日前，EDUCAUSE发布了2026年十大教育话题。这些话题聚焦人文要素，展示了高等教育技术领导者未来一年关注的重点议题。高等教育面临的挑战具有深刻的人文色彩。高等教育技术界的指路明灯，不是人工智能（AI）等前沿技术，而是建立联结（Making Connections）。除了持续推动技术和数据发展，高校还应将众多不同的人员和分散的部门联合起来，找到共同目标，并就什么最重要以及如何更好地向前迈进达成共识。
为此，高等教育技术领导者正以两种截然不同的方式在学校内部建立联系：在全院校范围内培养集体意志（Collective Will）并支持个人能力（Individual Capabilities）。一方面，团结所有人员，从共同的价值观和承诺中汲取力量；另一方面，让学校高层领导、员工、教师和学生都能充分施展个人才能，在各自的工作和学习中茁壮成长。
2026 EDUCAUSE十大教育线协作式网络安全（Collaborative Cybersecurity）：构建一种共担责任、提升终端用户意识、加强培训，并改善安全服务与支持可及性的网络安全文化。
2人工智能的人力优势（The Human Edge of AI）：赋能学生和教职员工，使其以批判性、创造性和安全的方式使用人工智能工具。3用于运营和财务决策的数据分析（Data Analytics for Operational and Financial Insights）：利用数据分析来洞察支出模式、招生趋势，并识别能节约成本和提高运营效率的领域。
5更安全人工智能的知识管理（Knowledge Management for Safer AI）：通过将知识管理融入数据治理、隐私和道德项目，来降低人工智能的风险。
6对新技术的审慎应用（Measured Approaches to New Technologies）：通过清晰的成本、投资回报率（ROI）和遗留系统评估，做出更优的技术投资决策，或选择不投资。
7未来劳动力的技术素养（Technology Literacy for the Future Workforce）：支持特定学科的技术培训和教育，以帮助学生掌握市场需求的技术技能，从而提升其成功率。
8从被动到主动（From Reactive to Proactive）：利用数据进行情景建模、预测和预估，以增强学校的敏捷性和规划能力。
9人工智能驱动的效率与增长（AI-Enabled Efficiencies and Growth）：使用人工智能、机器人流程自动化及其他分析能力来降低运营成本、简化流程，并改进战略和业务决策。
10决策者的数据技能与素养（Decision-Maker Data Skills and Literacy）：通过培训决策者，使其能够正确使用和解读数据，从而提升学校数据的价值。
2026年，技术领导者将专注于在其学校内建立集体意志，帮助确立共同的价值观、标准和目标，使学校能够以敏捷、协调的方式向前发展。
对于高等教育信息化这样一个传统上适应缓慢且众多职能各自为政的领域来说，建立集体意志这项工作是艰巨的。许多学校领导者和从业者感到自己深陷于迷宫般的决策结构中，这些结构已越来越不适应这个日益快节奏和不可预测的世界。“从历史上看，在大学里要更改专业和课程设置，可能需要花费数年时间，历经层层委员会审批和各种繁复流程，”德国卡尔斯鲁厄理工学院院长扬·赫斯特哈文（Jan Hesthaven）解释说，“在当前技术飞速发展的情况下，几年时间简直如同永恒。两年后，当我们推出新的专业设置时，它很可能已经完全过时了。”
那些拖慢决策速度的“委员会和繁琐流程”并非集体意志的体现，反而是缺乏集体意志的表现。共享治理，作为集体意志的一种常见表达形式，能厘清决策标准、角色和流程，从而使决策更迅速而非更缓慢。
