高等教育正在经历什么？读懂 2026 EDUCAUSE 地平线报告

《2026 EDUCAUSE 地平线报告：教学与学习版》（2026 EDUCAUSE Horizon Report: Teaching and Learning Edition）每年都是全球高等教育圈最受关注的趋势报告之一。今年由六十多位全球专家共同产出，用社会（Social）、技术（Technological）、经济（Economic）、环境（Environmental）、政策（Policy）等STEEP 五大方向框架，来梳理未来十年最可能改变教学现场的力量，同时首次用「变革信号（Signals of Change）」的方式，提出六个已经开始发生的现象，并分享了相关的实际案例资讯。本文将以报

产业观点2026-05-20

报告一开头用了一个词：再校准（recalibration）（p.4）。原文的意思不是说高等教育崩了，而是提到很多我们原本理所当然的习惯、制度、方法，现在都需要重新好好思考一遍。当AI 进到教育教学的每个场景或环节，招生、经费、政策、体验、环境建设等不同方面都受到冲击，也有各自的变化，它们同时发生，而且互相影响。报告试图给院校领导者一张能看清现在、也能看见未来的地图。（p.4为原文页码，同下）

五大趋势

1. 社会层面（Social）

高等教育的社会价值（social value）被越来越多人质疑，不只是学费贵不贵，而是「念了大学，然后呢？」（p.8）AI 某程度上破坏了信息的可信判据（information credibility），因为它写出来的东西听起来很有信心，但来源和推理过程却不清楚，因此资讯素养（information literacy）的缺口正在被放大（p.8）。

师生关系（student-instructor relationship）也在悄悄改变，学生越来越习惯先问 AI 再问老师，但AI 检测工具（AI detection tools）的滥用更有可能让课堂变成「互相怀疑」的空间（p.9）。

报告里特别提到，机构必须关注投入在 AI 无法替代的东西，像是导师指导（mentoring）、归属感（belonging）、人的判断力（human judgment）。这也是智园教育在新一代学习平台中设计 AI 学伴（AI learning companion）的出发点→ 不是取代老师，而是把老师从重复性工作里释放出来，将心力时间放在真正需要人的互动与关系中。

2. 技术层面（Technological）

AI 进了教学现场（例如教室、校园），但整体规范还没跟上。传统评量方式开始失效，有些老师回头用纸笔考试，有些则转向强调过程与推理的新评量设计（p.11）。AI 助教（AI tutors）和聊天机器人（chatbots）开始承担支持学生学习的工作任务，但报告也提醒：AI 支持与人工支持之间若没有清楚的转接机制（handoff），体验会变得很不均匀和流畅（p.12）。这个「转接」细节，也正是智园教育协助院校完善 AI 助教模块时花许多时间设计的部分。

3. 经济层面（Economic）

根据参与制订报告的专家回馈：招生在下降，成本没有等比例减少，这是一道数学题（p.14）。现在证书的 ROI（credential ROI）成为大家对于学位文凭证书的重要评价角度，而微证书（microcredentials）、技能徽章（skill badges）等相关机制也在快速扩张中（p.15）。当「学了什么、能做什么」比「念了几年」更重要，学习平台的角色就不只是内容容器，而是能力发展的记录与验证系统，这正是智园教育协同各个院校伙伴思考和实践的方向。

4. 环境层面（Environmental）

报告中提到，数字学习（digital learning）被当作可持续策略（sustainability strategy），但建设、使用 AI 技术的能源消耗（energy footprint）却也在同步增长（p.17）。从环境的角度来看，无论是在学校或是产业界，我们需要培养使用者对于「知道什么时候用 AI 值得、什么时候不用才是对的」的判断力，适时适性地使用合适的资源与工具，降低造成产能、效能过剩带来的不必要浪费。

