(网经社讯)为应对人工智能技术在教育场景中的快速渗透，上海交通大学于3月4日正式发布《上海交通大学关于在教育教学中使用AI的规范》（试行版）（以下简称《规范》）。该文件系国内高校首次系统性覆盖“AI+教育教学”改革全生命周期，从场景设计、开发应用、风险管控到生态治理提出完整框架，并创新性引入“禁止使用、有限使用、鼓励使用、开放使用”四级分类机制，旨在推动技术赋能与教育伦理的平衡发展，为高等教育数字化转型提供“交大方案”。
分级分类管理：四类场景明确应用边界
《规范》基于风险等级与师生共识，将AI应用场景划为四类动态管理：
禁止使用：高风险或师生一致反对的场景，如存在数据泄露、算法歧视等威胁的AI工具，纳入“禁止清单”并通过校内平台公开，确保师生知情权与合规性。
有限使用：需结合隐私保护、学习成效及合规性等指标动态评估的场景，例如涉及个性化学习数据采集的AI分析工具，须设置约束条件并定期复核。
鼓励使用：低风险且获师生共识的技术，如智能批改系统、虚拟实验平台等，经备案后允许推广，但需符合教育目标与技术可靠性要求。
开放使用：趋近零风险的普惠型工具，如AI辅助翻译、知识图谱检索等，经全校公示后全面开放，优先保障技术公平性与普适性。
针对争议性场景，校方设立仲裁机制，由“人工智能教育教学改革治理委员会”综合技术评估、风险分析与教育目标进行裁决，确保治理透明。
权责清晰：教师、学生、开发者多方协同
《规范》首次明确教育链条中各主体的责任边界：
教师：作为AI教学设计“第一责任人”，需对工具选择、使用范围及风险预案负责，使用未备案或高风险工具将追责。
学生：须遵守课程AI使用规则，在作业、考试等环节标注AI生成内容，维护学术诚信，违规行为将纳入惩戒体系。
开发者：需提交算法透明度报告，披露数据来源与模型逻辑，涉及公共数据使用的产品须经校方审批，强化技术可解释性。
生态共建：成立治理委员会，联动企业探索合规创新
为落实《规范》，上海交大成立跨领域“人工智能教育教学改革治理委员会”，整合教师、学生、技术专家及管理者代表，负责伦理审查、风险评估与争议仲裁。同时，校方呼吁科技企业参与合规技术研发，提供符合教育伦理的AI工具，共建可持续生态。
突破与意义：从单点管控到全流程治理
此前，国内高校AI规范多聚焦单一场景。例如，复旦大学针对本科毕业论文设定“六个禁止”，限制AI生成内容比例；天津科技大学要求论文查重率≤30%、AIGC内容≤40%。相较而言，上海交大《规范》首次覆盖“场景分析-开发-应用-评估-优化”全链条，将治理对象从“工具使用”延伸至“设计者”“环境”与“机制”，系统性防范技术失能、教育分化等风险。
有教育专家指出，该《规范》为AI与教育深度融合提供了可复制的治理框架，其分级分类、动态评估机制或成行业标杆。未来，如何平衡技术创新与伦理约束，仍是全球高校探索的共性命题。
(网经社讯)为应对人工智能技术在教育场景中的快速渗透，上海交通大学于3月4日正式发布《上海交通大学关于在教育教学中使用AI的规范》（试行版）（以下简称《规范》）。该文件系国内高校首次系统性覆盖“AI+教育教学”改革全生命周期，从场景设计、开发应用、风险管控到生态治理提出完整框架，并创新性引入“禁止使用、有限使用、鼓励使用、开放使用”四级分类机制，旨在推动技术赋能与教育伦理的平衡发展，为高等教育数字化转型提供“交大方案”。
分级分类管理：四类场景明确应用边界
《规范》基于风险等级与师生共识，将AI应用场景划为四类动态管理：
禁止使用：高风险或师生一致反对的场景，如存在数据泄露、算法歧视等威胁的AI工具，纳入“禁止清单”并通过校内平台公开，确保师生知情权与合规性。
有限使用：需结合隐私保护、学习成效及合规性等指标动态评估的场景，例如涉及个性化学习数据采集的AI分析工具，须设置约束条件并定期复核。
鼓励使用：低风险且获师生共识的技术，如智能批改系统、虚拟实验平台等，经备案后允许推广，但需符合教育目标与技术可靠性要求。
开放使用：趋近零风险的普惠型工具，如AI辅助翻译、知识图谱检索等，经全校公示后全面开放，优先保障技术公平性与普适性。
针对争议性场景，校方设立仲裁机制，由“人工智能教育教学改革治理委员会”综合技术评估、风险分析与教育目标进行裁决，确保治理透明。
权责清晰：教师、学生、开发者多方协同
《规范》首次明确教育链条中各主体的责任边界：
教师：作为AI教学设计“第一责任人”，需对工具选择、使用范围及风险预案负责，使用未备案或高风险工具将追责。
学生：须遵守课程AI使用规则，在作业、考试等环节标注AI生成内容，维护学术诚信，违规行为将纳入惩戒体系。
开发者：需提交算法透明度报告，披露数据来源与模型逻辑，涉及公共数据使用的产品须经校方审批，强化技术可解释性。
生态共建：成立治理委员会，联动企业探索合规创新
为落实《规范》，上海交大成立跨领域“人工智能教育教学改革治理委员会”，整合教师、学生、技术专家及管理者代表，负责伦理审查、风险评估与争议仲裁。同时，校方呼吁科技企业参与合规技术研发，提供符合教育伦理的AI工具，共建可持续生态。
突破与意义：从单点管控到全流程治理
此前，国内高校AI规范多聚焦单一场景。例如，复旦大学针对本科毕业论文设定“六个禁止”，限制AI生成内容比例；天津科技大学要求论文查重率≤30%、AIGC内容≤40%。相较而言，上海交大《规范》首次覆盖“场景分析-开发-应用-评估-优化”全链条，将治理对象从“工具使用”延伸至“设计者”“环境”与“机制”，系统性防范技术失能、教育分化等风险。
有教育专家指出，该《规范》为AI与教育深度融合提供了可复制的治理框架，其分级分类、动态评估机制或成行业标杆。未来，如何平衡技术创新与伦理约束，仍是全球高校探索的共性命题。
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