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从疫情中得到经验：为高等教育建立基础模型

故事 12-30 来源：中国教育网

编者按

EDUCAUSE日前发布了《2023年度十大IT议题：基础模型》报告，描述了高校未来将如何发展的基础模型（Foundation Models），这些模型由领导力、数据、工作和学习三个主题构建而成。与人工智能的基础模型一样，高等教育的基础模型会带来巨大好处，可能代表着学校前进的最佳路线。我们将逐期刊载该报告。

EDUCAUSE 2023年度十大IT议题描述了高校将在明年及以后如何发展的基础模型（Foundation Models），这些模型以疫情期间的经验教训为基础，由领导力、数据、工作和学习三个主题模块构建而成。

最近的时代为包括高等教育在内的所有行业带来了一场巨大的反思，颠覆了以往的管理和工作模式。2023年，学校和技术的领导者准备采取新的方法，用行动回应从新冠疫情大流行中学到的经验和教训，在大流行之前就开始解决的问题，以及对高等教育力量共同而持久的信念：

❖ 我们了解到，即使许多员工、教师和学生不在校园里，也可以维持一个学校的运行。

❖ 我们了解到，许多学生非常希望并需要亲临线下教学的现场，同时也希望并需要线上线下混合教学所提供的灵活性。

❖ 我们了解到，每个学校都有独特的文化，在校园中和网络上的表现也不尽相同。

❖ 我们认识到，人们可以快速改变和适应新的环境，不需要总是按照“以往一贯”的方式做事。

❖ 我们了解到，数据可以激发洞察力，洞察力可以带来更好的决策。

❖ 我们已经证明，技术可以推动学校所需要的一切，因此，技术领导者的洞察力和指导应该有助于推动学校的战略目标。

❖ 我们认识到，除了系统运维之外，IT人员还需要协助管理业务并推动实现学校的战略目标。

❖ 我们了解到，人们的工作和个人生活有很大的重叠，每个人都需要在工作和生活之间保持灵活性。

❖ 我们看到，学生们持续受到数字化体验的影响，很多学生希望获得与学校正在提供的数字化服务不同的服务体验。

❖ 我们已经意识到，强调为什么以及如何在高等教育领域工作非常重要。

在2023年，思考将让位于行动。旧的校园基础模型——从招生到证书到校园到决策，都显示出与现实环境的不适应。现有的基础需要被检查和改进。新的基础模型需要被开发。学校和技术领域的领导者正在为高等教育建立坚实的基础模型而努力。

基础模型的概念受到了人工智能领域技术的启发。基础模型是一种新的人工智能方法的基础，它在更大的规模和范围上应用现有的人工智能技术。原来的人工智能技术扩展性有限。它们是一种特殊的学习任务，每个任务与预先标记好的数据集一起工作，并针对特定目标的学习规则进行优化。而人工智能基础模型能够自行进化出新的学习能力。这使得它们除了具有最初的特定用途之外，还具有更好的灵活性和重用性。对于基础模型来说，规模很重要：一个模型规模越大，它就越好用。

但是，像基础模型这样强大的工具带有严重的道德风险。现在就必须重视这些风险，而不是等到已经无法挽回时再考虑。这些风险包括：有偏见的算法和激励措施，取代而不是增加人的工作，投资和发展的规模需求使小型组织被边缘化，以及危及隐私和网络安全。

基础模型的概念不一定只限定于人工智能。我们可以将它应用于包括高等教育在内的其他领域。许多大学正在努力解决诸如入学率、可负担性和毕业率等问题，并改进战略决策、员工参与度、学生成功率和多样性等方面。正在持续的结构性挑战会使这项工作更加困难和昂贵。

一方面，现有系统的数据往往是孤立的，但需要数据解决的问题则必须跨越这些数据孤岛。现有系统专注于解决特定任务，为学生和其他用户提供的服务是分裂的和难以使用的。通过采用云服务，在整个校园内外扩展现有解决方案，可以提高服务效率，但许多现有的流程或本地开发的技术并不容易和现成的解决方案进行适配。随着工作学习混合模式的流行，现有的技术、支撑模式和教学策略需要被扩展到它们原来的服务目的之外。

另一方面，由于工作人员的工作期望受到了新冠疫情和社会经济问题的影响而发生了改变，因此我们还需要培养新的领导和管理模式。所有这些领域的进展都可以通过更加灵活、可复用和可扩展的模式来加速。

2023年度十大IT议题重点关注学校积累的经验以及面临的挑战。这些问题描述了学校和技术的领导者正在开发的基础模型。我们正在将工作、战略和基础设施从面向特定任务和数据孤岛的模式转向面向全校园的、灵活的、可重用的模式，以管理高等教育机构并实现其使命。我们正在外包技术并整合数据，以实现规模效益。我们继续坚持我们对目标、协作和信任的需求。我们继续认识到我们对保护隐私和网络安全的持续责任。

