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观点：了解如何使用人工智能工具并不等于了解如何负责任地应用它们。大学必须做得更多
全国各地的大学都在投资人工智能素养。学生们正在参加研讨会，尝试生成人工智能工具并获得证书，以表明他们已经为人工智能塑造的经济做好了准备。问题是，我们不知道这些项目是否可以帮助学生解决工作场所问题，是否为[…]帖子观点：知道如何使用人工智能工具并不等于知道如何负责任地应用它们。大学必须做得更多首先出现在《赫金格报告》上。
来源:The Hechinger Report全国各地的大学都在投资人工智能素养。学生们正在参加研讨会，尝试生成人工智能工具并获得证书，以表明他们已经为人工智能塑造的经济做好了准备。
问题是我们不知道这些项目是否可以帮助学生解决工作场所问题，是否可以打开就业机会之门，或者两者兼而有之。我们也不知道他们是否为来自不同机构的学生提供公平的竞争机会。
高等教育存在人工智能试点计划问题。 “成功”计划的大部分证据仍然来自单区域研究，并依赖于测试分数和自我报告数据等短期指标。很多时候，在任何人能够证明学生是否真正运用了他们在课堂之外学到的知识之前，他们就被描述为成功的。
大学不应再将人工智能素养视为终点线，而应开始建立从学习到职场应用的清晰路径。每个人工智能素养项目都应该与雇主一起设计，在各个机构进行测试，并根据学生之后的实际能力进行评估。出勤、证书和满意度还不够。目标必须是做好准备。
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人工智能素养是必要的。尽管如此，仅仅知道如何使用工具并不意味着学生知道如何负责任地应用它来解决不熟悉的工作场所问题。学生可能知道如何向聊天机器人提问，但不知道如何检查答案、保护私人信息、解释建议或决定何时不应使用该工具。这些能力是通过在真实环境中反复练习而发展的。这就是为什么学院和大学应该采取共同措施来衡量人工智能劳动力的准备情况。
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