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Who Embraces AI—and Who Feels Left Behind? Gendered and Generational Experiences of AI Integration in Higher Education

这项针对巴勒斯坦大学教育工作者的定性研究表明,人工智能的整合受制于截然不同的性别与世代经验,其中女性和资深教师往往面临焦虑与排斥,而男性和年轻教职人员则对人工智能持有更高的信心,这凸显了建立包容性治理机制的紧迫性,以解决他们在培训、决策及机构支持方面的差异。

原作者: Bilal Hamamra, Zuheir N Khlaif

发布于 2026-09-20
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原作者: Bilal Hamamra, Zuheir N Khlaif

原始论文采用 CC BY 4.0 许可(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)。 ✨ 这是对下方论文的AI生成解释。它不是由作者撰写或认可的。如需技术准确性,请参阅原始论文。 阅读完整免责声明

人工智能不再是仅限于科幻小说的遥远概念;它正是一个迅速到来的现实,正在重塑大学教学与学习的方式。从生成教案到批改论文,这些工具承诺让学术工作变得更快、更高效。然而,这种强大技术的到来对每个人的影响并不相同。正如一种新工具对一个人来说可能像是一个得力的助手,而对另一个人来说则可能是对其工作的威胁一样,将人工智能整合进高等教育的体验,很大程度上取决于使用者是谁以及他们所处的工作环境。研究人员早已知道性别和年龄会影响人们对新技术的反应,但他们通常孤立地研究这些因素。目前尚不明确的是,这些个人身份如何与大学的规则和资源相互交织,从而决定了谁感到被变革赋能,而谁又感到被时代抛弃。

来自阿拉伯联合酋长国大学的一个研究小组致力于探索巴勒斯坦高等教育领域内这一复杂的图景,在该地区,大学在独特的社会、政治和经济压力下运作。他们想要了解这一技术变革背后的人文层面:当一个新系统引入时,真实的教师们会有怎样的感受?为了查明真相,研究人员对来自不同学科和年龄段的二十三名大学讲师进行了深入的一对一访谈。他们没有寻求简单的“是”或“否”的回答,也没有要求统计性的评分。相反,他们邀请这些教育工作者分享他们的故事、恐惧和希望,探讨人工智能如何改变他们的日常工作。其目标是仔细倾听他们经历中的细微差别,寻找性别和世代如何塑造教师应对这个新世界的模式。

研究表明,人工智能的体验绝非千篇一律;它具有深刻的个人色彩,且往往沿性别和年龄的界限划分,但这些划分并非绝对的规则。许多女性讲师描述了一种焦虑感和职业被取代的危机感。她们担心这些新工具可能会掩盖她们工作中最重要的部分,例如倾听学生、提供情感支持以及建立关系。一位讲师指出,学生们似乎比信任她更信任人工智能,这使得她自己的讲解显得像是可选的且可被替代的。对于许多女性来说,这项技术感觉像是正在将教学变成一种机械化的练习,剥夺了定义其职业的关怀与对话。她们经常感到自己在关于如何选择和实施这些工具的决策中被排除在外,接收到的只是间接的指令,而非参与规划的过程。

相比之下,许多男性讲师倾向于将这项技术视为效率和控制的工具。他们谈论使用人工智能来组织任务、检查数据并节省时间,将其视为强化其专业工作而非取代工作的手段。他们觉得自己有能力管理这项技术,并经常将自己定位为掌控技术使用方式的人。然而,这种信心并非在男性中普遍存在;一些资深的男性教职人员也表达了对监控和人类判断力丧失的担忧,这表明即使是那些对工具感到舒适的人,也并非完全没有忧虑。

年龄在塑造这些观点方面也起到了重要作用。年轻的教育工作者在成长过程中,数字技术一直是他们生活的一部分,因此他们常将人工智能描述为一个熟悉的伙伴。他们将人工智能视为一种协作力量,可以帮助他们变得更有创意并减少重复性任务的时间,从而让他们能够专注于与学生进行更有意义的互动。对他们而言,这项技术感觉像是现有技能的自然延伸。而年长的教育工作者凭借多年处理以往技术变革浪潮的经验,以更加谨慎的眼光看待这些新工具。他们并不一定拒绝技术,但会对技术的长期价值提出质疑,并担心隐私及专业判断力受损等问题。他们见证了许多技术的承诺随风而逝,因此以一种审慎的距离对待这些新系统,询问这种速度和效率是否值得以潜在的人文元素作为代价。

至关重要的是,研究人员发现,这些感受不仅仅关乎个人态度或技术技能。决定一名教育工作者感到被赋能还是被排斥的最重要因素,是他们从所属机构获得的支撑。当大学提供清晰的培训、持续的指导以及参与决策的真诚邀请时,各种性别和年龄的教师都会感到更加自信和包容。他们觉得自己是变革的合伙人,而非被动的观察者。相反,当工具在缺乏准备的情况下突然引入,或者培训仅面向少数特定人群时,就会造成碎片化和焦虑感。教师们发现自己被要求适应新系统,却缺乏必要的资源或影响系统运作方式的权力。

这项研究揭示了一个令人不安的模式:那些被期望执行技术落地工作的群体,往往在关于如何使用技术的讨论中被排除在外。女性讲师和年轻教育工作者尽管通常拥有使用这些工具的数字技能,却频繁报告称自己在领导角色和高层决策中被边缘化。她们觉得,相比于他人的技术流利度,她们在教学、伦理和人际关系方面的专业知识被低估了。研究人员得出结论:为了公平地整合人工智能,大学必须认识到专业知识有多种形式。仅仅提供软件的使用权限是不够的;机构必须确保来自不同背景的教育工作者都有机会参与塑造这些工具的使用方式,从而使技术能够扩展人类的潜力,而不是加深现有的不平等。

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