AI於高等教育品质保证评监之导入与反思 2025-05-05 13:06 《评监》双月刊／文．高宏宇／国立清华大学资讯工程学系教授 科技与人文长久以来被视为两股拉扯的力量，科技追求效率、可计算性与逻辑性。而人文 则重视价值思辨，伦理判准与文化脉络。尤其在高等教育领域，这两者的关系更显复杂。 在追求科技进步与数位转型的浪潮下，高教可能走向技术至上，人文式微的危机。然而， 这也激发了对「科技与人文融合」的新思维。特别是人工智慧与大数据分析，确实能够为 高教带来突破性的创新，如智慧课程推荐、学习历程分析、教学资源优化等。但这些科技 若无人文精神的引导，极可能沦为技术工具的自我繁殖，缺乏对教育价值与伦理原则的反 思。 以生成式人工智慧（Generative artificial intelligence，简称生成式AI）为例，大型 语言模型（LLM）如GPT系列、LLaMA、Gemma等，具备强大的自然语言理解与生成能力，能 在短时间内产出大量语句通顺、逻辑清晰的文字内容。这对於教育行政、学术研究乃至品 质保证等工作皆提供新契机。但我们不能忽视这些语言模型背後的语料来源、训练偏差与 社会语境可能深深影响输出结果，其伦理风险与透明度议题是需要人文学科介入协助厘清 。 也因为AI技术爆炸性的突破，大型语言模型的成熟且落地应用比比皆是，利用这样技术与 工具辅助与进行大学品保评监成为学校与品保评监单位一项课题。作为一位研究自然语言 处理以及生成式AI大型语言模型技术的学者，在导入这项技术所带来的应用潜能外，也正 视到可能衍生的社会风险与教育冲击。以下从技术原理、演化趋势与实务应用等层面，讨 论AI技术在高等教育与品质保证评监中的成败关键。 AI技术具效率、扩展性与语言理解 一、文本理解与摘要能力 大型语言模型具备极高的语义解析能力，能迅速掌握文件主旨与关键句，在教学评监、审 查报告、政策文件中可以产生极高的摘要与分类准确性，减轻人工负担。例如，我们透过 国内架构在LLaMA模型上的TAIDE与Breeze模型微调训练与加上检索强化生成（ Retrieval-augmented generation, RAG）的审查系统，可准确辨识教育目标对应、教学 方法与评量一致性等问题。并可在多文本中进行资讯消化与理解，让数据为重的教育品保 评监能够靠AI更快速更精准地整理出审查需要的学校量化数据与质化表现。 二、知识生成与重构 LLM具备将多来源、跨年度资料重组、推理与语言化的能力，能从片段不完整的资料中还 原出概念意涵的脉络。这对教育评监中常见的资料片段化现象是很好的补强工具。以往评 监人员利用检索与查询来收集片段化的资讯，利用人工整并以及推理後加以论述。现在这 流程可直接让AI模型进行自动化整并，可提高资讯完整度。 三、语言跨域转换能力 多语言训练的语言模型如Gemma、GPT-4o已能进行具文化敏感度的翻译与文本改写，能大 幅提升非英语母语地区大学於国际评监中的文件参与能力，实现教育国际化参与门槛的降 低。 四、可扩展性与模组化训练 以LoRA（Low-Rank Adaptation）、Adapter等参数高效微调技术为基础，AI系统可针对特 定校务资料进行轻量化在地化调整，只要提供在地校务资料就能提升模型的专业性与回应 能力，同时避免全面再训练带来的成本与资源压力，且通常也伴随着破坏原始模型能力的 现象。 五、即时互动与视觉化整合 搭配前端仪表板与Chat介面，语言模型可协助评监人员与学术单位建立问答式互动平台， 即时回应校务治理相关查询，例如：「哪些系所在近五年内修习双学位学生增加？」或「 学院在产学合作上是否已达成计画目标？」 AI技术风险与限制：语料偏误、理解错误与伦理失衡 一、语料偏误影响公平性 大型语言模型的基础训练语料多来自网路开放资料，其语言使用偏向英语世界、科技产业 与主流价值观。这使得在处理地区型、非主流文化背景的大学资料时，模型可能因语言风 格不熟悉而评断失准。例如在原住民族研究或宗教大学的报告审查中，模型对叙事逻辑与 文化对齐（alignment）上经常理解错误。 