Mapping artificial intelligence adoption, perceptions, and governance in Indian higher education: A scoping review
这项范围综述绘制了人工智能在印度高等教育中的应用图景，揭示了广泛的应用现状以及普遍积极的利益相关者感知，但这种感知也受到对诚信和公平担忧的制约，同时强调了综合治理方面的关键空白，特别是医学教育领域显著的监管不对称性以及缺乏具体的课堂使用指南。
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想象一个教室，老师和学生都在同时学习一门新语言，但老师没有词典，而学生们正在用一种他们都不完全理解的语言撰写论文。这就是印度高等教育的现状——一个为数百万学生、分布在数千所学院和大学中的庞大系统。这门“新语言”是人工智能，具体指那种只需通过提示词就能写句子、解决问题并生成创意的计算机程序。多年来，各大学一直试图研究如何将这些强大的工具融入到他们的课程、考试和研究中。问题不再是这些工具是否存在，而是如何在不破坏学习规则或误导作品真实性的情况下使用它们。在像印度这样庞大且多样化的国家，不同类型的学校受不同的规则管理，答案并不简单。这需要观察学生和老师实际上是如何使用这些工具的，他们对此有何看法，以及政府是否提供了明确的指导方针。
来自班纳拉斯印度大学（Banaras Hindu University）的一个研究小组着手绘制这一复杂的图景。他们并没有测试特定的软件，也没有提出新的法律。相反，他们扮演了制图师的角色，收集了所有能找到的信息，以描绘出局面的全貌。他们检索了 2018 年至 2026 年中期发表的数千篇学术论文、政府报告和政策文件。在仔细剔除重复项并过滤掉那些未聚焦于印度高等教育的研究后，他们将名单缩小到了 236 份来源。其中包括研究人员对学生和教师进行调查的论文、讨论 AI 应如何运作的观点文章，以及管理印度大学和医学院的官方机构文件。通过阅读并整理这些材料，该团队识别出了描述现状的四个主要主题。
研究人员发现的第一件事是，人工智能的使用量出现了爆发式增长，但其方式非常特殊。在 2-2-22 年底（即一款流行的聊天机器人向公众开放）之前，人工智能在印度大学的使用主要受机构本身的控制。学校会安装专门的软件来辅助学生学习或处理行政任务。然而，在那之后，故事发生了彻底的变化。文献显示，出现了一个巨大的转变：学生和教师开始自主使用这些工具，且往往是在没有得到学校许可或指导的情况下。他们利用这项技术来撰写论文、总结长文本、准备考试，甚至翻译资料。这种应用正遍及所有领域，从工程学、商业到医学和法律。研究人员指出，虽然这些工具在各处都被使用，但最常见的用途是写作和获取信息，其驱动力是个人好奇心而非学校课程。
尽管采用速度极快，但使用这些工具的人们心情复杂。学生普遍喜欢这项技术，因为它感觉既有用又高效。他们欣赏它如何加速工作进度并帮助理解困难概念。然而，他们也担心计算机提供的信息是否真实，尤其是在涉及复杂话题或非英语语言时。他们对于规则也感到困惑：他们不知道使用工具是否算作虚假陈述，或者是否需要告知老师自己使用了工具。教师们也持有部分热情，但更多的是担忧长期影响。他们担心学生可能会过度依赖计算机，从而停止独立思考，或者导致学习质量下降。两类人群共同关注的一个问题是“数字鸿沟”。大城市里的学生拥有更好的工具获取渠道，以及来自学校更好的支持，而小城镇或农村地区的学生则不然。这种差距意味着，当一些学生正在学习如何有效地使用 AI 时，另一些人却在没有任何帮助的情况下被甩在了后面。
这项综述中最引人注目的发现涉及规则，或者说是规则的缺失。印度并没有一个统一的政府机构来管控所有高等教育。相反，不同的委员会管理着不同类型的学校。例如，一个委员会管理技术学院，另一个管理综合性大学，还有好几个负责医学和健康科学项目。研究人员发现，这些委员会对 AI 革命的反应速度截然不同。技术教育委员会最近与一家主要的 AI 公司合作，为学生提供免费访问权限，这是迈出的重要一步。然而，这次合作并未附带关于如何在课堂上使用该工具或如何处理虚假陈述的指南。综合性大学委员会仍在沿用在这些智能计算机出现之前的旧有剽窃规则，试图用旧框架去套用新问题。
在医学教育领域，情况也同样不均衡。现代医学委员会已经发布了一些关于研究伦理的准则，并启动了一项针对医生的培训计划。生物医学研究委员会也发布了关于如何负责任地使用 AI 的详细规则。但是，负责监管如阿育吠陀（Ayurveda）等传统印度医学体系的委员会却未发布任何内容。对于学习这些古老体系的数千名学生来说，没有规则，没有培训，也没有指导。这造成了一种奇特的局面：一名学习现代医学的学生有一些规则可以遵循，而一名学习传统医学的学生却毫无章法。研究人员指出，这种差距让大量学生和教师处于法律和伦理的真空状态，不确定什么是允许的，什么是不允许的。
研究人员得出结论：采用的速度远远超过了治理的速度。学生和教师每天都在使用这些工具，但规则仍在编写过程中，在某些情况下甚至根本没有编写。目前印度的做法侧重于教人们如何使用技术，这固然很好，但尚未就如何在课堂环境中负责任地使用技术提供明确指令。研究表明，最紧迫的需求是制定具体的、实用的规则，明确告诉教师和学生在日常工作中应如何处理 AI。这包括对何为“虚假陈述”给出清晰定义，如何披露 AI 的使用情况，以及如何确保小城镇的学生也能获得与大城市学生同等的支持。如果没有这些明确的指导方针，学生行为与规则允许范围之间的差距将继续扩大，使所有人都在一条充满困惑与不确定性的道路上摸索前行。
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