5. 政策层面（Policy）

报告中提到，学术自治（academic autonomy）受到联邦与州层级政策的双重挤压，部分教师开始在教学大纲和研究选题上自我审查；法务与合规考量正在介入原本属于教师专业判断的领域，也引发了教学大纲的所有权、公开调阅与内容控制权等新的争议（p.19）。此外，数字无障碍法规（digital accessibility regulations）则要求所有公立院校在限定期限内，让所有数字内容都符合 WCAG 2.1 AA 标准；短期内补救既有内容的工作量相当大，但若院校支持不足，部分教师可能反而减少影音内容的使用，反而影响到了学生的学习体验（p.19）。

六大变革信号（Signals of Change）

变革信号不是趋势，而是「还没大规模发生、但已经开始出现」的现象或议题。报告识别出的这批信号，指向同一件事：教育系统的底层假设可能正在松动。报告将这些信号归纳为六大方向：

1. AI 技术的演进用例（Evolving Use Cases for AI Technologies）

这个方向出现了几个值得关注的案例。一是「一人独角兽」公司（autonomous businesses）正在崛起（p.23），AI 让一个人就能运营以前需要整个团队的商业模式，不只是商科，各个学科领域都需要重新思考：未来人才需要的核心能力到底是什么？

二是规模化的 AI 学习助手（AI learning assistants at scale）已经出现（p.24）。加州 116 所社区学院全员免费部署 AI 学习工具，代表 AI 正在从「要不要用」的选择题，变成「怎么用好」的基础设施课题。

此外，低成本多步推理模型（low-cost reasoning models）的普及（p.24）也在制造新的治理压力，报告中提到，当接近专家级的输出唾手可得，「这可能绕过了那些本该通过搜索、评估、与资料搏斗才会发生的认知发展（cognitive development）。」学生越来越容易拿到答案，但越来越少机会经历找答案的过程。

2. AI 治理与信任（AI Governance and Trust）

这个方向的核心议题是AI 检测工具的信任度问题（AI detection distrust）（p.27）。研究显示这类工具对非母语学生有系统性偏见，已引发多起诉讼。越来越多院校因此转向「验证学习本身」的评量设计，也就是说不去证明「有没有用 AI」，而是直接确认「学生真的懂了什么」。

此外，加州正在推进一项法案（SB-243），要求所有聊天机器人在与用户互动时，必须清楚披露「我是 AI，不是人类」，也就是聊天机器人透明化（chatbot transparency）（p.28）。不只是美国，欧盟的 AI 法案也在往同一个方向走：要求 AI 系统对用户保持透明。对高等院校来说，这意味着采购任何 AI 工具时，合规责任会越来越重；但从另一个角度看，透明化其实有助于建立更健康的 AI 使用文化，当用户清楚知道自己在和 AI 对话，判断信息可靠性的责任就回到了人的手上。

3. 教育系统结构的变化（The Changing Landscape of Education Systems）

这个方向最具代表性的案例是两小时学校日（two-hour school days）（p.29）。旧金山有一所学校用 AI 把核心学科压缩到每天两小时。这个信号听起来极端，但它逼出了一个高等教育也绕不开的问题：如果 AI 能让知识传递极度高效，学校剩下的时间应该用来做什么？

报告中直接点出风险：「把年轻人在 K-12 阶段社交与沟通练习的机会拿走，等于把这个负担转移给了高等教育。」社交化、批判思维、公民意识，这些仍然需要人与人之间真实的互动来培养。此外，报告还提到法学院认证脱钩（law school accreditation disruption）的情况（p.31），德州率先脱离 ABA 认证体系，若这个趋势蔓延至其他州或其他专业，整个高教认证体系可能出现标准分裂、学历互认复杂化的局面，对学生和院校都是新的不确定性。

