【信息化教育】美发布K-12生成式人工智能成熟度工具
2024年11月21日，美国“学校网络联盟”（缩写为CoSN，美国K-12教育科技领导者专业协会，代表2050余个学区）与美国“大城市学校理事会”（缩写为CGCS，成立于1956年，成员由全美78个最大的城市公立学校系统组成，致力于改善城市儿童的教育）共同发布新版“K-12生成式人工智能成熟度工具”(K-12 Generative AI Maturity Tool)[1]。
该工具可以帮助学区评估其在将AI技术融入教学和运营框架方面的准备情况。通过利用全面的检查表问卷和标准，学区可以确定其当前在Gen AI准备方面的成熟度水平。该工具还针对需要进一步关注和投资的领域提供有针对性的见解，以确保AI解决方案的安全实施。
该工具首版于2024年4月9日发布[2]，并得到了美国多家机构的支持认可，包括全国学校主管协会（AASA）、教育服务机构协会（AESA）、美国中学校长协会（NASSP）、全国学校董事会协会（NSBA）、全国学校公共关系协会（NSPRA）和州教育技术总监协会（SETDA）。
该工具首版包括人工智能整合所必需的六个主要领域（相当于一级指标）：行政领导力就绪度（Executive Leadership Readiness）、运营就绪度（Operational Readiness）、数据就绪度（Data Readiness）、技术就绪度（Technical Readiness）、安全就绪度（Security Readiness）和法律/风险就绪度（Legal/Risk Readiness）。在每个主要领域，通过定义子领域（相当于二、三级指标）来指导改进工作。此次发布的新版在原来6个主要领域上增加了第七个主要领域——学术AI素养就绪度（Academic AI Literacy Readiness）。[3]
各主要领域的评估重点如下：
1.行政领导力就绪度：重点是确保学区领导层能够有效地监督和整合生成人工智能（Gen AI）技术，以符合教育目标和伦理标准。
该领域支持评估以下4方面（相当于二级指标，下同）内容。
战略——专注于将Gen AI计划与学区的总体使命和目标相结合，确保强大的基础设施、有效的跨职能团队协作、战略规划和绩效评估；
立法和行政法规——确保遵守法律和监管框架，将Gen AI整合到教育政策中，并让学校董事会接受Gen AI培训和参与。
使用政策——处理负责任的使用Gen AI政策的开发、采用、传播和执行，包括合规跟踪、供应商协议和教育内容方面。
公平——强调伦理考虑、算法决策的公平性、监督机制以及确保所有利益相关者公平获得Gen AI工具的重要性。
2.运营就绪度：包括在学区成功采用和整合Gen AI技术所必需的基本组织流程和人力资源考虑。
该领域支持评估以下2方面内容：
采购——重点关注Gen AI工具合伦理性、合规和战略性采购，确保它们符合教育目标、法律标准和数据隐私要求。
人员配置——满足对能够评估、实施和管理Gen AI技术的熟练劳动力的需求，包括工作内容和培训计划的开发与调整。
3.数据就绪度：确保学区为Gen AI的实施做好准备，包括强大的数据治理、质量和隐私措施，以及有效的身份和访问管理、跟踪、技术控制和安全保障。
该领域支持评估以下3方面内容：
数据治理——侧重于负责任地管理数据，确保其正确的管理、遵守政策、安全存储和有效的生命周期管理。
数据质量——强调保持高标准的数据一致性和版本控制，并确保数据与Gen AI技术的兼容性。
数据隐私——涉及审查供应商的合规性，更新隐私政策，并确保第三方遵守合同义务。
4.技术就绪度：该领域确保学区的技术基础设施和实践为有效、安全地实施Gen AI做好准备。
该领域支持评估以下4方面内容。
身份和访问管理——侧重于确保在使用Gen AI中对数据进行安全和身份验证访问。
跟踪与监控——涉及监督Gen AI系统的使用并确保符合学区政策。
技术控制——需要评估必要的基础设施，并确保为Gen AI的利用提供适当的技术保障。
