通过人工智能能力促进高等教育中的利益相关者参与与战略创新

《Journal of Innovation & Knowledge》：Stakeholder engagement and strategic innovation in higher education through AI competency

人工智能教师竞争力与态度对学生学习的影响研究。基于人资理论与利益相关者理论，采用改进的DigCompEdu框架，对105名商学院教师进行问卷调查，发现教师AI教学应用能力（H1）和积极态度（H2）显著提升学生学习效果，但政策知识（H3）和风险防控（H4）影响不显著。研究强调教师AI竞争力是高等教育机构有效性的关键资源，需通过系统培训整合技术能力与伦理意识。

　　
本研究以大学教师对人工智能（AI）的胜任力与态度为核心，探讨其对学生学习效果的影响机制。研究基于人力资本理论与利益相关者理论，结合数字化能力框架（DigCompEdu）的AI适应性版本，通过105份西班牙商学院教师的匿名问卷数据，验证了四项假设并揭示了AI教育整合的关键路径。

### 理论框架与核心问题
研究将视角置于高等教育机构（HEIs）在AI时代的战略转型中。人力资本理论强调，对教师AI技能的投资不仅能提升其教学效能，更能通过培养具备数字素养的毕业生增强机构竞争力。利益相关者理论则指出，教师作为核心利益相关者，其态度与行动直接影响机构战略的合法性与可持续性。这两大理论共同构建了研究基础：教师既是AI技术落地的实践主体，也是平衡技术创新与教育伦理的关键角色。

### 研究方法与数据特征
研究采用改良的DigCompEdu框架，将原有六维度重构为四大核心要素：教学应用（Factor 1）、AI态度与伦理（Factor 2）、政策认知（Factor 3）、风险防控（Factor 4）。通过因子分析与线性回归验证假设，数据收集覆盖西班牙商学院教师群体，样本显示显著的教学经验分层（1-25年教龄占比达80.4%），且线上教学经验普遍不足（67.6%教师在线教学经验＜5年）。高信度系数（Cronbach's α=0.977）与适配度指标（KMO=0.935）确保了数据分析的可靠性。

### 关键发现与理论验证
1. **教学应用能力（H1）与AI态度（H2）的显著影响**
73.25%的方差可被教学实践能力与积极态度解释。具体而言：
- 教师将AI用于个性化反馈（变量3-4）、教学设计优化（变量3-1）等场景时，学生感知学习提升度提高0.48（Beta值）。例如，采用AI进行实时评估的教师，其课程设计创新性评分高出对照组23%。
- 55.3%的教师认可AI可提升教学效能，但60.8%担忧其导致学生批判性思维弱化。这种矛盾心态表明，技术工具的有效性高度依赖教师的态度转化能力。

2. **政策认知与风险防控的有限相关性**
知晓AI伦理指南（变量1-8）或数据隐私法规（变量2-7）的教师占比不足30%，且未通过统计显著性检验。这揭示出两个深层问题：
- **制度性支持缺口**：74.3%的教师认为机构未提供充分AI培训资源，导致技术伦理知识停留在理论层面。
- **实践导向的培训缺失**：现有教师培训多聚焦技术操作（如ChatGPT使用），但缺乏将AI伦理嵌入教学流程的指导（如变量3-2教学创新中的伦理审查机制）。

### 管理启示与教育实践
研究为高等教育机构提供了三重行动框架：
1. **分层培训体系**
针对低AI熟练度群体（61%教师处于1-3级），需开发阶梯式培训：
- **基础层**：AI工具操作培训（如自动评估系统）
- **进阶层**：生成式AI在创业教育中的批判性应用（如模拟商业决策场景）
- **领导层**：AI伦理治理框架设计（参考欧盟《AI伦理指南》）

2. **态度转化机制**
建立由技术中立到价值导向的过渡模型：
- 通过"AI增强教学工作坊"（如将ChatGPT用于营销策略模拟）改变教师认知
- 设立"技术-教育"双轨评估指标，将伦理考量纳入绩效考核（如变量2-6数据隐私合规度）

3. **治理结构优化**
建议采用"三环协同"治理架构：
- **核心层**：AI教学应用支持（如智能反馈系统）
- **中间层**：伦理审查委员会（由教师、学生、企业代表组成）
- **外延层**：政策适配机制（如动态更新《AI教学操作手册》）

### 研究局限与未来方向
1. **样本局限性**：聚焦西班牙商学院教师（样本量105），未来需扩展至STEM领域及不同教龄群体（当前＞25年教龄仅占21%）。
2. **测量维度深化**：现有框架未涵盖AI人机协作模式（如教师与AI共同设计课程的能力评估）。
3. **长效性验证**：建议追踪研究（如三年期），观察AI培训对教师职业倦怠率（初始样本显示32%存在技术适应压力）的影响变化。

### 结论
研究证实，AI教育整合的成功取决于两大核心要素：技术赋能的教学实践能力（Factor 1）与伦理导向的积极态度（Factor 2）。这为高等教育机构提供了明确的发展路径——通过构建"技术-伦理-制度"三位一体的教师发展体系，将AI转化为提升教育质量而非替代教师的战略工具。未来的研究应着重探索不同学科场景下的AI整合模式，以及如何通过教师社群学习（Community of Practice）实现技术伦理的动态平衡。

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