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教育领域的人工智能准备差距：为什么基础设施而非创新阻碍了学校发展
本文版权归 Education IT Reporter 所有。禁止非法复制。在K-12和高等教育中，人工智能已经以惊人的速度从抽象概念转变为日常现实。学生们正在使用生成式人工智能来学习、写作和解决问题。教师们正在尝试人工智能驱动的评分、辅导和课程设计。管理员正在探索将人工智能用于招生管理、建议和运营效率。然而，在许多学校中，[...]教育中的人工智能准备差距：为什么基础设施而不是创新阻碍了学校的发展首先出现在 educationitreporter.com 上。
来源:Education IT Reporter1 月 12 日
2026
教育领域的人工智能准备差距：为什么基础设施而非创新阻碍了学校发展
在 K-12 和高等教育中，人工智能已经以惊人的速度从抽象概念转变为日常现实。学生们正在使用生成式人工智能来学习、写作和解决问题。
教师们正在尝试人工智能驱动的评分、辅导和课程设计。管理员正在探索将人工智能用于招生管理、建议和运营效率。
然而，在许多学校中，最重要的人工智能对话是在远离教室和报告厅的地方进行的。这种情况发生在 IT 部门内部，领导者面临着一个令人不安的事实：对人工智能的热情已经超过了支持它所需的基础设施。
其结果是人工智能准备度差距不断扩大。不是缺乏想法，而是缺乏准备。
人工智能的采用不是软件问题
关于教育领域人工智能的大部分公众讨论都将人工智能的采用视为选择正确工具的问题。哪个平台最好？哪种型号最安全？哪些功能与学习成果相符？
对于 IT 领导者来说，这些问题稍后才会出现。
在人工智能得到有意义的部署之前，学校必须解决多年来一直存在的基本问题：网络容量、设备管理、身份治理、数据安全以及从未为永远在线、基于云的工作负载而设计的遗留系统。
生成式人工智能是资源密集型的。它增加了对已经因视频学习、云应用程序和 1:1 设备程序而紧张的网络的需求。在带宽规划滞后的地区和机构中，人工智能简直成为另一个故障点。
在高等教育中，去中心化的 IT 环境很常见，人工智能工具通常通过院系和教师的实验而出现，绕过正式的审查和安全协议。表面上看似创新的东西很快就会变成底层不受管理的扩张。
影子 AI 是新的影子 IT