管理者

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管理者 — 教育中人工智能采纳、战略与治理的制度视角、领导视角与决策视角。管理者和机构领导者通过政策、资金、基础设施以及对 AI 角色的战略框定，决定 AI 是否以及如何被采纳，并必须在学习机会、公平、风险与组织能力等相互竞争的关切之间进行权衡。

值得思考的问题

AI 的采纳常被框定为课堂层面的决定，但条件其实由管理者设定——政策、资金、基础设施。在你的机构里，真正决定 AI 是否以及如何被使用的是谁？谁又被排除在这个决定之外？
研究发现，高层政策雄心与日常实施之间存在反复出现的落差。你在哪里见过一项用心良苦的 AI 政策没能落实到课堂？你认为它为什么没做到？
管理者必须在教学机会与风险、公平和资源之间取得平衡。如果只能二选一，是资助一项新的 AI 计划，还是补强数据治理与教师培训？你会选哪个，为什么？
机构层面的采购决定，可以放大或限制教师和学生实际能做的事。在你的机构与某个 AI 教育技术平台签约之前，你希望先弄清哪些问题？
机构会把 AI 能力转化为可接受使用框架与数据标准。面对创新的前景，你会如何权衡这些工具所收集数据涉及的隐私与公平问题？
管理者对 AI 身心健康工具的选择，直接塑造学生的体验。在部署一个旨在"支持"而非"监控"学生的 AI 工具之前，你希望看到什么证据？

教育中的 AI 采纳不纯粹是课堂决定，同时也是制度决定。管理者——教务长、院长、首席信息官和机构领导者——决定了师生使用 AI 的条件，在教学机会与治理、资源和风险之间进行平衡。

政策与制度决策： 英国高等教育 AI 政策研究发现，AI 整合正在加速，但呈碎片化状态，高层政策雄心与机构实施之间存在落差——这是缺乏清晰操作指引、摸索战略的管理者反复遇到的主题。
用于组织技术栈的十大领域分类体系。 Sposato（2025）综合了 314 篇出版物，归纳出从行政效率到治理与 DEI 的十个领域，为领导者提供了共享词汇，以便把某个已申明的机构问题与解决它的领域对应起来。
领导结构落后于战略意图。 Baroudi（2026）发现，尽管 49% 的机构将 AI 视为战略优先事项，但只有 7% 的机构设立了高级 AI 领导岗位；授权型与分权型领导风格与更高的教师参与度相关，而在政策与基础设施薄弱的机构，理论与实施的落差最大。
身心健康与学生体验： AI 校园身心健康工具考察了机构如何部署 AI 支持学生，把管理者的选择与学生体验结果联系起来。
治理与监管： 管理者的决定与教育人工智能政策、AI 治理和教育中的人工智能监管相互作用——机构将 AI 能力转化为可接受使用框架、评估规则和数据治理标准（见机构 GenAI 政策分析）。

管理者视角与教育人工智能政策（政策形成）、AI 治理和教育中的人工智能监管（治理）、教育技术平台（采购与基础设施）、学习分析（机构数据）以及高等教育相关联。管理者的决定，放大或限制了知识库其他部分所覆盖的教育发展、教学和 AI 素养工作。

学科	Stem Education
层次	Higher Ed
目标读者	Administrators, Instructors
学习与教学	脚手架
技术与方法	生成式人工智能, 学习分析, 大语言模型（LLM）
机构与政策	教育人工智能政策
教育中的人工智能基础	AI 素养