从学者到“智能学者”：解构高等教育中的人机共生关系

《Acta Psychologica》：From academics to Aidemics: Unpacking the human–AI symbiosis in higher education

本文针对人工智能(AI)重塑高等教育带来的角色认同与伦理挑战，提出了“Aidemics”（智能学者）这一新概念，指代那些高效、伦理且批判性地运用AI增强其专业实践的学者。研究者通过质性访谈发现，Aidemics与AI形成了一种“人在回路”的共生关系，利用AI提升常规任务效率，同时守护创造性与批判性工作。研究揭示了AI殖民主义、认知能力侵蚀等结构性担忧，并呼吁制定相关政策与专业发展策略，以在推动负责任AI应用的同时，守护人类能动性与伦理判断。此项研究为理解AI时代学术身份转变及构建平衡的人机协作模式提供了重要见解。

　　

当ChatGPT、Gemini等大型语言模型如同潮水般涌入大学校园，传统的讲堂、实验室和办公室正悄然发生一场革命。教授们开始用AI辅助文献综述、生成教案、甚至起草论文，学生们则借助AI工具完成作业和探索知识。这股技术洪流既带来了前所未有的效率提升，也引发了深深的焦虑：AI会不会让学术工作者变得懒惰？它是否在悄无声息中侵蚀着人类的创造力和批判性思维？更令人担忧的是，当全球知识生产越来越依赖由少数科技巨头开发的AI系统时，是否会加剧全球知识生产中的权力不对称和认知不平等，形成所谓的“AI殖民主义”？

正是在这样的背景下，伊斯坦布尔伊本·哈勒敦大学教育学院的研究团队进行了一项深入探索，他们试图回答两个核心问题：AI技术如何改变学者的传统角色？以及构成“Aidemics”（智能学者）这一新兴现象的特征是什么？这项发表在《Acta Psychologica》上的研究，通过质性访谈揭开了AI时代学术工作的真实图景。

为了系统回答研究问题，研究人员主要采用了质性研究方法论。具体而言，他们运用了现象学设计，通过对20位来自不同学科背景、具有不同AI使用经验的学者进行半结构化访谈，深入探究其将AI整合入工作的真实体验。访谈内容经由转录后，研究团队遵循Braun与Clarke（2006）提出的主题分析六步法进行编码与分析，包括熟悉数据、生成初始编码、搜寻主题、审查主题、定义与命名主题以及撰写报告，最终识别出核心主题及九个相关维度，确保了研究发现的信度与效度。

3.1. 定义Aidemics

研究发现，高等教育领域正在出现一种新的学术形象——“Aidemics”。这些学者展现出与AI工具的共生关系，并精通利用AI技术来增强其教学、研究和行政管理等多方面工作。Aidemics具备多项关键特质：他们能够为多种任务和目标使用AI工具；拥有高水平的AI素养；展示出高效的提示工程技能；将AI视为个人助手以简化标准学术操作；在工作中保护创造性和批判性思维；驾驭与AI使用相关的伦理考量和潜在偏见；有效调整教学方法以整合AI技术；认识到在AI使用的同时保持人类专业知识和判断的重要性；并倡导AI技术的公平获取以应对数字鸿沟。

3.2. AI作为学术界的多面手工具

参与者的经验凸显了AI在学术界扮演的多面手角色，它既是多任务处理助手，也是头脑风暴伙伴，更在研究和教学中发挥变革性作用。AI整合正在重塑学术工作流程，提升效率并扩展创造能力。学者们将AI用于编辑、校对、语法检查等日常任务，也用于研究支持和文献分析，同时还利用其进行创意激发和头脑风暴。此外，AI在消除语言障碍、促进学术包容性方面也被认为具有积极作用。

3.3. AI整合中的挑战与伦理关切

尽管认识到AI的潜力，参与者们也提出了对诚信、隐私、公平性和文化偏见的共同担忧。实践中，AI在简化学术工作的同时，也带来了新的脆弱性——从剽窃风险到与高级功能相关的获取不平等，从不安全的数据处理到主导的、西方中心话语的复制。这些问题表明，在采纳AI的同时，迫切需要政策、治理和能力建设。

3.4. 适应AI：教育模式的变革

适应AI整合需要高等教育模式发生重大变化，包括调整作业设计、应对阻力以及提升AI素养。这些适应措施对于在AI驱动的学术环境中保持有效性至关重要。参与者强调需要将AI素养纳入所有学科的教育课程中，并指出那些无法适应AI整合浪潮的人将会落后。

3.5. AI驱动世界中学术界的未来

参与者预计AI将重新配置高等教育的核心结构，这不仅需要技术整合，还需要对目标和价值进行哲学反思。他们描述了四种趋同的轨迹：AI融入学习平台和大学系统的制度化整合；教师角色从知识传授者向导师/教练演变；强调终身学习和模块化学习的新项目模式；以及重新思考人类目标，以聚焦于AI无法替代的能力。

3.6. 人机协作：平衡优势

一些参与者始终将AI定位为人类工作的增强者而非替代品。他们强调批判性思维、提示工程和战略决策仍然是独特的人类贡献。协作被描述为一个共同学习的过程，人类在其中引导、验证和完善AI的输出。有效的协作取决于人类能动性：提出精确的问题，运用批判性判断，并就何时及如何使用AI做出战略选择。

3.7. 对AI的局限性与怀疑论

参与者对AI保持怀疑态度，承认其局限性并强调批判性评估。他们对AI生成的“幻觉”（即AI产生不准确或误导性信息）表示担忧，并指出AI存在深度上的局限，例如其知识可能停留在表面层面，且无法获取订阅数据库中的关键学术资源。因此，参与者认为必须对AI工具的使用保持批判性的监督。

3.8. 快速技术变革与领导力

参与者强调，快速的技术变革要求高等教育领域具备适应性强、敏捷的领导力。能够将AI整合到工作流程中并示范负责任使用的领导者，被视为培养灵活、创新团队的催化剂。因此，项目重构和领导力发展至关重要。

本研究通过引入“Aidemics”的概念，深入探讨了人工智能如何重塑高等教育的学术角色与实践。研究结论指出，AI的整合并非单纯的技术更替，而是涉及学术身份、工作方式及伦理规范的深层变革。Aidemics代表了学术界对这场变革的积极回应，他们与AI形成共生关系，在利用其提升效率的同时，坚守人类的批判性思维和创造性工作。讨论部分强调，未来高等教育的发展需要在拥抱AI潜力与防范其风险（如伦理失范、认知惰性、数字鸿沟及AI殖民主义）之间取得平衡。研究的重要意义在于为理解AI时代的学术身份转变提供了理论框架，并为机构制定相关政策、设计专业发展项目以促进负责任且有效的人机协作提供了实践指导。最终，确保AI服务于增强而非削弱人类智慧与学术诚信，是未来高等教育可持续发展的关键。