港大副校长：人工智能时代，学习动机比成绩更重要

香港大学副校长 Jay S. Siegel 质疑人工智能正迫使高等教育“超越内容传递”的说法。他坚称，顶尖大学一直致力于培养独立思考者。他主要关注过度强调成绩的问题，认为这可能会掩盖培养持久学习欲望这个更重要的目标，并将考试主要视为鼓励学生接触学习材料的手段，而非最终评估。

在这种教育理念下，Siegel 阐述了人工智能如何在不优先考虑传统评估的情况下支持教育目标。他表示，人工智能可以简化入学等行政工作，从而让教职员工专注于其他工作。对于研究人员而言，人工智能可以协助识别大型数据集中的模式。在教学方面，Siegel 设想人工智能能让学生独立查阅学习材料、重温讲座和提问，这有助于他们为与教职员工进行更具成效、更深入的讨论做好准备。

所报告的人工智能应用与 Siegel 对学习过程和运营效率的关注相符，而非直接促进或验证以成绩为中心的评估系统。所描述的人工智能工具充当促进者，支持信息获取并优化教育支持系统。尽管这些工具可以间接营造有利于更深入参与和内在动机的环境，但所提供的信息并未详细说明这些人工智能工具将如何明确培养学习动机，也未提供其实施或对学生学术习惯的衡量影响的具体例子。