二、资料品质与标准化问题 高等教育领域的报告格式、叙事习惯、术语用法差异极大，若无完善的前处理与语料标准 化，AI模型容易误解文本语意，导致错误推论。 三、一般性常识的不足与概念偏移 语料偏差也会造成对於特定文化的一般常识（common sense）理解不足，而用不足或是偏 差的常识对问题产生错误理解以及推理，就会产生看似正确但论证逻辑却不符事实状况情 形发生。教育评监牵涉多层次制度安排与文化语境，AI虽擅长语言处理，却难以深度理解 背後的政策意图与历史脉络，须仰赖人工补充与验证。 四、资料隐私与伦理风险 许多校务资料含有学生、教师个资与敏感内容，若无严密的资料治理规范与AI模型训练界 线，恐触犯个资法规与伦理争议。 五、缺乏真正的推理与事实验证能力 现阶段语言模型擅长样式比对与对齐（pattern matching），但非真正具备逻辑推理与即 时资料验证能力。这可能导致模型给出语法上合理但逻辑上错误的结论。例如对於学生成 就评估指标的预测，模型可能错误推断出「教师升等率」与「学生学习成效」具高度相关 性，进而误导决策。 六、透明性与可解释性问题 多数生成式AI的内部运算为黑箱机制，无法提供具逻辑层级的推理脉络。这使得在评监争 议时难以举证来源与依据，使得结论多半不可溯源也不可证明。当AI模型做出评估建议时 ，若无法清楚说明其依据与逻辑，将难以取信於专业审查者，亦无法作为正式决策依据。 这也限制了其在制度性品质控管上的角色。 七、模型「幻觉（hallucination）」风险 语言模型在无资料依据下生成虚构内容的问题依然存在，若不慎将模型产出的内容直接引 用於正式报告，将产生学术误导、评监错判的严重後果。虽目前模型进步相当快，这幻觉 问题也被正视与研究，但仍无法保证其正确性。现今一般采用的RAG技术，仅能降低此幻 觉生成现象，并无法解决整个问题。且因生成过程充满随机性，在验证与检核上也相当不 易。 八、AI取代与专业角色弱化 部分学校在预算压力下，可能倾向过度依赖AI进行评监文件撰写与审查初审，导致原本应 由具教育经验与学术敏感度之教师或专家负责的工作遭「自动化取代」，长期将稀释教育 专业的价值。 AI技术方向与成功应用可行性 综合以上AI强项与潜在问题，大型语言模型与生成式AI技术在教育品质保证中的应用潜力 巨大，但亦暗藏风险。唯有技术社群与教育工作者共同协作，才能打造出既有效率又具伦 理与文化敏感度的AI系统，真正服务於高等教育的永续发展。现今导入面在技术与人因整 合上也有一些努力，如： 一、往结构化与因果推理发展 未来的语言模型将逐步整合符号逻辑（symbolic reasoning）与图结构表示（ graph-based representations），使其具备更强的事实一致性与概念逻辑连结能力。应 鼓励推动「结构化教育评监语料」的建立，如表徵学习过的评监指标系统与案例知识图谱 。 二、发展「教育语料透明指标」 所有高教评监使用之AI模型，应具备语料来源揭露、偏误评估报告与开放检验机制。透过 建立「语料足迹注记」与公平性测试报告，建立可信任的技术监督框架。 三、强化跨领域训练与研究合作 推动资讯科学与教育、人文、社会、法政等领域协同设计AI模型训练策略，纳入在地文化 词汇、评监语境知识、教育价值反思等维度。 四、重申人为主体的设计原则 技术应始终服务於人，尤其在教育场域，AI的功能应辅助人类思考、放大专业视野，而非 取代判断或规避责任。透过互动式使用方式，除了即时微调系统表现外，也可以让模型回 覆更贴近使用者问题，也能减少模型所产生的幻觉与虚假的回应。 AI於高等教育品质保证评监可能性应用与策略 高等教育品质保证涉及教学、研究、行政等面向，需透过结构化与系统化的方式，确认各 项教育活动是否达成其应有的目标。在此过程中，AI尤其是生成式AI，目前已能够发挥以 下几项关键功能： 一、计画书与报告审查辅助 高等教育机构每年需撰写大量自评报告、发展计画、教学成果报告等，供品保机构或校内 评监使用。LLM能够分析文件结构，自动归纳摘要、找出关键指标对应程度，并提供可供 参考的审查意见草稿。