阿拉巴马高校：应对AI浪潮，平衡学术诚信与未来就业

在阿拉巴马州各地，高等教育机构正在积极应对生成式人工智能对学术诚信和教学实践的变革性影响。例如，卡尔霍恩社区学院和雅典州立大学等院校，正努力完善其关于学生使用AI的政策，因为这些先进的模型仍在不断发展并获得广泛关注。

挑战在于，在一个AI工具能够生成复杂书面材料和复杂代码的时代，如何精确界定学术不端行为的界限。尽管大多数高校都能明确识别出清晰的限制，但界限往往仍然模糊。在卡尔霍恩社区学院，当前的指导方针将AI使用分为三个不同的领域：受限、有限和整合。例如，该学院的行为准则明确禁止使用AI生成自动化书面作业。然而，其他系，如计算机信息系统（CIS）系，则积极鼓励AI整合，这反映了对该技术采取的细致入微的方法。

卡尔霍恩学院CIS系主任杰里米·布莱文斯强调了学术领域内的一种不同观点。当一些系主要关注防止AI驱动的抄袭时，CIS系则优先考虑让学生为劳动力市场做好准备，因为在这个市场中，利用AI将至关重要。鉴于北阿拉巴马州蓬勃发展的网络安全领域，该系旨在为学生提供相关的技术经验，同时灌输强大的AI使用伦理准则。布莱文斯强调，教育机构亟需将其课程与行业需求对齐，确保学生获得直接适用的技能，而不仅仅是宽泛的理论概念。他承认学术界难以跟上商业技术快速发展的固有挑战，努力在教授当前趋势与避免因每项新的AI发展而不断彻底修改课程之间取得平衡。

在实际应用中，卡尔霍恩学院的CIS课程已经以创新方式整合了AI。例如，一门网络安全课程利用AI生成各种代码示例，即使学生尚未精通多种编程语言，也能识别漏洞并理解“不良代码”。另一项作业则要求学生为招聘岗位撰写简历和求职信，然后使用AI来优化这些文档。这项练习帮助他们理解招聘管理系统（ATS）——这些系统通常采用AI辅助筛选——如何评估申请，从而教会学生如何针对现代招聘流程优化其申请。除了正式作业外，布莱文斯指出，学生可以出于个人学习目的合法利用AI，例如要求模型解释复杂概念或创建学习测验。

然而，AI的整合也伴随着重要的注意事项。布莱文斯告诫学生不要不加批判地接受AI生成的信息，并援引了“垃圾进，垃圾出”（GIGO）的原则。由于AI模型是基于人类生成的内容进行训练的，它们可能会延续偏见和错误。此外，AI模型容易“幻觉”，即生成事实不正确或不合逻辑的回复。他强调了验证的重要性，建议学生“信任但要验证”，通过检查来源来核实信息，他将这种观点归因于罗纳德·里根的名言。

教师们也在适应。布莱文斯和他的同事们已经学会识别AI生成作品的明显迹象，尤其是在书面作业中。通常，语法“过于完美”，语言过于精确，或者技术术语超出了社区学院学生通常会使用的水平。同样，那些明显超出学生已表现技能水平的提交内容通常会被标记为可能由AI辅助。为了应对这些挑战并加深对道德AI使用的理解，卡尔霍恩学院的教师们参加了奥本大学比吉奥中心举办的专业培训。阿拉巴马社区学院系统（ACCS）证实，其成员机构正在制定针对其特定学生群体和行业需求的AI政策，并计划举办进一步的专业发展会议，以支持教师应对这一不断发展的技术格局。

独立的AI顾问兰迪·斯帕克曼为学校制定政策提供了实用建议。他建议机构无需从头开始，而应调整现有的计算机使用政策。他还倡导采用协作的、社区驱动的方法，建议学校成立由感兴趣的教职员工组成的委员会，共同确定合理的AI指导方针。最终，斯帕克曼强调了在所有利益相关者（从教育工作者到学生）中培养AI素养的重要性，以确保这项强大技术的负责任和有效整合。