生成式AI在高等教育中的伦理与实践：芬兰管理教育者的认知研究

本研究针对生成式AI工具（如ChatGPT）在高等教育中引发的伦理挑战与整合困境，以芬兰应用科学大学管理教育者为对象开展质性访谈。研究发现，教育者普遍认可AI在个性化学习与教学效率方面的潜力，但对其学术诚信风险、数据隐私问题及人本教学平衡表示担忧。研究强调了制定针对性AI培训、机构政策与伦理框架的必要性，为教育领域负责任地采纳AI提供了重要理论与实践依据。

　　

随着生成式人工智能（AI）技术的迅猛发展，以ChatGPT为代表的工具正在重塑高等教育的教学与学习方式。这些技术为个性化学习、实时反馈和教学效率提升带来了前所未有的机遇，但同时也引发了关于学术诚信、数据隐私和教学本质的深刻担忧。尤其在管理教育这类高度依赖人际互动、领导力培养和实时反馈的领域，如何平衡技术创新与教育价值成为亟待解决的难题。尽管已有研究多关注学生对AI的接受度，但教育者作为教学实践的核心推动者，其视角却鲜少被深入探讨。在这一背景下，理解管理教育者对AI的认知、担忧与期望，对于制定有效的整合策略至关重要。

为深入探究这一问题，研究团队在《International Journal of Management Education》上发表了一项质性研究，聚焦于芬兰应用科学大学的管理教育者。研究采用半结构化访谈法，对29名来自不同学科背景的管理教育者进行了深度访谈，并通过主题分析归纳出核心发现。

在研究设计与方法上，作者主要采用了几个关键技术：首先，通过目的性抽样选取了29名具有不同教学经验、职称和学科背景的管理教育者作为受访对象；其次，利用Zoom和Microsoft Teams平台进行时长40-60分钟的半结构化访谈，确保数据收集的深度与灵活性；第三，对访谈内容进行逐字转录和匿名化处理，并采用手工编码和主题分析法对文本数据进行归纳，直至达到理论饱和；最后，通过研究者三角验证和与已有文献对比，确保研究发现的信度与效度。

研究结果揭示了多个关键主题：

在AI的伦理与负责任使用方面，教育者普遍担忧AI工具可能助长学术不端行为，削弱学生的批判性思维和原创能力。他们强调需要引导学生将AI视为辅助工具而非替代品，并在课程中融入关于AI伦理的讨论。

关于数据隐私与安全问题，受访者指出，在欧盟《通用数据保护条例》（GDPR）的严格监管下，AI工具如何处理学生敏感数据存在不确定性。许多教育者呼吁所在机构提供明确的数据使用指南和安全保障措施。

研究也肯定了AI在提升学习成果方面的益处。教育者认可AI在提供即时反馈、支持特殊需求学生和实现个性化学习路径方面的潜力，特别是其能够根据学生的学习节奏和风格提供自适应支持。

然而，AI整合面临的挑战同样显著。教育者普遍感到自身缺乏足够的AI知识与技能培训，难以有效指导学生合理使用工具。此外，他们担心过度依赖AI会削弱师生间的人际互动与导师指导作用，而这正是管理教育的核心价值。

在平衡AI与人本教学的讨论中，教育者强调，技术应用不应取代教育中的人文关怀。他们主张AI应作为提升教学效率的辅助手段，而非削弱教育者 mentorship 角色的替代品。

研究还发现，教育者的经验与性别对其AI认知存在影响。资深教育者（20年以上经验）更关注AI的伦理风险，而早期职业教育者（10年及以下经验）则更看重其效率提升作用；女性教育者更强调伦理问题与政策需求，男性教育者则更聚焦于AI的生产力增益。

讨论部分指出，AI在高等教育中的整合是一个多维度的复杂过程，涉及技术、伦理、教学法和制度政策的协同。本研究通过揭示教育者的差异化视角，强调了“一刀切”的AI推广策略可能失效，而应根据教育者的经验背景和关注点设计针对性的培训与支持体系。此外，研究呼应了Chan（2023）和UNESCO（2022）等提出的生态化政策框架，主张从教学、治理和操作三个维度系统构建高校的AI整合策略。

综上所述，这项研究不仅丰富了关于教育者AI接纳的理论理解，也为高校管理者、政策制定者和教师教育者提供了实践启示。它表明，成功的AI整合需要建立在充分的教师准备、明确的伦理规范、健全的数据保护机制以及对人本教学价值的持续坚守之上。未来的研究可拓展至不同文化背景和学科领域，以形成更具普适性的AI教育整合路径。