近日，EDUCAUSE发布了《2026年EDUCAUSE地平线报告丨教与学》。报告反映了这样一幅高等教育图景：围绕价值、信任和转型的压力日益加剧。各高校在应对招生人数下降和资源紧张的同时，还需应对人工智能的迅猛发展—这些发展正在重塑教学与学习，以及高等教育的核心关系。人们对数据隐私、环境可持续性以及监管环境的日益关注，正在重新定义各高校的优先事项和运营模式。这些相互交织的力量凸显了高等教育领域正处于转型期：长期以来的假设正面临考验，新的教学与学习模式也开始涌现。

 

 

 

　　美国公众对高等教育的看法持续恶化，特别是在可负担性和就业准备方面。随着Z世代毕业生在求职中举步维艰，相关担忧日益加剧。与此同时，雇主的看法总体上仍持积极态度，许多组织继续对高等教育持正面评价，并在招聘时重视学历。

 

　　尽管如此，问题并非仅仅取决于大学学位能否带来高薪工作。相反，多重因素正推动着这场辩论，包括通货膨胀、学费和学生贷款债务的增加，就业市场的波动，以及劳动力需求的转变—特别是随着人工智能重塑了岗位角色和期望。

 

　　综合来看，这些压力正迫使高校领导层重新思考教育价值的定义与衡量方式，更加重视与劳动力市场的对接，以及学位完成率、就业率和财务成功等成果。

 

　　向新型教学模式和学习路径的转变正在加速。其中包括可叠加的微认证、体验式和技能导向型学习、以能力为导向的评估，以及传统高等教育体系之外的替代选择，例如职业学校。

 

　　展望未来，各高校需要在明确传达教育价值的同时，保护教育的广度，并确保劳动力培养与经济需求相匹配，不以牺牲长期学术和社会目标为代价，从而在这些压力之间取得平衡。

 

 

　　人工智能正在改变人们判断信息可信度的标准，削弱了传统可信度标志。例如知晓作者身份、信息来源，以及该信息是否通过起草、引用和长期核查来源等可见步骤生成。

 

　　如今，AI能够生成听起来充满自信、结构严谨且往往视觉效果极佳的内容，却并不总是明确披露作者、来源或推理过程，使得读者难以一目了然地判断其可靠性。在高等教育领域，这暴露了信息素养方面的不足，并增加了压力，因为师生现在必须对所阅读和使用的内容提出更多质疑。

 

　　随着越来越多的学生转向使用AI，人们也日益担忧，部分学生会省略自行解读信息的艰苦过程，这可能会限制批判性思维，并阻碍新思想的产生。为此，一些教师正在加强监督和监测，另一些则回归更传统的评估方式，还有一些则重新设计课程，以强调过程、反思以及对学习成果的真实展示。

 

　　高校将越来越需要帮助学生关注任何工具背后所蕴含的核心技能：评估论点、核查证据、阐明推理过程，以及验证信息。这需要就负责任地使用人工智能提供更明确的指导，同时转变评估模式，更重视理解的深度和思维过程，而非仅关注精美的成果。

 

 

　　随着学生越来越依赖人工智能来获取讲解以及作业支持，师生关系正在发生重塑，有时学生甚至觉得向AI寻求帮助比向教师求助更自在。随着AI成为学术支持的主要形式，非正式互动和办公时间拜访可能会减少，从而减少指导和建立关系的机遇，并加剧因学生和教师使用AI方式不同而产生的期望错位。

 

　　这种不协调—加上规则不明确、双方透明度不足，以及AI检测工具的使用日益普遍—正在给师生关系带来压力，造成相互不信任和猜疑。在这种环境下，教师可能会觉得自己必须更加密切地监督，以维护公平和学术标准。

 

　　与此同时，学生可能会觉得自己被推定为作弊，尤其是当检测结果被视为证据时，这可能会迫使他们将精力集中在证明自己确实完成了作业。

 

　　更雪上加霜的是，研究表明，当来源和推理不明确时，无论是人工还是AI检测器，都无法可靠地识别出由人工智能撰写的内容或具有误导性的内容—而且随着AI日益成熟，这个问题只会变得更加严重。

 

　　与此同时，各高校正在尝试使用聊天机器人和AI辅导员来提供常规支持，这引发了关于隐私、治理、成本以及自动化是否会将教师降格为单纯的课程管理员而非导师等问题。

 

　　展望未来，各高校需要制定清晰、一致的AI伦理使用指南，同时制定明确的计划，投资于高等教育中AI无法替代的人文要素—包括指导、判断，以及以信任、归属感和学生成长为核心的学习设计。

 

 

　　技术在不断变化并日益精进。随着旧技术逐渐过时、新技术不断涌现，高等教育机构必须持续评估已投入使用的技术的实用性，并规划如何采用新技术，以实现更具适应性的决策以及更灵活的教学与学习体验。这些技术具体是什么、如何在全校范围内部署，以及它们自身如何持续演进，正是高等教育领域一个持续发展且具有决定性意义的主题。

 

 

　　随着学生使用人工智能日益普及，传统评估方式能否可靠地衡量学习成效正受到质疑，尤其是对作弊行为的担忧。为此，教师们面临着重新设计评估方式的压力，以侧重更真实的学习展示，强调学习过程、推理、协作、口头解释以及对人工智能输出结果的批判性评估。部分教师甚至重新采用传统方法，例如现场监考等。

