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从合规性到关键的人工智能素养：HEPI 政策说明“英国大学人工智能政策的实际用途”指向什么
本博客由开放大学关键数字教育学教授兼 AI 学习、教学和评估学术负责人 Mirjam Hauck 教授友情撰写 Sam Illingworth 的 HEPI 政策说明 71，英国大学 AI 政策实际上做了什么，做出的一项发现应该会让负责机构 AI 指导的任何人感到不安。在 19 篇文章中，从合规性到关键的人工智能素养：HEPI 政策说明“英国大学人工智能政策实际上做什么”指出的内容首先出现在 HEPI 上。
来源:HEPI博客本博客由开放大学批判数字教育学教授兼人工智能学习、教学和评估学术负责人 Mirjam Hauck 教授友情撰写
Sam Illingworth 的 HEPI 政策说明 71，即英国大学人工智能政策的实际用途，其发现应该会让负责机构人工智能指导的任何人感到不安。在他仔细阅读的 19 项政策中，关键词分析错误分类了 12 项。语言是关于学习的。这些政策强制遵守。政策的位置及其制定方式决定了它的实际作用。
这一发现背后的实证工作非常严谨：收集了 96 项政策； 19 的定性编码；一个开放的数据存储库。位置预测函数的结果将是该报告最持久的贡献。学术不端行为框架内的政策继承了该框架对学生的假设，无论用什么词汇来软化信息。这是一种结构性的洞察力，可以改变您阅读每项政策的方式。
我想重点讨论报告的一个要素：第四项原则。伊林沃斯提出“批判性素养应该取代工具熟练程度”作为机构人工智能政策的组织原则。我同意。但该报告将批判性素养作为一个不言自明的术语来引用，而批判性素养需要一个可操作的框架。否则，它就会成为合规结构中吸收的下一个教育词汇，这正是报告所诊断的机制。
该报告的四项示范性政策（达勒姆、斯特林、坎特伯雷基督教会、普利茅斯艺术大学）各自以自己的方式定义了关键的人工智能素养，为该行业留下了四个范例，其共同结构仍需命名。
缺失的层
伊林沃斯的赤字模型发现，即政策假设学生缺乏什么，并围绕假设的缺乏构建指导，是正确的。但该报告并未明确赤字模型最有可能伤害哪些学生。答案很重要。