根據《University World News》報導，人工智慧與大數據技術在高等教育機構中推動永續發展，雖然過程複雜且充滿挑戰，但其轉型潛力巨大。這項觀點來自馬來西亞莫納什大學工程學院教授 Darren Yi Sern Low、Kar Ming Shaw 和 Poovarasi Balan 所發表的一項最新研究。

研究團隊指出，儘管近年來關於人工智慧和數據科學在永續發展應用上的學術文獻不斷增加，且其潛力令人期待，但針對高教機構在整合人工智能與永續發展所面對的挑戰與限制，卻鮮少有深入探討。因此，這項研究旨在「透過人工智慧與大數據的視角，分析高教機構整合永續發展的關鍵問題，並從技術、組織、社會與環境四個層面辨識出機會與挑戰。」

研究團隊進行了從2011年至2024年、共38篇相關論文的文獻計量分析。他們發現，人工智慧與大數據技術能有效推動聯合國永續發展目標（SDGs），例如提高機構營運效率、實現學習個性化、支援數據導向決策，以及創新永續教育、研究與運作方式。

然而，研究也指出，這條整合之路並非一帆風順。技術層面的整合、組織層面的準備不足、社會對人工智能決策透明度的疑慮，以及環境層面的永續考量，都是高教機構在推動人工智能與永續發展時必須面對的挑戰。

研究特別強調，「當演算法決策缺乏透明度時，可能導致用戶信任下降。」此外，數據品質、網路安全和數位倫理問題，也會阻礙人工智能的應用，尤其是在缺乏健全數據治理機制的環境中。

組織層面的「準備落差」亦不可忽視。研究指出，雖然人工智能技術快速演進，但高教機構的領導者與教職員往往在數位技能提昇與戰略預見方面落後，這會影響永續發展措施的有效推動。

社會層面而言，若缺乏適當的溝通與文化轉型，也可能導致人工智能應用遭遇阻力。研究團隊建議，高教機構需加強跨領域合作、建立數據治理機制、投資教師數位能力訓練，同時與學生及社群共同參與永續轉型。

總體而言，人工智慧雖有其限制與風險，但若能妥善整合，將有助於將高等教育轉變為推動永續發展的創新引擎。

📰 本文資料來源 • University World News