报告总览
这份《2026 EDUCAUSE Horizon Report: Teaching and Learning Edition》聚焦未来高等教育教学与学习面临的关键变化，核心目的不是给出单一预测，而是帮助高校识别未来十年最重要的外部驱动因素，并据此思考战略调整。library.educause
报告延续 EDUCAUSE 地平线系列的一贯方法，从社会、技术、经济、环境、政策五个维度梳理趋势，同时强调这些趋势并不是彼此孤立的，而是相互叠加、相互放大的。library.educause
与往年相比，2026 版更突出的特点是：一方面，人工智能从“值得关注的新技术”上升为影响教学、评估、服务、治理与信任结构的系统性变量；另一方面，报告也更明确地把“高等教育需要证明自身价值”视为当前最强的外部压力之一。library.educause
引言与方法
报告在开篇部分说明，它不是围绕某一种技术做前瞻，而是通过专家讨论和环境扫描，总结高等教育教学与学习领域已经显现、正在加速、或可能在未来十年形成影响的关键趋势。library.educause
这里采用的 STEEP 框架分别是：Social（社会）、Technological（技术）、Economic（经济）、Environmental（环境）、Political（政策）。这个框架的意义在于提醒读者，教学与学习并不只受课堂内部因素影响，而是嵌在更大的社会系统中。library.educause
报告还新增了“signals of change”和“emerging practices”板块。前者可以理解为“变化的早期信号”，指那些尚未成为主流、但可能预示未来方向的现象；后者则更偏向已经出现、正在被一些机构试验的新做法。library.educause
社会趋势
1. 高等教育必须证明其价值
报告把“高等教育价值证明压力”放在非常核心的位置。社会、家庭、学生与政策制定者越来越不再默认大学教育天然值得投入，而是要求看到更直接、可验证的结果，例如就业能力、收入改善、技能适配度、毕业完成率和债务回报关系。library.educause
这意味着高校的课程设计、项目定位和学习成果表达方式都在发生变化。学校不仅要提供教育，还要更清楚地解释“学生为什么要来读”“读完之后能获得什么”“这些收获如何被雇主和社会理解”。library.educause
报告隐含的意思是，未来课程与项目会更强调成果可见性，例如可堆叠证书、能力证明、数字徽章、项目制学习和体验式学习，因为这些形式更容易向外部利益相关者展示学习产出。library.educause
2. 人们对信息真实性的判断被 AI 改变
报告指出，AI 的普及使信息生态发生变化。文本、图像、音频乃至“知识解释”都越来越容易被自动生成，这让学生和教师更难仅凭表面形式判断一项内容是否可信、是否原创、是否准确。library.educause
这对教学的影响，不只是“学生会不会用 AI 写作业”，更深层的问题是：学校必须更主动地培养信息辨识、来源验证、证据意识与批判性思维，因为这些能力在生成式内容泛滥的环境下变得更加基础。library.educause
换句话说，过去的信息素养教育更多是在教学生“如何找资料”，而未来则更需要教“如何质疑、如何验证、如何判断机器生成内容的质量与局限”。library.educause
3. 学生与教师关系正在变化
报告认为，AI 也在改变学生与教师之间的互动结构。过去学生遇到困难，可能首先去找老师、同学或辅导中心；现在很多学生会先问 AI，这让“求助路径”发生了位移。library.educause
这种变化可能带来便利，因为学生能更快获得即时解释与写作反馈；但它也可能削弱学习共同体中的人际联系，减少学生与教师建立信任、接受引导和获得个性化支持的机会。library.educause
报告尤其担心，当学校对 AI 的规则模糊、教师之间要求不一致、学生又难以判断何种使用算“合理辅助”时，师生关系容易转向猜疑：教师担心学术诚信，学生担心被误判，结果是双方都更谨慎却也更疏离。library.educause
技术趋势
4. AI 正在重塑教学设计
技术部分最重要的观点是：AI 不只是新增一个工具，而是在改变课程、活动、作业与评估的底层设计逻辑。library.educause
如果学生可以轻易生成一篇结构完整的文章、一个初步可用的程序、或者一份看起来很成熟的项目草案，那么教师就不能再把“成品提交”简单等同于“学生真正掌握”。library.educause
因此，报告认为未来教学设计会更强调以下方向：
过程性证据，如草稿、修改记录、思路说明和反思日志。library.educause
高互动任务，如口头答辩、课堂演示、同伴讨论、现场应用。library.educause
