從反應轉向行動，高等教育相關人員正在探索人工智慧為教學、學習和工作提供的機會，同時也對人工智慧驅動的技術所帶來之大量風險保持警惕。為了支援這些努力，我們首次提出 EDUCAUSE AI Landscape Study，總結了高等教育界當前與的策略規劃和準備、政策和程序、工作人力以及人工智慧在高等教育中未來相關的觀點和經驗。此份調查 於2023年11月27日至12月8日發布，重點在於生成式人工智慧工具主流化之後，對高等教育產生的影響。
主要發現
策略規劃與準備
- 大多數機構都在研究人工智慧相關的策略。只有 11% 的受訪者表示，他們機構中沒有人致力於制定人工智慧相關策略。
- 機構擔心落後。大多數的受訪者表示，學生在課程中使用人工智慧的增加以及人工智慧使用不當的風險（分別為 73% 和 68%）是人工智慧相關策略規劃的主要動力。
- 人工智慧相關策略規劃的目標主要與支援學生有關。人工智慧相關策略規劃的三個最高目標，分別是讓學生為未來的勞動力做好準備(64%)、探索新的教學方法(63%)以及改善高等教育以實現更大的利益（41%）
- 大多數的受訪者表示，他們的人工智慧相關策略大多著重於提升教育體驗和學生服務（76%）。
策略領導者和合作夥伴
- 領導者對人工智慧持謹慎樂觀態度。大多數高階主管受訪者表示，他們所在機構的領導者以謹慎又熱情的態度對待人工智慧 (52%)，對人工智慧持樂觀態度（29%）。
- 超過一半的受訪者（57%）表示，他們的機構沒有與第三方合作夥伴合作制定人工智慧策略，或是不知道他們的機構是否正在與第三方合作夥伴合作制定人工智慧策略。
政策與程序
- 人工智慧對教學、科技、網路安全和資料隱私的政策影響最大（分別有 95%、79% 和 72% 的受訪者表示「已經受到影響」或「即將受到影響」）。
- 學術誠信仍是首要考慮因素。大多數受訪者（78%）表示人工智慧影響了學術誠信。
- 資料隱私和安全是核心問題。隱私和安全專業人員最關心的是資料安全 (82%)、遵守聯邦法規 (74%)、道德資料治理 (56%)、遵守當地法規 (56%) 以及資料偏差的影響 (52 %）。
- 只有 18% 的受訪者表示，他們的人工智慧相關政策具有一定程度或是極其嚴格的限制，例如禁止學生或教師使用。
高等教育中的工作人力和人工智慧的未來
- 儘管許多教職員工都承擔著與人工智慧相關的工作職責，但很少有工作角色被正式創建或重組以適應這些職責。超過一半的受訪者(56%) 表示，他們個人被賦予了與人工智慧相關的職責，但很少受訪者知道新工作崗位的創建或現有工作崗位的正式修改（分別為11%和14%）。
- 利害關係人認為人工智慧驅動的技術在高等教育中有一些適當的用途，包括：個人化的學生支援；擔任教學、研究或行政助理；進行學習分析；支持數位素養培訓。
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