4. 改善高教 ROI 的尝试（Attempts to Improve the ROI of Higher Education）

这个方向反映的是社会对高等教育「到底带来了什么回报」的追问，正在从舆论压力转化为具体政策工具。最直接的案例是学位项目收入测试（program earnings test）（p.32），美国教育部顾问组建议要求院校证明每个学位项目的毕业生收入高于只有高中文凭的人，否则该项目可能面临关停压力。这个逻辑表面合理，但报告专家指出了它的盲区：「那些以教育、社工、非营利管理这类领域等公民培育、智识探索为核心的项目，不是因为没有价值，而是它们的价值不主要体现在薪资上」。如果评价标准只剩下收入，很多重要的学科与人才培育路径可能就此消失。

5. 外部压力（External Pressures on Education Stakeholders）

这个方向提醒我们，影响高等教育的力量已经不只来自教育圈内部了（p.35-36）。像是德州水资源预警（Texas water supply）（p.35）案例中提到，极端气候正在从基础设施层面威胁院校运营，水资源短缺若引发人口迁移，当地公立院校将面临税基萎缩与生源减少的双重压力，低收入学生的学业持续性首先受到冲击。家庭援助拨款冻结（family assistance freeze）（p.36）则直接影响那些需要边工作、边照顾家庭才能维持就学的非传统学生（non-traditional students），服务弱势学生比例最高的社区学院和区域型院校将首当其冲。

这些极端气候、社会福利政策的变化，原本属于「校园外部」的变量，现在都需要被纳入院校的策略考量了。

6. 新兴实践（Emerging Practices）

除了上述五个方向的信号，报告还整理了 11 个正在院校现场发生的早期实践案例（p.37-41），作为这些信号的具体回应。其中几个值得关注：荷兰 113 所公立院校共同建置 AI 平台（EduGenAI），集体探讨「AI 在教育里应该是什么、由谁来决定」；西北大学把本科生训练成「AI 素养向导（TRAIL Guides）」，与教师共同建构负责任的 AI 使用文化，把学生视为伙伴而不是需要管控的风险；摩洛哥有院校把 AI 设计成「学习共调节者（pedagogical co-regulator）」，不产生内容，而是透过学习行为数据给出微型介入，支持学生自我调节学习节奏。这些实践共同指向一件事：AI 进入教育，不只需要讨论技术工具，更重要的是教学设计与治理方法的改变。

总结与观察

解读完这份报告，结合我们在教育界的长期深耕经验，其实不难发现，现在高等教育面对的不是一个问题，而是好几个问题同时到来，而且彼此牵连。

AI 让某些教学的工作任务更有效率，也让某些方面的信任变得脆弱、思考变得不够深入。数字学习的可持续性、可规模化变得更容易，但建设、运用 AI 所需的资源并不低。此外，过去能提供文凭证书的教育单位可能需要证明自己能带给学习者的 ROI，但若只剩 ROI，很多真正重要的人文素养、深度思考、有温度的互动、教育体制的规范等，可能也会受到影响，逐渐消失或转型。

报告提出了一个关键问题：在教育教学中，哪些东西是 AI 无法替代的，必须被保护下来的？

这也是智园教育一直在思考、实践、验证的议题，我们为学校、师生提供的新一代AI 学习平台、AI 学伴、AI 助教等模块，目的不是让学习变成一件人机对话的事，而是让老师有更多精力做只有人能做的那部分，真正的陪伴、真正的引导、真正的关系，让学生回归到自己的学习诉求上，在不同学习进度、不同学习场景、不同学习需求中得到所需的支持和资源。

技术能做的事越来越多、发展速度也越来越快，但教育的核心不是为了技术而技术，而是人与人之间因为学习而产生的连结和价值。如果您正在思考学校学院的 AI 教学转型准备，或是自己课程的设计与实施如何有效开展，欢迎联系我们，与智园教育的专业团队聊聊。

原文出处

Robert, J., Muscanell, N., McCormack, M., and Arnold, K. (2026). 2026 EDUCAUSE Horizon Report, Teaching and Learning Edition. EDUCAUSE Publications.

报告全文：https://www.educause.edu/horizon-report-teaching-and-learning-2026