真实性任务，如与真实情境、真实对象、真实问题相关的项目。library.educause
对 AI 使用的元认知说明，即学生不仅交结果，还要说明如何使用 AI、为何采用其输出、如何验证其可靠性。library.educause
这里的核心不是“完全禁用 AI”，而是把评估重点从“作品表面”转向“学习过程与判断能力”。library.educause
5. 数据隐私与网络安全风险加剧
报告强调，随着高校越来越依赖在线平台、云服务、学习分析工具和生成式 AI，数据安全问题已经直接影响教学与学习环境的稳定性。library.educause
这些风险包括学生个人信息泄露、账号被盗、勒索软件攻击、教师和学生把敏感资料输入未审查的 AI 平台、以及第三方供应商在数据存储与使用上的不透明性。library.educause
对教学来说，安全问题的影响不是抽象的。它可能导致系统中断、课程资源无法访问、学生隐私暴露、残障支持记录泄漏，甚至让师生对数字工具失去信任。library.educause
报告因此主张，数字安全不能只由 IT 部门单独处理，而要纳入教学治理、采购审核、法务合规、无障碍服务和供应商管理的协同框架。library.educause
6. AI 改变学业支持与学生成功服务
报告指出，AI 正在被越来越多地嵌入学生支持体系，比如问答机器人、注册与流程导航、学习预警、写作支持、个性化提醒和导学服务。library.educause
从积极面看，这些工具有潜力扩大服务覆盖面，帮助学生在非办公时间获得支持，也能减轻人力紧张机构的压力。library.educause
但报告同样提醒，支持系统如果过度自动化，会出现几个问题：回答看似流畅但并不准确、学生不知道自己面对的是机器还是人、复杂问题无法被妥善转介、弱势学生可能被标准化流程忽视。library.educause
因此，报告主张 AI 支持服务应坚持“人机协作”原则：机器负责高频、标准、低风险事务；涉及学业困境、心理压力、身份脆弱性和复杂决策时，必须有清晰的人类介入机制。library.educause
经济趋势
7. 财务压力与招生下降持续影响教学决策
报告提到，不少高校正面临预算收紧、成本上升和生源变化的多重压力。财政压力会直接作用到课程供给、教师编制、教学支持、技术采购和学生服务配置。library.educause
当资源变少时，学校往往更倾向于投资那些可以清楚展示效果和效率的项目，例如 retention（留存）、completion（完成率）、就业结果、在线项目扩展和高需求专业。library.educause
这会让教学创新面临双重要求：既要真正提升学习质量，又要能够证明“值得投入”。也就是说，未来教学改革越来越需要用数据、成果和成本效益来说明自身正当性。library.educause
8. 学历投资回报率成为核心叙事
报告指出，围绕“读大学值不值”的讨论已经越来越集中于投资回报率。学生和家庭更关心学费、负债、就业、薪资和职业流动，而不只是大学品牌或传统意义上的全面发展。library.educause
这推动高校把课程与职业能力的连接讲得更明确，也促进了短周期证书、微证书、可堆叠学习路径和与产业对接更紧密的项目扩张。library.educause
但报告并没有完全认同这种狭义逻辑。它提醒，高等教育的价值不能只被压缩成短期工资指标，否则可能忽略公民素养、批判思维、跨学科理解、社会参与和长期创新能力等更宽广的教育目标。library.educause
环境趋势
9. AI 的环境成本受到更多重视
环境部分一个很有代表性的判断是：随着 AI 使用快速增长，其能源消耗、计算资源需求与环境足迹问题正在被更多关注。library.educause
也就是说，教育界在讨论“AI 能不能提升效率”时，也需要同步考虑“这种效率以什么资源代价换来”。这会影响学校对技术采购、基础设施建设和数字战略的评估标准。library.educause
报告并不是简单反对 AI，而是提示高校要把可持续性纳入技术决策，避免只看短期功能，不看长期环境成本。library.educause
10. 数字学习被视为可持续策略之一
报告认为，数字化和混合式教学在某些情况下有助于支持可持续目标，例如减少通勤、优化空间使用、扩大资源共享和提升教学资源重复利用效率。library.educause
不过，报告也没有把数字学习浪漫化。它隐含的前提是，数字化是否更可持续，要结合设备更新周期、平台能耗、数据中心负担和使用方式综合评估，而不是默认“线上一定更环保”。library.educause
11. 气候素养正在进入课程
除了技术环境成本，报告也指出气候变化本身正成为课程与学习目标的一部分。越来越多学科需要面对与气候风险、可持续发展、社会韧性相关的知识与实践问题。library.educause