正如范德堡大学副校长约翰·卢茨（John Lutz）所述：“在大学，部门之间的信息壁垒现象相当普遍。”高等教育的数据、技术部署，甚至战略规划和决策等诸多方面都存在壁垒。高校各部门如果各自为政，对制度和现实有着不同的认知，将很难就影响整个校园社区的复杂决策达成共识。而拥有集体意志的学校需要打破这些壁垒：整合校园内的资源和知识，形成全校共享的视角。“过去几年里，范德堡大学在这个问题上取得了巨大进展，形成了灵活且敏捷的跨学院和跨部门协作方式。”约翰·卢茨表示。
在未来一年，技术领导者将通过支持基于数据和人工智能能力的协调与协作，帮助学校变得更加敏捷并减少壁垒。这需要在全校范围内共享、获取可靠的数据和见解，鼓励全校师生员工积极参与相关实践，同时围绕数据和技术的使用制定集中化的政策和标准。技术领导者还应联结广泛的校园利益相关者，确保学校的集体意志能够从各个成员丰富的知识和专业见解中汲取信息。
用于运营和财务决策的数据分析：利用数据分析来洞察支出模式、招生趋势，并识别能节约成本和提高运营效率的领域（线）；
在全校范围内构建以数据为中心的文化：扩展和改善数据访问途径，充分释放数据作为战略资产的全部潜力（线）；
更安全人工智能的知识管理：通过将知识管理融入数据治理、隐私和道德项目，来降低人工智能的风险（线）；
对新技术的审慎应用：通过清晰的成本、投资回报率（ROI）和遗留系统评估，做出更优的技术投资决策，或选择不投资（线）；
从被动到主动：利用数据进行情景建模、预测和预估，以增强学校的敏捷性和规划能力（线）。
上述每个话题都给学校带来了一系列独特的挑战，同时也蕴含着独特的益处。但它们有一个共同点：将学校内部人员凝聚在一起。当这种情况发生时，团队和个人能够建立更紧密的联系，共享资源，就关键决策达成一致。
个人能力是集体理想的具体体现。例如，在课堂中创新性地使用人工智能技术之所以能产生变革性影响，恰恰是因为这些应用融入了学校的战略和支持体系，使得个人能够采纳和运用它们。围绕技术采用和使用制定的学校规范和准则，将强化学生作为技术使用者和行业创新者的能力，而非对其进行限制。麦吉尔大学教学与学术规划副教务长克里斯托弗·巴德尔（Christopher Buddle）描述了其学校如何将人工智能视为赋能教学的工具。“许多人将人工智能视为对学校和学术诚信的威胁，而不是一种可以借此改进教学方法、改进评估方式，并为学生和教师带来收益的事物，”他解释道，“我们正与IT部门以及精通技术的研究人员合作，真正找到利用技术智慧地做事的方法，而不是仅仅将其视为一个笨拙的工具。”
在未来一年，技术领导者将赋能学校的全体成员，以实现那些承载学校集体意志的技术和数据所带来的“净收益”。这项工作需要技术领导者善于教育和培训用户，使其能安全有效地采纳人工智能和其他技术，并促进与项目及学术领导者的合作，确保学生获得所需的培训。这要求技术领导者贴近并联系个体的技术和数据用户，倾听他们的期望与挫折，并据此开发资源和提供支持。
协作式网络安全：构建一种共担责任、提升终端用户意识、加强培训，并改善安全服务与支持可及性的网络安全文化（线）；
人工智能的人力优势：赋能学生和教职员工，使其以批判性、创造性和安全的方式使用人工智能工具（线）；
未来劳动力的技术素养：支持特定学科的技术培训和教育，以帮助学生掌握市场需求的技术技能，从而提升其成功率（线）；
人工智能驱动的效率与增长：使用人工智能、机器人流程自动化及其他分析能力来降低运营成本、简化流程，并改进战略和业务决策（线）；
决策者的数据技能与素养：通过培训决策者，使其能够正确使用和解读数据，从而提升学校数据的价值（线个话题涵盖了个人应用的广泛领域：学生课程、行政管理、战略规划、安全意识、人工智能的采用、数据的解读以及许多其他应用。这些话题的共同主线在于，个人在将机构的集体意志变为现实的过程中扮演着核心角色。总而言之，这些话题承认，学校的灵魂是通过每个人的声音得以表达的——这些声音充满活力，迸发着思想火花，并被赋予改变世界的力量。
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