这不仅节省审查人力，也提升文件审阅的系统性与一致性。审查者 可以更有效率找到计画书中散落各地的相关资讯，并能透过理解与逻辑推演产生论述与问 题回应。 二、文本脉络理解与知识整合 AI能整合历年审查纪录，辨识特定科系或学程的发展脉络，除自动化撷取计画书内容外， 也能提供比较与分析。并评估其与教育部政策，与高教深耕等制度的对接程度。例如自动 分析教师专业发展与课程设计的一致性，或评估学生学习成果与职场衔接程度。 三、趋势预测与异常分析 透过多年度评监数据，AI可协助辨识学校在特定面向上的趋势，如教学评量下降、学生就 业率改变、或研究成果分布异常，进而提出风险预警机制，供校方与品保单位提早因应。 四、智慧型决策支援系统 透过语言模型建构的互动平台，可让校务主管与评监人员进行自然语言查询，如「本校近 五年外籍生注册率变化为何？」或「本学院是否落实多元入学精神？」AI可即时从资料库 中撷取资讯并生成文字说明，提升决策效率与知识透明度。 五、教学与评监语言的平衡机制 传统的自评与报告常因叙述风格或语言表达影响审查观感，AI可协助进行语言风格标准化 处理，提升文字平衡性与中立性，避免因表达落差产生不公平的评估结果。 六、多语言与跨文化评监支持 AI能进行跨语言翻译与文化转译，使不同文化脉络中的大学能彼此理解评监准则与发展逻 辑，促进国际合作评监平台的建置与资料互通性。 七、强化教育公平性评估 AI可协助辨识不同群体（如原住民学生、离岛学校、社经弱势学生）在教学资源与学习成 果上的差距，协助大学进行校务策略修正，实践教育公平与社会正义的核心理念。 面对AI对高教带来的变革，大学与政府两方在面对这技术时必须同步展开调适与治理策略 ，对大学端而言，应设计针对AI理解、资料伦理、模型风险识别等面向的培训课程，让使 用者能判断AI产出是否合理、是否需人工校正。并鼓励各校发展结合AI的自我评估工具， 将数据分析与文字理解功能整合进校务治理流程，促进品保的持续性与精准性。以及成立 AI伦理委员会或治理小组，定期审视AI模型使用范围、风险回报机制与伦理指引，确保应 用不脱离教育使命与公平原则。并结合资工、语言、教育、法律等领域，共同开发AI评监 工具，让师生共同参与创新研发，提升应用的实际性与可接受度。 而对政府与品保机构而言，也应制定AI应用准则与技术标准，例如针对评监用途的语言模 型，订定其准确性下限、解释性要求与资料来源规范，避免低品质AI干扰正式判断。投入 资源建立可跨校使用的开放型AI评监工具，提升中小型学校之技术可近性，并集中维运以 确保品质一致性。鼓励资讯科学、教育学、人文社会等领域共创AI教育应用模型，使其更 贴近高教现场需求与价值观。并将AI纳入高教改革政策主轴，结合数位学习、教师发展、 学生评量、国际评监等项目，形成整合性规划与预算支持。 结语：共构AI时代的高教品保评监新典范 生成式AI的兴起，为高等教育品质保证注入新动能，也挑战既有制度与角色的边界。在此 转型关键时刻，科技应为人文服务，AI应由教育理念引导。未来的高教品质保障，不应是 科技主导人、亦非人抗拒科技，利用AI工具并不是偷懒也不是放弃人所拥有的智慧与判断 。而是透过人机协作、价值引导、制度创新，共同建立一个具备透明性、公平性与前瞻性 的教育品质保障评监体系。在这条道路上，生成式AI不是终点，而是一种工具与契机，端 看我们如何善用其力，落实教育的本质与使命。未来，我们应持续以开放、合作、伦理与 专业的态度，迎向AI与高教融合的新世纪。 https://udn.com/news/story/6885/8717409?from=udn-catebreaknews_ch2 --

※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc), 来自: 180.176.190.76 (台湾) ※ 文章网址: https://webptt.com/cn.aspx?n=bbs/AfterPhD/M.1746436655.A.3F6.html