幻觉和不适当的内容——解决管理由Gen AI生成的不适当内容的挑战，确保适当的审核和监督。
5.安全就绪度：致力于在学区使用Gen AI的背景下建立和维护强大的安全措施和实践。
该领域支持评估以下2方面内容：
安全保障——侧重于建立强大的网络安全框架和针对Gen AI应用的具体保护。
网络安全培训——强调基于角色的教育和开发Gen AI背景下的网络安全综合培训计划。
6.法律/风险就绪度：确保学区准备好管理与实施及使用Gen AI相关的法律方面和潜在风险。
该领域支持评估以下3方面内容：
法律补救——侧重确保Gen AI的使用符合合同条款，有效解决政策违规行为，以及开展版权法和合理使用方面的教育。
风险管理——涉及将Gen AI整合到审计流程，数据所有权的管理，并确保对Gen AI相关风险进行充分的保险覆盖。
损失报告——需要制定数据丢失时通知受影响方的政策，监督这些政策的遵守情况，并培训员工以有效应对。
7.学术AI素养就绪度：该领域侧重使PK-12学区具备有效整合和利用Gen AI实现学业目标的能力。该领域评估教育工作者准备将AI融入教育实践的程度，确保这些工具对学习环境做出积极贡献并提高学生成绩。目标是在教育工作者（包括行政和支持人员）之间建立基础理解，使他们能够以符合并支持该学区学业目标的方式利用AI工具。通过培养AI素养，该领域旨在促进AI资源在教学和学习环境中的深度和知情使用，促进创新和有效的教育策略，以应对21世纪教育不断变化的需求。
该领域支持评估以下6方面的内容：
AI课程整合——侧重将AI学习融入所有学科和年级的课程，让学生为先进技术环境做好准备。
教师在AI领域的专业发展——为教育工作者提供必要的培训，以利用AI技术增强教学体验。
合乎伦理的AI使用与政策制定——在教育环境中引导负责任和合乎伦理地使用AI，以促进安全和公平的利用技术。
评估AI的影响——提供评估AI技术对教育成果和运营效率影响的方法。
AI的可访问性和公平性——确保所有学生都能公平地使用AI工具，从而营造包容的学习环境。
运营自动化——利用AI简化管理流程，使教育工作者和管理人员能够将更多精力投入到学生的学业成就和参与度上。
该工具将学区的Gen AI成熟度划分为三个等级：起步(Emerging)、发展(developing)和成熟(Mature)。
起步——在该阶段，组织处于Gen AI利用的初始阶段。对Gen AI及其潜力的认识有限，用于Gen AI计划的专用资源或基础设施极少。有关Gen AI的政策、治理和员工技能要么尚未开发，要么非常基础。Gen AI的实施处于实验阶段或很少见，并且对Gen AI整合的战略规划几乎没有系统的评估。
发展——在该阶段，组织对Gen AI及其应用有一定程度的了解。对Gen AI基础设施和资源的投资不断增加。Gen AI的政策和治理结构正在形成，并且越来月重视员工的AI培训。Gen AI技术的使用更加频繁，并开始融入运营和战略流程。对Gen AI计划的系统评估和部署以及持续改进的努力是显而易见。
成熟——在该阶段，组织展示了对AI的深刻理解和专业知识。在先进的Gen AI基础设施和资源方面有大量投资。制定了全面和动态的政策和治理结构，以有效地管理Gen AI。在持续学习文化的支持下，员工表现出高水平的Gen AI熟练程度。Gen AI完全融入了组织的运营和教育流程，推动了创新和战略决策。组织鉴定致力于持续评估、调整和改进Gen AI的使用。
对每一个领域下的子领域，该工具均提出了这三个阶段的具体评估标准。
该工具还配合开发了在线自我评估问卷，目前仅包括对前6个主要领域的评估，共87个问题。[4]
在线回答后，可自动给出报告并提供下载,报告除了给出各主要领域的得分外，还包括雷达图、成熟度水平，最后还给出了各子领域下一步的行动建议。另外，在线报告还可以查看热图等。
本文由“教育国际前沿课题组”（IFRGE）成员整理，课题组负责人张永军，编辑刘强。