 

　　与此同时，教师和教学设计师正利用AI简化课程开发流程，确保教学材料易于获取，并通过将学习目标与认证标准及能力框架进行映射，来提升各班级和项目之间的协调一致性。

 

　　随着人工智能成为学习管理系统中不可或缺的一部分，教师还可能借助课程数据来识别学生在哪些方面遇到困难，并在学期中及时调整，从而创造提供个性化、灵活课程选择并配以量身定制支持的机会。这种效率必须与AI生成的课程材料可能千篇一律的潜在风险相权衡。专家教师的审核对于确保重要细节、示例或视角被纳入其中至关重要。

 

　　此外，人们还担心，如果决策者将AI视为“以更少的人力完成更多工作”的手段，这种做法可能会增加教学负担，辅助性工作减少，学生获得的反馈和指导质量也随之下降。总体而言，这一转变正促使更多高校将人工智能技能纳入课程体系，这也意味着需要对教师和教学设计师提供支持。

 

　　学生需要的不仅仅是工具的使用；他们还需要理解AI的工作原理、可能出错的地方，以及何为负责任的使用。教师和教学设计师将需要共同的指导、培训和时间来重新设计评估方式和课程材料，以便人工智能在提高工作效率的同时，不降低学习质量。

 

 

　　随着高校面临的安全事件日益增多，学生和教职员工的数据正面临越来越大的风险，其中网络钓鱼是最常被报告的入侵途径，进而引发勒索软件、恶意脚本、漏洞利用以及凭证泄露等攻击。这些攻击可能导致学生和教职员工的敏感信息泄露，包括个人身份信息、财务信息以及学术或就业数据。

 

　　总体而言，随着校园不断扩大其数字足迹—更加依赖外部供应商和云服务，增加工具、账户和在线服务，并在安全程度未必有保障的网络上支持远程办公—威胁也在不断加剧。AI也在加剧风险，特别是当人们将敏感或受保护的数据输入未经审查的工具，或者当AI系统被授予访问校园系统和账户的权限时。

 

　　与此同时，AI降低了攻击者的门槛，使其更容易制作令人信服的钓鱼信息，自动化实施诈骗，并大规模生成恶意内容。

 

　　这些威胁可能立竿见影且影响深远。它们可能扰乱学习系统和校园运营，迫使学校进行昂贵的系统升级和员工培训，并使学生和员工面临身份盗用的风险。当数据泄露事件公之于众时，还会损害公众对该机构的信任。

 

　　在这种环境下，各机构面临着数据保护与确保学生和教职员工能够轻松访问课程工具、账户和支持服务之间日益加剧的矛盾。随着各机构加强安全控制和监督以保护数据，他们可能会依赖更严格的身份验证、加强监控和锁定测试工具等措施。虽然这些方法旨在降低风险，但它们可能会让人感觉受到侵犯，并可能限制访问权限或为某些人设置新的障碍。

 

　　展望未来，持续的投资以及信息技术、法律、采购、无障碍访问以及教学团队之间更好的协调至关重要。这样各院校才能在不干扰教学、不破坏信任、不给学生设置新障碍的情况下保护数据。

 

 

　　随着AI的进步，学生支持模式正在发生转变。它使学生更容易获得支持，也更加主动。越来越多的机构正在购买或开发聊天机器人，随着时间的推移，这些工具可能会与咨询系统、客户关系管理系统和学习平台连接，更像个人助理，帮助学生安排课程、规划学习、自主学习。

 

　　这可以减少重复的联系，支持更早的干预，并让教职员工腾出精力专注于更复杂的学生需求，但支持的质量取决于信息的准确性和清晰的指导原则。随着AI辅导智能体技术的不断进步，机构（和学生）可能会越来越依赖它们来获得支持，从而使其变得更加重要。

 

 

　　高等教育对经济挑战并不陌生。对于高校而言，寻找可靠的市场和收入来源，同时控制成本飙升，始终至关重要。

 

　　然而，经济形势和招生模式瞬息万变，因此，高校领导者需要做好应对财政不稳定和不确定性的准备，预见资金减少的情况，并采取新的思维方式和规划方式来思考和应对高校的运营。美国高等教育面临的经济趋势主要体现在以下三个方面：资金减少正给院校的预算和运营带来压力，招生人数的下降正加剧高等教育领域的财务压力，学历投资回报率正在重新定义高等教育的价值。

 

　　高等教育机构依靠有限的本地和全球材料及资源来维持运营，其设施也会对周围环境造成显著影响。美国高等教育面临的环境趋势主要包括三个方面：高等教育界对人工智能环境成本的认识正在不断增强，数字化学习正逐渐成为一项可持续发展战略，各高校正在将气候素养融入教学和研究中。

 

　　高等教育，无论好坏，始终与当下的政策环境交织在一起，并受其影响。政策不仅塑造着资金结构和监管框架，还通过制度实践、合规要求以及作为学术研究和教学的主题，深深地嵌入高等教育之中。

 

　　正因为这种内在的交织性，政策的转变会对高等教育的各个层面产生意义深远且影响广泛的后果——既有积极的，也有消极的。美国高等教育面临的政策趋势主要包括三个方面：政策改革正在重塑学术自主权，新的无障碍法规正在推动全校范围内的数字无障碍合规工作，有关移民的行政命令给国际学生和院校带来了不确定性。