综合来看，2023年度十大IT议题构成了新基础模型的基础，这十大议题由三个主题板块构成：领导力（以智慧引领）、数据（超智能学校）、工作和学习（万事处处可为）。

以智慧引领

高等教育技术领导者面临着一项艰巨的挑战：他们需要同时调用头脑和心灵，同时注重战略和执行，以完成作为学校技术领导者的责任，并激励、领导和管理学校的IT组织和员工。他们需要智慧、经验和同理心。

学校的校长和管理委员会需要有预见性的IT领导者，为技术的发展方向提供建议。他们需要IT领导者了解学校的任务、运作和文化，并知道学校的需求以及这些需求存在于何时何地。他们需要IT领导者知道如何获得利益相关者的承诺，以及他们可以代表学校做出哪些承诺。然而，要做到这一切，IT领导者应该与学校其他的领导者平起平坐。他们应该在会议桌前有一个席位（议题1）。

对工作在人们生活中的作用的重新思考引发了“大辞职”浪潮。“大辞职”时代下，员工的更替就像拯救一艘漏水的船，因为人们离职的速度超过了招聘的速度。一种“为生活而工作”的态度越来越受到欢迎和尊重，员工们希望有一份有意义的职业。领导者必须找到一种方法来重塑工作场所的文化，使职业和人才管理适应个人不断变化的需求（议题3）。

今天的技术工作者比以往任何时候都更需要关注和关心。工作人员希望拥有代理权和自主权。他们想知道自己要对什么负责，并被授权去实现它。他们还希望不仅能够了解已经做出的决定和原因，而且能够了解如何对决定施加一些影响。领导者必须将坦诚与谦逊结合起来，以确立期望和责任，接受其他观点和想法（议题5）。

“以智慧引领（Leading with Wisdom）”主题包含以下3个议题：

议题1：在会议上占有一席之地（A Seat at the Table）；

议题3：进化，适应，或失去人才（Evolve , Adapt , or Lose Talent）；

议题5：丰富领导力的战术（Enriching the Leadership Playbook）。

超智能学校

欧文·约翰·古德(Irving John "Jack" Good)在1966年提出了超智能机器的概念——“一种可以远远超过任何人的智力活动的机器，无论人们有多么聪明”,预示着人工智能和基础模型的某些基本特征。古德的概念机器既有记忆又能思考，能够自我学习，但它需要“经济设计”，因为它的建造成本非常高。

在高等教育领域，人们希望数据和分析工作能为学校决策者提供持续的、有用的和日益丰富的洞察力。就像古德的超智能机器一样，这项工作需要谨慎地确定范围和设计，因为这些工作也可能是非常昂贵的。

数据分析专家正在努力创建现实中的“超智能机器”。数据和技术一样，是运营大学不可缺少的手段，而数据对现代管理至关重要的是对它的使用。今天的数据专业人员专注于与管理层合作，完成从“是什么（what）”到“然后得到什么（sowhat）”再到“现在该做什么（now what）”的数据管理和使用的生命周期（议题7）。数据专家的工作尤其聚焦于改善学生体验（议题4）和扩大入学率（议题6）。

数据不仅是一种强大的资源，同时也给学校和个人带来了强烈的风险。在学校与网络犯罪分子的军备竞赛中，最古老的武器仍然是最好的武器：教育和意识，用行为和实践武装所有学校成员，以保护学校和个人的数据（议题2）。

“超智能学校（The Ultra-Intelligent Institution）”主题包含以下4个议题：

议题2：隐私和网络安全101（Privacy and Cybersecurity 101）；

议题4：顺利的学生体验（Smooth Sailing for the Student Experience）；

议题6：扩大招生人数和利润（Expanding Enrollment sand the Bottom Line）；

议题7：从数据洞察到数据行动（Moving from Data Insight to Data Action）。

万事处处可为

在新冠疫情期间，向远程教育和工作的转移是一种保障业务连续性的临时性解决方案，以帮助教职员工和学生迅速适应新的环境。但今天，学校的领导者必须承认，学校已经不再局限于物理校园。教室不仅在演讲厅和研讨室里，也在每个远程教学的教师和每个参与混合学习的学生的家里。学校业务是在办公室、会议室和每个居家工作的工作人员住所里进行的。校园由物理和数字实体共同组成。学校数据在校园电脑、家庭电脑、便携式设备、云服务器和其他线上解决方案供应商的机器上存储、传输和访问。业务可以部署在任何地方。