作业。现有检测工具的准确率为88%，显示出政策适应的必要性和紧迫性，为教育界提供了重要的参考数据。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括高等教育机构的政策制定、课程设计和评估方法的改进。通过有效的政策适应，大学可以更好地利用生成性AI的优势，同时维护学术诚信和公平性，促进教育的可持续发展。

📄 摘要（原文）

The rapid proliferation of generative artificial intelligence (AI) tools - especially large language models (LLMs) such as ChatGPT - has ushered in a transformative era in higher education. Universities in developed regions are increasingly integrating these technologies into research, teaching, and assessment. On one hand, LLMs can enhance productivity by streamlining literature reviews, facilitating idea generation, assisting with coding and data analysis, and even supporting grant proposal drafting. On the other hand, their use raises significant concerns regarding academic integrity, ethical boundaries, and equitable access. Recent empirical studies indicate that nearly 47% of students use LLMs in their coursework - with 39% using them for exam questions and 7% for entire assignments - while detection tools currently achieve around 88% accuracy, leaving a 12% error margin. This article critically examines the opportunities offered by generative AI, explores the multifaceted challenges it poses, and outlines robust policy solutions. Emphasis is placed on redesigning assessments to be AI-resilient, enhancing staff and student training, implementing multi-layered enforcement mechanisms, and defining acceptable use. By synthesizing data from recent research and case studies, the article argues that proactive policy adaptation is imperative to harness AI's potential while safeguarding the core values of academic integrity and equity.