这意味着气候素养不再只是环境科学课程的任务，而可能扩展到商业、工程、公共政策、人文社会科学乃至通识教育中，成为跨学科教学议题。library.educause
政策趋势
12. 学术自主权面临更大张力
政策部分指出，高校的教学内容、治理方式和学术空间正越来越受到政治与社会争议的影响。某些地区的政策变化可能影响课程设计、DEI 相关工作、教师表达空间以及校园治理。library.educause
对教学与学习而言，学术自主权被压缩会影响课程的广度、课堂讨论的开放性以及教师在复杂议题上开展教学的安全感。library.educause
报告在这里的重点不是具体站队，而是强调：政策环境本身已经成为影响教学质量与学术生态的重要变量。library.educause
13. 数字无障碍要求增强
报告提到，数字无障碍与相关合规要求正在变得更重要。随着越来越多课程、资源、平台、视频和评估活动转移到线上，学校必须更加系统地确保残障学生能够平等访问与参与。library.educause
这意味着无障碍不能再被视为后期补救，而要在课程设计、平台采购、内容制作、视频字幕、文档格式和互动工具选择时前置考虑。library.educause
换言之，无障碍将越来越像“基础质量标准”，而不只是面向少数人的附加服务。library.educause
14. 移民政策影响人才与学习生态
报告还指出，移民与签证政策变化会影响国际学生流动、教师招聘、研究合作和校园文化多样性。library.educause
从教学与学习角度看，这不仅关系到国际招生规模，也关系到课堂中的多元经验、跨文化学习机会和机构的全球化定位。library.educause
变化信号
报告新增的“signals of change”板块，重点不是确认已经成熟的大趋势，而是提醒读者关注那些刚刚出现、还未主流化、但可能在未来改写规则的苗头。library.educause
这些变化信号的价值在于，它们能帮助高校避免只盯着眼前压力，而忽略制度边缘正在发生的创新试验。例如，当某些新型学习认证、AI 辅助教学形态、数据治理实践或学生支持模式只在少数机构中出现时，它们未必已经成功，但值得被观察。library.educause
从战略上说，报告借这个板块传达的是“前瞻敏感性”：真正的教育变革，往往最初并不是以主流政策或大规模部署的方式出现，而是先以零散、小型、不稳定的实验形式露头。library.educause
新兴实践
“emerging practices”部分更偏行动层面，关注高校已经开始尝试的做法。根据前文趋势判断，这些做法的共同特点是：既要回应 AI 带来的现实变化，又要守住学习质量、公平性、可信度与支持性。library.educause
从报告整体逻辑推断，这些新兴实践通常包括：
重新设计评估，减少仅凭最终成品打分的做法，增强过程与应用性证据。library.educause
建立更清晰的 AI 使用规范，把“允许什么、禁止什么、如何标注与说明”说清楚。library.educause
将学生支持服务设计为“AI 初筛 + 人工升级处理”的组合模式。library.educause
在数字课程与平台建设中，把隐私、安全和无障碍作为前置设计要求。library.educause
这些实践之所以重要，是因为它们反映出高校已经不再把 AI 和数字化理解为“加一个新工具”，而是开始把它们视为需要系统治理的教育生态问题。library.educause
报告的整体启示
整份报告最重要的启示可以概括为三点。第一，教学与学习的未来不只是 pedagogical issue（教学法问题），更是信任、治理、资源配置和制度适应的问题。library.educause
第二，AI 的最大冲击不在“会不会替代教师”，而在它迫使高校重新定义什么算学习、如何判断学生真正掌握、以及学校怎样维持评价与支持体系的公信力。library.educause
第三，在财政收紧、公众质疑和政策波动的背景下，高校未来既要更灵活、更可证明，也要避免把教育缩减成纯粹的短期技能交易，否则会削弱高等教育更深层的公共价值。library.educause
适合怎么读
如果你是高校教师，这份报告最值得重点看的是 AI 如何改变评估、作业设计与师生关系，因为这些变化已经非常贴近日常教学。library.educause
如果你是教务、教学发展中心或教育技术部门人员，更值得关注的是学生支持自动化、数据治理、无障碍合规与跨部门协同，因为这些内容直接关系制度设计。library.educause
如果你是研究者或管理者，则应重点看“价值证明压力”“投资回报率叙事”“政策环境变化”这几部分，因为它们解释了为什么教学改革正在从课堂议题变成组织战略议题。library.educause
