报告行业投资评级 未提及相关内容 报告的核心观点 - 人工智能正在彻底改变高等教育，为提升教育机会、学习成果和机构效率带来前所未有的机遇，但在拉丁美洲实现其全部潜力需要采取适应该地区独特挑战和机遇的方法 [162][163] - 政府、大学、私营部门和民间社会必须共同努力，制定平衡创新与道德保障的政策，以确保所有学生都能从人工智能在教育中的变革潜力中受益 [167][168] 根据相关目录分别进行总结 执行摘要 - 人工智能正在改变拉丁美洲和加勒比地区的高等教育，但该地区的采用仍然分散，受到基础设施差距、有限的人工智能创新以及教师技能提升和人才保留方面的挑战的阻碍 [15] - 人工智能工具在学生支持、教师研究和机构管理方面已经产生了重大影响，但要实现其全部潜力，需要克服数字鸿沟、低人工智能创新参与度和道德问题等关键障碍 [16][17] - 实施情况显示出机遇和重大障碍，教师调查表明虽然大多数人认为人工智能是一个机会，但也存在对学生批判性评估人工智能输出能力的担忧以及机构缺乏全面人工智能指南的问题 [18] - 为了充分利用人工智能在高等教育中的潜力，拉丁美洲必须果断行动，政府、大学和私营部门必须共同努力，营造一个有利于创新的环境，同时优先考虑数字公平、教师发展和道德人工智能治理 [21] 引言 - 拉丁美洲和加勒比地区的高等教育在过去几十年中显著扩张，但在入学机会和质量方面仍然存在重大差距，融资也带来了挑战，如累积债务和低收入学生学术进展的不平等 [28][30][31] - 国际学生评估项目（PIAAC）和国际数学与科学趋势研究（TIMSS）的结果揭示了该地区低学习成果和重大教育挑战，而肯尼亚实施的数字个性化学习（DPL）则展示了人工智能驱动工具解决这些差距的潜力 [34][38] - 人工智能有可能通过个性化学习和提高效率来改变教育，但许多发展中地区在支持教育中人工智能所需的基础设施方面面临挑战，教师对人工智能既视为机遇也视为挑战 [40][41][42] 学生中心工具 AI 辅导系统和自适应学习 - AI 辅导系统和自适应学习平台利用先进技术增强学习成果并提供个性化教育体验，早期证据显示在高等教育环境中使用设计良好的 AI 辅导系统有显著效果，但研究也揭示了学生与 AI 系统交互时的重要挑战 [57][60][62] - 设计和实施对 AI 辅导系统的成功至关重要，近期证据表明精心设计的系统可以克服挑战并提高学习成果，如斯坦福大学的 Tutor CoPilot 系统和尼日利亚的一个课后项目 [63][64][65] - 一些实际应用的 AI 辅导系统，如 Jill Watson、Cogniti 和智利的 Mateo，展示了如何应用这些原则来提高学习成果、优化学生参与度并补充现有教学方法 [66][67][73] - 自适应学习平台，如 Yellowdig 和 PackBack，通过根据学生的进度和个人需求调整内容和反馈，提供个性化教育体验，研究表明它们可以增强学生的动机和学术参与度，促进批判性思维和解决问题的能力 [79][80][82] 教师中心工具和实践 AI 评估和评价 - AI 评估和评价工具是教师中心人工智能工具的基石，既能维护学术诚信，又能丰富学生的学习体验，如 Cadmus 和 Gradescope 等工具展示了其在提高评估效率、公平性和一致性方面的潜力 [90][91][92] - 虽然人工智能可以支持评估，但应补充而不是取代人类判断，机构应重新设计评估并促进负责任的人工智能使用，以确保评估准确反映学生的独立学习和技能 [94][95] 研究支持 - 研究支持工具通过自动化复杂任务、识别研究趋势和差距以及进行人工智能辅助数据分析和可视化，增强了传统研究过程，如 Google 的 AI 共同科学家、Research Rabbit 和 Semantic Scholar 等工具展示了其在提高学术研究生产力方面的潜力 [96][97][98] 员工中心机构工具和实践 行政和机构支持 - AI 聊天机器人和校园管理工具可以提高机构的运营效率，为学生和教师提供支持，如 Penny、TECgpt 和 uPlanner 等工具展示了其在解决学生支持挑战、提高保留率和优化机构规划方面的潜力 [106][110][113] 学生画像和预测 - AI 驱动的画像和预测工具可以帮助识别有风险的学生，提供个性化干预措施，以提高保留率和学术成功率，如 Mainstay 的 "Pounce"、ConsiliumBots 和 Academic Success Monitor（ASM）等工具展示了其在解决学生辍学问题和预测学术表现方面的潜力 [117][119][126] 挑战 - 实施人工智能在拉丁美洲高等教育中面临一系列复杂挑战，包括基础设施和访问障碍、教师准备和专业发展、监管和道德框架、算法透明度、算法偏见和公平性、隐私和安全问题、生态系统发展、实施和集成挑战以及资源分配和可持续性 [129][130] 结论 - 人工智能有潜力解决长期存在的效率低下和结构不平等问题，但要实现其全部潜力，需要增加对人工智能研究的投资，加强当地创新生态系统，发展强大的公私融资机制，并进行能力建设 [162][163][164] - 实现这些目标需要多部门合作，制定平衡创新与道德保障的政策，以确保所有学生都能从人工智能在教育中的变革潜力中受益 [167][168]