2025年2月21日，美國南部地區教育委員會（Southern Regional Education Board，SREB）AI教育委員會（Commission on AI in Education）發布AI教育7大政策建議，旨在幫助各州向前邁進，協助學校和中等后教育機構努力采用人工智能。

美國南部地區教育委員會AI教育委員會成立于2024年2月，擁有60多名成員，包括16個州的政策制定者、教育領袖和商界代表，主要職責是就如何在課堂上使用AI以及如何為技術變革的勞動力做好準備制定路線。該委員會提出的7大政策建議具體如下：

1.建立州級AI網絡

各州應建立全州范圍的AI網絡，以便個人、團體和機構能夠連接、交流、協作和協調各州的人工智能工作。

這些州級網絡最終可以形成一個由州級AI網絡代表組成的區域團體，他們可以定期聚在一起，分享挑戰和成功。

全州協調在教育領域尤為重要，這樣才能確保努力取得成功并持續下去。雖然AI有可能改變學習、教學和行政職能，但如果沒有仔細規劃和協調，潛在的好處可能無法實現或分配不均。

全州網絡可以為地方和州合作伙伴提供機會，討論、分享和思考誰、什么、何時、何地、如何和為什么等問題的答案，這些問題是達成共識和確定所需資源的關鍵。全州協調還可以減少工作重復或脫節的可能性。

整合AI需要對教師、管理人員和其他人員進行培訓。全州范圍內的協調可以幫助解決需要不同程度支持的農村社區之間的差異。

該委員會以密西西比州的“密西西比人工智能網絡（MAIN）”為例進行了說明。MAIN是美國第一個全州范圍的AI網絡，并且截至2025年1月，也是唯一一個。

MAIN包括15所密西西比社區學院以及公私立學院和大學、K-12學校、企業和行業協會。其主要目標包括：發揮全州領導作用，解決州教育和勞動力的AI需求；吸引和發展AI和先進技術產業和雇主；滿足州K-12、社區和技術學院、大專院校和企業的AI培訓需求。

2.制定針對性AI指南

該委員會要求各州為不同教育群體制定并持續更新AI使用指南，包括小學、中學、高中和大學學生、教師、行政人員及家長等。

截至2025年1月，33個州已發布或正在起草K-12教育AI指南，但還沒有一個州發布旨在幫助教育各個階段所有群體的綜合指導方針。

委員會建議建議各州迅速采取行動，利用各種政策手段，要求教育領域的領導層制定和發布針對特定教育群體的定制化指南，邀請相關群體參與起草，如學生參與學生指南的制定，確保實用性和接受度。這些指南需盡快發布并清晰傳達，同時建立反饋機制持續優化。

3.提供高質量專業發展

該委員會建議州K-12和高等教育機構發揮領導作用，與地方學區和機構合作制定教師AI專業發展計劃。

研究表明，專業學習有助于教職員工提高教學技能并應對變化。為了幫助教育工作者將AI融入日常教學，各州應支持專業項目，為所有教師（無論是新教師還是資深教師）提供職前培訓、專業發展和持續支持以及繼續教育，以提高學習成果并為學生的未來做好準備。

各州應鼓勵開展強有力的培訓計劃，幫助新老K-12和高等教育教師了解如何在教學中使用AI工具。此外，持續的專業發展將有助于教育工作者做好準備，應對課堂上使用AI的道德影響。

例如密西西比州AI網絡免費為教育工作者提供了64個關于AI概述的繼續教育學分，參與者可以自定學習計劃。

除了基礎培訓外，該委員會還建議各州可考慮其他措施，如舉辦研討會、提供AI認證課程、為不熟悉技術的老師提供額外支持、激勵U-S合作提供AI學習機會、提供需求導向的培訓、將AI整合到服務環節等。

4.融入標準與課程

該委員會建議各州應將AI知識和技能融入K-12州級標準和課程，幫助學生適應AI驅動的職場。

為此，各州需要審查和更新標準和課程。這樣做將確保教師改變他們的課堂教學方式，以滿足新標準。

各州應將AI素養納入教育課程，從幼兒時期介紹AI的基本概念開始，在初中和高中階段增加適合年級的知識和技能。

此外，課程應注重培養批判性思維能力和適應能力，使學生能夠有效地理解和使用AI技術。通過培養對AI的深刻理解，學生將更好地應對日益由AI驅動的就業市場。

5.評估地方能力與需求

該委員會建議各州應開展AI需求評估，了解地方學區、學校和高校整合AI的能力，識別支持需求及其程度。

研究表明，教育政策實施的成功取決于領導力、規劃、資源、背景、知識、支持和反饋等因素。這些因素共同構成了地方能力。當地方能力有限時，政策實施就會變得困難。政策預期的結果或目標也很難實現。

學校改革同時發現，失敗的實施努力往往會助長阻力，甚至增加對未來變革的阻力。因此，各州在將AI融入教育環境時，應特別關注本州的本地能力水平。

該委員會提供了兩份由SREB制定的示范評估問卷，旨在幫助各州評估自己能力。問卷中的問題旨在衡量實施難題的關鍵部分，例如技術基礎設施、員工能力、學生需求和規劃。兩份問卷都包含建議示例和可能的后續步驟。

6.制定資源分配計劃

該委員會建議各州應為學校、學區和高等教育機構實施AI制定詳細的資源分配計劃，以確保實施是成功的、可持續的并惠及所有學生。

資源分配計劃是了解財務資源的關鍵工具，用于支付初始設置、培訓、硬件、軟件許可基礎設施升級和持續運營費用。

完善的資源分配計劃應能幫助各州更好地預測和緩解潛在的成本超支，并明智地使用州資金。它們可以幫助各州發現優化支出的機會，例如更具成本效益的AI解決方案、減少對昂貴硬件的依賴或簡化培訓計劃。這可以幫助各州更好地優先考慮基礎設施和培訓等關鍵領域的資金，并發現潛在的成本節約。

各州還可以使用資源分配計劃對維護、軟件更新和擴展成本等組件建立多年預測，預測成本如何隨著通貨膨脹、使用量增加和技術升級而隨時間變化。多年預測可以幫助各州長期維持AI項目的財務狀況。

7.注重風險管理（Risk Management）

該委員會建議各州應與學區、高等教育系統和機構合作，確保風險管理政策得到修訂，以評估和降低與AI相關的風險。

為了評估、減輕和管理與AI相關的風險，學區和高等教育機構需要全面的風險管理計劃。這也可能只需要更新當前的風險管理政策。

需要考慮的風險管理組件包括治理、數據隱私和安全、偏見緩解、風險培訓、問責制和監督、透明度和知情等。

資料來源：

SREB（2025）. Policy Recommendations. https://www.sreb.org/ai-commission-recommendations

[本文為教育部國別和區域研究基地中國教育科學研究院國際教育研究中心成果]

本文由“教育國際前沿課題組”（IFRGE）課題組成員整理，課題負責人張永軍，編輯劉強。內容僅供參考，點擊左下角“閱讀原文”可下載該文獻打印版。